王金利

（國網(wǎng)河北省電力有限公司故城縣供電分公司，河北 衡水 253800）

0 引 言

在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中，故障的預測和診斷主要依靠人工經(jīng)驗與周期性巡檢，存在診斷效率低、準確性不高等問題。然而，在智能電網(wǎng)中，大數(shù)據(jù)和人工智能等新興技術的應用為解決這一問題提供了新的可能性。本研究旨在探索基于智能電網(wǎng)的用電設備故障預測與診斷技術，通過充分利用大數(shù)據(jù)、機器學習以及數(shù)據(jù)分析等方法，實現(xiàn)對用電設備故障的準確預測和及時診斷。通過提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障跡象，并給出相應的應對措施，避免故障的發(fā)生，提高電力系統(tǒng)的可靠性和安全性。

1 傳統(tǒng)方法和技術在用電設備故障預測與診斷方面的局限性

1.1 依賴人工經(jīng)驗和周期性巡檢

傳統(tǒng)方法通常依賴于工作人員的經(jīng)驗和巡檢活動，存在主觀性和依賴性高的問題。這種方式需要大量的人力投入和時間成本，并且無法實時監(jiān)測設備的運行狀態(tài)與潛在故障跡象。

1.2 效率和準確性有限

由于手動巡檢和人工診斷的限制，傳統(tǒng)方法往往不具備高效和準確的故障診斷能力。故障的發(fā)現(xiàn)可能會延遲，導致進行維修和維護的反應時間變長，增加了故障對系統(tǒng)的影響。

1.3 難以應對復雜故障模式

傳統(tǒng)方法通常只能檢測和預測部分故障模式，難以應對復雜的故障情況。電力系統(tǒng)中的設備故障具有多樣性和復雜性，包括電氣故障、機械故障、熱故障等各種類型。傳統(tǒng)方法在面對這些復雜的故障模式時，往往無法提供準確的預測和診斷結果。

2 針對用電設備故障預測與診斷存在問題的解決對策

2.1 引入智能傳感器和實時監(jiān)測技術

引入智能傳感器和實時監(jiān)測技術是在企業(yè)人力資源管理中提高效率與準確性的重要舉措之一[1]。隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術的快速發(fā)展，企業(yè)可以利用智能傳感器和實時監(jiān)測技術來獲取用電設備的相關數(shù)據(jù)，并進行持續(xù)地監(jiān)測和分析。這種方法可以減少對人工經(jīng)驗的依賴，提高員工管理的科學性和精準性。

智能傳感器可以感知并測量環(huán)境中的各種物理參數(shù)，如溫度、濕度、壓力等。在企業(yè)人力資源管理中，智能傳感器常常被應用于監(jiān)測用電設備的運行狀態(tài)和能耗情況。傳感器通過與用電設備連接，實時收集相關的數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)處理平臺。智能傳感器監(jiān)測的用電設備運行狀態(tài)和能耗情況如表1所示。

表1 智能傳感器監(jiān)測的用電設備運行狀態(tài)和能耗情況

如表1所示，通過對這些數(shù)據(jù)的分析和比較，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)異常情況，進行能源管理和優(yōu)化，并做出相應的調整和決策，以提高能源利用效率、降低成本。

實時監(jiān)測技術則利用物聯(lián)網(wǎng)和云計算等技術手段，使得企業(yè)可以遠程監(jiān)測與分析用電設備的數(shù)據(jù)。通過將傳感器采集到的數(shù)據(jù)上傳至云平臺或服務器，企業(yè)可以實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和分析，包括設備的運行時間、能耗情況、故障情況等?；谶@些數(shù)據(jù)，企業(yè)可以進行能耗分析和預測，優(yōu)化設備的運行效率，并提出相應的改進措施。

引入智能傳感器和實時監(jiān)測技術可以帶來多方面的好處，通過實時監(jiān)測，企業(yè)可以了解用電設備的運行狀態(tài)和能耗情況，及時掌握潛在問題，減少因設備故障而造成的生產停工和損失。此外，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，企業(yè)可以深入了解設備的能耗模式和優(yōu)化空間，采取合理的節(jié)能措施，降低能耗成本，提高企業(yè)的競爭力。

2.2 建立故障診斷的數(shù)據(jù)分析模型

建立故障診斷的數(shù)據(jù)分析模型，可以幫助提高電力系統(tǒng)故障診斷的準確性和效率[2]。通過使用大數(shù)據(jù)分析技術、機器學習算法和專業(yè)領域知識相結合，可以從海量的電力監(jiān)控數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的故障模式和特征，給定一個包含n個樣本的數(shù)據(jù)集D，其中每個樣本由輸入特征向量x組成，可以表示為{x1,x2,...,xn}。根據(jù)領域知識、經(jīng)驗或其他啟發(fā)方法來確定聚類中心的個數(shù)K。更新每個聚類的中心位置，計算該聚類內所有樣本的平均特征值，作為新的聚類中心。使用K-means算法可以將相似的樣本聚集在一起，形成具有相似特征的聚類。從而可以挖掘出具有相似故障模式和特征的樣本群組，為故障診斷提供有價值的信息。本研究將介紹故障診斷的數(shù)據(jù)分析流程和關鍵步驟，并分析其中的挑戰(zhàn)與解決方案。

故障診斷的數(shù)據(jù)分析流程包括數(shù)據(jù)采集與清洗、特征提取與選擇、模型訓練與評估以及故障診斷結果的解釋與驗證。在數(shù)據(jù)采集與清洗階段，需要收集電力系統(tǒng)各個關鍵節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括電流、電壓、功率等。同時，對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗和處理，去除異常值和噪聲干擾，確保數(shù)據(jù)質量和一致性。計算每個樣本的Zscore，表示每個樣本與整個數(shù)據(jù)集均值之間的偏差情況，公式為

式中：x為樣本值；μ為數(shù)據(jù)集的均值；σ為數(shù)據(jù)集的標準差。設置閾值，判斷Zscore是否超過設定的閾值。若Zscore超過閾值，則將該樣本標記為異常值。使用無監(jiān)督學習算法（如聚類、密度估計等）或離群值檢測算法（如孤立森林、局部異常因子（Local Outlier Factor，LOF）算法等），根據(jù)樣本之間的相似性和分布特征，判斷每個樣本是否為異常值。計算每個樣本與其k近鄰點之間的距離，一般使用歐氏距離或其他距離度量方式。對于每個樣本，計算其k近鄰點的可達距離，即樣本到k近鄰點的最大距離。計算每個樣本與其k近鄰點之間可達距離的平均值，作為該樣本的局部可達密度，表示該樣本的密度情況。

在特征提取與選擇階段，需要從清洗后的數(shù)據(jù)中提取出能夠反映故障特征的特征變量，如相電壓不平衡度、諧波含量等。同時，還需要根據(jù)專業(yè)知識和經(jīng)驗選擇合適的特征變量，以便更好地區(qū)分不同故障類型。這一步驟的挑戰(zhàn)在于如何確定哪些特征對故障診斷起到關鍵作用，并如何對特征進行組合和權重設置。模型訓練與評估是故障診斷數(shù)據(jù)分析的核心步驟，需要使用機器學習算法建立故障診斷模型。常用的機器學習算法包括決策樹、支持向量機以及神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些算法可以通過對已有故障樣本進行訓練，學習出故障模式和規(guī)律，并可以對新的未知樣本進行預測和分類。在模型訓練過程中，還需要進行交叉驗證和性能評估，以保證模型的準確性和可靠性。

2.3 建立多模型融合的故障診斷系統(tǒng)

建立多模型融合的故障診斷系統(tǒng)，如圖1所示，能夠綜合分析設備運行狀態(tài)，提高故障診斷的準確性和可靠性。通過將不同類型的故障診斷模型相互融合，可以充分利用各個模型的優(yōu)勢，形成綜合診斷結果，更加全面地了解設備的健康狀況。本研究將介紹多模型融合故障診斷系統(tǒng)的設計原則、實現(xiàn)方法以及其在提高設備運行狀態(tài)分析中的應用。

圖1 多模型融合故障診斷系統(tǒng)

設計多模型融合的故障診斷系統(tǒng)需要考慮以下幾個原則[3]。首先是多樣化原則，即選擇不同類型和不同方法的故障診斷模型，覆蓋不同的故障情況。這樣可以增加診斷系統(tǒng)的健壯性，針對不同的故障具備更好的適應性。其次是互補原則，即各個模型之間存在一定的互補性，可以相互補充、支持以及驗證，提高診斷系統(tǒng)的可靠性和準確性。最后是集成原則，即通過特定的算法和策略將各個模型的輸出進行集成，得出最終的綜合診斷結果。

故障診斷模型庫包括基于機器學習的模型，如支持向量機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等，以及基于規(guī)則的專家系統(tǒng)和知識庫[4]。每個模型針對不同類型的故障具備一定的快速判斷能力。然后是模型融合與結果集成，通過合理的算法與策略將各個模型的輸出結果進行集成，形成最終的綜合診斷結果。例如，故障1由支持向量機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡以及專家系統(tǒng)/知識庫共同判斷為Fault A；故障2由支持向量機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡以及專家系統(tǒng)/知識庫一致診斷為Fault C；故障3由支持向量機、決策樹以及神經(jīng)網(wǎng)絡判斷為Fault D，而專家系統(tǒng)/知識庫判斷為OK。根據(jù)這些綜合診斷結果，經(jīng)系統(tǒng)診斷能夠推斷故障類型并采取相應的處理措施。對于Fault A，可以進行相應的設備維修或更換故障部件；對于Fault C，需開展必要修復或調整設備參數(shù)；對于Fault D，需開展相應的設備參數(shù)檢查和功能調試，或者對設備進行重新配置。最終，將綜合診斷結果解釋給用戶或相關人員，并進行結果的準確性和可信度評估，確保診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性[5]。

3 結 論

智能電網(wǎng)下的用電設備故障預測與診斷技術是一種有效的手段，可以提高電力系統(tǒng)的可靠性和安全性。通過監(jiān)測與分析用電設備的運行數(shù)據(jù)，并利用機器學習算法識別潛在的故障模式和趨勢，能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障跡象，并采取相應措施來避免設備故障。