摘 要：本文針對變電站運維成本高企問題，分析了變電站設備的自適應維護策略。系統(tǒng)收集了變電站設備的故障和異常信息，運用Q-learning算法進行迭代學習，使其能夠自動化響應并運行相關動作。制定自適應維護策略，并設置獎勵曲線鼓勵算法，優(yōu)化其運維方法。結果顯示，系統(tǒng)能夠穩(wěn)定形成應對不同狀態(tài)的最佳動作，其獎勵曲線較穩(wěn)定，大部分獎勵集中，少量極值較高，轉(zhuǎn)換矩陣表明在狀態(tài)轉(zhuǎn)換中，系統(tǒng)多傾向于對異常和故障狀態(tài)進行維護，對正常狀態(tài)的操作較少，基本符合運維的正常工作要求。這一結果表明，本文構建的智能維護系統(tǒng)能夠有效提高變電站設備的運維管理效率，并降低風險，可為未來優(yōu)化算法、改進自適應維護系統(tǒng)提供指導。

關鍵詞：強化學習；變電站設備；自適應維護

中圖分類號：TM 76 " " " 文獻標志碼：A

先行研究普遍關注變電站中的維護策略智能化改進。吳志勇[1]研究了變電站電池組的電壓監(jiān)測與維護。李智威等[2]基于改進GM（1，1）模型預測變電站檢修運維費用，優(yōu)化成本撥付策略，提高了預測精度。劉強等[3]設計了基于三維模型的變電站智能輔助控制系統(tǒng)，提高了設備遠程監(jiān)控和智能化防控能力。彭永磊等[4]設計了基于信息融合技術的變電站智能運維和安防系統(tǒng)。熊一等[5]研究了基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的變電站檢修運維成本預測，提高了預測精準度。錢宇騁等[6]提出基于多源數(shù)據(jù)分析的變電站狀態(tài)維護策略優(yōu)化方法，提高了供電可靠性和經(jīng)濟性。彭志強等[7]開發(fā)了智能變電站自動化設備透明運維系統(tǒng)，提高了運維效率和智能告警性能。

1 算法設計

變電站承擔轉(zhuǎn)換和分配電力的重要任務，是供電系統(tǒng)中至關重要的組成部分。然而，在設備復雜性、運行環(huán)境多變等因素的影響下，傳統(tǒng)固定維護策已經(jīng)無法充分滿足設備實際運行需求，存在資源浪費和效率低下等問題。本文旨在探討基于強化學習技術的變電站設備自適應維護策略，使用Q學習（Q-learning）算法，在與環(huán)境的不斷交互中執(zhí)行智能決策，最大限度地提高運營效率，減少故障風險。

變電站設備的狀態(tài)和運行情況包括設備正常運行、部分故障或完全損壞等。本文使用Q-learning算法構建自適應維護系統(tǒng)，可以根據(jù)當前設備狀態(tài)選擇最佳操作，將累計獎勵最大化。首先，初始化一個3×33×3的Q表，表示每個狀態(tài)下每個動作的值。其次，在訓練過程中的每一輪迭代中選擇一個初始狀態(tài)。進而根據(jù)當前策略選擇一個動作，再根據(jù)當前的Q表和探索率（epsilon-greedy策略），在一部分情況下以?%的概率隨機選擇動作；在其他情況下以1-?%的概率并根據(jù)Q值選取最佳動作。最后，執(zhí)行所選的操作，并觀察獎勵和新的環(huán)境狀態(tài)，進而使用Q-learning更新公式更新當前state-action對應的Q值。

重復上述步驟，直到達到指定次數(shù)或者收斂，從訓練好的Q表中提取最優(yōu)策略，并將其應用于設備管理系統(tǒng)。利用可視化工具，例如熱圖或曲線圖來評估算法效果，并進一步調(diào)整參數(shù)，以優(yōu)化自適應維護策略。

執(zhí)行所選操作并觀察獎勵R和新的環(huán)境狀態(tài)s'，使用Q-learning算法更新當前state-action對應的Q值。更新過程如公式（1）所示。

Q（s，a）←（1-α）?Q（s，a）+α?（R+γ?maxα（Q（s'，a'））） （1）

式中：Q（s，a）為狀態(tài)s下執(zhí)行動作a的預期回報（或價值）；α為學習率，可控制新信息相對于舊信息的權重；R為在狀態(tài)s下執(zhí)行動作a后獲得的即時獎勵；γ為折扣因子，用于平衡當前和未來獎勵間的重要性；maxα（Q（s'，a'））為在新狀態(tài)s'下選擇最優(yōu)動作a'，并計算其對應的最大Q值。

這個更新過程使算法能夠根據(jù)環(huán)境及時進行反饋，并調(diào)整其行為，以獲得更好的長期回報。采用以上步驟和技術，Q-learning算法能夠有效執(zhí)行基于傳感器數(shù)據(jù)的設備自維護策略，并進行學習和優(yōu)化，使系統(tǒng)能夠根據(jù)設備狀態(tài)和環(huán)境變化做出決策，從而提高設備的性能和可靠性。

2 性能測試

為了執(zhí)行自動化的維護策略，本文利用Q-learning算法，該強化學習方法能夠使系統(tǒng)在不斷的迭代學習中優(yōu)化其決策過程。設狀態(tài)數(shù)量為3，動作數(shù)量為3，學習率為0.1；控制新信息相對于舊信息的權重；設折扣因子為0.9，以平衡當前和未來獎勵間的重要性；設探索率為0.1，以便在訓練過程中進行隨機探索并發(fā)現(xiàn)新策略，設其訓練輪數(shù)為1 000次。

本文將Q表初始化為零矩陣，獎勵矩陣R如公式（1）所示。

（2）

狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣規(guī)定了每個動作對狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率。將存儲每輪累計獎勵的變量初始化為零向量，根據(jù)公式（1）進行更新。Q-learning算法會收集變電站設備的故障和異常信息，自動進行決策并執(zhí)行相關動作，以完成自適應的維護策略。在變電站設備維護中，系統(tǒng)可以根據(jù)收集的故障和異常信息，學習并優(yōu)化其運維方法，最大程度地提高設備的可靠性和性能。迭代后的Q表結果如圖1所示。

動作-狀態(tài)Q表是一個記錄每個狀態(tài)和動作的Q值的表格。在這個表格中，狀態(tài)1（狀態(tài)正常）通常處于較好狀態(tài)（＞2.5），而極少處于交叉狀態(tài)（＜1.5），其他狀態(tài)則沒有此類顯著分類，表明在正常狀態(tài)下，選擇某些動作可能會獲得更高的獎勵，而在其他狀態(tài)下，選擇相同的動作可能會獲得較低的獎勵。利用Q-learning算法的迭代學習過程，系統(tǒng)可以根據(jù)當前狀態(tài)和獎勵情況選擇最佳的動作來應對設備的故障和異常情況。這種自動化響應能力可以顯著減少人為干預，提高維護的效率和及時性。

本文將繼續(xù)使用熱圖、曲線圖或其他可視化工具展示Q表的值和訓練過程中的累計獎勵，幫助理解和評估算法的表現(xiàn)。

獎勵水平波動如圖2所示，圖2顯示了進行1000次迭代后，總獎勵水平通常穩(wěn)定在200～400，并有少數(shù)極高值散落分布。這種穩(wěn)定的總獎勵水平表明系統(tǒng)已經(jīng)學習到一個相對好的策略，在大多數(shù)情況下能夠獲得中等程度的正向反饋（200～400）。而那些極高值表示一些特殊狀態(tài)或動作組合帶來了非常顯著的回報。

這種分布形式表明系統(tǒng)對大部分狀態(tài)和動作都有比較好的理解和應對方式，但是也存在一些使系統(tǒng)獲得更高回報的特殊情況。因此，在實際應用中，Q-learning算法的成功運用需要充分考慮變電站設備的特點和運行環(huán)境，設計合適的狀態(tài)空間、動作空間和獎勵機制。同時，還需要保證算法的穩(wěn)定性和收斂性，以提高其在實際場景中的有效性和可靠性。

本文整理了不同狀態(tài)下的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率，以分析此類實際場景。狀態(tài)1（狀態(tài)正常）的狀態(tài)轉(zhuǎn)換情況如圖3所示，表明在少部分情況下狀態(tài)1會轉(zhuǎn)移到如圖4所示的狀態(tài)2（異常），在大部分情況下狀態(tài)1會轉(zhuǎn)移到如圖5所示的狀態(tài)3（故障）。這種轉(zhuǎn)換模式可能反映了系統(tǒng)處理狀態(tài)1過程中的行為模式和決策。狀態(tài)1通常處于較好狀態(tài)，但是可能會因為某些特定的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率而轉(zhuǎn)移到狀態(tài)3（故障），表明系統(tǒng)在某些條件下無法避免某些設備或組件的故障。在少部分情況下狀態(tài)1會轉(zhuǎn)移到狀態(tài)2（異常），表明系統(tǒng)能夠?qū)σ恍┎粐乐氐膯栴}或變化做出適當響應，但是這并不是主要的轉(zhuǎn)移路徑。

在多數(shù)情況下狀態(tài)2會轉(zhuǎn)移到狀態(tài)3（故障），而只有少量轉(zhuǎn)移到狀態(tài)1（正常）。這種模式可能反映了系統(tǒng)在處理異常狀態(tài)下的設備或組件過程中的行為和決策。當系統(tǒng)檢測到某些特定問題或異常時，更傾向于將該設備標記為故障并采取相應措施。這種在多數(shù)情況下轉(zhuǎn)移到故障狀態(tài)的行為表明系統(tǒng)更傾向于保守地對待潛在問題，并快速地將其識別為需要維修或替換的對象。在少數(shù)情況下從異常轉(zhuǎn)移到正常的行為表明系統(tǒng)具有一定程度的自我調(diào)節(jié)和恢復能力，即在某些較小范圍內(nèi)發(fā)生問題后能夠自動恢復到正常操作模式。

圖5顯示了在多數(shù)情況下狀態(tài)3會轉(zhuǎn)移到狀態(tài)1（正常），只有少量轉(zhuǎn)移到狀態(tài)2（異常）。這種模式可能反映了系統(tǒng)在處理故障或異常設備過程中的行為和策略。當系統(tǒng)檢測到某些問題或故障時，它更傾向于將設備標記為正常并采取一些修復措施，以使其恢復到預期操作模式。因此，在大部分情況下，故障設備能夠被成功修復，即從故障態(tài)回到正常態(tài)。少量從故障態(tài)轉(zhuǎn)移到異常態(tài)的情況表明系統(tǒng)可能無法完全解決某些特定問題或需要進一步觀察、調(diào)整才能達到穩(wěn)定運行狀態(tài)。這種小部分切換可以視為系統(tǒng)對較長時間內(nèi)存在的潛在風險或不確定性信號做出的響應。

行動方案比較如圖6所示。由圖6可知，最佳行動主要集中在狀態(tài)2和狀態(tài)3，狀態(tài)1的最佳行動選擇較少，這表明系統(tǒng)傾向于在異常和故障狀態(tài)下采取更積極的維護或修復措施，以使設備恢復正常運行。具體來說，在狀態(tài)2（異常）情況下，系統(tǒng)可能需要更多干預措施來解決問題，并將設備恢復到正常工作狀況，因此在這種情況下，“最佳”的行為策略通常是更密切地監(jiān)測、診斷和處理潛在問題。同樣地，當從狀態(tài)3（故障）轉(zhuǎn)移到其他態(tài)時也需要特別注意。由于系統(tǒng)已經(jīng)檢測到實際故障，可能會影響設備的性能或安全性，因此采取正確的維護步驟尤為重要。優(yōu)化這些情形下的操作方案可以提高系統(tǒng)整體效率，并保證設備能夠快速、有效地恢復正常運轉(zhuǎn)模式。相反，在正常工作條件下（即狀態(tài)1），由于沒有檢測到明顯問題或異常，因此相應的干預活動并不緊迫或頻繁，主要為例行檢查、預防性維護等日常任務，以保證系統(tǒng)持續(xù)、穩(wěn)定并可靠地運行。

3 結語

本文提出了基于強化學習（Q-learning）的智能維護系統(tǒng)，有助于變電站更智能、高效和可靠地進行管理與維護。特別是在正常工作條件下（即狀態(tài)1），相應干預活動通常并不緊迫或頻繁；而在異常和故障狀態(tài)下則需要更積極的維護或修復措施。分析獎勵曲線可發(fā)現(xiàn)，通常系統(tǒng)總獎勵水平能夠穩(wěn)定在一個范圍內(nèi)，并存在少數(shù)極高值，表明系統(tǒng)已經(jīng)學習到一個相對好的策略，在大多數(shù)情況下能夠獲得正向反饋，當出現(xiàn)異常或故障時，需要采用正確操作方案，使設備恢復正常運行。

參考文獻

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