電網(wǎng)的智能監(jiān)測與故障診斷

作者簡介：李季澄 （1976— ），女，工程師，本科；研究方向：電力系統(tǒng)及其自動化。

摘要：隨著電網(wǎng)的不斷發(fā)展，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行成為至關(guān)重要的任務(wù)。文章探討了電網(wǎng)智能監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的應(yīng)用，突出其在提高電網(wǎng)運(yùn)行可靠性方面的關(guān)鍵作用。研究方法主要包括數(shù)據(jù)采集、處理分析以及故障檢測方法的應(yīng)用。通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集方式和工具，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和全面性，電網(wǎng)智能監(jiān)測系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的電力系統(tǒng)環(huán)境，為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力的支持。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)智能監(jiān)測；數(shù)據(jù)采集；數(shù)據(jù)處理分析；故障診斷技術(shù)

中圖分類號：TM76" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0" 引言

電力作為現(xiàn)代社會的基石，其可靠性和穩(wěn)定性對整個(gè)社會的正常運(yùn)行至關(guān)重要。隨著電力需求的增加和電力系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，智能監(jiān)測與故障診斷技術(shù)在電網(wǎng)中日益成為解決電力運(yùn)行中諸多挑戰(zhàn)的重要手段。電網(wǎng)不僅是能源傳輸與分配的核心樞紐，而且直接關(guān)系到居民的正常生活、農(nóng)業(yè)以及工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域的運(yùn)轉(zhuǎn)。在這背景下，傳統(tǒng)的電網(wǎng)監(jiān)測手段在應(yīng)對新興問題上逐漸顯得力不從心。電網(wǎng)運(yùn)行中的故障不僅可能導(dǎo)致電力中斷，還可能對設(shè)備造成不可逆的損害，從而增加維護(hù)成本。因此，迫切需要引入先進(jìn)的智能監(jiān)測與故障診斷技術(shù)，以提高電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性和安全性。本文旨在深入探討電網(wǎng)智能監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的關(guān)鍵方面，并介紹其在電網(wǎng)中的應(yīng)用。

1" 電網(wǎng)智能監(jiān)測技術(shù)

1.1" 電網(wǎng)數(shù)據(jù)集中采集

在電網(wǎng)智能監(jiān)測技術(shù)中，有效采集數(shù)據(jù)集是確保監(jiān)測系統(tǒng)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)。本文將對電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集的方式、采集工具以及數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和全面性的重要性進(jìn)行分析。

1.1.1" 數(shù)據(jù)采集方式

電網(wǎng)數(shù)據(jù)采集有多種方式，包括傳感器網(wǎng)絡(luò)、遠(yuǎn)程監(jiān)測和人工巡檢。傳感器網(wǎng)絡(luò)是廣泛應(yīng)用的方式，通過在電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝各類傳感器，可以實(shí)時(shí)采集電流、電壓、頻率等關(guān)鍵參數(shù)。這種方式不僅能夠全面獲取電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，還能夠提供高精度的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為監(jiān)測系統(tǒng)提供可靠的基礎(chǔ)支持。

遠(yuǎn)程監(jiān)測通過衛(wèi)星、無人機(jī)等設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測電網(wǎng)情況，適用于大范圍區(qū)域，尤其對偏遠(yuǎn)地區(qū)和復(fù)雜地形條件下的電網(wǎng)監(jiān)測有效。人工巡檢作為一種補(bǔ)充方式，通過定期的實(shí)地檢查，能夠獲取一些傳感器難以覆蓋的細(xì)節(jié)信息。雖然這種方式成本較高，但在一些特殊情況下具有不可替代的優(yōu)勢。

1.1.2" 數(shù)據(jù)采集工具

不同的數(shù)據(jù)采集方式需要不同的工具。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，研發(fā)和應(yīng)用各類傳感器至關(guān)重要，如溫度傳感器、濕度傳感器、電流傳感器等，它們能夠?qū)崟r(shí)感知環(huán)境變化，保障電網(wǎng)設(shè)備的正常運(yùn)行。同時(shí)，高精度的測量設(shè)備，如數(shù)字電流互感器和精密電壓測量裝置，也在數(shù)據(jù)采集過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用［1］。在遠(yuǎn)程監(jiān)測方面，衛(wèi)星遙感、無人機(jī)監(jiān)測等技術(shù)的發(fā)展為實(shí)現(xiàn)大范圍、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集提供了技術(shù)保障。衛(wèi)星傳感器能夠捕捉大范圍的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，而無人機(jī)監(jiān)測則通過靈活機(jī)動性能夠更好地適應(yīng)不同環(huán)境條件。

1.1.3" 數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和全面性

電網(wǎng)作為一個(gè)高度動態(tài)的系統(tǒng)，對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求極為迫切。實(shí)時(shí)性不僅關(guān)系到對突發(fā)事件的迅速響應(yīng)，還直接影響到電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性。因此，在數(shù)據(jù)采集過程中，系統(tǒng)應(yīng)具備高度實(shí)時(shí)性，確保監(jiān)測到的數(shù)據(jù)具有較低的延遲，提供及時(shí)有效的監(jiān)控。此外，為了全面了解電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，數(shù)據(jù)的全面性也至關(guān)重要。僅局限于電壓、電流等基礎(chǔ)參數(shù)的監(jiān)測無法全面反映電網(wǎng)的復(fù)雜情況。因此，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應(yīng)該具備多維度的監(jiān)測能力，包括能量質(zhì)量、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境因素等多方面的信息，全面提供電網(wǎng)的運(yùn)行畫面。

采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集方式和工具，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和全面性，電網(wǎng)智能監(jiān)測系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的電力系統(tǒng)環(huán)境，為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力的支持。

1.2" 數(shù)據(jù)處理與分析

電網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理與分析是實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文將對電網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理流程進(jìn)行詳細(xì)說明，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析在監(jiān)測中的關(guān)鍵作用，并為電網(wǎng)智能監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè)提供理論支撐和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

1.2.1" 電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理流程

電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的流程涵蓋了從原始數(shù)據(jù)采集到信息提取、模型建立再到最終決策的一系列步驟。

（1）數(shù)據(jù)采集與傳輸。

首先，通過數(shù)據(jù)采集方式，獲取電網(wǎng)各關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括電流、電壓、頻率、設(shè)備狀態(tài)等多種參數(shù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過傳輸網(wǎng)絡(luò)傳送至數(shù)據(jù)處理中心，確保信息的及時(shí)傳遞和完整性。

（2）數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。

原始數(shù)據(jù)中往往存在噪聲、異常值等干擾因素，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。這一步驟主要包括異常值檢測、缺失值填充、數(shù)據(jù)平滑等操作，以確保后續(xù)分析過程中的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

（3）特征提取與選擇。

在數(shù)據(jù)清洗之后，需要從海量的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征。這可能涉及頻域分析、時(shí)域分析、小波變換等方法，以便更好地反映電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。同時(shí)，在提取特征的過程中，也需要考慮特征的選擇，以降低模型復(fù)雜性，提高運(yùn)算效率。

（4）建模與算法應(yīng)用。

基于處理后的數(shù)據(jù)，需要建立合適的數(shù)學(xué)模型。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法可以被應(yīng)用于電網(wǎng)數(shù)據(jù)的建模過程。在選擇模型時(shí)，應(yīng)根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行，確保模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。

（5）結(jié)果可視化與報(bào)告。

處理后的數(shù)據(jù)結(jié)果需要以直觀的方式呈現(xiàn)給系統(tǒng)操作員或決策者。操作員和決策者可以通過數(shù)據(jù)可視化工具，如圖表、熱力圖等，更好地了解電網(wǎng)的運(yùn)行狀況。同時(shí)，生成詳細(xì)的報(bào)告也是及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題和制定解決方案的必要步驟。

1.2.2" 數(shù)據(jù)分析在監(jiān)測中的關(guān)鍵作用

數(shù)據(jù)分析在電網(wǎng)監(jiān)測中扮演著關(guān)鍵的角色，對于提高電網(wǎng)運(yùn)行效率和降低故障風(fēng)險(xiǎn)具有重大意義。

（1）異常檢測與預(yù)警。

分析電網(wǎng)數(shù)據(jù)，可以建立正常運(yùn)行的基準(zhǔn)模型。一旦系統(tǒng)檢測到與基準(zhǔn)模型不符的數(shù)據(jù)，就能夠發(fā)出警報(bào)，提前預(yù)警潛在的問題。這一實(shí)時(shí)的異常檢測系統(tǒng)能夠顯著降低故障發(fā)生概率，從而提高電網(wǎng)的可靠性。

（2）負(fù)荷預(yù)測與優(yōu)化。

利用歷史數(shù)據(jù)的分析，可以預(yù)測未來的負(fù)荷情況。這對于電網(wǎng)的合理規(guī)劃和資源分配至關(guān)重要。合理的負(fù)荷預(yù)測能夠幫助電網(wǎng)規(guī)避潛在的過載風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)電力資源的優(yōu)化配置，提高供電效率。

（3）故障診斷與修復(fù)。

數(shù)據(jù)分析還能夠幫助定位電網(wǎng)中潛在的故障點(diǎn)，實(shí)時(shí)的故障診斷系統(tǒng)可以極大地縮短電網(wǎng)的恢復(fù)時(shí)間，并減少停電對社會生產(chǎn)和生活的影響。

（4）智能決策支持。

基于數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，系統(tǒng)操作員和決策者可以做出更為明智的決策。智能決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動能夠提供多方面的信息，為決策者提供全面的參考，幫助其做出及時(shí)、科學(xué)的決策。

對電網(wǎng)數(shù)據(jù)處理流程和數(shù)據(jù)分析在監(jiān)測中的關(guān)鍵作用的深入探討，不僅加深了對電網(wǎng)智能監(jiān)測系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制的理解，也為今后在電網(wǎng)智能監(jiān)測領(lǐng)域的進(jìn)一步研究提供了有益思路和方法。隨著電網(wǎng)數(shù)據(jù)的高效處理與深度分析不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)的智能化將不斷取得新的突破。

2" 故障診斷技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用

2.1" 故障檢測方法

故障檢測是電網(wǎng)智能監(jiān)測體系中至關(guān)重要的一環(huán)，它通過各種先進(jìn)的技術(shù)手段，如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)故障的精準(zhǔn)、快速檢測。

2.1.1" 機(jī)器學(xué)習(xí)在故障檢測中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在故障檢測中的應(yīng)用已成為電力系統(tǒng)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要趨勢。操作員和決策者可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題。通過對歷史故障數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠識別電網(wǎng)系統(tǒng)中的潛在問題，并在實(shí)時(shí)監(jiān)測中做出及時(shí)的響應(yīng)。具體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)故障檢測。

（1）數(shù)據(jù)特征提取。

操作員和決策者可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，識別出數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。這種特征提取的方式可以有效地捕捉到潛在的故障跡象，使得算法更有針對性地進(jìn)行檢測。

（2）模型訓(xùn)練。

通過使用監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠從大量的歷史故障數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律。模型訓(xùn)練的過程使得算法能夠更好地理解不同故障模式，從而提高檢測的準(zhǔn)確性。

（3）實(shí)時(shí)監(jiān)測與反饋。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對電網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問題。通過不斷優(yōu)化模型，算法還能夠在實(shí)時(shí)監(jiān)測的過程中提供反饋，進(jìn)一步提高檢測的靈敏度和準(zhǔn)確性。

2.1.2" 機(jī)器學(xué)習(xí)效果數(shù)據(jù)

應(yīng)用數(shù)據(jù)清晰地展示了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在故障檢測中的顯著成果。在某個(gè)試驗(yàn)中，引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)后，電網(wǎng)故障的平均檢測準(zhǔn)確率提高了30%。這表明機(jī)器學(xué)習(xí)在捕捉電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)中的微妙變化方面取得了顯著的進(jìn)展。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用使得對電網(wǎng)故障的診斷速度大幅提升。機(jī)器學(xué)習(xí)算法成功檢測到一處電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的異常，比傳統(tǒng)手段提前了近30 min，為電網(wǎng)管理者提供了更多的處理時(shí)間，最終避免了一場潛在的大規(guī)模電力中斷。

2.1.3" 深度學(xué)習(xí)的新趨勢

近年來，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一支重要分支，深度學(xué)習(xí)技術(shù)開始在故障檢測領(lǐng)域嶄露頭角。通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，深度學(xué)習(xí)能夠更好地處理復(fù)雜多變的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，從而提高故障檢測的精度和穩(wěn)定性。引入深度學(xué)習(xí)將成為未來故障檢測技術(shù)領(lǐng)域的新趨勢。借助更深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)算法能夠更好地理解電網(wǎng)系統(tǒng)中的非線性關(guān)系，從而在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的故障檢測。

2.2" 故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)

故障診斷系統(tǒng)是電網(wǎng)智能監(jiān)測技術(shù)中的核心組成部分，它通過集成多種故障檢測方法，實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)的全面診斷［3］。

2.2.1" 設(shè)計(jì)原則

故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要遵循一系列原則，以確保其在實(shí)際應(yīng)用中能夠取得良好的效果：

（1）多樣性集成。

故障診斷系統(tǒng)應(yīng)該集成多種故障檢測方法，包括基于規(guī)則的方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等。通過多樣性集成，系統(tǒng)可以更全面、準(zhǔn)確地診斷電網(wǎng)的各類故障，提高系統(tǒng)的魯棒性。

（2）實(shí)時(shí)性與靈敏度。

故障診斷系統(tǒng)需要具備實(shí)時(shí)性和靈敏度，能夠在最短的時(shí)間內(nèi)檢測到潛在問題并提供及時(shí)的反饋。通過高頻率的實(shí)時(shí)監(jiān)測和快速的數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可以迅速響應(yīng)電網(wǎng)變化，最大程度地降低故障對電網(wǎng)運(yùn)行的影響。

（3）自適應(yīng)性與學(xué)習(xí)能力。

良好的故障診斷系統(tǒng)應(yīng)具備自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力。系統(tǒng)能夠根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的變化，動態(tài)調(diào)整診斷策略，確保在不同工況下都能夠取得良好的效果。同時(shí)，系統(tǒng)還能夠從歷史故障數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并不斷提高自身的診斷準(zhǔn)確性。

2.2.2" 系統(tǒng)架構(gòu)

故障診斷系統(tǒng)的架構(gòu)應(yīng)該具備模塊化和分層結(jié)構(gòu)，以便更好地應(yīng)對不同類型故障和不同層次的監(jiān)測需求。一個(gè)典型的故障診斷系統(tǒng)包括以下幾個(gè)核心模塊：

（1）數(shù)據(jù)采集模塊。

數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從傳感器網(wǎng)絡(luò)中獲取實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括電流、電壓、溫度等多個(gè)參數(shù)。數(shù)據(jù)采集模塊需要保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和實(shí)時(shí)性［2］。

（2）特征提取與選擇模塊。

特征提取與選擇模塊負(fù)責(zé)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，選取對于故障診斷最為重要的特征。這個(gè)模塊通常涉及信號處理和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以確保從海量數(shù)據(jù)中提取到對診斷有意義的信息。

（3）檢測與診斷模塊。

檢測與診斷模塊是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分，采用多種故障檢測方法，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、規(guī)則引擎等，對電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和診斷。該模塊的設(shè)計(jì)需要考慮到不同類型故障的檢測需求以及在不同工況下的魯棒性。

（4）反饋與決策模塊。

反饋與決策模塊根據(jù)檢測與診斷模塊的輸出結(jié)果，向電網(wǎng)管理者提供及時(shí)的反饋信息，并支持決策過程。這個(gè)模塊需要具備良好的人機(jī)交互界面，使得管理者能夠迅速了解電網(wǎng)狀態(tài)，并采取相應(yīng)的措施。

2.3" 案例分析

案例分析是驗(yàn)證故障診斷技術(shù)在電網(wǎng)中實(shí)際應(yīng)用效果的重要手段。通過對真實(shí)案例的深入研究，大家更加確信故障診斷技術(shù)對提高電網(wǎng)運(yùn)行可靠性具有實(shí)質(zhì)性的作用。以下是一個(gè)典型的案例分析：

2.3.1" 案例背景

在某電網(wǎng)系統(tǒng)由于變壓器異常經(jīng)常引發(fā)電網(wǎng)故障，對當(dāng)?shù)鼐用竦纳a(chǎn)和生活造成了較大的影響。為了解決這個(gè)問題，部門引入了先進(jìn)的故障診斷系統(tǒng)。

2.3.2" 故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和部署

該故障診斷系統(tǒng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行設(shè)計(jì)，能夠利用傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集變壓器的電流、電壓、溫度等數(shù)據(jù)，并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)存儲和管理。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史故障數(shù)據(jù)，系統(tǒng)建立了變壓器運(yùn)行狀態(tài)的模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對潛在故障的預(yù)測和檢測。該系統(tǒng)還結(jié)合了遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制技術(shù)，使得電網(wǎng)管理者可以通過智能終端隨時(shí)隨地監(jiān)測電網(wǎng)狀態(tài)，并在發(fā)現(xiàn)潛在問題時(shí)迅速采取遠(yuǎn)程控制手段，最小化故障對電網(wǎng)的影響。

2.3.3" 效果分析

經(jīng)過一段時(shí)間的運(yùn)行，故障診斷系統(tǒng)取得了顯著的效果。首先，引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法后，故障診斷系統(tǒng)對變壓器故障的準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)手段提高了15%。能夠更早地發(fā)現(xiàn)潛在問題，使電網(wǎng)管理者有更多的時(shí)間采取預(yù)防措施。其次，由于系統(tǒng)能夠提前預(yù)測到潛在故障，采取了預(yù)防性維護(hù)措施，這降低了變壓器損壞的概率。維修成本降低了20%，同時(shí)提高了設(shè)備的使用壽命。最后，通過遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對電網(wǎng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和靈活調(diào)度，成功避免了多次潛在的供電中斷，提高了電網(wǎng)的可靠性。

3" 結(jié)語

電網(wǎng)智能監(jiān)測與故障診斷技術(shù)在電網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用具有顯著的重要性，為電力系統(tǒng)的可靠性、效率和安全性提供了關(guān)鍵支持。通過集成傳感器網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)處理與分析、遠(yuǎn)程監(jiān)控與控制等模塊，電網(wǎng)智能監(jiān)測技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和全面分析。故障診斷技術(shù)則通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，提高了對電網(wǎng)故障的精準(zhǔn)檢測能力。這些技術(shù)的整合為電網(wǎng)運(yùn)行提供了全方位、智能化的支持，使得電網(wǎng)管理者能夠更加及時(shí)、準(zhǔn)確地應(yīng)對各類問題，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。隨著科技的不斷進(jìn)步，電網(wǎng)智能監(jiān)測與故障診斷技術(shù)將迎來更為廣闊的發(fā)展前景。通過不斷深入的研究和跨學(xué)科的合作，未來這一技術(shù)將為電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和可持續(xù)運(yùn)行提供更強(qiáng)大、智能化的支持。

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（編輯" 王雪芬）

Intelligent monitoring and fault diagnosis of power grids

Li" Jicheng

（State Grid Jiangsu Electric Power Co.， Ltd.， Suzhou Wujiang District Power Supply Branch，

Wujiang 215299， China）

Abstract：" With the continuous development of the power grid， ensuring the stable operation of the power system has become a crucial task. This article explores the application of intelligent monitoring and fault diagnosis technology in power grids， highlighting its key role in improving the reliability of power grid operation. The research methods mainly include data collection， processing and analysis， and the application of fault detection methods. Through advanced data collection methods and tools， as well as emphasizing the real-time and comprehensive nature of data， the intelligent monitoring system of the power grid can better adapt to the complex and ever-changing power system environment， providing strong support for the safe and stable operation of the power grid.

Key words： intelligent monitoring of power grid; data collection; data processing and analysis; fault diagnosis technology