王國(guó)祥

（滁州東源電力工程有限公司，安徽 滁州 239000）

0 引 言

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模與復(fù)雜性的不斷增長(zhǎng)，其故障診斷與處理面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工巡檢與故障處理方式效率低下，難以滿足現(xiàn)代電網(wǎng)的可靠性要求。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起為電力系統(tǒng)的智能化運(yùn)維提供了新的思路。文章在分析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的特點(diǎn)及其在電力領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)上，提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)化診斷技術(shù)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)所提技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證，為智能電網(wǎng)的發(fā)展提供有力的技術(shù)支撐。

1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用分析

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)廣泛部署的智能傳感器、射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）標(biāo)簽等感知設(shè)備，結(jié)合ZigBee、遠(yuǎn)距離無(wú)線電（Long Range Radio，LoRa）等低功耗廣域通信協(xié)議，以及邊緣計(jì)算、云計(jì)算等數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)物理世界的全面感知、可靠傳輸及智能分析。

在電力系統(tǒng)中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。例如，在變電站中部署溫度傳感器、濕度傳感器、局部放電傳感器等傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，并利用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）等算法進(jìn)行故障預(yù)警，可實(shí)現(xiàn)高達(dá)97.8%的故障診斷準(zhǔn)確率[1]。在輸電線路中，通過(guò)在線監(jiān)測(cè)裝置采集導(dǎo)線弧垂、風(fēng)偏角等數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象信息，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）算法預(yù)測(cè)覆冰厚度，平均相對(duì)誤差低于8.6%。在配電網(wǎng)中，通過(guò)智能電表采集用戶用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，利用長(zhǎng)短期記憶（Long Short Term Memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，平均預(yù)測(cè)誤差可控制在4.2%以內(nèi)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與電力系統(tǒng)的深度融合為實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備狀態(tài)全面感知、故障早期預(yù)警以及優(yōu)化運(yùn)行控制奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，對(duì)于提升電網(wǎng)智能化水平、保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)化診斷技術(shù)架構(gòu)

2.1 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控

通過(guò)部署在變電站、輸電線路、配電網(wǎng)等各個(gè)環(huán)節(jié)的智能傳感器，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊能夠?qū)崟r(shí)采集電壓、電流、溫度、濕度及振動(dòng)等多維度的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，并通過(guò)5G、窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）等通信技術(shù)實(shí)時(shí)傳輸至云端數(shù)據(jù)中心。在云端，采用Apache Kafka 等分布式消息隊(duì)列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存與解耦，數(shù)據(jù)寫入速度每秒高達(dá)100萬(wàn)次。同時(shí)，使用Apache Spark 等分布式計(jì)算框架對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與分析，采用卡爾曼濾波、小波變換等算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪與特征提取，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，采用Apache Cassandra 等分布式NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)支持PB 級(jí)別的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)[2]。為進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的可用性和水平擴(kuò)展性，引入基于一致性哈希算法的數(shù)據(jù)分片機(jī)制，確保數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間實(shí)現(xiàn)均衡分布和高效訪問(wèn)。同時(shí)，采用基于Paxos 協(xié)議的分布式數(shù)據(jù)同步機(jī)制，確保數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間保持一致性。

此外，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊還創(chuàng)新性地引入基于馬爾可夫決策過(guò)程（Markov Decision Process，MDP）的自適應(yīng)采樣率調(diào)整算法。該算法能夠根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采樣頻率，在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)，最大限度地降低傳輸與存儲(chǔ)開(kāi)銷。自適應(yīng)采樣率調(diào)整可以建模為一個(gè)MDP，通過(guò)求解MDP 得到最優(yōu)采樣頻率調(diào)整策略，從而實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的動(dòng)態(tài)匹配，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。

2.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與預(yù)警

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與預(yù)警模塊基于Apache Flink 等流式計(jì)算框架，對(duì)采集的海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。通過(guò)基于密度的聚類算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）和隔離森林算法相結(jié)合的異常檢測(cè)方法，該模塊實(shí)現(xiàn)了高達(dá)99.5%的異常檢測(cè)準(zhǔn)確率和低至0.01%的誤報(bào)率[3]。同時(shí)，引入基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，可提前7 d 預(yù)測(cè)設(shè)備的健康狀態(tài)趨勢(shì)，且預(yù)測(cè)誤差低于5%。在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，采用基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的標(biāo)簽傳播算法，利用少量已標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注，有效降低了人工標(biāo)注成本。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與預(yù)警模塊中的異常檢測(cè)模型為

式中：A(x)為數(shù)據(jù)點(diǎn)x的異常標(biāo)簽；D(x,xi)為數(shù)據(jù)點(diǎn)x與其第i個(gè)最近鄰xi之間的距離；k為最近鄰數(shù)量；θ為異常閾值。通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常分?jǐn)?shù)，并與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行對(duì)比，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與故障預(yù)警。

此外，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與預(yù)警模塊還支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及歷史維修數(shù)據(jù)等，構(gòu)建基于多視圖學(xué)習(xí)的設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估模型，進(jìn)一步提高故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和可解釋性。

2.3 自動(dòng)故障診斷

自動(dòng)故障診斷模塊綜合運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、圖嵌入等人工智能技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)端到端的故障診斷模型。該模型將設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、歷史維修數(shù)據(jù)以及設(shè)備拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)作為輸入，通過(guò)CNN 提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的高維特征，利用雙向長(zhǎng)短期記憶（Bidirectional Long Short Term Memory，BiLSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)設(shè)備狀態(tài)的時(shí)間依賴關(guān)系，基于注意力機(jī)制自適應(yīng)地聚合不同設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)信息，最終輸出故障原因和位置的概率分布[4]。

在模型訓(xùn)練過(guò)程中，引入基于Wasserstein 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network，WGAN）的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，通過(guò)生成逼真的合成數(shù)據(jù)，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)量提高了5 倍，有效解決了故障樣本稀缺的問(wèn)題。同時(shí)，采用基于知識(shí)蒸餾的模型壓縮技術(shù)，成功將診斷模型的參數(shù)量減少了90%，推理速度提高了10 倍，實(shí)現(xiàn)了模型的輕量化部署。通過(guò)端到端的優(yōu)化，該診斷模型在真實(shí)的輸電線路故障數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出卓越的性能，實(shí)現(xiàn)95%的故障定位準(zhǔn)確率和92%的故障原因識(shí)別準(zhǔn)確率，降低了人工排查的時(shí)間成本。該模塊還具備主動(dòng)學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)診斷結(jié)果反饋的專家知識(shí)，自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化。

2.4 閉環(huán)控制與自我修復(fù)

在基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)化診斷中，閉環(huán)控制與自我修復(fù)模塊是實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)隔離與系統(tǒng)自愈的關(guān)鍵。該模塊基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃等智能優(yōu)化算法，構(gòu)建了一個(gè)多時(shí)間尺度、多目標(biāo)的電網(wǎng)運(yùn)行控制策略。通過(guò)實(shí)時(shí)求解最優(yōu)潮流（Optimal Power Flow，OPF）問(wèn)題，在滿足電壓、頻率、潮流等約束條件的同時(shí)，最小化電網(wǎng)的運(yùn)行成本和故障風(fēng)險(xiǎn)[5]。

此外，閉環(huán)控制與自我修復(fù)模塊還引入了基于區(qū)塊鏈的分布式協(xié)同控制架構(gòu)，通過(guò)智能合約確保不同控制主體之間的信任與激勵(lì)，提高了故障處理的及時(shí)性和可靠性。在故障自愈方面，該模塊采用基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能重構(gòu)算法，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和負(fù)荷分配，能夠在不影響用戶供電質(zhì)量的前提下，最大限度地隔離故障區(qū)域，縮小事故范圍。在實(shí)際應(yīng)用中，該模塊在故障發(fā)生后的1 min 內(nèi)即可完成自愈重構(gòu)，有效提高了電網(wǎng)的韌性和自恢復(fù)能力。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)化診斷技術(shù)的有效性，搭建相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。該平臺(tái)集成了高壓輸電線路、變電站、配電網(wǎng)等多個(gè)場(chǎng)景的仿真模型，通過(guò)硬件在環(huán)技術(shù)與實(shí)際的智能傳感器、控制設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)連接，構(gòu)建了一個(gè)高度逼真的數(shù)字孿生電力系統(tǒng)。

在數(shù)據(jù)采集方面，部署超過(guò)1 000 個(gè)智能傳感器，包括微相位測(cè)量單元、光纖振動(dòng)傳感器以及氣體在線監(jiān)測(cè)設(shè)備等，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。這些傳感器的數(shù)據(jù)采樣頻率高達(dá)10 kHz，每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過(guò)100 TB，為故障分析提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)了3 個(gè)典型的故障場(chǎng)景，分別是變壓器繞組匝間短路、輸電線路導(dǎo)線舞動(dòng)以及配電網(wǎng)單相接地故障。通過(guò)注入相應(yīng)的故障數(shù)據(jù)，全面評(píng)估故障診斷、定位、隔離的速度與準(zhǔn)確性。同時(shí)，設(shè)計(jì)多種復(fù)雜環(huán)境，如雷電、風(fēng)雪等惡劣天氣和電磁干擾、通信中斷等異常工況，全面考察該技術(shù)的健壯性和適應(yīng)性。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論

通過(guò)深入分析實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上收集的海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，評(píng)估基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)化診斷技術(shù)的性能指標(biāo)。該技術(shù)在典型故障場(chǎng)景下的診斷結(jié)果如表1所示。

表1 典型故障場(chǎng)景下的診斷結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)在3 個(gè)典型故障場(chǎng)景下的平均診斷準(zhǔn)確率為98.7%，能夠?qū)崿F(xiàn)高效準(zhǔn)確的故障診斷。同時(shí)，故障定位誤差均控制在10 m以內(nèi)，滿足現(xiàn)場(chǎng)搶修的精度需求。在故障隔離方面，平均隔離時(shí)間僅為0.5 s，大大縮小了故障影響范圍。

在多種復(fù)雜環(huán)境下對(duì)該技術(shù)進(jìn)行測(cè)試，以驗(yàn)證其環(huán)境適應(yīng)性和抗干擾能力，結(jié)果如表2 所示。

表2 復(fù)雜環(huán)境下的診斷性能對(duì)比

由表2 可知，在各種復(fù)雜的環(huán)境下，該技術(shù)的診斷準(zhǔn)確率仍保持在95%以上，故障定位誤差和隔離時(shí)間也未出現(xiàn)劇烈變化，證明該技術(shù)較好的應(yīng)用效果?；谖锫?lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)化診斷技術(shù)在提升電網(wǎng)智能化水平、保障供電可靠性方面具有巨大的潛力，為后續(xù)的工程應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

4 結(jié) 論

文章提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動(dòng)化診斷技術(shù)，通過(guò)大規(guī)模部署智能傳感器，實(shí)時(shí)采集和分析海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建端到端的故障診斷、定位及隔離模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該技術(shù)在故障診斷準(zhǔn)確率、定位精度、隔離時(shí)間等關(guān)鍵指標(biāo)上均實(shí)現(xiàn)了出色的表現(xiàn)，具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性和健壯性，為提升電網(wǎng)的智能化水平和供電可靠性提供了新的解決方案。