[摘 要]隨著工業(yè)信息化與智能化的快速發(fā)展，電力自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用廣泛。然而，其故障診斷難度不斷提升，傳統(tǒng)的故障診斷方法已難以滿(mǎn)足現(xiàn)代化生產(chǎn)的需求。為此，基于大數(shù)據(jù)的電力自動(dòng)化故障診斷技術(shù)逐漸受到人們關(guān)注，為降低故障率提供了新的解決思路。文章概述了電力自動(dòng)化的發(fā)展歷程和組成要素，分析了大數(shù)據(jù)下電力自動(dòng)化故障診斷技術(shù)的應(yīng)用意義和應(yīng)用現(xiàn)狀，研究了基于大數(shù)據(jù)的電力自動(dòng)化故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；電力自動(dòng)化；故障診斷技術(shù)

[中圖分類(lèi)號(hào)]TP311.13 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2024）12–0148–03

Research on Power Automation Fault Diagnosis Technology Based on Big Data

FENG Xiankun

[Abstract]With the rapid development of industrial information and intelligence， power automation is widely used in many fields. However， the difficulty of fault diagnosis has been increasing， and the traditional fault diagnosis methods have been difficult to meet the needs of modern production. Therefore， the power automation fault diagnosis technology based on big data has gradually attracted people’s attention， which provides a new solution for reducing the failure rate. This paper summarizes the development history and components of power automation， analyzes the application significance and current situation of power automation fault diagnosis technology under big data， and studies the key technologies of power automation fault diagnosis based on big data.

[Keywords]big data； power automation； fault diagnosis technology

1 電力自動(dòng)化概述

1.1 電力自動(dòng)化的發(fā)展歷程

電力自動(dòng)化的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)初，隨著電力系統(tǒng)的不斷擴(kuò)大和技術(shù)的進(jìn)步，自動(dòng)化技術(shù)開(kāi)始被引入電力系統(tǒng)。最初，自動(dòng)化技術(shù)主要應(yīng)用于電力系統(tǒng)的保護(hù)和控制。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，電力自動(dòng)化進(jìn)入了一個(gè)新的階段，開(kāi)始實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)及控制的自動(dòng)化。隨著信息技術(shù)、通信技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展，電力自動(dòng)化技術(shù)更加智能化和網(wǎng)絡(luò)化，實(shí)現(xiàn)了更廣泛的信息集成和智能決策。目前，電力自動(dòng)化正朝著高度集成、智能化及自適應(yīng)方向發(fā)展，以滿(mǎn)足現(xiàn)代電力系統(tǒng)對(duì)高效、可靠及環(huán)保的要求。

1.2 電力自動(dòng)化的組成要素

電力自動(dòng)化由多個(gè)要素構(gòu)成，包括數(shù)據(jù)采集與處理、監(jiān)控與控制、通信與信息交換、決策支持系統(tǒng)等（圖1）。數(shù)據(jù)采集與處理是自動(dòng)化的基礎(chǔ)，通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取電力系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，然后用數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行分析和存儲(chǔ)。監(jiān)控與控制是自動(dòng)化的核心，監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，而控制系統(tǒng)對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)和控制。通信與信息交換是自動(dòng)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的快速傳輸。決策支持系統(tǒng)是自動(dòng)化的大腦，通過(guò)分析和處理大量數(shù)據(jù)，為電力系統(tǒng)的運(yùn)行和維護(hù)提供決策支持。這些組成要素相互協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的自動(dòng)化運(yùn)行。

2 大數(shù)據(jù)下電力自動(dòng)化故障診斷技術(shù)的應(yīng)用意義

電力自動(dòng)化是指利用先進(jìn)的控制技術(shù)、信息技術(shù)及通信技術(shù)，對(duì)電力系統(tǒng)的發(fā)電、輸電、變電、配電及用電等環(huán)節(jié)進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)、控制、調(diào)節(jié)及管理的過(guò)程。其旨在提高電力系統(tǒng)的安全性、經(jīng)濟(jì)性、可靠性及運(yùn)行效率。自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用，使得電力系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知運(yùn)行狀態(tài)，快速響應(yīng)故障情況，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和調(diào)度，是現(xiàn)代電力工業(yè)發(fā)展的重要方向。大數(shù)據(jù)技術(shù)是電力自動(dòng)化故障診斷發(fā)展的重要方向。通過(guò)引入智能化技術(shù)，如自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等，可以使故障診斷系統(tǒng)具備更強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化能力，使其能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障情況，自動(dòng)調(diào)整診斷策略和方法，以適應(yīng)不同的故障診斷需求。

當(dāng)前，自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行的效率關(guān)系著生產(chǎn)流程的穩(wěn)定和企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的高低。設(shè)備故障不僅會(huì)使生產(chǎn)停滯不前，還可能引起連鎖反應(yīng)，在更大的范圍內(nèi)造成損失。所以，對(duì)自動(dòng)化設(shè)備進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)非常重要。故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)可以通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析，及時(shí)確定可能存在的故障隱患并避免其突發(fā)性故障，縮短停機(jī)時(shí)間，增強(qiáng)裝置可用性與可靠性。企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)構(gòu)建智能化診斷模型來(lái)預(yù)測(cè)故障，可以減少維護(hù)成本，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，優(yōu)化生產(chǎn)效率。

3 基于大數(shù)據(jù)的電力自動(dòng)化故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 科學(xué)建立設(shè)備故障診斷模型

構(gòu)建設(shè)備故障診斷模型是自動(dòng)化設(shè)備故障預(yù)測(cè)的核心環(huán)節(jié)。要充分搜集并整理設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)。這批數(shù)據(jù)可能源于多種傳感器，如溫度、壓力、振動(dòng)及噪聲等，這些多角度的信息為構(gòu)建診斷模型提供了寶貴的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)預(yù)處理作為模型構(gòu)建過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，主要包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理及噪聲過(guò)濾，從而確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。然后進(jìn)行特征提取與選取。采用統(tǒng)計(jì)分析、信號(hào)處理等手段從大量數(shù)據(jù)中提取能反映設(shè)備狀態(tài)的關(guān)鍵特征參數(shù)。下一步選擇恰當(dāng)?shù)慕７椒ㄊ菦Q定模型性能好壞的關(guān)鍵。常見(jiàn)的技術(shù)手段涵蓋了回歸分析和決策樹(shù)等傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，還有支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。模型訓(xùn)練時(shí)需將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集與測(cè)試集，采用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)價(jià)模型的性能，同時(shí)不斷調(diào)整模型參數(shù)來(lái)增強(qiáng)診斷準(zhǔn)確性。

3.2 運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的故障預(yù)測(cè)技術(shù)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，在設(shè)備維護(hù)與管理方面具有前瞻性、智能性。機(jī)器學(xué)習(xí)算法（圖2）能從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到設(shè)備故障前的復(fù)雜規(guī)律及變化趨勢(shì)，達(dá)到準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)失效的目的。數(shù)據(jù)采集與特征提取在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中占有重要地位。對(duì)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行高頻率采集，并結(jié)合專(zhuān)業(yè)知識(shí)及數(shù)據(jù)分析工具提取與故障有關(guān)特征變量，選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)訓(xùn)練模型成為關(guān)鍵。常見(jiàn)的計(jì)算方法有隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)及長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)等，這些方法在處理各種數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)任務(wù)上都有獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)。模型訓(xùn)練時(shí)，利用大范圍歷史數(shù)據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并通過(guò)模型參數(shù)的迭代與調(diào)整來(lái)增強(qiáng)預(yù)測(cè)精度與魯棒性。對(duì)模型的性能評(píng)估也很關(guān)鍵，采用獨(dú)立測(cè)試集對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)實(shí)際應(yīng)用效果及穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)價(jià)。模型布署與應(yīng)用是重要的一環(huán)，在設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)嵌訓(xùn)練模型來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)與故障預(yù)警。

3.3 智能故障診斷技術(shù)的核心算法

智能故障診斷技術(shù)的核心算法是直接在產(chǎn)品實(shí)際工作環(huán)境中對(duì)其可靠性指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)分析的一種方法，其優(yōu)勢(shì)是可在真實(shí)復(fù)雜的使用條件下獲得產(chǎn)品各項(xiàng)工作參數(shù)和故障響應(yīng)數(shù)據(jù)，測(cè)試結(jié)果最接近實(shí)際情況。根據(jù)測(cè)試時(shí)間，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試可以劃分為3種方式：①在線檢測(cè)。在設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)進(jìn)行，能檢測(cè)設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的各種故障隱患；②停機(jī)檢測(cè)。在設(shè)備停止工作時(shí)進(jìn)行，操作簡(jiǎn)單，但無(wú)法反映設(shè)備在運(yùn)行時(shí)可能出現(xiàn)的動(dòng)態(tài)故障；③脫機(jī)檢測(cè)。將設(shè)備關(guān)鍵部件從系統(tǒng)中拆卸下來(lái)進(jìn)行單獨(dú)測(cè)試，不會(huì)影響設(shè)備的正常工作性能，但難以模擬部件在整機(jī)工作時(shí)的實(shí)際情況?？傮w而言，智能故障診斷技術(shù)的核心設(shè)備成本相對(duì)較低，操作簡(jiǎn)便，測(cè)試數(shù)據(jù)具有很高的參考價(jià)值，但測(cè)試環(huán)境難以控制，對(duì)測(cè)試設(shè)備的準(zhǔn)確匹配及操作人員的專(zhuān)業(yè)技術(shù)能力要求較高。為獲得更準(zhǔn)確可信的測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù)，需要不斷優(yōu)化改進(jìn)測(cè)試設(shè)備和方法，并與其他測(cè)試手段（如實(shí)驗(yàn)室測(cè)試方法）相配合，從多個(gè)維度全面評(píng)估產(chǎn)品的可靠性。

智能故障診斷技術(shù)的核心算法主要包括SVM（支持向量機(jī)）、ANN（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。SVM通過(guò)在高維空間中尋找最優(yōu)超平面來(lái)劃分故障與非故障樣本，具有較好的分類(lèi)性能；ANN通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，構(gòu)建復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障特征的自動(dòng)提取和分類(lèi)；深度學(xué)習(xí)則通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)故障數(shù)據(jù)的深層次特征，進(jìn)一步提高故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。

3.4 分布式能源接入與微電網(wǎng)管理技術(shù)

基于大數(shù)據(jù)的故障診斷方法以大量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。這些歷史數(shù)據(jù)涵蓋了電力系統(tǒng)在不同運(yùn)行狀態(tài)下的各種信息，包括電壓、電流、功率等多方面的參數(shù)。通過(guò)運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式、關(guān)系及特征，而這些模式和關(guān)系通常與故障的發(fā)生存在著緊密關(guān)聯(lián)。

當(dāng)新的數(shù)據(jù)輸入時(shí)，基于之前從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的知識(shí)和規(guī)律，該方法可以快速地對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估和判斷，從而準(zhǔn)確地識(shí)別出故障的大致特征。這種利用數(shù)據(jù)和算法來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷的方式，為電力系統(tǒng)的故障診斷提供了一種全新的思路和途徑。隨著分布式能源的大規(guī)模接入，微電網(wǎng)成為智能電網(wǎng)的重要組成部分。智能故障診斷技術(shù)在微電網(wǎng)管理中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在對(duì)分布式能源發(fā)電設(shè)備的故障監(jiān)測(cè)與診斷、微電網(wǎng)的能量平衡與調(diào)度優(yōu)化等方面。通過(guò)集成智能傳感器和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分布式能源設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理故障，確保微電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，利用智能算法對(duì)微電網(wǎng)內(nèi)的能量流動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，可以提高能源利用效率，降低運(yùn)行成本。

4 結(jié)束語(yǔ)

在電力系統(tǒng)向智能化、高效化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，智能故障診斷技術(shù)作為關(guān)鍵技術(shù)之一，展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力和價(jià)值。其不僅提高了故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，還優(yōu)化了電力系統(tǒng)的運(yùn)維管理，降低了運(yùn)維成本，增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性和可靠性。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，智能故障診斷技術(shù)將更加成熟和完善，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。未來(lái)，期待大數(shù)據(jù)在電力自動(dòng)化故障診斷中發(fā)揮更加重要的作用，推動(dòng)電力工業(yè)向更加智能、綠色、高效的方向發(fā)展。

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