基于智能感知與特征識(shí)別的電力工程數(shù)據(jù) 處理技術(shù)研究

邢孔多

海南科技職業(yè)大學(xué)，海南海口，571126

0 引言

電力工程作為現(xiàn)代社會(huì)不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施之一，扮演著能源供應(yīng)和社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵角色。隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和電網(wǎng)的智能化發(fā)展，大量的電力工程數(shù)據(jù)如潮水般涌入，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備健康狀況以及潛在風(fēng)險(xiǎn)的重要信息。智能感知與特征識(shí)別技術(shù)在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生，為電力工程數(shù)據(jù)處理提供了強(qiáng)大的工具和方法。

1 智能感知與特征識(shí)別的興起

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，特征識(shí)別技術(shù)逐漸引起了電力工程領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。特征識(shí)別旨在從龐大而復(fù)雜的電力數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，揭示數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和信息。在電力工程中，這涉及對(duì)電壓波形、電流特性、頻率分布等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以識(shí)別出系統(tǒng)的異常、潛在故障跡象以及規(guī)律性變化。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法的引入進(jìn)一步增強(qiáng)了特征識(shí)別的能力，使系統(tǒng)能夠不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化模型，適應(yīng)電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化的特性[1]。

智能感知與特征識(shí)別的興起為電力工程數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了革命性的變化。首先，通過(guò)智能感知技術(shù)，電力工程實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)式數(shù)據(jù)采集向主動(dòng)感知的轉(zhuǎn)變，系統(tǒng)能夠更加主動(dòng)地感知并響應(yīng)實(shí)時(shí)的運(yùn)行狀態(tài)，從而提高了系統(tǒng)的自適應(yīng)性和自愈能力。其次，特征識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用使得電力工程可以更深入地理解數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在規(guī)律，為系統(tǒng)的健康管理、故障預(yù)測(cè)和優(yōu)化運(yùn)行提供了有力支持。然而，智能感知與特征識(shí)別技術(shù)的興起也伴隨著一系列挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私與安全、傳感器網(wǎng)絡(luò)的可靠性、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理等問(wèn)題需要深入研究和解決。未來(lái)的發(fā)展方向?qū)⒓性谔岣吒兄夹g(shù)的精度和覆蓋范圍，深化特征識(shí)別算法的智能化程度，以及構(gòu)建更為完善的電力工程數(shù)據(jù)處理框架，從而推動(dòng)電力系統(tǒng)朝著更加智能、高效、可靠的方向邁進(jìn)[2]。

2 智能感知技術(shù)在電力工程中的應(yīng)用

2.1 傳感器技術(shù)

2.1.1 傳感器的種類(lèi)與原理

傳感器技術(shù)在電力工程中的應(yīng)用舉足輕重，作為智能感知技術(shù)的基石，其種類(lèi)與原理的深入理解對(duì)于高效運(yùn)行、故障預(yù)測(cè)和系統(tǒng)安全至關(guān)重要。傳感器可被廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括發(fā)電、輸電、變電、配電等多個(gè)領(lǐng)域。不同種類(lèi)的傳感器通過(guò)監(jiān)測(cè)不同的物理量，提供了多層次、全方位的數(shù)據(jù)，為電力工程提供了全面而準(zhǔn)確的感知能力。溫度傳感器通過(guò)測(cè)量電力設(shè)備的溫度變化，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的熱態(tài)狀態(tài)，如變壓器、發(fā)電機(jī)、開(kāi)關(guān)設(shè)備等[3]。這對(duì)于預(yù)防設(shè)備過(guò)熱、提高設(shè)備壽命、防范火災(zāi)等具有重要意義。常見(jiàn)的溫度傳感器包括熱電偶、熱敏電阻等，其原理基于材料的溫度敏感性以及溫度與電學(xué)性質(zhì)的關(guān)系。其次，電流傳感器是電力系統(tǒng)中不可或缺的組成部分。通過(guò)感知電流的大小和方向，電流傳感器能夠提供電力設(shè)備的工作狀態(tài)信息。電流傳感器的種類(lèi)包括電流互感器、霍爾效應(yīng)傳感器等。電流互感器通過(guò)電流的感應(yīng)原理，將高電流通過(guò)互感器轉(zhuǎn)換為可測(cè)量的低電流，實(shí)現(xiàn)對(duì)電流的準(zhǔn)確測(cè)量。而霍爾效應(yīng)傳感器則是基于霍爾效應(yīng)，通過(guò)電流在導(dǎo)體中的漂移現(xiàn)象感知電流強(qiáng)度和方向[4]。

2.1.2 在電力系統(tǒng)中的布局與應(yīng)用

電力系統(tǒng)中的傳感器技術(shù)布局與應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)智能感知的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過(guò)合理的傳感器部署和精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集，系統(tǒng)能夠全面了解電力設(shè)備的狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)以及系統(tǒng)運(yùn)行情況，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電力工程的高效監(jiān)測(cè)和管理。在發(fā)電機(jī)內(nèi)部，通過(guò)在轉(zhuǎn)子、定子、冷卻系統(tǒng)等關(guān)鍵部位部署溫度傳感器，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的熱態(tài)狀態(tài)，確保發(fā)電機(jī)的正常運(yùn)行和延長(zhǎng)設(shè)備壽命。此外，油溫傳感器在油冷式發(fā)電機(jī)組中的應(yīng)用，能夠及時(shí)感知油溫的變化，為冷卻系統(tǒng)的精確調(diào)控提供數(shù)據(jù)支持[5]。在輸電系統(tǒng)中，電流傳感器的合理布局是保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的必要手段。在高壓輸電線路上，通過(guò)電流互感器的布置，可以準(zhǔn)確測(cè)量電流的強(qiáng)度和方向，實(shí)時(shí)了解電流負(fù)荷情況，為系統(tǒng)的過(guò)載保護(hù)提供及時(shí)反饋。

2.2 數(shù)據(jù)采集與傳輸

2.2.1 數(shù)據(jù)采集方法

在電力工程中，數(shù)據(jù)采集是實(shí)現(xiàn)智能感知的關(guān)鍵步驟，通過(guò)各種先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集方法，系統(tǒng)能夠高效獲取電力設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和環(huán)境等多方面的信息。這種信息不僅有助于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，還為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、故障預(yù)測(cè)和決策支持提供了基礎(chǔ)。有線傳感器通過(guò)電纜或光纖等傳輸介質(zhì)連接到數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。例如，溫度、電流、電壓傳感器等通過(guò)有線連接到數(shù)據(jù)采集設(shè)備，提供了精準(zhǔn)的物理量測(cè)量數(shù)據(jù)。這種方法的優(yōu)勢(shì)在于傳輸穩(wěn)定、可靠，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求不是特別嚴(yán)格的場(chǎng)景，但其局限性在于布線不便、成本較高以及對(duì)系統(tǒng)的影響較大。其次，近年來(lái)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的興起為數(shù)據(jù)采集提供了更為靈活的解決方案。無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)分布在電力系統(tǒng)各處，這些節(jié)點(diǎn)能夠?qū)崿F(xiàn)自組織、自適應(yīng)的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)。這種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集方法在布局上更加靈活，可迅速適應(yīng)電力系統(tǒng)的變化，并且降低了布線成本。無(wú)線傳感器可以使用多種通信協(xié)議，如Zigbee、LoRa、NB-IoT等，以滿(mǎn)足不同應(yīng)用場(chǎng)景的通信需求。云計(jì)算和邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了云端和邊緣端數(shù)據(jù)采集的普及。通過(guò)將數(shù)據(jù)采集設(shè)備連接到云端服務(wù)器或邊緣計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的集中管理和處理。云端數(shù)據(jù)采集具有強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)容量，適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘。

2.2.2 數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議與技術(shù)

在電力工程的智能感知應(yīng)用中，高效可靠的數(shù)據(jù)傳輸是確保實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和系統(tǒng)響應(yīng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議與技術(shù)的選擇對(duì)于實(shí)現(xiàn)大規(guī)模、分布式、異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同工作至關(guān)重要，以確保數(shù)據(jù)的安全、穩(wěn)定、實(shí)時(shí)傳輸。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，Zigbee協(xié)議是一種被廣泛應(yīng)用的短距離、低功耗、低數(shù)據(jù)率的通信協(xié)議。Zigbee協(xié)議適用于對(duì)能耗有一定要求的電力工程傳感器網(wǎng)絡(luò)，它采用低功耗的睡眠模式，能有效延長(zhǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)的電池壽命。該協(xié)議基于IEEE 802.15.4標(biāo)準(zhǔn)，提供了對(duì)多跳、低數(shù)據(jù)率通信的支持，適用于需要構(gòu)建覆蓋范圍廣泛的電力感知網(wǎng)絡(luò)。LoRa技術(shù)是一種適用于遠(yuǎn)距離、低功耗、低數(shù)據(jù)率的無(wú)線通信技術(shù)。LoRaWAN作為L(zhǎng)oRa技術(shù)的通信協(xié)議，廣泛應(yīng)用于電力工程中遠(yuǎn)距離傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸。LoRaWAN協(xié)議支持長(zhǎng)距離傳輸，其星型和星簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠有效連接大量的傳感器節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)更廣泛區(qū)域的監(jiān)測(cè)。MQTT是一種輕量級(jí)、開(kāi)放式的消息傳輸協(xié)議，特別適用于在網(wǎng)絡(luò)狀況不穩(wěn)定的環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。MQTT協(xié)議使用發(fā)布-訂閱模式，傳感器節(jié)點(diǎn)可以發(fā)布數(shù)據(jù)到一個(gè)中央服務(wù)器，其他節(jié)點(diǎn)則可以訂閱這些數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。

3 特征識(shí)別算法在電力工程中的應(yīng)用

3.1 特征提取與選擇

3.1.1 信號(hào)處理方法

信號(hào)處理方法涉及時(shí)域、頻域和時(shí)頻域等多個(gè)領(lǐng)域，以滿(mǎn)足電力工程對(duì)于信號(hào)特征的全面分析需求。時(shí)域分析是電力工程信號(hào)處理的基礎(chǔ)，主要關(guān)注信號(hào)在時(shí)間軸上的變化。在電力系統(tǒng)中，電流、電壓等參數(shù)的時(shí)域分析對(duì)于監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、故障情況等至關(guān)重要。常見(jiàn)的時(shí)域特征提取方法包括均值、方差、峰值、峭度等，這些統(tǒng)計(jì)量能夠反映信號(hào)的基本特征，如波形的平均水平、波形的離散度等，主要模型如下。

峭度特征提取的模型：

偏度特征提取的模型：

其中F4為均值，F(xiàn)9為標(biāo)準(zhǔn)差，如下：

通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換或小波變換，可以將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，得到信號(hào)的頻譜信息。在電力工程中，頻域分析常用于檢測(cè)電力系統(tǒng)中的諧波、頻率偏移等問(wèn)題。頻域特征提取方法包括功率譜密度、諧波分析、頻率分量提取等，這些方法能夠幫助識(shí)別電力系統(tǒng)中頻率異常和諧波擾動(dòng)。此外，時(shí)頻域分析是一種綜合時(shí)域和頻域信息的處理方法。在電力工程中，由于電力系統(tǒng)信號(hào)的非平穩(wěn)性和多變性，時(shí)頻域分析更加貼近實(shí)際情況。時(shí)頻域分析方法如短時(shí)傅里葉變換（STFT）和小波變換（Wavelet Transform）能夠有效地捕捉信號(hào)的瞬時(shí)特征和頻譜演化。這種方法在識(shí)別電力系統(tǒng)中瞬態(tài)事件、突發(fā)故障和頻率變化方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

3.1.2 特征選擇的算法與模型

在電力工程的特征識(shí)別中，特征選擇是將原始數(shù)據(jù)中最相關(guān)、最具代表性的特征提取出來(lái)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。合理選擇特征可以提高算法效率、降低計(jì)算復(fù)雜度，并且有助于提高模型的泛化性能。在電力工程中，特征選擇的算法與模型通常包括傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法兩個(gè)主要方向。統(tǒng)計(jì)方法中的方差分析是一種常用的特征選擇技術(shù)，適用于處理多變量問(wèn)題。通過(guò)比較不同特征的方差，可以識(shí)別出那些方差較大、變化較明顯的特征，從而實(shí)現(xiàn)特征的篩選。在電力工程中，方差分析常用于識(shí)別在時(shí)間序列中波動(dòng)較大的特征，如電流和電壓的瞬時(shí)變化。其次，互信息（Mutual Information）是一種常見(jiàn)的特征選擇度量方法，用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)程度。在電力工程中，可以利用互信息來(lái)評(píng)估特征與電力系統(tǒng)狀態(tài)之間的相關(guān)性。通過(guò)計(jì)算特征與標(biāo)簽之間的互信息，可以選擇與目標(biāo)狀態(tài)相關(guān)性最高的特征，從而提高特征的區(qū)分度。

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在特征識(shí)別中的角色

3.2.1 支持向量機(jī)

在電力工程中，支持向量機(jī)（SVM）作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在特征識(shí)別中發(fā)揮著重要的角色。SVM是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，主要目標(biāo)是通過(guò)找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類(lèi)別的樣本分隔開(kāi)。以下深入探討SVM在電力工程中的應(yīng)用及其在特征識(shí)別中的角色。SVM在電力工程中常用于分類(lèi)問(wèn)題，例如設(shè)備狀態(tài)的識(shí)別、故障的檢測(cè)等。通過(guò)訓(xùn)練模型，SVM能夠?qū)W習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征，構(gòu)建一個(gè)在特征空間中具有最大間隔的超平面，使得不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)得以有效分離。這使得SVM在電力設(shè)備狀態(tài)分類(lèi)中能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同的工作狀態(tài)，為及時(shí)預(yù)測(cè)和處理設(shè)備異常提供了可靠的手段。電力系統(tǒng)中常涉及大量復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)，例如電流、電壓、頻率等多個(gè)特征，而SVM能夠通過(guò)引入核函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到更高維的空間，從而在更復(fù)雜的空間中尋找最優(yōu)的超平面，增強(qiáng)了對(duì)非線性特征的適應(yīng)性。

3.2.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要工具，在電力工程中的特征識(shí)別方面發(fā)揮著日益重要的作用。DNNs以其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)性，為電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)中復(fù)雜、高維特征的識(shí)別提供了一種高效而靈活的解決方案。在電力工程中，涉及多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)，如電流、電壓、溫度等，而DNNs能夠通過(guò)多層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同數(shù)據(jù)源的自動(dòng)特征提取。這對(duì)于電力系統(tǒng)中多種傳感器數(shù)據(jù)的融合與聯(lián)合分析具有重要意義，有助于全面了解電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。其次，DNNs具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和抽象能力。通過(guò)深層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，DNNs能夠逐層提取和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的抽象特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高級(jí)表征。在電力工程中，這種特征學(xué)習(xí)能力使得DNNs能夠發(fā)現(xiàn)潛在的復(fù)雜關(guān)系和非線性特征，為電力系統(tǒng)中各種異常、故障和變化的識(shí)別提供了更為精細(xì)的工具。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在智能感知與特征識(shí)別的引領(lǐng)下，電力工程數(shù)據(jù)處理技術(shù)正經(jīng)歷著前所未有的革新。通過(guò)特定的特征提取算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)的智能化處理，人們能夠更全面地了解電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，提高電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性。傳感技術(shù)的不斷創(chuàng)新為數(shù)據(jù)采集提供了更廣泛的途徑，而特征識(shí)別算法的不斷演進(jìn)則使得人們能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別電力工程中的關(guān)鍵特征。