基于智能算法的水電站電氣設備故障診斷與預測

余濤

（廣東水電云南投資金平電力有限公司，云南紅河 661100）

1 水電站電氣設備常見故障類型

1.1 電動機故障

電動機運行狀態直接影響水電站的整體運行效率。電動機故障可能是設備自身問題（如電機內部的機械或電氣故障），也可能外部環境影響（如電源不穩定、負載過重等原因）所導致。電動機故障會導致電機過熱、振動增大、噪聲異常等問題，嚴重時會發生電機燒毀事故，影響水電站正常生產。絕緣老化或損壞是電氣設備常見的故障之一。絕緣老化是指電氣設備中的絕緣材料由于長時間的使用和環境的影響，其性能逐漸下降，無法有效隔離電流，導致設備短路或漏電[1]。絕緣損壞則會迫使設備無法正常工作，甚至引發電火災等安全事故。電動機軸承的作用是支持轉動部件并限制其運動方向，若軸承出現故障可能導致電動機運行不穩，產生過大振動和噪聲，或致使設備停機。故障因素主要為使用不當、保養不足、潤滑不良等，需要及時檢查更換。電動機繞組短路可能導致電流過大，引發設備過熱、燒毀；繞組開路則可能導致設備無法啟動或運行不穩，需要由專業的維修人員進行檢修，以確保設備的安全運行[2]。

1.2 發電機故障

水電站發電機正常運轉直接影響電站的電力輸出和運行效率，然而，發電機在運行過程中可能會出現多種故障，包括轉子不平衡、勵磁系統故障等。轉子不平衡是常見的機械故障，轉子質量分布不均，或者轉動軸線與質心軸線不重合時，會導致轉子在旋轉過程中產生振動，加劇設備磨損，降低設備運行壽命，嚴重時導致設備的早期故障。因此，保持轉子轉動平衡是提高發電機運行穩定性和延長設備壽命的關鍵。勵磁系統故障也是影響發電機正常運行的重要因素。勵磁系統是發電機的重要組成部分，為發電機的轉子提供必要的磁場，一旦勵磁系統出現故障，發電機將無法正常發電。勵磁系統故障的原因包括系統部件損壞、系統控制失效等，對勵磁系統的定期檢查和維護是保證發電機正常運行的重要任務。

1.3 變壓器故障

水電站電氣設備，如變壓器和開關設備，是實現電力傳輸和配電的重要組成部分。變壓器在運行過程中可能由于繞組的斷裂、連接件的松動或損壞等存在內部短路或開路的情況，導致變壓器無法正常工作、設備損壞，影響電力供應。變壓器冷卻系統是幫助變壓器散熱，避免因為過熱導致設備損壞，如果冷卻系統出現故障，會導致變壓器內部溫度升高，加速設備的老化，縮短設備使用壽命。

1.4 開關設備故障

開關設備接觸點是電流流動的關鍵部分，如果長時間使用導致自然老化，或維護不當造成接觸不良，或磨損都會導致電流無法正常通過，影響電力系統的運行。開關設備中的彈簧是實現開關動作的重要部分，若彈簧因老化、疲憊、損壞導致勢能不足，那么開關將無法完成基本動作的執行。脫扣或跳閘故障也是開關設備的常見問題。脫扣是指開關設備在特定條件下自動斷開電路的功能，而跳閘則是指開關設備在過載或短路時自動斷開電路的功能。如果開關設備出現脫扣或跳閘故障，可能引發設備損壞或電火災等安全事故。

2 智能算法在水電站電氣設備故障診斷與預測的應用

2.1 傳感器技術在電氣設備監測中的應用

現代的傳感器技術在電氣設備的監測中得到了廣泛的應用，可以實時精準監測電氣設備的各項工作參數，如電流、電壓、功率、溫度、振動等，為智能算法提供了海量的原始數據。

電流傳感器用于測量電路中的電流大小，監測電動機與發電機等電氣設備的電流狀態，判斷設備的運行情況和故障狀況。

電壓傳感器則用于測量電路中的電壓水平，通過電阻分壓、電容分壓等原理實現，監測電氣設備的電壓穩定性，并在過高或過低電壓情況下進行報警和保護。

功率傳感器可用于測量電氣設備的功率消耗，通過測量電流和電壓的乘積評估設備的能效和運行負荷，并進行負荷管理和故障診斷。

溫度傳感器則使用熱敏電阻、熱電偶、紅外線傳感器等技術監測水電站電氣設備的工作溫度，及時發現過熱或過冷情況，預防設備損壞或事故發生。

振動傳感器通常采用加速度計、振動傳感器等技術，檢測水電站電氣設備的振動狀態，發現軸承故障、不平衡等問題，及時采取措施進行維修和保養。

傳感器提供的海量原始數據可以作為智能算法的輸入，分析傳感器數據中的模式、趨勢和異常，識別潛在的故障特征，實現對電氣設備狀態的實時監測、預測和優化管理，提高設備可靠性。隨著物聯網技術和大數據技術的發展，傳感器技術在電氣設備的監測中已經從傳統的單點監測發展到全方位、多維度的實時監測，提高了監測的準確性，也使得故障的預測變得更為可能。例如，通過監測電機電流和溫度，可以預測電機是否發生過載或過熱故障；監測變壓器的油溫和油壓，可以預測變壓器是否發生冷卻系統故障或內部短路故障。這對于提高電氣設備的使用效率，減少意外停機，以及避免設備損壞都具有較高的應用價值。

2.2 數據質量控制和異常檢測

數據質量控制是指在數據采集、處理和存儲過程中采取的措施，旨在確保數據的準確性、完整性、一致性、可靠性和適時性，是評估數據是否滿足特定需求和目標的度量標準。而數據質量控制則是實施這些標準的過程和方法。在收集水電站電氣設備數據的過程中，可能由于設備的故障、環境的干擾，或者其他不可預測的因素，數據出現丟失、錯誤或異常等問題，需要進行數據質量控制，以保證數據的準確性和完整性。

異常檢測技術是廣泛應用于數據分析領域的方法，從大量的數據中找出與正常行為或預期模式不符的異常點或事件。普遍而言，數據的模式和行為符合某種規律，而異常點則偏離規律，通過檢測數據中與預期模式或正常行為差異較大的觀測值，可以識別出異常點。因此，在水電站電氣設備的故障診斷過程中，異常檢測技術可以在海量的數據中快速找出可能存在問題的數據點，再進行進一步分析和處理。例如，某時刻電氣設備的數據明顯偏離正常范圍，意味著設備大概率已出現故障；某參數數據在一段時間內持續變化，可能意味著設備即將發生故障。由此可以實現設備故障的早期發現和預防，提高電力系統的安全性。

2.3 傳統機器學習算法

水電站電氣設備故障診斷中，傳統機器學習算法仍然發揮著重要的作用。支持向量機和基于決策樹的算法，如隨機森林，由于其出色的性能和易于解釋的特性，被廣泛應用于各種故障診斷任務。支持向量機是二分類模型，其核心概念是構建能夠將數據樣本分隔開的最優超平面。超平面是n 維空間中的（n-1）維子空間，可以將數據點分為不同的類別。在二分類問題中，支持向量機的目標是通過最大化兩個不同類別的支持向量（即離超平面最近的樣本點）之間的間隔來尋找最優超平面。支持向量機的基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學習策略是間隔最大化，可形式化為求解凸二次規劃的問題，等價于正則化的合頁損失函數的最小化問題。電氣設備故障診斷中，支持向量機可以根據設備的運行數據構建分類邊界，用于區分正常狀態和故障狀態。支持向量機的優點在于可以處理高維度的數據，對于非線性問題可以引入核函數進行處理。而決策樹是基本分類和回歸方法，通過構建決策樹來實現對數據的分類，生成的模型易于理解，能夠直觀地顯示特征之間的關系。通過對決策樹模型的解釋和分析，可以了解到導致水電站電氣設備故障的關鍵特征和因素，發現設備設計或運維上的潛在問題，并提出改進措施。此外，決策樹還可以幫助制訂維護計劃和資源分配策略，優化維修工作流程，提高設備可靠性和運行效率。

隨機森林是基于決策樹的集成學習算法，通過構建多個決策樹，取其平均值或者多數投票結果，來提高預測的準確性和穩定性。在電氣設備故障診斷中，隨機森林可以有效地處理從電氣設備的各種數據和信號中抽取的用于描述設備狀態或行為的具體屬性，如電流、電壓、頻率、相位等特征，被用作機器學習模型的輸入。模型通過學習這些特征與設備故障之間的關系來實現故障的診斷。隨機森林算法能很好地處理輸入特征中的噪聲和異常值。隨機森林決策樹的構建過程中，隨機森林從原始數據集中隨機抽取一部分樣本進行訓練，稱為自助采樣。同時，每個節點的特征選擇過程中，隨機森林只考慮部分特征，有助于減少特征之間的相關性，能夠減少過擬合的風險，具有更好的泛化能力。在電氣設備故障診斷中，隨機森林可以通過計算各個特征在決策樹中的使用頻率和節點劃分的效果來評估特征的重要性，確定哪些特征對于故障診斷是最具有信息量的，從而更好地理解設備故障的根本原因。

2.4 深度學習算法

深度學習是現代人工智能的核心技術，在水電站電氣設備故障診斷中的應用得到了快速發展。卷積神經網絡和循環神經網絡模型的應用極大地提升了故障診斷的準確性和效率。卷積神經網絡是具有強大特征提取能力的深度學習模型，具有本地感知和權值共享的特性，可以有效地提取數據中的局部特征。在水電站電氣設備的故障診斷中，卷積神經網絡可以用于處理由傳感器收集的時間序列數據，再通過多層的卷積和池化操作，將原始的時間序列數據轉化為高級特征，對于識別設備的運行狀態和判斷是否存在故障具有重要價值。而循環神經網絡則是處理序列數據的神經網絡模型，可以有效捕捉數據中的時間關系。在水電站電氣設備的故障診斷中，循環神經網絡通過其內部的循環結構記住原始信息來影響當前的輸出，實現對設備運行狀態的動態監測和故障預警。

2.5 故障預測模型構建

水電站電氣設備故障預測能夠在設備出現故障之前提供早期警告，防止設備的突發性停工和潛在的安全風險。基于時間序列分析的方法是常用的故障預測技術，時間序列分析屬于統計方法，用于分析隨時間變化的數據。在水電站電氣設備的故障預測中，時間序列分析可以幫助理解設備運行數據的內在規律，例如，通過擬合趨勢模型來揭示設備運行數據中的趨勢變化，了解設備的磨損和老化情況，或是基于擬合線性或非線性回歸模型揭示設備參數隨時間變化的趨勢，識別設備的壽命和性能退化趨勢。此外，部分水電站電氣設備的運行數據表現出明顯的季節性變化，例如，水位、負荷和溫度等。時間序列分析可以通過季節性模型來捕捉這種周期性變化，并預測未來的季節性趨勢，對于制訂季節性維護計劃和優化設備運行具有重要意義。構建和訓練故障預測模型，應先清洗和整理數據，消除噪聲和異常值，根據領域知識和數據分析結果，選擇出最能反映設備狀態的特征。模型選擇階段，應根據問題的具體情況選擇最適合的預測模型，并使用歷史數據來訓練模型，使其能夠準確地預測設備的未來狀態。應對模型預測的設備未來狀態的結果進行評估，使用如均方誤差、準確率、召回率等指標來衡量預測結果。

3 結語

總的來說，基于智能算法的水電站電氣設備故障診斷與預測技術為電力系統的穩定和安全運行提供了重要的支持。然而，智能算法在水電站電氣設備故障與預測過程中仍然存在一些挑戰，如數據質量的控制、算法的選擇和優化等，需要在未來的研究中進行更深入的探索，使智能算法能夠得到更廣泛的應用，為電力系統的管理和維護提供有力保障。