機器學習在電力設備故障檢測中的實踐應用

閭林秀

摘要：機器學習在電力設備故障檢測中的實踐應用已經取得了顯著的成果。通過使用機器學習算法，可以對電力設備的運行數據進行分析和處理，從而實現故障的早期檢測和預測。這種方法可以幫助電力公司提高設備的可靠性和安全性，減少故障停電時間，提高供電質量。具體應用包括基于機器學習的故障診斷、故障預測和設備狀態監測等。通過對大量歷史數據的學習，機器學習模型可以識別出設備故障的模式和特征，從而實現準確的故障檢測和預測。

關鍵詞：機器學習；電力設備；無人機；實踐應用

一、前言

隨著電力行業的不斷發展，電力設備在電力生產和傳輸中扮演著至關重要的角色。然而，由于長時間運行和環境影響，這些設備會出現缺陷、隱患，存在著故障的風險，影響設備正常運轉。

機器學習技術在近年來取得了顯著的突破，其在故障檢測方面的應用也逐漸成為研究熱點。通過采集大量的設備缺陷和故障數據，利用一定的算法進行學習，從而智能識別不同類型的設備缺陷和故障，替代人工檢測，提升檢測效率，保障電力設備的穩定運行。

二、電力設備缺陷故障識別

（一）電力設備無人機缺陷識別

隨著現代科技的不斷發展，無人機應用技術成為當今的熱點話題。無人機技術不僅僅是一項高空拍攝技術，更在物資運輸、遠距離作戰、高空照明、農業施肥等不同領域都有深入應用。特別是考慮到電力系統工作中長期存在帶電、高空等復雜環境，人工作業存在一定的危險性，地面使用肉眼檢查難以觀察到高處設備的缺陷和故障情況，采用無人機替代人工進行高處檢查，不但可以有效減少人員觸電和高處墜落的危險，還能近距離更直觀地對設備進行缺陷、故障診斷。我們可以在無人機上搭載測溫、測距，以及高精度拍照設備將無人機應用與各前端科學緊密相連，通過無人機拍攝高空設備狀況、檢測設備溫度、激光雷達測量距離等方式，可以有效識別電力設備缺陷和故障情況。

通過機器學習算法，將無人機采集的大量圖像、溫度、距離等數據進行處理，特別是對有缺陷和故障的設備數據進行學習，對比標準缺陷庫，對圖像、溫度、距離等數據賦予一定的定義，提取缺陷、故障特征，形成缺陷和設備的數據模型，通過反復驗證和不斷糾偏，推動數據模型更精準、更完善。植入機器學習算法、植入數據判斷標準后，在使用無人機對高空設備進行檢查時，系統智能識別設備缺陷類型，避免人工巡視主觀性和判斷不準的情況，提高了故障診斷的準確性和效率。如果搭載數據無線傳輸技術，還能快速完成缺陷、故障診斷、數據分析、數據存儲、實時預警，進一步提高高空設備運行安全性能。

（二）絕緣材料破損圖像檢測

電力設備由導體材料和絕緣材料組成，絕緣材料的完整性對電力設備的安全性至關重要。絕緣材料的破損可能導致設備漏電、短路和電弧放電等故障，嚴重威脅電力系統的可靠性和安全性。機器學習技術提供了一種高效的解決方案，利用圖像處理和機器學習技術，可以實現對絕緣材料的破損進行自動檢測和定位。

通過監拍設備獲取大量絕緣材料的圖像，對采集的圖像進行預處理。應用機器學習算法圖像中提取特征，以識別破損，包括紋理、顏色、邊緣和形狀等。訓練一個機器學習模型，使用標記的圖像數據集學習絕緣材料破損識別，形成標準的絕緣破損圖片庫，再應用于新的圖像時，系統自動將新采集的圖像與標準圖像進行運算對比，從而識別新的圖像是否有絕緣破損缺陷，也能判定絕緣破損程度，為電力維護人員提供修復策略。機器學習技術的應用使絕緣材料的破損檢測更加準確和高效，降低了人為錯誤率。此外，它還能夠實現實時監控，提前發現并修復潛在的絕緣問題，從而維護電力設備的安全性能，確保電力系統的穩定運行。這為電力行業提供了一種強大的工具，有望減少故障和提高設備壽命[1]。

（三）電力電纜故障自動檢測

中國城市化進程逐步加快，城市中電能傳輸主要采用電力電纜進行。電力電纜埋設在地下，日常運維和檢測需要將電纜挖開或者通過電纜隧道進行巡視，維護難度大、費用高。且電力電纜一旦發生故障，需要將路面破開進行電纜搶修，搶修時間長，影響人們日常生活供電。

通過在電力電纜上安裝一些智能感知設備，實時監測電力電纜的電流、電壓、溫度、濕度、水位等關鍵數據，將這些關鍵數據通過遠程無線感應技術傳回至后端管理平臺，后端管理平臺對大量關鍵數據進行匯總和集中分析，分析出不同類型電纜在不同長度和不同環境時的運行參數，機器學習技術對這些參數進行學習和使用，一旦發現哪一條現場測量數據與標準參數不一致進行異常告警，提前安排人員現場檢測和處置隱患，將設備缺陷消除在萌芽狀態[2]。

遠程數據傳輸，采集到的數據通過遠程無線感應技術傳輸到后端管理平臺。這種方式消除了傳統的巡視和手動檢測的需要，從而降低了人工成本和維護費用。

數據分析和機器學習，后端管理平臺接收并匯總大量數據，使用機器學習技術對這些數據進行分析。通過機器學習，系統可以建立電纜在不同工作條件下的基準性能參數，這些參數可以幫助系統識別異常情況。

異常告警和隱患處置，一旦系統檢測到某個電纜的實際數據與標準參數不一致，它會發出異常告警。這能夠提前通知運維人員前往現場檢查并處理問題，避免了突發故障和長時間停電。這也能夠幫助缺陷消除在問題擴大之前的早期階段。

預測性維護，通過不斷學習和改進，系統可以逐漸建立起更加準確的預測模型。這使得維護工作更具預測性，而不是僅僅在事后應急處理。這有助于延長電纜的使用壽命，減少停電時間，提高供電可靠性。

成本節約和便捷性，這減少了傳統電纜檢測和維護所需的時間和成本。它也降低了對城市道路的破壞，因為不再需要頻繁挖開路面進行維護。這對城市居民的生活質量和交通流暢性都有積極影響。

電力電纜故障自動檢測系統利用現代感知技術和數據分析方法，提高了電纜供電系統的可靠性和效率，減少了維護成本，改善了城市居民的生活品質。這一技術有望在城市化進程中扮演重要角色，確保電力供應的持續穩定。

三、無線感應技術應用

隨著科技的不斷進步和社會的不斷發展，在電網中，遠距離無線感應技術發揮著越來越重要的作用。現場采集的電壓、電流、溫度、濕度、頻率等各類數據，通過無線感應技術傳回至終端管控平臺，就可以遠距離分析各類電能指標和環境數據，然后通過機器學習技術，分析判斷數據是否存在異常，是否需要進行人為調控，這對電力系統的穩定性是至關重要的[3]。

首先，無線感應技術具有實時性。隨著5G技術快速發展，信號傳輸具有高速度、低延時特點，現場采集的各類電壓、電流、頻率、波動等數據可以實時進行采集，利用5G等無線網絡可以將判斷的數據實時回傳，通過機器學習的系統可以在后臺將數據進行智能分析，得出判斷結論。后端管理人員及時有效地發現各類異常數據，從而提前警示、發現和消除潛在故障。

其次，無線感應技術具有精確性。高分辨率的現場數據采集設備可以提供更多的細節，現場采集的各類微小數據的波動都可以通過無線傳感技術傳回，精細程度與現場一致，基本不存在誤差。機器學習模型通過微小數據變化進行學習和分析，得出準確的分析結論，指導現場實際工作。

最后，遠距離無線感應技術具有數據多樣性。電力系統現場數據種類繁多，電壓、電流、頻率、溫度、濕度、風速等都需要及時傳回，遠距離無線感應技術可以整合現場各類數據，集中傳回至后端管理平臺，為機器算法提供更為全面的評估數據，以更準確地判斷各類設備的性能和狀況。

最重要的是，數據的分析和判斷降低了故障診斷的人為主觀性。機器學習算法是客觀的，它們不受主觀判斷的干擾，能夠提供一致和準確的分析結果。隨著無線感應技術的不斷演進，電力設備數據監察與傳輸變得更加準確、實時和全面。這使得機器學習成為發現電力設備缺陷和故障的有力工具，能夠提升設備安全性能，有望改進電力效率，降低設備維護的成本，提高電力系統的可持續性。

四、機器深度學習的思考

深度學習作為機器學習的重要分支，近年來在各個領域都取得了顯著的突破，特別是在圖像和聲音處理領域，將深度學習技術應用于電力設備的故障檢測為電力行業帶來了巨大的潛力和益處。

一方面，深度學習技術在電力設備的故障檢測中可以提高檢測的精度。通過深度神經網絡的訓練，可以學習和識別電力設備不同故障模式的特征，提升故障檢測精度，給出更精準的檢測結論，提供更有效的處置措施，減少突發故障的風險，降低設備維修成本。

另一方面，深度學習技術還可以提高故障檢測的速度。傳統的故障檢測方法可能需要人工分析和判斷，耗時較長且容易受主觀因素影響。深度學習模型自動化程度更高，能夠在實時或近實時基礎上處理大量數據，迅速發現異常情況。這對于電力系統的安全性和可用性至關重要。

深度學習還具有適應性強的特點，它能夠不斷學習和優化模型，適應電力設備工作條件的變化。這使得電力行業能夠更好地應對不斷演變的需求和環境，對實際環境進行修正，從而更精確地識別缺陷和檢測故障[4]。

五、實踐案例分析

（一）案例一：線路缺陷識別

當前，能源主要采用電力線路進行遠距離傳輸。對于電力線路離地面較高、地理環境為山區、湖泊等復雜環境的情況，人員檢查電力設備時很難發現高空中的設備缺陷和異常情況，巡視效率低，無人機已基本替代人工進行電力設備檢查。

某家電力公司已實現了無人機對高空線路的常規巡視，也采集了大量照片、溫度、距離等數據。但是，對這些數據進行人工分析，不僅工作量大、效率低下，還可能因人員標準學習不深、精神狀態不佳、注意力不集中等因素，導致設備缺陷和異常情況分析不全面、不準確。

該公司積極應用機器學習技術，研發無人機缺陷識別系統，通過神經元算法，對大量照片、溫度、距離等數據進行學習，構建設備缺陷和異常情況智能識別模型，從而快速、高效處理大量照片、溫度、距離等數據，辨識設備缺陷和異常情況。

這家電力公司成功應用機器學習技術開發了一套無人機缺陷識別系統，解決了高空電力線路設備檢查的問題。這個系統利用神經網絡算法，對無人機采集的大量數據進行學習和分析，從而實現了設備缺陷和異常情況的智能識別，帶來了一系列顯著的好處。

首先，這一系統大大提高了巡視效率。無人機能夠在高空中迅速覆蓋大范圍的電力線路，快速采集數據，并通過機器學習模型的快速分析即時發現潛在問題。相比傳統人工巡視，這極大地提高了效率，減少了人力資源的浪費。

其次，系統的智能識別模型提高了分析問題的全面性和準確性。不同于人工操作容易受到疲勞、主觀判斷的影響，機器學習模型能夠基于大量數據進行客觀、準確地識別。這有助于提前發現電力線路上的設備缺陷，減少了潛在安全風險。

此外，該系統還能實現實時監測和預測。機器學習模型不僅能夠識別當前的設備缺陷，還可以分析數據趨勢，預測設備可能的未來故障，從而提前采取維護措施，降低維修成本。

這家電力公司的機器學習應用為電力線路設備的無人機巡視帶來了革命性的變化，提高了效率、準確性和安全性，有助于確保可靠的電力供應。這一案例是機器學習在電力領域的成功應用，也為其他行業的自動化檢測和維護提供了有益的經驗。

（二）案例二：變壓器絕緣破損檢測

在電力系統中，變壓器是至關重要的設備，用于升降電壓以便電能傳輸，變壓器絕緣材料的狀況對設備的性能和安全性至關重要。一家電力公司采用圖像處理技術和深度學習算法來檢測變壓器絕緣材料的破損。

變壓器是電力系統中的關鍵組件，負責升降電壓以供應電能。絕緣系統的損壞可能導致設備故障，甚至引發火災或電力中斷。因此，及時檢測絕緣破損至關重要，為了檢測絕緣破損，通常使用高精度的傳感器和監測設備。這些設備可以測量電流、電壓、溫度、濕度和振動等參數。它們安裝在變壓器內部和周圍，以監測變壓器的運行狀態，監測設備采集到的數據被傳輸到一個中央監測系統。這可以通過有線或無線通信進行，確保數據的及時送達。

中央監測系統使用數據分析技術，如機器學習和人工智能來識別異常情況。它會比較實時數據與歷史數據，檢測絕緣破損的跡象。例如，如果溫度或濕度異常升高，系統可能會發出警報，一旦檢測到絕緣破損的可能性，系統會觸發警報。運維人員將立即采取措施來檢查并修復問題，防止進一步損害，通過不斷監測和分析數據，這項技術也有助于實施預防性維護。運維人員可以根據系統的狀態和數據趨勢，計劃維護工作，以延長變壓器的使用壽命。

變壓器絕緣破損檢測技術提供了雙重經濟效益，首先，它降低了設備維修成本，避免了停電的損失。其次，它延長了變壓器壽命，減少了設備更換的成本。

這一案例凸顯了如何使用現代監測設備和數據分析技術，以確保電力變壓器的正常運行和安全性。它在電力行業中發揮著至關重要的作用，提高了電力供應的可靠性和經濟效益。這也是一個有益的例子，說明了如何利用數據和技術來改善基礎設施的運行和維護。

（三）案例三：電力電纜故障診斷

當前，隨著我國城市基礎設施建設和國民經濟的高速發展，電力電纜在我國城市電力的應用日益廣泛，城市用電基本使用電力電纜進行電能傳輸。電力電纜線路安全穩定運行對于城市工業發展和人民正常生活至關重要。由于電力電纜通常敷設在城市道路以下，具有一定的隱蔽性，一旦發生故障，很難第一時間判斷故障原因和故障位置，為了加強對電力電纜狀態的實時監測和管理，在電纜表面及通道內增加狀態監測裝置已成為主要管理手段。

某家電力公司通過在電力電纜表面和通道環境內加裝監測裝置，實現了對電力電纜表面溫度、電力、濕度等狀態的監測，實時獲取大量電力電纜運行狀態數據。但是，持續、大量的監測數據被匯集到后臺，為后臺監測人員及時評估設備狀態帶來較大挑戰。除此之外，高效準確評估電力電纜運行狀態也是一項技術活，對電纜運維人員專業技術能力提出了較高要求。

該公司通過構建電力電纜故障診斷機器學習模型，基于監測系統接收的各類電力電纜狀態數據類型，結合歷年來典型電力電纜故障案例參數特征，進行算法學習，研發出電力電纜故障診斷智慧系統，能夠綜合分析電力電纜各類監測裝置回傳的狀態數據，自動研判故障位置和故障原因，并且實時推送告警信息，有效提升了電力電纜運維工作質效。同時，附帶的潛在風險告警功能能夠提前指導運維人員關注電力電纜運行狀態，及早發現并消除特定電纜缺陷和隱患，避免故障發生，有效降低電纜故障率，提升電力電纜健康水平。

這三個案例突出了機器學習和深度學習在電力設備監測和維護中的潛力，可以提前發現潛在問題，降低風險，提高效率，推動電力行業的智能化和可持續性發展。

六、結語

本文通過三個實例分析、展示了機器學習在電力設備故障檢測中的三個應用場景。機器學習與無人機、遠程無線傳感等新技術相結合，為智能電網發展提供有力的技術支撐。

未來，隨著綜合能源和互聯網技術的發展，物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術深入應用都將為機器學習技術在電網的深入應用提供技術保障，也將廣泛推動智能電網的迅速發展。

參考文獻

[1]王玉財，李志遠，李緋，等.電流回路隱性缺陷在線檢測裝置的研制與應用[J].寧夏電力，2023（05）：45-50.

[2]馬亞東.配電自動化技術在配電運維中的實踐分析[J].通訊世界，2023，30（9）：98-100.

[3]劉亞偉.高壓電纜絕緣在線監測與診斷系統研究[J].機械研究與應用，2022，35（03）：138-141，144.

[4]熊豪文.基于分布式光纖測溫技術的管廊電纜故障檢測研究[D].武漢：湖北工業大學，2022.

作者單位：武漢輕工大學生命科學與技術學院

責任編輯：尚丹