基于機(jī)器學(xué)習(xí)的變電站運(yùn)維狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法

張 萌

（國(guó)網(wǎng)重慶市電力公司超高壓分公司，重慶 400000）

0 引 言

對(duì)變電站的運(yùn)維狀態(tài)進(jìn)行研究時(shí)，采用大量的智能設(shè)備能夠有效提取變電站運(yùn)維數(shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)合多種處理方法能提升變電站的監(jiān)測(cè)水平和安全程度[1]。同時(shí)，在對(duì)變電站運(yùn)維現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)時(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的方法能夠?qū)υO(shè)備運(yùn)行的異常情況進(jìn)行及時(shí)的告警與提醒，幫助工作人員對(duì)有故障的設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)檢查，以確保變電站及其周邊環(huán)境的安全。變電站在運(yùn)維過程中如果產(chǎn)生故障，則可能會(huì)影響設(shè)備的運(yùn)行，導(dǎo)致電壓值不在規(guī)定范圍內(nèi)，因此相關(guān)工作人員要及時(shí)發(fā)現(xiàn)并排除故障。由于傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法在故障識(shí)別等方面容易受外界因素的影響，如果不能及時(shí)去除噪聲，那么就會(huì)在提取特征信息時(shí)出現(xiàn)誤差，難以實(shí)現(xiàn)完整的數(shù)據(jù)采集，從而影響對(duì)于故障位置的判斷和監(jiān)測(cè)，導(dǎo)致變電站運(yùn)維狀態(tài)監(jiān)測(cè)不及時(shí)，難以達(dá)到預(yù)期效果。文章以變電站運(yùn)維狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法為研究對(duì)象，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行變電站運(yùn)維狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法的研究與分析。

1 變電站運(yùn)維狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

1.1 變電站運(yùn)維狀態(tài)特征量提取

運(yùn)用三比值法對(duì)變電站設(shè)備中的氣體濃度進(jìn)行分析，判斷變電站設(shè)備內(nèi)部的運(yùn)行情況[2]。當(dāng)變電站設(shè)備發(fā)生三相電流不平衡故障時(shí)，三相繞組流過的電流值均不相同，使得繞組產(chǎn)生不同受力。在不同運(yùn)維狀態(tài)下，根據(jù)變壓器振動(dòng)特征，運(yùn)用小波包變換法對(duì)低頻信號(hào)進(jìn)行分解。刪除多余數(shù)據(jù)，完成變壓器振動(dòng)信號(hào)局部分析[3]。提取變壓器變化特征曲線中的特征量，完成對(duì)變壓器運(yùn)維狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。將曲線等效為不同類型數(shù)據(jù)信號(hào)疊加后的結(jié)果，運(yùn)用小波分解算法對(duì)變電站中的曲線進(jìn)行分解前，先設(shè)定小波分解的層數(shù)為t，得到具體分解數(shù)據(jù)后，對(duì)原始信號(hào)數(shù)據(jù)量進(jìn)行提取。原始信號(hào)和不同頻率的分解信號(hào)之間的關(guān)系為

式中：D為初始信號(hào)；Di為分解信號(hào)。將小波分解后的結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)，獲得不同頻段中的時(shí)域表示。在提取特征信息時(shí)，運(yùn)用連接層對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行連接[4]。在變壓器的監(jiān)測(cè)過程中，將輸入值按照時(shí)間序列輸入模型，可以得到數(shù)據(jù)之間對(duì)應(yīng)的時(shí)序關(guān)系。

1.2 建立機(jī)器學(xué)習(xí)狀態(tài)識(shí)別模型

對(duì)樣本梯度絕對(duì)值進(jìn)行排序，可以使樣本信息清晰明了。運(yùn)用決策樹算法學(xué)習(xí)從輸入模型到梯度空間的函數(shù)。設(shè)定數(shù)據(jù)數(shù)量為n，獨(dú)立同分布的訓(xùn)練集為{x1,x2,…,xn}，其中每個(gè)x都是相同空間Xs中維度s的向量[5]。對(duì)函數(shù)進(jìn)行迭代運(yùn)算，得到損失函數(shù)的輸出梯度為{g1,g2,…,gn}，在決策樹中獲得最大的信息增益，得到不同葉子的節(jié)點(diǎn)。

在樣本數(shù)據(jù)中，對(duì)于特征h，通過決策樹計(jì)算最大增益值，并根據(jù)特征將數(shù)據(jù)分割成2 種對(duì)稱節(jié)點(diǎn)。在樣本中，計(jì)算不同數(shù)據(jù)信息的梯度值，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)。信息增益值隨樣本梯度值變大而變大，從而獲得更高的特征值。運(yùn)用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，設(shè)定數(shù)據(jù)集中對(duì)模型精度和時(shí)間的影響參數(shù)，在實(shí)際取值范圍內(nèi)對(duì)參數(shù)進(jìn)行二進(jìn)制的編碼。使用編碼后的參數(shù)對(duì)模型進(jìn)行賦值，并建立目標(biāo)函數(shù)對(duì)模型的錯(cuò)誤率進(jìn)行計(jì)算。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使得所有數(shù)據(jù)在同一數(shù)量級(jí)中，其計(jì)算公式為

式中：xmin為數(shù)據(jù)最小值；xmax為數(shù)據(jù)最大值。通過設(shè)置初始參數(shù)，并在參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，隨機(jī)生成一組粒子的位置。選擇模型的優(yōu)化函數(shù)對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，在搜索范圍中，不同粒子都會(huì)隨意生成新的參數(shù)并對(duì)參數(shù)值進(jìn)行尋優(yōu)。將最優(yōu)粒子結(jié)果帶入模型，根據(jù)優(yōu)化函數(shù)計(jì)算粒子群的適應(yīng)度值g。將最佳適應(yīng)度值g和個(gè)體最優(yōu)位置p值進(jìn)行比較，選擇最大的適應(yīng)度值進(jìn)行位置替代，同時(shí)更新種群中的最優(yōu)位置信息。因參數(shù)的取值范圍不同，需要在參數(shù)的設(shè)置過程中設(shè)定狀態(tài)識(shí)別的學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)能力。對(duì)樣本進(jìn)行記憶匯總，在新的學(xué)習(xí)完成后，模型通過迭代和新的記憶，保留原有的學(xué)習(xí)能力并不斷復(fù)習(xí)，獲得新的概念。設(shè)定數(shù)據(jù)集a的訓(xùn)練模型中需要添加新的決策樹，并在新的決策樹中加入新的數(shù)據(jù)集繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練。計(jì)算葉節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值，并得到新的訓(xùn)練結(jié)果。

1.3 狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

根據(jù)變電站設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行異常監(jiān)測(cè)，提取狀態(tài)信息的關(guān)鍵特征。在機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型建立過程中，隨機(jī)設(shè)置學(xué)習(xí)參數(shù)，通過計(jì)算得出局部最優(yōu)解。對(duì)狀態(tài)向量進(jìn)行尋優(yōu)，通過具體的學(xué)習(xí)速率和神經(jīng)元數(shù)據(jù)，得到樣本空間的最優(yōu)監(jiān)測(cè)精度。對(duì)模型中輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和解碼后，輸出狀態(tài)值。通過對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使得模型能夠更好地?cái)M合輸入的狀態(tài)量數(shù)據(jù)。將模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，得到重構(gòu)后的誤差值。根據(jù)誤差值判斷變電站運(yùn)維狀態(tài)。相互存在冗余關(guān)系的狀態(tài)向量設(shè)定為x1、x2。在同一狀態(tài)模型中，2 個(gè)變量的元素相同。對(duì)比狀態(tài)向量在運(yùn)維過程中的出現(xiàn)的異常，計(jì)算公式為

式中：?x(t)表示相對(duì)誤差值。根據(jù)狀態(tài)信息的相對(duì)誤差判斷是否存在異常信息。在變電站設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）監(jiān)測(cè)變量數(shù)據(jù)，獲得數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。設(shè)定變電站設(shè)備的組成部分具有n個(gè)狀態(tài)信息，設(shè)置各個(gè)信息狀態(tài)，并設(shè)置告警閾值為T。當(dāng)變電站設(shè)備正常運(yùn)行或遇到故障停止運(yùn)行時(shí)，如果誤差值在閾值以下，說明設(shè)備可以長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，為穩(wěn)定狀態(tài)；如果誤差值大于閾值，并保持在閾值線上，說明實(shí)際值與重構(gòu)值存在較大偏差，穩(wěn)定狀態(tài)發(fā)生變化，運(yùn)維狀態(tài)發(fā)生異常，應(yīng)及時(shí)發(fā)送報(bào)警信息。

2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析

為測(cè)試監(jiān)測(cè)方法的準(zhǔn)確性，運(yùn)用局部線性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）、多智能體系統(tǒng)（Multi Agent System,MAS）法以及本文設(shè)計(jì)方法將特征數(shù)據(jù)融合在模型中，對(duì)變電站設(shè)備運(yùn)維狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。設(shè)置采用本文設(shè)計(jì)方法的小組為實(shí)驗(yàn)組，采用LLE 方法的小組為對(duì)照組1，采用MAS方法的小組為對(duì)照組2，對(duì)3 個(gè)小組的故障監(jiān)測(cè)識(shí)別分類結(jié)果進(jìn)行分析，計(jì)算故障監(jiān)測(cè)誤警率，比較不同方法的準(zhǔn)確性。

2.1 搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境

在MATLAB 環(huán)境下對(duì)變電站設(shè)備進(jìn)行仿真建模，通過采集設(shè)備對(duì)變電站運(yùn)維狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。由于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有不完整性，導(dǎo)致故障樣本數(shù)據(jù)量不足。因此，在轉(zhuǎn)速90 r/min 和滿負(fù)荷狀態(tài)下進(jìn)行模型仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)?zāi)M變電站設(shè)備的不同工況，每種工況的描述特征為20 種。該變電站設(shè)備運(yùn)行時(shí)間設(shè)定為25 min，采集了500 個(gè)工況樣本。變電站運(yùn)維狀態(tài)監(jiān)測(cè)仿真數(shù)據(jù)集如表1 所示。

表1 變電站運(yùn)維狀態(tài)監(jiān)測(cè)仿真數(shù)據(jù)集

在監(jiān)測(cè)模型的訓(xùn)練中，從初始數(shù)據(jù)中選擇符合模型條件的訓(xùn)練參數(shù)，根據(jù)故障數(shù)據(jù)中的信息進(jìn)行預(yù)處理，去除初始數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤信息。對(duì)正常樣本和故障樣本進(jìn)行識(shí)別分類，通過計(jì)算故障誤警率來比較監(jiān)測(cè)方法的準(zhǔn)確度。其中，故障監(jiān)測(cè)誤警率e的計(jì)算公式為

式中：K為故障樣本數(shù)量；M為實(shí)際樣本數(shù)量。在監(jiān)測(cè)模型訓(xùn)練階段，對(duì)正常工況中的數(shù)據(jù)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，使得該模型能夠正常使用，同時(shí)計(jì)算每個(gè)正常工況樣本的路徑長(zhǎng)度及其平均值。通過計(jì)算得到樣本在不同路徑長(zhǎng)度中的閾值為-0.025。根據(jù)閾值的大小對(duì)正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別分類。

2.2 結(jié)果與分析

根據(jù)計(jì)算得出的閾值對(duì)不同小組的故障檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果如圖1 所示。

圖1 不同閾值條件下的故障檢測(cè)結(jié)果

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，故障監(jiān)測(cè)閾值為-0.025 時(shí)，2個(gè)對(duì)照組的識(shí)別分類情況較差，其中對(duì)照組2 只有少部分工況樣本被識(shí)別為正常工況。而實(shí)驗(yàn)組的識(shí)別分類情況較為良好，所有的工況樣本都能夠得到正確的識(shí)別分類。根據(jù)分類結(jié)果，計(jì)算不同小組的故障誤警率，實(shí)驗(yàn)組的故障誤警率值為0%，對(duì)照組1 的故障誤警率為85.3%，對(duì)照組2 的故障誤警率為93.4%。運(yùn)用本文方法能夠有效對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別監(jiān)測(cè)，方法的監(jiān)測(cè)性能最好，使得狀態(tài)損失降低。

3 結(jié) 論

從變電站運(yùn)維狀態(tài)入手，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法探究變電站運(yùn)維狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的方法，使得變電站運(yùn)維狀態(tài)的監(jiān)測(cè)更加智能化和實(shí)時(shí)化，提升了運(yùn)維狀態(tài)整體的監(jiān)測(cè)水平，確保監(jiān)測(cè)質(zhì)量，推動(dòng)變電站運(yùn)維的信息化發(fā)展。但是該方法還存在不足，如算法的更新問題、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的耗時(shí)性問題以及數(shù)據(jù)冗余問題等。今后應(yīng)更加完善，優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)方法。同時(shí)，針對(duì)不同影響因素提出不同的抑制方法，將不同的干擾模式互相結(jié)合，從而促進(jìn)監(jiān)測(cè)方法的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)。