［摘 要］隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，變電站綜合自動化設(shè)備在電網(wǎng)中的作用日益突出。然而，設(shè)備故障給電網(wǎng)運(yùn)行帶來了嚴(yán)重的影響，所以提高對設(shè)備故障的診斷效率成為當(dāng)務(wù)之急。傳統(tǒng)的故障診斷方法存在著局限性，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)為解決這一問題提供了新的思路。文章分析了變電站綜合自動化設(shè)備運(yùn)檢中的故障診斷技術(shù)，探討了基于特征提取的故障診斷模型，旨在提高變電站運(yùn)檢的準(zhǔn)確性和效率。

［關(guān)鍵詞］變電站綜合自動化設(shè)備；故障診斷技術(shù)；特征提?。粰C(jī)器學(xué)習(xí)

［中圖分類號］TM63 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0083–03

1 變電站自動化設(shè)備運(yùn)檢概述

1.1 變電站自動化設(shè)備介紹

變電站自動化設(shè)備在現(xiàn)代電力生產(chǎn)和供應(yīng)中起著至關(guān)重要的作用，是電力系統(tǒng)的重要組成部分。其主要任務(wù)有很多方面，如送電、變壓、配電。在送電方面，自動化設(shè)備負(fù)責(zé)穩(wěn)定的電力輸送與分配。在變壓方面，自動化設(shè)備為了滿足不同電壓等級的需要，通過變壓器等設(shè)備將高壓電能轉(zhuǎn)換為低壓電能或者將低壓電能轉(zhuǎn)換為高壓電能，以適應(yīng)電力的分配和使用。在配電方面，為保證電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性，自動化設(shè)備負(fù)責(zé)向各個終端用戶分配電能。

1.2 運(yùn)檢流程及其重要性

運(yùn)檢流程包含多個方面的內(nèi)容，從設(shè)備的監(jiān)控到故障診斷維護(hù)都有涉及：①及時監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和性能參數(shù)，實(shí)時掌握設(shè)備運(yùn)行情況。②對設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實(shí)時采集與監(jiān)控，使運(yùn)檢人員對設(shè)備出現(xiàn)的異?，F(xiàn)象及故障隱患做到及時發(fā)現(xiàn)與排除，從而為后續(xù)的故障診斷與處置工作提供有力的數(shù)據(jù)支撐。③使用先進(jìn)的故障診斷技術(shù)，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的故障診斷模型，對設(shè)備故障進(jìn)行及時診斷和預(yù)警，這對電力系統(tǒng)運(yùn)行產(chǎn)生積極影響。使用這些技術(shù)可以快速識別和定位設(shè)備故障，并提供及時的故障預(yù)警信息，并為設(shè)備維護(hù)和修復(fù)提供指導(dǎo)和支持。運(yùn)檢流程對于定期維護(hù)和檢修設(shè)備至關(guān)重要。定期檢查和檢修設(shè)備有助于了解設(shè)備的損壞和老化程度，并采取適當(dāng)?shù)男袆觼硌娱L設(shè)備的使用壽命，降低故障率，從而確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

2 故障診斷技術(shù)綜述

2.1 傳統(tǒng)故障診斷方法

2.1.1 基于經(jīng)驗(yàn)的診斷方法

基于經(jīng)驗(yàn)的診斷方法主要依靠對機(jī)械作業(yè)狀況及其失效特征的評估來達(dá)成目標(biāo)。在識別和評估機(jī)械可能出現(xiàn)的缺陷及其潛在風(fēng)險時，依靠維護(hù)技術(shù)人員多年積累的專長與實(shí)踐智慧。其憑借操作保養(yǎng)專家的知識與洞察力能迅速辨識機(jī)械的不尋常表現(xiàn)和征兆，并給出恰當(dāng)?shù)奶幚硪庖娂氨Ｗo(hù)計(jì)劃，既確保電網(wǎng)安全運(yùn)行，又減少了故障解決所需的時長?；诮?jīng)驗(yàn)的診斷方法是有限的，主要表現(xiàn)為對疑難雜癥、非正規(guī)障礙的有限診斷能力，對一些復(fù)雜障礙的診斷結(jié)果不準(zhǔn)確或不完整，由于基于個人經(jīng)驗(yàn)的主觀判斷，存在一定的主觀性和局限性。

2.1.2 基于規(guī)則的診斷方法

基于規(guī)則的診斷方法根據(jù)預(yù)先定義的規(guī)則集合，通過對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的匹配和判斷[1]，對可能出現(xiàn)的故障原因和隱患進(jìn)行識別和判斷。其優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)崿F(xiàn)對特定類型故障的快速診斷和準(zhǔn)確判斷，特別是對一些已知故障模式和規(guī)律性故障的診斷，具有較強(qiáng)的針對性。通過事先建立的規(guī)則庫，可以自動匹配并應(yīng)用相應(yīng)的診斷規(guī)則，根據(jù)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和故障特點(diǎn)，迅速確定故障的種類和位置，從而指導(dǎo)和支持后續(xù)的故障處理工作?；谝?guī)則的診斷方法也有一定的局限性，主要表現(xiàn)為診斷復(fù)雜故障和未知故障的能力較弱。規(guī)則庫通常不能涵蓋所有可能的故障情況，導(dǎo)致對一些復(fù)雜故障和非常規(guī)故障的診斷能力有限，因?yàn)橐?guī)則集的建立和維護(hù)需要耗費(fèi)大量的人力和資源。

2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷技術(shù)

2.2.1 支持向量機(jī)在故障診斷中的應(yīng)用

支持向量機(jī)（SVM）是一種用于分類和回歸分析的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。在二分類情況下，SVM 的分類器可以表示為以下形式：

f（x）=sign（w·x+b）

式中，x為輸入樣本的特征向量；w為決策邊界的法向量；b為決策邊界的偏置項(xiàng)；sign（）為符號函數(shù)，根據(jù)輸入的值返回+1或–1，用于判斷樣本的類別。

SVM 的概括性能和辨別準(zhǔn)確度極高，能夠?qū)Ω鞣N故障模式和異常情形實(shí)施有效的檢測與鑒別。SVM 通過對歷史信息的分析與學(xué)習(xí)能夠迅速檢測并精準(zhǔn)定位設(shè)備的異常情況，從而有效地提供故障解決和維修的即時幫助和建議。SVM 能夠執(zhí)行預(yù)測性維護(hù)及故障警報(bào)，增強(qiáng)設(shè)備的穩(wěn)定性及電網(wǎng)的安保措施。SVM 能夠通過分析設(shè)備的操作數(shù)據(jù)與缺陷特性，提早識別并避免潛在的故障威脅，降低故障對電網(wǎng)的影響，進(jìn)而達(dá)到對可能出現(xiàn)的問題進(jìn)行預(yù)測和警示的目的。SVM 的解釋性和應(yīng)用性都極為出色，對于維護(hù)工作人員而言既易于掌握其原理，也便于實(shí)際操作。

2.2.2 深度學(xué)習(xí)在故障診斷中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對數(shù)據(jù)的高階特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和提取，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜問題的有效處理和分析。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以在無需人工干預(yù)和手工設(shè)計(jì)特征的情況下，自動學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)的抽象特征[2]，使特色項(xiàng)目的難度和復(fù)雜度大幅降低。深度學(xué)習(xí)算法展現(xiàn)出顯著的非線性逼近特性，能夠高效地解析繁雜資料與非線性聯(lián)系，增進(jìn)故障檢測模型的準(zhǔn)確度與廣泛適用性。在電力轉(zhuǎn)換站全面自動化系統(tǒng)的維護(hù)檢查過程中運(yùn)用以深度學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的缺陷檢測方法，可以精確探測出設(shè)備潛在的不正常狀況和故障跡象。通過對設(shè)備操作信息進(jìn)行深層次挖掘和分析，該技術(shù)為未來的缺陷判斷和維修工作提供了科學(xué)根據(jù)和輔助。深度學(xué)習(xí)方法擁有顯著的泛化性和靈活性，可對各類故障模式與環(huán)境進(jìn)行檢測與預(yù)見，以適配多樣化的數(shù)據(jù)類型和尺寸。

3 變電站綜合自動化設(shè)備運(yùn)檢中的故障診斷技術(shù)研究

3.1 故障診斷數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

采集故障診斷數(shù)據(jù)要兼顧數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，對設(shè)備運(yùn)行參數(shù)狀態(tài)等信息及故障事件等進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和記錄。利用各類傳感器監(jiān)測設(shè)備[3]，對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，保證數(shù)據(jù)的及時性和完整性。在故障診斷數(shù)據(jù)的預(yù)處理中，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、資料標(biāo)注等步驟，目的是在提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性的同時，把噪聲異常資料去除以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而在后續(xù)的故障診斷模型中，把提取出來的有用特征信息作為輸入提供給模型進(jìn)行分析。

3.2 構(gòu)建基于特征提取的故障診斷模型

一種常用的特征提取方法是主成分分析（PrincipalComponent Analysis，以下簡稱“PCA”）。PCA 旨在通過線性變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個新的坐標(biāo)系，其中數(shù)據(jù)的大部分方差被壓縮到少數(shù)幾個維度中，這些維度被稱為主成分。假設(shè)有一個包含n 個特征的原始數(shù)據(jù)集X，其中每個特征的樣本數(shù)為m。通過PCA，可以得到轉(zhuǎn)換矩陣W，將原始數(shù)據(jù)X 轉(zhuǎn)換為新的特征空間Y。計(jì)算公式如下：

Y=XW

式中，Y為轉(zhuǎn)換后的特征性向量矩陣，W為以特征性向量為列向量的轉(zhuǎn)換矩陣。

新的特征空間Y 可映射出原始數(shù)據(jù)X，每個樣本都以一組新的特征向量表示出來。

特征提取的另一種常用方法是小波變換。小波變換是指將訊號分解成不同尺度頻率成分，以更好地捕捉訊號時頻特性的一種多尺度分析方法。在故障診斷中，小波變換可以用來提取能量、頻譜、尖峰因子等時域和頻域特性的信號，包括時域的特性。假設(shè)有一個可表示為其小波轉(zhuǎn)換系數(shù)的信號，其計(jì)算公式如下：

式中，Ψa，b（t）為小波函數(shù)，a和b為尺度和平移參數(shù)，W（a，b）為小波變換系數(shù)。

通過對信號的小波變換，可以得到其在不同尺度和頻率下的特征信息。

4 技術(shù)應(yīng)用

4.1 案例介紹

設(shè)備長期運(yùn)行中會因絕緣擊穿、接觸不良、過載等各種故障導(dǎo)致設(shè)備損壞，甚至導(dǎo)致電力系統(tǒng)失效。某變電站采納了基于深入學(xué)習(xí)的故障診斷技術(shù)，以期迅速偵測并處理設(shè)施缺陷。實(shí)施步驟如下。

（1）信息搜集與初步加工。在該變電站中持續(xù)搜集包含變壓器、斷路器等設(shè)備的作業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋了電流、電壓、溫度等多種指標(biāo)。這些數(shù)據(jù)通過設(shè)置感應(yīng)器和監(jiān)控系統(tǒng)來進(jìn)行初步的處理。這些信息經(jīng)過初步處理后涵蓋了數(shù)據(jù)凈化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟，以此確保信息的高品質(zhì)和一致性。

（2）模型調(diào)整與提升。將收集到的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，借助訓(xùn)練集檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確度和廣泛適用性，運(yùn)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)架構(gòu)進(jìn)行培養(yǎng)。在培養(yǎng)階段增強(qiáng)模型的功效和效能，采用梯度下降法和調(diào)整器以精煉模型。

（3）即時追蹤評估。將接受過教育的深度識別模式植入配電站的監(jiān)管系統(tǒng)中，利用該模式對機(jī)械操作信息進(jìn)行連續(xù)追蹤，并對任何異常情況進(jìn)行分析鑒定。在監(jiān)測到裝置出現(xiàn)非正常狀況的情形下，為了預(yù)防問題的進(jìn)一步惡化，系統(tǒng)會迅速啟動告警并執(zhí)行必要的應(yīng)對策略。

4.2 技術(shù)在實(shí)際運(yùn)用中的效果評估

基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷技術(shù)在該變電站運(yùn)檢中的效果見表1。

從表1 可看出，在多樣化的故障類型辨識的精確性層面，依托深度學(xué)習(xí)的故障診斷技術(shù)展現(xiàn)了卓越的一致性。就鑒定準(zhǔn)確性而言，全部試驗(yàn)的準(zhǔn)確性均超越了92%，特別是絕緣擊穿試驗(yàn)的準(zhǔn)確性甚至高達(dá)97%，這表明該技術(shù)在辨識各類故障類型方面具備極高的鑒別精度。

5 結(jié)束語

文章根據(jù)變電站運(yùn)檢實(shí)際需求提出了基于特征提取的故障診斷模型，該模型在故障診斷的準(zhǔn)確性和效率方面具有明顯優(yōu)勢，為提高變電站運(yùn)檢效率、保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了重要的技術(shù)支撐。文章所提的故障診斷技術(shù)顯著提升了變電站運(yùn)維效能，并且對保障電力網(wǎng)絡(luò)的安全性具有深遠(yuǎn)的影響。

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