基于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的配電設(shè)備故障預(yù)警模型構(gòu)建

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；機(jī)器學(xué)習(xí)；配電設(shè)備故障；預(yù)警模型

引言

配電設(shè)備是電力系統(tǒng)組成的一部分，配電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的好壞直接影響著供電的安全性和可靠性。傳統(tǒng)的配電設(shè)備故障診斷方法多采用常規(guī)巡檢和簡(jiǎn)單在線(xiàn)監(jiān)視技術(shù)，難以做到及時(shí)、準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱性故障。大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷更新，以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷進(jìn)步，為配電設(shè)備的故障預(yù)判提供了一種新的解決思路與辦法，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)收集、存儲(chǔ)大量配電設(shè)備運(yùn)行信息，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行深入挖掘、分析，進(jìn)而構(gòu)建一個(gè)較為精準(zhǔn)的預(yù)判模型。

一、配電設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)的采集與處理

（一）數(shù)據(jù)采集

配電設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，主要來(lái)自設(shè)備的電氣信息（電壓、電流、功率等）、溫度、濕度、振動(dòng)等傳感器以及設(shè)備檢修記錄、設(shè)備運(yùn)行日志等文本信息。為了保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性，可在配電設(shè)備中添加各類(lèi)傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)控配電設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)并通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳遞至數(shù)據(jù)中心進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理。配電設(shè)備數(shù)據(jù)中心的建設(shè)為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析處理提供基礎(chǔ)保障[1]。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

原始數(shù)據(jù)采集所得結(jié)果不可避免地會(huì)存在噪聲數(shù)據(jù)、缺失值、異常值等問(wèn)題，若不對(duì)這些信息進(jìn)行處理，將影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。由此可見(jiàn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理是數(shù)據(jù)處理流程的重要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)預(yù)處理分為數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約等。數(shù)據(jù)清洗是對(duì)噪聲數(shù)據(jù)、異常值數(shù)據(jù)、缺失值數(shù)據(jù)等進(jìn)行處理，將數(shù)據(jù)清洗干凈，保證數(shù)據(jù)的純凈性；數(shù)據(jù)集成將多個(gè)異源數(shù)據(jù)中的信息集合形成數(shù)據(jù)的統(tǒng)一視圖；數(shù)據(jù)變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、規(guī)范化等數(shù)據(jù)預(yù)處理，提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用度；數(shù)據(jù)規(guī)約即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作，以降低數(shù)據(jù)維數(shù)，提升數(shù)據(jù)處理效率[2]。

（三）特征提取

從預(yù)處理過(guò)后的數(shù)據(jù)中提取能夠表征配電設(shè)備工況的信息是建立故障預(yù)警模型的必要環(huán)節(jié)。特征提取方法有多種，如統(tǒng)計(jì)特征提取、時(shí)域特征提取、頻域特征提取、小波變換等。統(tǒng)計(jì)特征提取關(guān)注的是數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，如均值、方差等；時(shí)域特征提取關(guān)注數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的特性；頻域特征提取關(guān)注數(shù)據(jù)在頻率域上的表現(xiàn)；小波變換也是一種多尺度的分析方法，能夠很好地描述數(shù)據(jù)的局部特性。通過(guò)對(duì)特征的分析和處理獲得能夠區(qū)分正常狀態(tài)和故障狀態(tài)的有效特征向量，為后續(xù)故障診斷預(yù)警提供支持。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)算法在配電設(shè)備故障預(yù)警中的應(yīng)用

文章主要研究支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在配電設(shè)備故障預(yù)警中的應(yīng)用。

（一）SVM

1.原理概述

SVM基本原理是找出一個(gè)能將數(shù)據(jù)最優(yōu)分類(lèi)的分類(lèi)超平面，二維空間中超平面是直線(xiàn)，在三維空間中超平面是平面，在更高維度空間中超平面只是概念，而原理與前兩者相同。對(duì)于配電設(shè)備故障預(yù)警問(wèn)題，可以把不同狀態(tài)的數(shù)據(jù)分別看作為兩類(lèi)樣本點(diǎn)，SVM的目標(biāo)是找出一個(gè)超平面，能夠盡可能把這兩類(lèi)數(shù)據(jù)分開(kāi)，并且得到的超平面與這兩類(lèi)樣本點(diǎn)之間的間隔最大化，而這樣的超平面具有很好的泛化能力，可以實(shí)現(xiàn)未知狀態(tài)數(shù)據(jù)的分類(lèi)預(yù)測(cè)[3]。

2.處理高維與小樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)

對(duì)于配電設(shè)備故障預(yù)警數(shù)據(jù)而言，往往會(huì)有大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含了特征值和特征參數(shù)的很多維數(shù)，如電壓、電流、溫度、濕度等。SVM對(duì)高維數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的泛化能力和分類(lèi)精度，因此對(duì)高維數(shù)據(jù)有著較好的處理效果。并且，通過(guò)核函數(shù)可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到高維空間中進(jìn)行線(xiàn)性可分超平面的尋找，解決了非線(xiàn)性可分的難題。同時(shí)，SVM有較強(qiáng)的小樣本數(shù)據(jù)分類(lèi)能力。很多傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，SVM采用的最大間隔的方法可以在較少的樣本數(shù)據(jù)下找到最優(yōu)的分類(lèi)超平面，防止出現(xiàn)過(guò)擬合的現(xiàn)象。

3.應(yīng)用步驟

在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，首先對(duì)配電設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇以及特征提取。數(shù)據(jù)清洗的作用是將數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值清除，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量；特征選擇是從大量特征中選取對(duì)故障分類(lèi)最有利的特征，縮減數(shù)據(jù)的維度；特征提取將原始的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成更具代表性的特征。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用訓(xùn)練集訓(xùn)練SVM模型，調(diào)節(jié)模型參數(shù)，使其分類(lèi)器達(dá)到最大準(zhǔn)確性。之后用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試模型的性能。

（二）決策樹(shù)

1.原理概述

決策樹(shù)是基于數(shù)據(jù)對(duì)屬性進(jìn)行劃分構(gòu)造的，每個(gè)決策樹(shù)的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試的輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類(lèi)別。對(duì)于新數(shù)據(jù)的分類(lèi)預(yù)測(cè)，從決策樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)出發(fā)，根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性值沿相應(yīng)的分支進(jìn)行下遍歷，一直到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)，其代表類(lèi)就是分類(lèi)預(yù)測(cè)的結(jié)果。

2.可視化優(yōu)勢(shì)

決策樹(shù)算法可以形象地體現(xiàn)數(shù)據(jù)分類(lèi)的規(guī)律性，即使是非專(zhuān)業(yè)人士也可以很容易地理解。在配電設(shè)備故障預(yù)警中，可以直觀地用決策樹(shù)模型查看設(shè)備哪些運(yùn)行特征對(duì)故障判定意義比較大。例如，決策樹(shù)中某一分支結(jié)果表明設(shè)備的溫度大于一定值并且電流波動(dòng)大于一個(gè)范圍時(shí)，該設(shè)備更有可能會(huì)出現(xiàn)故障，那么運(yùn)維人員就可以根據(jù)該分支規(guī)則重點(diǎn)監(jiān)測(cè)該設(shè)備。

3.應(yīng)用步驟

配電設(shè)備故障預(yù)警首先采集配電設(shè)備的特征運(yùn)行數(shù)據(jù)，如配電設(shè)備的有功、頻率、振動(dòng)等數(shù)據(jù)。其次對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)換成決策樹(shù)算法可接受的格式。然后將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集放入決策樹(shù)中，進(jìn)而建立決策樹(shù)模型，選取屬性劃分方法，如信息增益、基尼指數(shù)等，確保決策樹(shù)能夠?qū)?shù)據(jù)盡可能準(zhǔn)確地進(jìn)行分類(lèi)。最后用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行檢測(cè)，依據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行修整。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.原理概述

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由各種神經(jīng)元組成的可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的復(fù)雜規(guī)律或模式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由輸入層、隱藏層、輸出層組成。輸入層接收外界輸入的數(shù)據(jù)，隱藏層對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工轉(zhuǎn)換，輸出層輸出最后結(jié)果。神經(jīng)元之間通過(guò)連接權(quán)重傳遞信息，在訓(xùn)練的過(guò)程中不斷調(diào)整連接權(quán)重，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到較準(zhǔn)確地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的效果[4]。

2.處理復(fù)雜非線(xiàn)性問(wèn)題的能力

在配電設(shè)備故障預(yù)報(bào)警中，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)會(huì)受到眾多影響因素的作用，而且其本身存在著復(fù)雜的非線(xiàn)性聯(lián)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有良好的非線(xiàn)性映射性能及自適應(yīng)性能，能夠解決復(fù)雜的非線(xiàn)性問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)充分地訓(xùn)練大量歷史數(shù)據(jù)，從而獲取設(shè)備故障模式與其各種運(yùn)行特征之間的復(fù)雜聯(lián)系，進(jìn)而精確判斷設(shè)備故障模式。

3.應(yīng)用步驟

針對(duì)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)配電設(shè)備故障進(jìn)行預(yù)警，在對(duì)歷史數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要大量的設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)、故障運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后對(duì)采集的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等處理，使數(shù)據(jù)處理能更好地滿(mǎn)足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的要求。之后，選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多層感知機(jī)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、神經(jīng)元個(gè)數(shù)等參數(shù)；選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、測(cè)試數(shù)據(jù)集，并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)輸入、輸出單元的初始權(quán)重作為學(xué)習(xí)過(guò)程的初始狀態(tài)。采用反向傳播方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重進(jìn)行更新，以獲得全局最優(yōu)解；使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行判斷、評(píng)價(jià)；將評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修正。

三、配電設(shè)備故障預(yù)警模型的構(gòu)建

模型構(gòu)建包括模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估以及模型優(yōu)化。

（一）模型選擇

1.考慮配電設(shè)備特點(diǎn)和數(shù)據(jù)特性

根據(jù)配電設(shè)備的特點(diǎn)與數(shù)據(jù)的屬性選擇適宜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立故障預(yù)示模型。不同的配電設(shè)備有不同的運(yùn)行特點(diǎn)和故障模式，例如，變壓器的故障可能與溫度、油位等相關(guān)，而斷路器的故障可能與分合閘時(shí)間、觸頭的磨損等相關(guān)。同時(shí)，數(shù)據(jù)的屬性會(huì)影響模型的選擇，如數(shù)據(jù)的大小、維數(shù)、分布等。如果是高維小樣本數(shù)據(jù)，SVM可能是較好的算法之一；如果是具有明顯的層次結(jié)構(gòu)的、具有分類(lèi)規(guī)則的數(shù)據(jù)，決策樹(shù)更合適；若數(shù)據(jù)中存在復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能有較好的表現(xiàn)。

2.對(duì)比不同算法性能

實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可根據(jù)性能的對(duì)比結(jié)果，選取性能較好的算法作為故障預(yù)警模型的基礎(chǔ)。通過(guò)交叉驗(yàn)證等手段將數(shù)據(jù)集劃分為若干子集，選取不同算法分別作為訓(xùn)練集、測(cè)試集，統(tǒng)計(jì)各算法在不同子集下的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。選取評(píng)估指標(biāo)最優(yōu)的算法，也可對(duì)算法的計(jì)算復(fù)雜性、訓(xùn)練時(shí)間等因素進(jìn)行考慮，確保算法在實(shí)際運(yùn)用中的運(yùn)行效率。

（二）模型訓(xùn)練

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

把預(yù)處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至選定的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中進(jìn)行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)預(yù)處理是模型訓(xùn)練的一項(xiàng)關(guān)鍵工作，它直接影響到模型的性能。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法主要有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)特征選擇、數(shù)據(jù)特征提取、歸一化等。數(shù)據(jù)清洗可以剔除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量；特征選擇和特征提取可以通過(guò)縮減數(shù)據(jù)維度來(lái)增強(qiáng)模型的訓(xùn)練效率和泛化能力；歸一化能將數(shù)據(jù)的不同特征進(jìn)行縮放使其在一個(gè)相同的范圍內(nèi)，避免某一個(gè)特征過(guò)大的問(wèn)題影響到模型的效果。

2.調(diào)整模型參數(shù)

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整模型的參數(shù)，從而使模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。針對(duì)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要調(diào)整的參數(shù)不同，如支持向量機(jī)的懲罰系數(shù)及核函數(shù)參數(shù)，決策樹(shù)最大深度、最小樣本分割數(shù)量等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可訓(xùn)練系數(shù)、隱藏層神經(jīng)元數(shù)量等，可以基于網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法尋找最優(yōu)參數(shù)組合，同時(shí)，采用交叉驗(yàn)證等方法避免過(guò)擬合與欠擬合問(wèn)題。交叉驗(yàn)證是將數(shù)據(jù)集劃分成訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，在訓(xùn)練時(shí)，不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型在驗(yàn)證集上的性能達(dá)到最優(yōu)。

（三）模型評(píng)估

1.常用評(píng)估指標(biāo)

使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型的整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。召回率是指模型正確預(yù)測(cè)的正樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，它反映了模型對(duì)正樣本的識(shí)別能力。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和召回率。此外，還可以使用受試者工作特征曲線(xiàn)、曲線(xiàn)下面積值等評(píng)估指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能。

2.評(píng)估模型性能和泛化能力

評(píng)估模型可以發(fā)現(xiàn)模型性能及泛化能力，如果模型在訓(xùn)練集上的性能很好，而在測(cè)試集上的性能很差，說(shuō)明模型可能會(huì)存在過(guò)擬合問(wèn)題。如果模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的性能都很差，說(shuō)明模型可能會(huì)存在欠擬合問(wèn)題。對(duì)于過(guò)擬合的模型可以通過(guò)降低模型的復(fù)雜度、擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)量等方法，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化；對(duì)于欠擬合的模型可以通過(guò)增強(qiáng)模型的復(fù)雜度、調(diào)整模型的參數(shù)等方法，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)[5]。

（四）模型優(yōu)化

1.調(diào)整模型參數(shù)和增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

根據(jù)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)，優(yōu)化模型?？赏ㄟ^(guò)調(diào)整模型的參數(shù)、增加訓(xùn)練量、優(yōu)化特征提取方式等手段改善模型。例如，若支持向量機(jī)分類(lèi)準(zhǔn)確率比較低，則嘗試調(diào)整懲罰系數(shù)和核函數(shù)參數(shù)；若發(fā)現(xiàn)決策樹(shù)過(guò)淺，則適當(dāng)增加樹(shù)的深度。增加訓(xùn)練量，以便模型獲得更多樣本信息，提高模型的泛化能力。

優(yōu)化特征提取方式可以從原始數(shù)據(jù)中挖掘更具代表性的關(guān)鍵特征，如在配電設(shè)備故障預(yù)警場(chǎng)景下，可重點(diǎn)提取設(shè)備運(yùn)行時(shí)的溫度波動(dòng)特征、電流電壓異常變化特征以及設(shè)備歷史故障記錄相關(guān)的時(shí)間序列特征等，通過(guò)對(duì)這些特征的精細(xì)化處理和篩選，減少冗余信息對(duì)模型的干擾，進(jìn)一步提升模型對(duì)故障模式的識(shí)別精度。

2.集成學(xué)習(xí)方法

使用集成學(xué)習(xí)等方法，把多個(gè)模型組合，提升模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。集成學(xué)習(xí)主要思想是把多個(gè)弱分類(lèi)器聯(lián)合變成強(qiáng)分類(lèi)器。集成學(xué)習(xí)常用的有Bagging、Boosting和Stacking等。Bagging算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)多次采樣，訓(xùn)練多個(gè)模型，把模型預(yù)測(cè)結(jié)果投票或取平均；Boosting算法通過(guò)迭代，訓(xùn)練多個(gè)模型，每個(gè)模型都注重之前分類(lèi)錯(cuò)的樣本；Stacking算法是把多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入訓(xùn)練新的模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在配電設(shè)備故障預(yù)警模型優(yōu)化中，合理選擇集成學(xué)習(xí)策略可顯著提升預(yù)警效果。例如，采用基于Bagging的隨機(jī)森林算法，通過(guò)構(gòu)建多棵決策樹(shù)并綜合其預(yù)測(cè)結(jié)果，能有效降低單一決策樹(shù)過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)；而引入Boosting框架下的梯度提升樹(shù)模型，則可針對(duì)配電設(shè)備故障數(shù)據(jù)中少數(shù)關(guān)鍵故障樣本進(jìn)行重點(diǎn)學(xué)習(xí)，提高對(duì)低概率故障事件的識(shí)別靈敏度，此外，結(jié)合Stacking方法將支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同類(lèi)型算法的輸出作為元特征，再利用邏輯回歸等模型進(jìn)行二次整合，能夠充分發(fā)揮各類(lèi)算法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)性，進(jìn)一步優(yōu)化模型對(duì)配電設(shè)備不同故障類(lèi)型的區(qū)分度和預(yù)警精度。在實(shí)際應(yīng)用中，還需根據(jù)配電設(shè)備故障數(shù)據(jù)的樣本分布特點(diǎn)、特征維度以及計(jì)算資源限制，靈活選擇合適的集成學(xué)習(xí)方法及參數(shù)配置，以實(shí)現(xiàn)預(yù)警模型性能的整體提升[6]。

結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)配電設(shè)備運(yùn)行大數(shù)據(jù)的采集與處理，利用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了配電設(shè)備故障預(yù)警模型。案例分析表明，基于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的故障預(yù)警模型能夠準(zhǔn)確地對(duì)配電設(shè)備的故障進(jìn)行預(yù)警，提高了電力系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步探索更有效的數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理方法，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。同時(shí)，可以結(jié)合深度學(xué)習(xí)等更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建更加準(zhǔn)確和智能的故障預(yù)警模型。此外，可以將故障預(yù)警模型與電力系統(tǒng)的調(diào)度和管理系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)配電設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能控制，進(jìn)一步提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和可靠性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 解騫，鄭勝瑜，劉興華，等.基于IIVYSVMDMPESVM的開(kāi)關(guān)柜局部放電故障識(shí)別[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理，2025，42（04）：2636.

[2] 吳龍騰，何劍軍，郭乾.配電自動(dòng)化終端設(shè)備的可視化數(shù)字孿生離線(xiàn)故障預(yù)判方法研究[J].電測(cè)與儀表，2025，62（04）：6572.

[3] 李松.基于光纖光柵測(cè)溫技術(shù)的變電站開(kāi)關(guān)柜故障診斷方法[J].電氣時(shí)代，2025（03）：136138.

[4] 李昂.配電系統(tǒng)運(yùn)維檢修風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)控措施分析[J].集成電路應(yīng)用，2025，42（03）：242243.

[5] 黃永銘.高低壓配電設(shè)備故障成因與維修技術(shù)管理平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].家電維修，2025（03）：7678.

[6] 王詢(xún)，王一純.機(jī)器人在配電自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)，2025，54（02）：174175.