智能電網(wǎng)下的用電設(shè)備故障預(yù)測與診斷技術(shù)

王金利

（國網(wǎng)河北省電力有限公司故城縣供電分公司，河北 衡水 253800）

0 引 言

在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中，故障的預(yù)測和診斷主要依靠人工經(jīng)驗(yàn)與周期性巡檢，存在診斷效率低、準(zhǔn)確性不高等問題。然而，在智能電網(wǎng)中，大數(shù)據(jù)和人工智能等新興技術(shù)的應(yīng)用為解決這一問題提供了新的可能性。本研究旨在探索基于智能電網(wǎng)的用電設(shè)備故障預(yù)測與診斷技術(shù)，通過充分利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)分析等方法，實(shí)現(xiàn)對用電設(shè)備故障的準(zhǔn)確預(yù)測和及時診斷。通過提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障跡象，并給出相應(yīng)的應(yīng)對措施，避免故障的發(fā)生，提高電力系統(tǒng)的可靠性和安全性。

1 傳統(tǒng)方法和技術(shù)在用電設(shè)備故障預(yù)測與診斷方面的局限性

1.1 依賴人工經(jīng)驗(yàn)和周期性巡檢

傳統(tǒng)方法通常依賴于工作人員的經(jīng)驗(yàn)和巡檢活動，存在主觀性和依賴性高的問題。這種方式需要大量的人力投入和時間成本，并且無法實(shí)時監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)與潛在故障跡象。

1.2 效率和準(zhǔn)確性有限

由于手動巡檢和人工診斷的限制，傳統(tǒng)方法往往不具備高效和準(zhǔn)確的故障診斷能力。故障的發(fā)現(xiàn)可能會延遲，導(dǎo)致進(jìn)行維修和維護(hù)的反應(yīng)時間變長，增加了故障對系統(tǒng)的影響。

1.3 難以應(yīng)對復(fù)雜故障模式

傳統(tǒng)方法通常只能檢測和預(yù)測部分故障模式，難以應(yīng)對復(fù)雜的故障情況。電力系統(tǒng)中的設(shè)備故障具有多樣性和復(fù)雜性，包括電氣故障、機(jī)械故障、熱故障等各種類型。傳統(tǒng)方法在面對這些復(fù)雜的故障模式時，往往無法提供準(zhǔn)確的預(yù)測和診斷結(jié)果。

2 針對用電設(shè)備故障預(yù)測與診斷存在問題的解決對策

2.1 引入智能傳感器和實(shí)時監(jiān)測技術(shù)

引入智能傳感器和實(shí)時監(jiān)測技術(shù)是在企業(yè)人力資源管理中提高效率與準(zhǔn)確性的重要舉措之一[1]。隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)可以利用智能傳感器和實(shí)時監(jiān)測技術(shù)來獲取用電設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行持續(xù)地監(jiān)測和分析。這種方法可以減少對人工經(jīng)驗(yàn)的依賴，提高員工管理的科學(xué)性和精準(zhǔn)性。

智能傳感器可以感知并測量環(huán)境中的各種物理參數(shù)，如溫度、濕度、壓力等。在企業(yè)人力資源管理中，智能傳感器常常被應(yīng)用于監(jiān)測用電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和能耗情況。傳感器通過與用電設(shè)備連接，實(shí)時收集相關(guān)的數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送給數(shù)據(jù)處理平臺。智能傳感器監(jiān)測的用電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和能耗情況如表1所示。

表1 智能傳感器監(jiān)測的用電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和能耗情況

如表1所示，通過對這些數(shù)據(jù)的分析和比較，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)異常情況，進(jìn)行能源管理和優(yōu)化，并做出相應(yīng)的調(diào)整和決策，以提高能源利用效率、降低成本。

實(shí)時監(jiān)測技術(shù)則利用物聯(lián)網(wǎng)和云計算等技術(shù)手段，使得企業(yè)可以遠(yuǎn)程監(jiān)測與分析用電設(shè)備的數(shù)據(jù)。通過將傳感器采集到的數(shù)據(jù)上傳至云平臺或服務(wù)器，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測和分析，包括設(shè)備的運(yùn)行時間、能耗情況、故障情況等。基于這些數(shù)據(jù)，企業(yè)可以進(jìn)行能耗分析和預(yù)測，優(yōu)化設(shè)備的運(yùn)行效率，并提出相應(yīng)的改進(jìn)措施。

引入智能傳感器和實(shí)時監(jiān)測技術(shù)可以帶來多方面的好處，通過實(shí)時監(jiān)測，企業(yè)可以了解用電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和能耗情況，及時掌握潛在問題，減少因設(shè)備故障而造成的生產(chǎn)停工和損失。此外，通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，企業(yè)可以深入了解設(shè)備的能耗模式和優(yōu)化空間，采取合理的節(jié)能措施，降低能耗成本，提高企業(yè)的競爭力。

2.2 建立故障診斷的數(shù)據(jù)分析模型

建立故障診斷的數(shù)據(jù)分析模型，可以幫助提高電力系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性和效率[2]。通過使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和專業(yè)領(lǐng)域知識相結(jié)合，可以從海量的電力監(jiān)控數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的故障模式和特征，給定一個包含n個樣本的數(shù)據(jù)集D，其中每個樣本由輸入特征向量x組成，可以表示為{x1,x2,...,xn}。根據(jù)領(lǐng)域知識、經(jīng)驗(yàn)或其他啟發(fā)方法來確定聚類中心的個數(shù)K。更新每個聚類的中心位置，計算該聚類內(nèi)所有樣本的平均特征值，作為新的聚類中心。使用K-means算法可以將相似的樣本聚集在一起，形成具有相似特征的聚類。從而可以挖掘出具有相似故障模式和特征的樣本群組，為故障診斷提供有價值的信息。本研究將介紹故障診斷的數(shù)據(jù)分析流程和關(guān)鍵步驟，并分析其中的挑戰(zhàn)與解決方案。

故障診斷的數(shù)據(jù)分析流程包括數(shù)據(jù)采集與清洗、特征提取與選擇、模型訓(xùn)練與評估以及故障診斷結(jié)果的解釋與驗(yàn)證。在數(shù)據(jù)采集與清洗階段，需要收集電力系統(tǒng)各個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括電流、電壓、功率等。同時，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，去除異常值和噪聲干擾，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。計算每個樣本的Zscore，表示每個樣本與整個數(shù)據(jù)集均值之間的偏差情況，公式為

式中：x為樣本值；μ為數(shù)據(jù)集的均值；σ為數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差。設(shè)置閾值，判斷Zscore是否超過設(shè)定的閾值。若Zscore超過閾值，則將該樣本標(biāo)記為異常值。使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（如聚類、密度估計等）或離群值檢測算法（如孤立森林、局部異常因子（Local Outlier Factor，LOF）算法等），根據(jù)樣本之間的相似性和分布特征，判斷每個樣本是否為異常值。計算每個樣本與其k近鄰點(diǎn)之間的距離，一般使用歐氏距離或其他距離度量方式。對于每個樣本，計算其k近鄰點(diǎn)的可達(dá)距離，即樣本到k近鄰點(diǎn)的最大距離。計算每個樣本與其k近鄰點(diǎn)之間可達(dá)距離的平均值，作為該樣本的局部可達(dá)密度，表示該樣本的密度情況。

在特征提取與選擇階段，需要從清洗后的數(shù)據(jù)中提取出能夠反映故障特征的特征變量，如相電壓不平衡度、諧波含量等。同時，還需要根據(jù)專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)選擇合適的特征變量，以便更好地區(qū)分不同故障類型。這一步驟的挑戰(zhàn)在于如何確定哪些特征對故障診斷起到關(guān)鍵作用，并如何對特征進(jìn)行組合和權(quán)重設(shè)置。模型訓(xùn)練與評估是故障診斷數(shù)據(jù)分析的核心步驟，需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立故障診斷模型。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些算法可以通過對已有故障樣本進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)出故障模式和規(guī)律，并可以對新的未知樣本進(jìn)行預(yù)測和分類。在模型訓(xùn)練過程中，還需要進(jìn)行交叉驗(yàn)證和性能評估，以保證模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

2.3 建立多模型融合的故障診斷系統(tǒng)

建立多模型融合的故障診斷系統(tǒng)，如圖1所示，能夠綜合分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。通過將不同類型的故障診斷模型相互融合，可以充分利用各個模型的優(yōu)勢，形成綜合診斷結(jié)果，更加全面地了解設(shè)備的健康狀況。本研究將介紹多模型融合故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計原則、實(shí)現(xiàn)方法以及其在提高設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析中的應(yīng)用。

圖1 多模型融合故障診斷系統(tǒng)

設(shè)計多模型融合的故障診斷系統(tǒng)需要考慮以下幾個原則[3]。首先是多樣化原則，即選擇不同類型和不同方法的故障診斷模型，覆蓋不同的故障情況。這樣可以增加診斷系統(tǒng)的健壯性，針對不同的故障具備更好的適應(yīng)性。其次是互補(bǔ)原則，即各個模型之間存在一定的互補(bǔ)性，可以相互補(bǔ)充、支持以及驗(yàn)證，提高診斷系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性。最后是集成原則，即通過特定的算法和策略將各個模型的輸出進(jìn)行集成，得出最終的綜合診斷結(jié)果。

故障診斷模型庫包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，如支持向量機(jī)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以及基于規(guī)則的專家系統(tǒng)和知識庫[4]。每個模型針對不同類型的故障具備一定的快速判斷能力。然后是模型融合與結(jié)果集成，通過合理的算法與策略將各個模型的輸出結(jié)果進(jìn)行集成，形成最終的綜合診斷結(jié)果。例如，故障1由支持向量機(jī)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專家系統(tǒng)/知識庫共同判斷為Fault A；故障2由支持向量機(jī)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及專家系統(tǒng)/知識庫一致診斷為Fault C；故障3由支持向量機(jī)、決策樹以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷為Fault D，而專家系統(tǒng)/知識庫判斷為OK。根據(jù)這些綜合診斷結(jié)果，經(jīng)系統(tǒng)診斷能夠推斷故障類型并采取相應(yīng)的處理措施。對于Fault A，可以進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)備維修或更換故障部件；對于Fault C，需開展必要修復(fù)或調(diào)整設(shè)備參數(shù)；對于Fault D，需開展相應(yīng)的設(shè)備參數(shù)檢查和功能調(diào)試，或者對設(shè)備進(jìn)行重新配置。最終，將綜合診斷結(jié)果解釋給用戶或相關(guān)人員，并進(jìn)行結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度評估，確保診斷系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性[5]。

3 結(jié) 論

智能電網(wǎng)下的用電設(shè)備故障預(yù)測與診斷技術(shù)是一種有效的手段，可以提高電力系統(tǒng)的可靠性和安全性。通過監(jiān)測與分析用電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識別潛在的故障模式和趨勢，能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障跡象，并采取相應(yīng)措施來避免設(shè)備故障。