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)和社會生活的正常運行。隨著中國等地區(qū)工業(yè)化進程的加速，以及氣候條件的極端化，傳統(tǒng)的電網(wǎng)運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，輸電線路頻繁出現(xiàn)故障已經(jīng)成為電網(wǎng)穩(wěn)定運行的主要威脅。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。本文通過案例詳細(xì)分析了在高風(fēng)險環(huán)境下輸電線路的操作情況，并探討了智能感知技術(shù)在故障預(yù)警、診斷和預(yù)測中的應(yīng)用。

1 智能感知技術(shù)在輸電線路中的應(yīng)用

隨著智能感知技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在輸電線路方面的應(yīng)用越來越廣泛，成為保障輸電線路穩(wěn)定運行的關(guān)鍵技術(shù)之一。智能感知技術(shù)主要通過部署在輸電線路上的各類傳感器，實現(xiàn)對輸電線路狀態(tài)的實時監(jiān)測，并通過先進的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，以實現(xiàn)對輸電線路運行狀態(tài)的全面了解和故障的及時發(fā)現(xiàn)。

1.1 傳感器部署與數(shù)據(jù)采集

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

1.2 實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過傳感器收集到的數(shù)據(jù)需要進行實時監(jiān)測和預(yù)處理。實時監(jiān)測的目的是及時發(fā)現(xiàn)輸電線路的異常狀態(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

收集到的數(shù)據(jù)需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸至數(shù)據(jù)中心，并存儲在數(shù)據(jù)庫中。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，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)對數(shù)據(jù)進行加密，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被竊取。在數(shù)據(jù)存儲方面，需要選擇高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫，并對數(shù)據(jù)進行合理的組織，以便于數(shù)據(jù)的檢索和分析。

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

2 輸電線路故障的機器學(xué)習(xí)診斷模型

2.1 特征工程與數(shù)據(jù)標(biāo)注

在機器學(xué)習(xí)模型的建立過程中，首先需要進行特征工程，即從大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取出對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，需要對數(shù)據(jù)進行標(biāo)注，即標(biāo)明每組數(shù)據(jù)對應(yīng)的是正常狀態(tài)還是故障狀態(tài)，這通常需要依賴于專業(yè)人員的經(jīng)驗和歷史故障記錄。

2.2 機器學(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器學(xué)習(xí)算法，并用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練。常用的機器學(xué)習(xí)算法包括決策樹、隨機森林、支持向量機、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)練過程中，需要使用一部分?jǐn)?shù)據(jù)進行訓(xùn)練，另一部分?jǐn)?shù)據(jù)進行驗證，以確保模型的性能。模型訓(xùn)練的目標(biāo)是最小化預(yù)測值和實際值之間的差異，即提高模型的準(zhǔn)確率。

2.3 故障診斷模型的驗證與優(yōu)化

在模型訓(xùn)練完成后，需要對模型進行驗證，以確保其在實際應(yīng)用中能夠達到滿意的性能。驗證過程通常包括計算模型的準(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)方法進行比較。如果模型的性能不滿意，可能需要回到特征工程或模型訓(xùn)練階段，進行調(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)、使用不同的機器學(xué)習(xí)算法等。

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

3 基于大數(shù)據(jù)分析的故障預(yù)測方法

某省作為中國西南部的重要工業(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，也是數(shù)百萬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路故障的風(fēng)險，從而對電網(wǎng)的穩(wěn)定運行構(gòu)成了威脅。2021年7月，一條主要的220kV 輸電線路因絕緣子閃絡(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，該輸電線路上的傳感器開始實時監(jiān)控多個關(guān)鍵指標(biāo)，包括線路負(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)測到的線路溫度在連續(xù)兩天超過了45℃，這一溫度遠高于該地區(qū)的平均溫度，為絕緣材料帶來了額外的熱應(yīng)力。濕度監(jiān)測：連續(xù)記錄的相對濕度超過75%，這為電氣設(shè)備，特別是絕緣子，帶來了高水平的濕壓力。絕緣子狀態(tài)：通過圖像識別技術(shù)，系統(tǒng)監(jiān)測到絕緣子的污穢等級持續(xù)處于等級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)險很高。

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

圖1 故障發(fā)生前一周輸電線路的負(fù)載和溫度變化

在智能感知系統(tǒng)的輔助下，電網(wǎng)運維團隊得以實施了一系列預(yù)防措施，在高風(fēng)險區(qū)域部署了移動調(diào)壓設(shè)備，以穩(wěn)定負(fù)載和電壓。同時，增派了現(xiàn)場維護隊伍，對疑似有故障風(fēng)險的設(shè)備進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 算法對電網(wǎng)負(fù)載進行了重新分配，以減輕重要線路的壓力[1]。

這些措施的實施極大地減少了故障的影響范圍和持續(xù)時間。盡管線路最終發(fā)生了故障，但通過智能感知技術(shù)的預(yù)警，配合及時的技術(shù)干預(yù)，停電影響的用戶數(shù)量從潛在的10萬減少到了5萬，且恢復(fù)時間從可能的24h 縮短至6h 內(nèi)。經(jīng)濟損失由預(yù)估的數(shù)百萬人民幣減少至50萬元以下。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)濟損失和提升用戶滿意度方面的巨大潛力。

4 測試與試驗結(jié)果分析

為了驗證基于大數(shù)據(jù)分析的故障預(yù)測方法在輸電線路中的應(yīng)用效果，進行了一系列的測試和試驗，并對結(jié)果進行了詳細(xì)分析。

4.1 試驗設(shè)計

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

4.2 模型訓(xùn)練

在試驗數(shù)據(jù)集上，研究團隊使用了多種機器學(xué)習(xí)模型進行故障預(yù)測，包括支持向量機、決策樹、隨機森林、深度學(xué)習(xí)等。對每個模型，都進行了詳細(xì)的參數(shù)調(diào)優(yōu)，以確保其在實驗數(shù)據(jù)集上達到最佳性能[2]。在模型訓(xùn)練階段，還使用了交叉驗證等技術(shù)來防止過擬合，并使用網(wǎng)格搜索等方法來尋找最優(yōu)的模型參數(shù)。

4.3 性能評估

模型訓(xùn)練完成后，研究團隊在測試集上對其進行了性能評估。性能評估的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC 等。通過這些指標(biāo)，可以全面地了解模型在不同條件下的預(yù)測性能，并找出需要進一步優(yōu)化的方向。

性能評估是在模型訓(xùn)練完成后的重要步驟，用于評估模型在測試數(shù)據(jù)上的性能。以下是一個示例表格，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

通過對測試結(jié)果的分析，可以發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測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)測性能的一個重要因素。數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到錯誤的信息，從而影響預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，模型的復(fù)雜度也是一個重要因素。過于復(fù)雜的模型可能會過擬合，而過于簡單的模型則可能會欠擬合。筆者還發(fā)現(xiàn)，特征工程在提高模型預(yù)測性能方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

4.5 未來工作

通過這一系列的測試和實驗，驗證了基于大數(shù)據(jù)分析的故障預(yù)測方法在輸電線路中的有效性。結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測輸電線路中的故障，并為運維人員提供及時的決策支持。在未來的工作中，將進一步優(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)測的準(zhǔn)確率。

綜上，經(jīng)過對基于智能感知技術(shù)的輸電線路故障診斷與預(yù)測方法的深入研究和實驗驗證，我們得出了一系列有價值的結(jié)論。智能感知技術(shù)在輸電線路的運維中展現(xiàn)了較大的潛力，能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地捕捉到線路狀態(tài)，為故障診斷提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。機器學(xué)習(xí)模型在處理這些數(shù)據(jù)、進行故障診斷時表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能，證明了其在這一領(lǐng)域的應(yīng)用價值。通過大數(shù)據(jù)分析，不僅能夠?qū)Ξ?dāng)前的線路狀態(tài)進行評估，還能夠?qū)ξ磥砜赡馨l(fā)生的故障進行預(yù)測，極大地提高了輸電線路運維的前瞻性和主動性。在試驗和分析的基礎(chǔ)上，認(rèn)識到數(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。