《中国电业与能源》杂志范文-基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法研究

摘要:本文研究了基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法。首先，分析了深度学习与电力系统故障维修诊断融合的重要性。其次，对电力系统故障进行了类型分类，包括线路故障、设备故障和系统故障等。最后，提出了基于深度学习的电力系统故障与诊断有效策略，包括数据预处理、特征提取和故障分类等。本文的研究对于提高电力系统故障检测与诊断的准确性和效率具有重要意义。

关键字：深度学习；电力系统；故障；诊断

引 言

电力系统是现代社会的重要基础设施，但由于复杂的工作环境和设备状态变化，故障的发生是不可避免的。及时准确地检测和诊断电力系统故障对于确保电力系统的稳定运行至关重要。传统的故障检测与诊断方法依赖于专家经验和规则，无法适应复杂多变的故障情况。而深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有自动学习和表征特征的能力，可以有效地应用于电力系统故障检测与诊断中。

一．深度学习与电力系统故障维修诊断融合的重要性分析

1.1故障诊断准确性提升

深度学习技术能够处理大量的数据，并从中学习和提取复杂的模式和特征。在电力系统中，存在大量的传感器数据、操作日志和设备状态信息等，这些数据可以用于故障诊断。通过深度学习模型对这些数据进行训练，可以实现对电力系统故障的准确诊断。与传统的基于规则和经验的方法相比，深度学习能够更好地捕捉到潜在的故障模式和异常情况，提高故障诊断的准确性。

1.2故障维修效率提升

深度学习技术在故障维修方面也具有重要作用。一旦故障被准确诊断，深度学习可以帮助确定最佳的维修策略和步骤。深度学习模型可以学习并分析历史维修数据，从中提取经验和规律，辅助维修人员快速定位故障部件、选择适当的修复方法，并提供实时的指导和建议。这样可以提高故障维修的效率，缩短停电时间，降低维修成本。

1.3系统安全性增强

电力系统的安全性对于保障供电可靠性至关重要。深度学习与电力系统故障维修诊断的融合可以帮助提高系统的安全性。深度学习模型可以通过对电力系统数据进行训练和监测，实时检测系统中的潜在故障和异常情况。一旦发现异常，可以及时采取措施进行干预和修复，防止故障扩大和系统崩溃。此外，深度学习还可以用于预测系统的可靠性和健康状况，帮助电力系统运营者提前做出调整和优化，增强系统的稳定性和安全性。

二．电力系统故障类型分类

2.1设备故障

设备故障是指电力系统中各种设备的故障，包括发电机、变压器、开关设备、电缆、继电器等。这些故障可能是由于设备老化、材料破损、过载、短路、接触不良等原因引起的。设备故障可能导致设备无法正常运行，或者引发电弧、火灾等危险情况。

2.2线路故障

线路故障是指电力系统输电线路上的故障，包括线路短路、线路接触不良、线路断线等。这些故障可能由于外界因素（如树木倒塌、灾害等）或内部因素（如绝缘老化、杆塔倒塌等）引起。线路故障会导致电力系统的短路电流增大、电压波动，可能导致电力设备过载、停电等问题【1】。

2.3频率和电压问题

电力系统的频率和电压是维持电力系统稳定运行的关键参数。频率和电压的异常波动可能由于负荷波动、发电机调整问题、输电线路过载等引起。频率和电压问题可能导致电力系统的设备无法正常运行，影响电力供应的稳定性。

2.4控制和保护系统故障

控制和保护系统是用于监测和控制电力系统运行的关键系统。如果控制和保护系统发生故障，可能导致电力系统无法正确响应异常情况，或者误操作发生。这可能引起电力系统不稳定、设备损坏或事故发生的风险。

三．基于深度学习的电力系统故障与诊断有效策略

3.1数据采集和预处理

深度学习算法对于电力系统故障检测和诊断的关键在于数据的质量和数量。首先，需要收集和记录电力系统中各个设备的运行数据，例如电流、电压、温度等。这些数据可以通过传感器、监测设备或其他采集方法获取。然后，对原始数据进行预处理，包括去除异常值、滤波、归一化等操作，以确保数据的准确性和一致性。

3.2深度学习模型的构建与训练

构建适用于电力系统故障检测和诊断的深度学习模型是关键一步。常用的模型包括卷积神经网络、循环神经网络和变换器等。这些模型可以通过学习数据中的特征和模式来判断电力系统是否存在故障，并进一步对故障类型进行分类和诊断。在构建模型之前，需要准备标注好的训练数据集【2】，其中包含了各种不同类型的电力系统故障样本。然后，通过将数据集划分为训练集、验证集和测试集，利用这些数据对深度学习模型进行训练和优化。在训练过程中，可以采用不同的损失函数和优化算法来提高模型的性能和鲁棒性。

2.2故障检测与诊断

一旦深度学习模型训练完成，就可以用于电力系统故障的检测和诊断。对于故障检测，模型可以接收实时或历史数据，并通过判断输入数据的特征和模式来确定是否存在故障。对于故障诊断，模型可以对检测到的故障进行分类和识别，帮助运维人员快速定位和修复故障。深度学习模型在实际应用中可能面临数据不平衡、样本标注不准确以及模型解释性不强等挑战。因此，为了提高模型的可靠性和可解释性，可以采用数据增强技术、注意力机制、模型融合等方法来进一步优化和改进基于深度学习的电力系统故障检测与诊断策略。此外，结合专家知识和规则进行辅助判断也是一种常见的方法，以提高系统的可靠性和可解释性。

结束语

本文通过研究基于深度学习的电力系统故障检测与诊断方法，深入分析了深度学习与电力系统故障维修诊断融合的重要性，并提出了基于深度学习的电力系统故障与诊断有效策略。这些策略包括数据预处理、特征提取和故障分类等步骤，能够提高电力系统故障检测与诊断的准确性和效率。未来的研究可以进一步优化和改进这些方法，以满足电力系统故障检测与诊断的实际需求，并推动电力系统的安全稳定运行。

参考文献：

[1] 张建胜.基于深度学习的电力电子电路故障诊断方法研究[D].山东科技大学,2018.

[2] 胡伟,郑乐,闵勇,等.基于深度学习的电力系统故障后暂态稳定评估研究[J].电网技术, 2017, 41(10):7.D0.2017-10-006.