港口供電智能化故障診斷與預測

當前，各國對港口的投入增加，目的是構建現代化國際物流港口，助推經濟發展[1]。港口電力設備作為港口運行的關鍵所在，在港口快速、高效運行中起著重要的作用。目前港口供電大多采用傳統模式的調度管理指令，依靠值班員巡邏、安檢，工作效率不高且耗費人力、物力，專注于無人化、高效的調度模式是大勢所趨，因此，針對供電系統的智能化故障預測極為重要[2]。

1.基于神經網絡的供電系統預測模型

1.1BP神經網絡

BP神經網絡是一種具有強大學習能力的多層前饋神經網絡，具有正向傳播和反向誤差修復的特點。在正向傳播過程中，信號按照層級依次通過輸入層、隱藏層和輸出層，當輸出層的輸出結果與實際數值存在較大誤差時，BP神經網絡會啟動反向誤差修復機制[3]。反向誤差修復表現為誤差信號逆向層級傳遞，從輸出層開始逐層修正神經元的表達式，直至迭代出正向的結果。

當信號源正向輸入時，第K個輸入層的神經元信號公式為：

第K個輸出層的神經元信號公式為：

各節點層中的輸出結果與實際數值不相符時，啟動反向修正，對神經系統模型中的節點參數進行調整，調整好的參數重新進行正向傳播，重復此過程直至輸出結果正確。假設樣本有P個，模型的誤差目標函數公式為：

輸出層閾值修正公式為：

權值修正公式為：

隱藏層閾值修正公式為：

權值修正公式為：

式中： ΔW_ij 是輸入層中j到i的權重值，i=1，2，3....q，j=1，2，3...q； θ_i 是隱藏層中i神經元的閾值； O_k 是輸出層第K個神經元的輸出信號； ? 是隱藏層中的激活函數； ω 是輸出層中的激活函數。

1.2支持向量機

支持向量機（SVM）是機器學習領域中一種基于數理統計理論的強大框架算法，其核心優勢在于結構風險最小化，這一特性使其在處理復雜數據時，能有效避免過擬合問題，提升模型的泛化能力[4。在解決實際問題時，如港口供電系統故障預測等方面，SVM會先對樣本進行處理。由于實際收集到的港口供電數據往往較為復雜，存在各種干擾因素，如何從這些數據中準確提取特征并進行分類是關鍵。SVM通過尋找一個合適的分類線，將不同類別的樣本精準分割開來。BP神經網絡運算流程如圖1所示。

假設構建的預測模型函數公式為：y（x）=ωφ（x）+b

ω 是權重向量； Φ（x） 是將輸入數據Δx 映射到高維空間的函數；b是偏置項。為了求解這個模型的最佳參數，即找到最優的@和b，對公式引入拉格朗日乘子 a_k 后，得到公式： 在這個公式中，eki表示某種誤差度量；N是樣本數量；xk是第k個樣本數據；yk是對應的真實標簽。通過拉格朗日乘子法，將原有的約束優化問題轉化為無約束的優化問題，大大簡化了求解過程。

通過修正后的模型公式為： （2

2.故障診斷預測檢測

預測模型是整個智能化故障診斷與預測體系的核心部分，其準確性直接關系到能否提前發現供電系統潛在故障，通過將預測模型的輸出結果與實際檢測得到的真實數據進行對比分析，可以量化模型的誤差，判斷模型是否能夠準確捕捉供電系統運行狀態的變化趨勢。

為保證測試的準確性，排除系統偶然故障的可能性，本研究劃分7天為一周期，共有9個周期（如表1）。通過測量供電智能化故障的預測數據，可看出實際值與預測值的大體趨勢相同。通過觀察實際數據發現，BP神經網絡與支持向量機雖都與實際值的趨勢相符，但BP神經網絡預測最大誤差為 8.66% 出現在第二周期中；支持向量機預測最大誤差為 14.48% ，也出現在第二周期。因此得出BP神經網絡比支持向量機預測誤差小，選用BP神經網絡預測效果較佳的結論[5]。

3.結束語

港口的貨物轉運需要依靠大型機械設備，而大型機械設備需要電力來完成工作，因此，港口的電力保障工作尤為重要。本文從現實因素出發，設計港口的電力系統，根據大數據的特點，結合智能算法的優勢，研究大數據模式的供

gt;gt;圖片來源于網絡。

電系統智能化故障診斷，結果表明，BP神經網絡預測準確率更高，此研究對預測港口供電系統的故障率具有重要意義。

[3]齊永志、詹維標、梁焰培等。港口快速電力保障系統研發與應用[J]集裝箱化，2024，35（10）：19-22.

參考文獻：

[1]俞奏。新時代供電服務管控體系的構建研究[J]燈與照明，2025，49（02）：114-117.

[2]王偉。港口行業資源整合的成效和待解決的問題[J]中國港□，2025，（03）：8-10.

[4]張舜、程曉通、李瓊。基于BP神經網絡算法的物聯網電力設備故障定位方法[J].無線互聯科技，2024，21（19）：86-89.

[5]楊亞東、耿麗清、楊耿煌等。改進PSO-BP算法的短期電力負荷預測方法[J].天津職業技術師范大學學報，2024，34（03）：15-20.作者單位：北部灣港防城港碼頭有限公司