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        基于改進(jìn)遷移學(xué)習(xí)的智能變電站設(shè)備巡檢平臺

        2023-12-06 14:28:12
        電氣技術(shù)與經(jīng)濟 2023年9期
        關(guān)鍵詞:支路殘差變電站

        程 祥

        (國網(wǎng)武漢供電公司變電運維分公司)

        0 引言

        智能變電站設(shè)備巡檢平臺的研究背景源自于電力行業(yè)的安全需求。作為國家基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分,變電站的設(shè)備巡檢是確保電網(wǎng)正常運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的巡檢方式往往耗時費力、效率低下,并且難以全面準(zhǔn)確地獲取設(shè)備狀態(tài)信息[1]。而隨著信息技術(shù)的迅速應(yīng)用,智能變電站設(shè)備巡檢平臺應(yīng)運而生。該平臺主要基于先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù),在各級變電站設(shè)備上布置各類傳感器和監(jiān)控裝置。智能變電站設(shè)備巡檢平臺的研究背景還包括了對電力安全和節(jié)能環(huán)保的迫切需求[2-3]。

        黃國等人[4]利用AR智能眼鏡,設(shè)計了一種變電站可視化巡檢平臺,首先對變電站的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新并檢修,通過AR實現(xiàn)變電站中巡檢路徑的識別與規(guī)劃,構(gòu)建出新型變電站可視化巡檢平臺。陳志明等人[5]研究出一種變電站智能巡檢系統(tǒng)。將C/S架構(gòu)作為系統(tǒng)的基礎(chǔ)支架,并在系統(tǒng)中接入機載環(huán)境傳感器以及巡檢指令平臺,以此實現(xiàn)實時電量數(shù)據(jù)處理,構(gòu)建數(shù)據(jù)庫,完成變電站巡檢系統(tǒng)設(shè)計。

        但是,以上平臺在多支路故障設(shè)備的巡檢中應(yīng)用效果不夠理想,為此,設(shè)計基于改進(jìn)遷移學(xué)習(xí)的智能變電站設(shè)備巡檢平臺。

        1 基于遷移學(xué)習(xí)融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障設(shè)備定位

        在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6](Convolutional Neural Network,CNN)中引入遷移學(xué)習(xí)[7],遷移學(xué)習(xí)共包含兩個部分,具體操作如下:

        (1)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練:首先,選擇一個在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練過的已有的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)模型作為起點,即在Image Net上預(yù)訓(xùn)練Res Net。模型保持其參數(shù)不變或僅令部分參數(shù)固定,作為初始模型的特征提取器。通過這種方式,CNN能夠從原始圖像中學(xué)習(xí)到一些通用的視覺特征。

        (2)遷移學(xué)習(xí)的微調(diào):在基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練之后,需要將特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集與學(xué)習(xí)到的特征相結(jié)合進(jìn)行微調(diào),以優(yōu)化損失函數(shù),使得網(wǎng)絡(luò)能夠更好地適應(yīng)特定任務(wù)的分類要求,以避免大幅度修改預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)到的通用特征。

        通過以上操作步驟,遷移學(xué)習(xí)可以將在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的通用特征與特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集相結(jié)合,從而在較小規(guī)模的特定任務(wù)數(shù)據(jù)集上獲得較好的性能。這種遷移學(xué)習(xí)的方式有助于解決特定任務(wù)中數(shù)據(jù)不足、計算資源有限的問題,加速模型的收斂速度,并提高模型的泛化能力和分類準(zhǔn)確率。

        遷移學(xué)習(xí)的流程圖如圖1所示。

        圖1 遷移學(xué)習(xí)的流程圖

        在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每個層的輸入都通過多個非線性變換(如ReLU、卷積等)傳遞到下一層。這種前向傳播方式會引起信息傳遞的衰減和損失,尤其在網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較深時。為了解決這個問題,Res Net提出了殘差學(xué)習(xí)的概念。殘差學(xué)習(xí)允許網(wǎng)絡(luò)直接擬合殘差(即原始輸入與目標(biāo)輸出之間的差異),而不是學(xué)習(xí)整個映射函數(shù)。

        Res Net通過引入殘差塊(residualblock)來實現(xiàn)殘差學(xué)習(xí)。殘差映射則通過堆疊一系列的卷積層和非線性激活函數(shù)來學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的殘差。通過殘差連接將恒等映射和殘差映射相加,實現(xiàn)信息的跨層傳遞。在正向傳播過程中,殘差連接使得梯度可以更容易地通過網(wǎng)絡(luò)的各個層傳播。

        Res Net具有很多層(例如50、101或152層),這使得其能夠?qū)W習(xí)到非常復(fù)雜的特征和表示。此外,通過使用批量歸一化(Batch Normalization)和逐層預(yù)訓(xùn)練(Layer-wise Pre-training),Res Net還進(jìn)一步提升了網(wǎng)絡(luò)性能。Res Net(Residual Neural Network,殘差網(wǎng)絡(luò))為深度CNN框架,通過Softmax分類器輸出分類結(jié)果。

        基于故障分類結(jié)果,設(shè)計基于遷移學(xué)習(xí)融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障設(shè)備定位步驟如下:

        (1)數(shù)據(jù)預(yù)處理:收集和準(zhǔn)備用于故障設(shè)備定位的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

        (2)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練:選擇一個在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練過的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)模型,例如VGG、Res Net等,并將其加載到故障設(shè)備定位模型中。

        (3)遷移學(xué)習(xí)微調(diào):在加載基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)之后,根據(jù)故障設(shè)備定位的具體任務(wù),將模型的最后一層或幾個最后層的全連接層進(jìn)行修改,并將其隨機初始化。

        (4)融合多個網(wǎng)絡(luò)的特征:使用融合方法將不同層次和分辨率的特征圖像進(jìn)行融合,以提高定位性能。融合可以通過簡單的相加或者更復(fù)雜的加權(quán)融合方式實現(xiàn)。

        (5)故障設(shè)備定位:利用訓(xùn)練好的模型,輸入待定位的圖像,通過前向傳播算法,獲取模型的輸出結(jié)果。輸出結(jié)果可以是一個概率圖或熱力圖,用于表示圖像中各個區(qū)域的故障可能性。

        (6)故障設(shè)備標(biāo)定:根據(jù)輸出結(jié)果,可以通過設(shè)置閾值或某種規(guī)則,將故障可能性高于一定閾值的區(qū)域標(biāo)定為故障設(shè)備。也可以根據(jù)需要進(jìn)行后續(xù)處理,例如對概率圖進(jìn)行濾波、邊緣檢測等操作來獲取更準(zhǔn)確的故障設(shè)備標(biāo)定。

        (7)模型評估和優(yōu)化:通過與真實的故障設(shè)備進(jìn)行比對,評估模型的定位性能。如果需要進(jìn)一步優(yōu)化,可以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、超參數(shù)等,重新進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào)。

        2 智能變電站設(shè)備巡檢平臺

        智能變電站設(shè)備巡檢平臺是基于信息技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的一種集成化管理平臺,用于實時監(jiān)測、管理和維護變電站設(shè)備。

        (1)表現(xiàn)層:表現(xiàn)層是智能變電站設(shè)備巡檢平臺的用戶界面,用于與用戶進(jìn)行交互,并展示數(shù)據(jù)和信息。

        (2)應(yīng)用層:應(yīng)用層是智能變電站設(shè)備巡檢平臺的核心部分,包括各種專業(yè)軟件應(yīng)用和功能模塊。這些應(yīng)用和功能模塊主要用于數(shù)據(jù)采集、實時監(jiān)測、設(shè)備狀態(tài)分析、故障診斷等。常見的應(yīng)用有數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、實時監(jiān)測系統(tǒng)、智能分析系統(tǒng)等。應(yīng)用層的軟件可以根據(jù)不同需求進(jìn)行定制和集成,以滿足變電站設(shè)備巡檢的具體要求。

        (3)服務(wù)層:服務(wù)層是智能變電站設(shè)備巡檢平臺的后臺服務(wù)支持系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)傳輸、存儲、計算、安全等功能。該層通過各類服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲和管理,并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸和處理數(shù)據(jù)。

        本文設(shè)計的巡檢平臺如圖2所示。

        圖2 平臺總體架構(gòu)

        為了滿足全面覆蓋的巡檢要求,設(shè)計智能變電站的數(shù)據(jù)采集終端。

        (1)數(shù)據(jù)采集模塊用于獲取各種設(shè)備和傳感器的數(shù)據(jù)。該模塊包括多個接口和通信方式,以支持對變電設(shè)備的數(shù)據(jù)采集。使用模擬輸入和數(shù)字輸入接口來連接各類傳感器,如溫度、濕度、電流傳感器,以獲取設(shè)備的實時數(shù)據(jù)。

        (2)通訊模塊用于與中央服務(wù)器或監(jiān)控中心進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和通信。通訊模塊集成有線通信接口ENC28J60和無線通信接口(ESP8266Wi-Fi、SIM800系列蜂窩網(wǎng)絡(luò))。

        (3)處理器和內(nèi)存模塊用于執(zhí)行數(shù)據(jù)處理、算法運算和決策邏輯等操作。處理器是ARM Cortex-M系列微控制器的高性能的嵌入式處理器,具有足夠的計算能力來處理復(fù)雜的任務(wù)和算法。內(nèi)存模塊則用于存儲中間數(shù)據(jù)、程序代碼和其他臨時數(shù)據(jù),采用SDRAM實現(xiàn)。

        數(shù)據(jù)采集終端硬件結(jié)構(gòu)如圖3所示。

        圖3 硬件組成結(jié)構(gòu)

        硬件組件的集成使得信息采集終端能夠?qū)崿F(xiàn)全面覆蓋的巡檢要求,同時,信息采集終端還應(yīng)具備穩(wěn)定可靠、安全可控的特性,以適應(yīng)變電站環(huán)境的需求。

        3 平臺測試

        以一個智慧變電站作為試驗對象,使用ATPDraw(電子線路仿真軟件)為其建立了一個接地網(wǎng)絡(luò)模型。為了檢驗所設(shè)計平臺的有效性,在此基礎(chǔ)上,對此智能變電網(wǎng)裝置進(jìn)行了一種模擬的試驗,并建立了一個30個節(jié)點、49條支路的電網(wǎng)模型,以30個節(jié)點作為參照,將此智能變電網(wǎng)裝置中的每一個節(jié)點和其支路的標(biāo)號表示在圖4中。

        圖4 實驗變電網(wǎng)拓?fù)鋱D

        認(rèn)為設(shè)置支路2、4、5、7、9、19、26、37、45、46為故障支路,即每條支路上均存在10個故障設(shè)備,因此,每條支路的故障發(fā)生次數(shù)為10次。向變電網(wǎng)輸入的恒定電流源激勵大小是20A,利用本文平臺與文獻(xiàn)[4]提出的基于AR智能眼鏡的變電站巡檢平臺、文獻(xiàn)[5]提出的基于實時數(shù)據(jù)的變電站巡檢平臺對故障支路完成監(jiān)測。

        三種平臺監(jiān)控智能變電網(wǎng)設(shè)備故障支路結(jié)果如表1、表2與表3所示。

        表1 文獻(xiàn)[4]平臺巡檢誤差結(jié)果

        表2 文獻(xiàn)[5]平臺巡檢誤差結(jié)果

        表3 本文平臺巡檢誤差結(jié)果

        根據(jù)表1、表2、表3可知,本文平臺的監(jiān)測結(jié)果與實際情況一致,本文平臺能夠有效監(jiān)測設(shè)備故障,巡檢精度更高。

        4 結(jié)束語

        本研究基于改進(jìn)遷移學(xué)習(xí)的智能變電站設(shè)備巡檢平臺的設(shè)計和實現(xiàn),有效地利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障設(shè)備定位,并通過殘差學(xué)習(xí)提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時,通過表現(xiàn)層、應(yīng)用層和服務(wù)層的設(shè)計,搭建一個完整的智能變電站設(shè)備巡檢平臺,滿足精準(zhǔn)獲取巡檢數(shù)據(jù)和全面覆蓋的巡檢要求。最終,設(shè)計出智能變電站的數(shù)據(jù)采集終端,實現(xiàn)自動化、高效的巡檢流程,提高設(shè)備巡檢的質(zhì)量和效率。

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