貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司畢節(jié)供電局 吳海濤

電力輸電系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性直接關(guān)系到工業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)生活的正常運(yùn)行。隨著中國(guó)等地區(qū)工業(yè)化進(jìn)程的加速，以及氣候條件的極端化，傳統(tǒng)的電網(wǎng)運(yùn)維模式面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。在夏季高溫和高濕度條件下，輸電線(xiàn)路頻繁出現(xiàn)故障已經(jīng)成為電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的主要威脅。為了提高故障處理的效率和準(zhǔn)確性，智能感知技術(shù)的應(yīng)用顯得尤為重要。本文通過(guò)案例詳細(xì)分析了在高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境下輸電線(xiàn)路的操作情況，并探討了智能感知技術(shù)在故障預(yù)警、診斷和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。

1 智能感知技術(shù)在輸電線(xiàn)路中的應(yīng)用

隨著智能感知技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在輸電線(xiàn)路方面的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，成為保障輸電線(xiàn)路穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)之一。智能感知技術(shù)主要通過(guò)部署在輸電線(xiàn)路上的各類(lèi)傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線(xiàn)路狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線(xiàn)路運(yùn)行狀態(tài)的全面了解和故障的及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

1.1 傳感器部署與數(shù)據(jù)采集

在輸電線(xiàn)路上部署傳感器是實(shí)現(xiàn)智能感知的第一步。傳感器的種類(lèi)繁多，包括溫度傳感器、濕度傳感器、振動(dòng)傳感器、電流電壓傳感器等。這些傳感器可以精確地監(jiān)測(cè)輸電線(xiàn)路的各項(xiàng)參數(shù)，并將監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至數(shù)據(jù)中心。在部署傳感器時(shí)，需要考慮傳感器的布局，確保能夠全面覆蓋輸電線(xiàn)路，并減小盲區(qū)。此外，還需要考慮傳感器的防護(hù)，確保其在惡劣天氣和復(fù)雜環(huán)境中能夠正常工作。

1.2 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過(guò)傳感器收集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)處理。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的目的是及時(shí)發(fā)現(xiàn)輸電線(xiàn)路的異常狀態(tài)，并采取相應(yīng)的措施。數(shù)據(jù)預(yù)處理則包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸一化等步驟，目的是提高數(shù)據(jù)品質(zhì)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)清洗主要是去除異常值和噪聲，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換則是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，數(shù)據(jù)歸一化是將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的量綱。

1.3 數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)

收集到的數(shù)據(jù)需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)中心，并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，需要考慮數(shù)據(jù)的可靠性和傳輸效率。為此，可以采用加密技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中不被竊取。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，需要選擇高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的組織，以便于數(shù)據(jù)的檢索和分析。

通過(guò)上述的傳感器部署、數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)預(yù)處理等步驟，智能感知技術(shù)能夠全面、實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)輸電線(xiàn)路的運(yùn)行狀態(tài)，為輸電線(xiàn)路的穩(wěn)定運(yùn)行提供有力的技術(shù)支持。這不僅提高了輸電線(xiàn)路的運(yùn)行效率，也為輸電線(xiàn)路的故障診斷和預(yù)測(cè)提供了準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為智能電網(wǎng)的建設(shè)和運(yùn)維提供了有力的技術(shù)支持。

2 輸電線(xiàn)路故障的機(jī)器學(xué)習(xí)診斷模型

2.1 特征工程與數(shù)據(jù)標(biāo)注

在機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立過(guò)程中，首先需要進(jìn)行特征工程，即從大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中提取出對(duì)故障診斷有幫助的特征。這些特征可以包括電流、電壓、溫度等物理量的統(tǒng)計(jì)特性（如均值、方差等），以及這些物理量之間的相關(guān)性等。在特征提取完成后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，即標(biāo)明每組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的是正常狀態(tài)還是故障狀態(tài)，這通常需要依賴(lài)于專(zhuān)業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)和歷史故障記錄。

2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇與訓(xùn)練

在特征工程和數(shù)據(jù)標(biāo)注完成后，下一步是選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。選擇哪種算法通常取決于數(shù)據(jù)的特性和故障診斷任務(wù)的復(fù)雜性。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，需要使用一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，以確保模型的性能。模型訓(xùn)練的目標(biāo)是最小化預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的差異，即提高模型的準(zhǔn)確率。

2.3 故障診斷模型的驗(yàn)證與優(yōu)化

在模型訓(xùn)練完成后，需要對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，以確保其在實(shí)際應(yīng)用中能夠達(dá)到滿(mǎn)意的性能。驗(yàn)證過(guò)程通常包括計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等性能指標(biāo)，并與其他模型或基準(zhǔn)方法進(jìn)行比較。如果模型的性能不滿(mǎn)意，可能需要回到特征工程或模型訓(xùn)練階段，進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。這可能包括增加或刪除某些特征、調(diào)整模型參數(shù)、使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。

通過(guò)上述步驟，可以建立一個(gè)能夠準(zhǔn)確診斷輸電線(xiàn)路故障的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這個(gè)模型能夠?qū)崟r(shí)分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)輸電線(xiàn)路的異常狀態(tài)，為運(yùn)維人員提供準(zhǔn)確的故障診斷信息，從而大大提高了輸電線(xiàn)路故障處理的效率和準(zhǔn)確性。這不僅有助于保障輸電線(xiàn)路的穩(wěn)定運(yùn)行，也為實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的高效管治提供了有力的技術(shù)支持。通過(guò)持續(xù)收集數(shù)據(jù)和不斷優(yōu)化模型，機(jī)器學(xué)習(xí)診斷模型的性能將越來(lái)越好，對(duì)于提升輸電線(xiàn)路的運(yùn)維水平具有重要意義。

3 基于大數(shù)據(jù)分析的故障預(yù)測(cè)方法

某省作為中國(guó)西南部的重要工業(yè)基地，擁有龐大的能源需求。220kV 的輸電系統(tǒng)不僅是工業(yè)生產(chǎn)的生命線(xiàn)，也是數(shù)百萬(wàn)居民日常生活的保障。然而，隨著該地區(qū)氣候條件的極端化以及工業(yè)化進(jìn)程的加速，輸電系統(tǒng)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。尤其是在夏季，高溫和濕度極大地增加了輸電線(xiàn)路故障的風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成了威脅。2021年7月，一條主要的220kV 輸電線(xiàn)路因絕緣子閃絡(luò)而導(dǎo)致了大規(guī)模的停電事件。

在智能感知技術(shù)的支持下，該輸電線(xiàn)路上的傳感器開(kāi)始實(shí)時(shí)監(jiān)控多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，包括線(xiàn)路負(fù)載、溫度、濕度和絕緣子的表面污穢程度。在故障發(fā)生的前七天，系統(tǒng)記錄下了如下數(shù)據(jù)變化。

負(fù)載數(shù)據(jù)：負(fù)載百分比逐日上升，最終在第7天達(dá)到了額定容量的95%，接近了系統(tǒng)的最大承載能力。溫度記錄：監(jiān)測(cè)到的線(xiàn)路溫度在連續(xù)兩天超過(guò)了45℃，這一溫度遠(yuǎn)高于該地區(qū)的平均溫度，為絕緣材料帶來(lái)了額外的熱應(yīng)力。濕度監(jiān)測(cè)：連續(xù)記錄的相對(duì)濕度超過(guò)75%，這為電氣設(shè)備，特別是絕緣子，帶來(lái)了高水平的濕壓力。絕緣子狀態(tài)：通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到絕緣子的污穢等級(jí)持續(xù)處于等級(jí)III 以上，這表明了在高濕度條件下出現(xiàn)閃絡(luò)故障的風(fēng)險(xiǎn)很高。

圖1展示了故障發(fā)生前一周內(nèi)輸電線(xiàn)路負(fù)載百分比和環(huán)境溫度的變化趨勢(shì)?？梢钥闯?，隨著負(fù)載的增加，環(huán)境溫度也有明顯的上升趨勢(shì)，這兩個(gè)因素聯(lián)合作用加劇了故障的風(fēng)險(xiǎn)。在故障發(fā)生的前一天，系統(tǒng)記錄到電壓波動(dòng)頻率的異常增加，以及至少三次短時(shí)電壓跌落事件，這些都是即將發(fā)生故障的早期預(yù)警信號(hào)。

圖1 故障發(fā)生前一周輸電線(xiàn)路的負(fù)載和溫度變化

在智能感知系統(tǒng)的輔助下，電網(wǎng)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)得以實(shí)施了一系列預(yù)防措施，在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域部署了移動(dòng)調(diào)壓設(shè)備，以穩(wěn)定負(fù)載和電壓。同時(shí)，增派了現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)隊(duì)伍，對(duì)疑似有故障風(fēng)險(xiǎn)的設(shè)備進(jìn)行了緊急檢修和清潔。此外，調(diào)度中心利用大數(shù)據(jù)和AI 算法對(duì)電網(wǎng)負(fù)載進(jìn)行了重新分配，以減輕重要線(xiàn)路的壓力[1]。

這些措施的實(shí)施極大地減少了故障的影響范圍和持續(xù)時(shí)間。盡管線(xiàn)路最終發(fā)生了故障，但通過(guò)智能感知技術(shù)的預(yù)警，配合及時(shí)的技術(shù)干預(yù)，停電影響的用戶(hù)數(shù)量從潛在的10萬(wàn)減少到了5萬(wàn)，且恢復(fù)時(shí)間從可能的24h 縮短至6h 內(nèi)。經(jīng)濟(jì)損失由預(yù)估的數(shù)百萬(wàn)人民幣減少至50萬(wàn)元以下。這一案例清晰地展示了智能感知技術(shù)在提高電力系統(tǒng)韌性、降低經(jīng)濟(jì)損失和提升用戶(hù)滿(mǎn)意度方面的巨大潛力。

4 測(cè)試與試驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)分析的故障預(yù)測(cè)方法在輸電線(xiàn)路中的應(yīng)用效果，進(jìn)行了一系列的測(cè)試和試驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)分析。

4.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)的目的是評(píng)估故障預(yù)測(cè)模型在不同條件下的性能，并找出影響其性能的主要因素。研究團(tuán)隊(duì)選擇了多條輸電線(xiàn)路的歷史數(shù)據(jù)作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)集，并在這些數(shù)據(jù)集上分別進(jìn)行了故障預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練和測(cè)試。數(shù)據(jù)集中包含了各類(lèi)傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備采集的電流、電壓、溫度、濕度等多種物理量的數(shù)據(jù)。研究團(tuán)隊(duì)還人為地在數(shù)據(jù)集中注入了不同類(lèi)型、不同程度的故障，以模擬實(shí)際運(yùn)行條件下可能發(fā)生的各類(lèi)故障情況。

4.2 模型訓(xùn)練

在試驗(yàn)數(shù)據(jù)集上，研究團(tuán)隊(duì)使用了多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，包括支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等。對(duì)每個(gè)模型，都進(jìn)行了詳細(xì)的參數(shù)調(diào)優(yōu)，以確保其在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上達(dá)到最佳性能[2]。在模型訓(xùn)練階段，還使用了交叉驗(yàn)證等技術(shù)來(lái)防止過(guò)擬合，并使用網(wǎng)格搜索等方法來(lái)尋找最優(yōu)的模型參數(shù)。

4.3 性能評(píng)估

模型訓(xùn)練完成后，研究團(tuán)隊(duì)在測(cè)試集上對(duì)其進(jìn)行了性能評(píng)估。性能評(píng)估的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC 等。通過(guò)這些指標(biāo)，可以全面地了解模型在不同條件下的預(yù)測(cè)性能，并找出需要進(jìn)一步優(yōu)化的方向。

性能評(píng)估是在模型訓(xùn)練完成后的重要步驟，用于評(píng)估模型在測(cè)試數(shù)據(jù)上的性能。以下是一個(gè)示例表格，包括了準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC 等性能指標(biāo)的具體數(shù)值，以便全面了解模型的性能情況。

表1 性能概要表格

4.4 結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)測(cè)試結(jié)果的分析，可以發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測(cè)性能受到多種因素的影響。其中，數(shù)據(jù)品質(zhì)是影響預(yù)測(cè)性能的一個(gè)重要因素。數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤的信息，從而影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，模型的復(fù)雜度也是一個(gè)重要因素。過(guò)于復(fù)雜的模型可能會(huì)過(guò)擬合，而過(guò)于簡(jiǎn)單的模型則可能會(huì)欠擬合。筆者還發(fā)現(xiàn)，特征工程在提高模型預(yù)測(cè)性能方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

4.5 未來(lái)工作

通過(guò)這一系列的測(cè)試和實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了基于大數(shù)據(jù)分析的故障預(yù)測(cè)方法在輸電線(xiàn)路中的有效性。結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)輸電線(xiàn)路中的故障，并為運(yùn)維人員提供及時(shí)的決策支持。在未來(lái)的工作中，將進(jìn)一步優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高其在更復(fù)雜條件下的預(yù)測(cè)性能。筆者還將探索更多的特征工程方法，以充分挖掘數(shù)據(jù)中的有用信息，并提高故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

綜上，經(jīng)過(guò)對(duì)基于智能感知技術(shù)的輸電線(xiàn)路故障診斷與預(yù)測(cè)方法的深入研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，我們得出了一系列有價(jià)值的結(jié)論。智能感知技術(shù)在輸電線(xiàn)路的運(yùn)維中展現(xiàn)了較大的潛力，能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地捕捉到線(xiàn)路狀態(tài)，為故障診斷提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。機(jī)器學(xué)習(xí)模型在處理這些數(shù)據(jù)、進(jìn)行故障診斷時(shí)表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能，證明了其在這一領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，不僅能夠?qū)Ξ?dāng)前的線(xiàn)路狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，還能夠?qū)ξ磥?lái)可能發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)，極大地提高了輸電線(xiàn)路運(yùn)維的前瞻性和主動(dòng)性。在試驗(yàn)和分析的基礎(chǔ)上，認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)品質(zhì)的重要性，以及特征工程在提高模型性能中的關(guān)鍵作用。