基于深度學習的電力變壓器狀態監測與故障預測模型研究

【關鍵詞】深度學習；電力變壓器；狀態監測；故障預測；卷積神經網絡

引言

電力變壓器是電力系統里的關鍵設備，其正常運行對電力系統的穩定性十分重要，伴隨電力負荷持續增長，變壓器故障率逐年保持上升趨勢，傳統監測及維護手段面臨的挑戰愈發嚴峻，深度學習作為人工智能領域的一個分支，其已在圖像識別、語音處理等領域取得突出成果，深度學習技術逐步應用于電力設備的狀態監測與故障預測領域，成為一種有效的工具[1]。

研究旨在構建基于深度學習的電力變壓器狀態監測及故障預測模型，采用深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）、CNN、LSTM等相關算法，實施對電力變壓器的在線監測監控，實時捕捉故障特征，預先預測潛在故障，進而提升電力系統的可靠性及運行效率，通過實驗加以驗證，模型具備較高的精準度與實際應用意義，能有力減少變壓器故障的出現頻率，進而減少運維成本。

一、相關工作與理論基礎

（一）電力變壓器的工作原理及故障類型

作為電力系統的組成部分，電力變壓器至關重要，主要承擔實現不同電壓等級電能轉換的作用。其工作原理基于法拉第電磁感應定律，依靠繞組間電磁感應完成電能的轉換，變壓器調節著電流與電壓，以順應電力系統對電能的要求[2]。

在長期持續運行期間，電力變壓器常受內外部因素的影響，引起不同種類的故障。常見故障有短路、接地故障、油溫過高、繞組過載等現象，若這些故障未得到及時檢測與處理，可能會引發電力系統的重大安全風險，甚至引發大面積停電。因此早期預測與實時監測變壓器故障極為關鍵[3]。

（二）傳統的故障檢測與監測方法

以往變壓器故障檢測方法包括油色譜分析、振動分析、電流分析等方法，這些方法借助傳感器采集變壓器的運行參數，如溫度、油位狀態與設備振動，通過人工設定好的閾值去判斷故障。這些方法存在局限性，尤其是人工設定閾值易受人為因素的干擾，靈活性不足，而且無法在復雜環境中精確捕捉微小的故障征兆，傳統物理特征分析方法一般表現出滯后性，難以做到實時預警[4]。

（三）深度學習技術的基礎與發展

深度學習屬于機器學習的分支，近些年在圖像識別、語音處理等領域取得顯著進展。深度學習可借助多層神經網絡自動進行特征提取，突破傳統方法里人工特征選擇的瓶頸[5]。常見深度學習模型有CNN、RNN以及LSTM，在處理時序數據時具有顯著優勢，可挖掘復雜模式，并大量應用于圖像、語音、文本等數據的處理環節，在電力變壓器故障預測方面具有巨大潛在價值[6]。

（四）國內外相關研究的現狀與發展趨勢

電力設備監測領域中，深度學習的應用受到持續關注，相關研究已顯示其在狀態監測和故障診斷方面的顯著優勢。Hansen H等[7]比較了統計過程控制與深度學習在電力設備監測中的效果，結果顯示，深度學習在復雜的工況之下，能夠更高效地捕捉非線性特征，進而提升故障檢測的靈敏度和可靠性。Prabhu D等[8]提出了一種基于深度學習的變壓器局部放電模式監測方法，通過對局部放電信號進行特征提取與分類，實現了對變壓器早期故障征兆的精準識別，顯著提高了監測與預警的準確性。與傳統監測方法相比，這些研究充分體現了深度學習在電力設備運行狀態識別和故障預測方面的技術優勢與應用潛力。

即便深度學習在電力變壓器監測中的前景一片大好，但依舊面臨挑戰。深度學習模型訓練一般需要大量標注數據，然而高質量數據采集及標注工作成本高昂，模型訓練計算復雜，對硬件資源要求頗高。在實際應用中，要提高訓練的效率與實時性，面對電力系統環境的復雜特性，如何提升模型的抗干擾性，避免數據噪聲及外部環境改變引發性能下降，仍需進一步探討。

二、模型設計與研究方法

（一）電力變壓器狀態監測需求分析

狀態監測系統是為電力變壓器而設計的，保證其在正常的工作范圍運作，減少故障所造成的電力中斷情形。傳統的監測辦法采用單一數據源，如溫度、油位、振動等，雖可取得一定的診斷成果，但這種方式無法充分把握變壓器運行期間的細微改動。以引入深度學習為契機，可針對多維數據做融合分析，極大改善了故障檢測的精確水平與實時性。深度學習模型借助實時數據開展分析，能自動找出潛在的故障隱患并預先預警，如繞組短路、油溫過高、內部放電等的常見故障，大多會伴有設備運行狀態的異常波動。深度學習技術利用傳感器數據能自動提取故障特性，開展實時故障判別。

（二）數據采集與預處理

數據采集是開展電力變壓器狀態監測的基礎。伴隨傳感器技術的發展，各類變壓器傳感器數據（如溫度、壓力、振動等）被普遍應用于監測設備運行狀態。采集到的數據包含多維層面信息，可全面體現變壓器的工作情形。在數據預處理階段，首先去除原始數據的噪聲，確保數據準確又一致。其次實施數據歸一化處理，讓不同維度的數據尺度達到一致，進而防止部分特征對模型造成過大干擾。針對時間序列的相關數據，需要把數據劃分成時間上的窗口，保證各數據段可有效代表設備的運行狀態，進而為深度學習模型提供清晰的時間關聯信息。

（三）深度學習模型選擇與設計

此研究采用的深度學習模型是CNN，其呈現出較強的局部特征提取實力，適合對靜態特征展開分析，如溫度、壓力等物理量的檢測。采用卷積運算，CNN可以從數據當中提取細節內容，提升模型對復雜數據模式的鑒別能力，LSTM處理時序數據時體現出優勢，可抓住數據里的長期依賴紐帶，在電力變壓器故障預測中意義重大。鑒于設備故障大多呈現出滯后屬性，有效檢測需要長時間的數據積累，合并CNN與LSTM的優勢特點，構建混合模型架構，可同時處理靜態和動態的相關數據，給出更具綜合性的故障預測憑據。

（四）故障預測的算法與流程

本研究采用以深度學習為依托的回歸模型進行故障預測，模型借助訓練數據集來把握設備狀態與故障的關系。數據輸入通過傳感器數據達成，經過CNN與LSTM兩步的特征抽取后，引入回歸模型進行預判。該模型能自主檢測變壓器的潛在故障，且按照訓練結果推測故障發生的概率與時間區間。采用這一方式，模型可在故障出現之前發出警告，幫助電力公司提早做出決策，以降低設備故障產生的損失。

（五）模型優化與評估

為改善模型預測的準確性，研究為深度學習模型進行了多輪優化方法，采用交叉驗證方法優化模型的超參數，保證選取出最優的學習率及批次大小，訓練過程中采用早停法預防模型出現過擬合情形，保持模型的泛化能力。為進一步優化模型的抗干擾能力，采用數據增強方式擴充不同類型故障的數據樣本規模，保證模型可適應更多故障情形。利用精確度、召回率、F1值等評估指標綜合評估模型性能，實驗結果表明，經優化的深度學習模型可極大提高故障預測的精度與響應速度，提高了變壓器監控的實時性及可靠性。

三、實驗與結果分析

（一）實驗設置與數據集描述

為驗證依托深度學習的電力變壓器狀態監測與故障預測模型的性能，本研究借助采用某電力公司提供的實際變壓器運行數據。數據集包含各類故障類型與正常運行的相關數據，包含溫度、壓力、電流、振動等各類傳感器采集的數據，采樣的周期為6個月，期間每分鐘進行一次樣本采集。數據進行了相關預處理，涉及噪聲消除、缺失值填補及異常值處理，保證數據的準確性。為增強模型泛化能力，數據按時間窗口加以劃分，每個窗口涵蓋10分鐘的數據集，按70%和30%把數據集分為訓練集和測試集，進而采用交叉驗證法完成模型評估。

（二）模型訓練過程與參數調整

實施模型訓練時，運用Adam優化器，借助網格搜索對超參數（如學習率、批量大小等）做優化。LSTM模型極其契合電力變壓器故障的時序特性，設置恰當時間步長抓住長期依賴關系。CNN模型憑借卷積層提取局部特征，池化層降低計算復雜度。訓練過程采用早停策略防止過擬合，加強模型的泛化能力。

（三）結果的評價指標與分析

為全面考量模型性能，采用準確率、精確率、召回率及F1值等指標。實驗結果表明，模型實現了98.5%的準確率、97.8%的精確率、96.2%的召回率與97.0%的F1值，遠優于傳統基于閾值的監測方法。深度學習模型自動學習數據規律，可切實防止人工設置閾值引發的誤報和漏報問題，增強了故障檢測的準確性與及時性。

（四）對比分析與模型優化

研究還將深度學習模型與傳統機器學習方法（如支持向量機、隨機森林）加以對比。結果顯示深度學習模型于故障檢測的準確性及召回率有顯著優勢，尤其是針對罕見故障類型預測，表現更為突出明顯。經優化數據預處理及特征選擇，模型準確性提升了2個百分點。隨著數據樣本量的增長，召回率與精確率獲得進一步提升。經過優化的深度學習模型能更好地適應變壓器運行環境的多變及復雜的故障模式。

（五）結果的實際意義與應用前景

實驗結果說明，基于深度學習的變壓器故障預測模型在準確性與實用性方面表現出色，可于故障顯現前發出預警，為電力公司留出充沛時間實施維修或替換工作，由此降低停機時長及維護費用。伴隨電力系統規模的擴大，變壓器故障預測將面臨更多棘手問題，合并更多傳感器數據及更先進的深度學習算法，未來變壓器故障預測的精度會再上一個臺階，由此提升電力系統的穩定可靠度和安全系數。

四、討論與展望

依靠深度學習技術開發一個電力變壓器狀態監測與故障預測模型，實際數據也證明了此模型的能力。實驗結論顯示，這個模型能夠準確地預知變壓器的故障，并且能夠及時發出警報，給電力公司決策提供實質性的幫助。盡管模型表現優秀，但還是存在一些不足之處，需要帶動后面的研究進行進一步完善。

數據的質量以及數量對深度學習模型的效果產生重要影響。在真實環境中，傳感器獲取的數據存在含有噪聲、相互矛盾的情況，直接影響到預測結果的準確性。盡管本次研究利用數據處理、填補缺失值等方式提升了數據品質水平，可在現實運轉環境下如何進一步高效處理異常數據、改善數據品質依然是亟待解決的課題。研究使用的深度學習模型主要是基于現有的變壓器傳感器數據進行訓練，當遇到沒有見過的新故障類型時，模型的泛化能力可能降低。隨著電力系統設備的多樣化和故障模式的復雜化，以后需要更多的變壓器設備和故障類型的數據來提高模型的適應性，避免模型對某些故障類型的過擬合。

實時性以及計算效率依然是模型要化解的主要難題。盡管深度學習模型的準確率比較高，在大規模電力系統環境下，如何做到高效并且少延遲的預判故障，尤其是變壓器監測系統所涉及的數據量非常龐大，需要進一步改善處理。針對這一問題，以后可以努力開發輕量化模型以及并行計算的方法，提升模型的實時響應能力。未來的研究還可以聚焦于多源異構數據的融合與智能感知，引入數字孿生、電力物聯網等手段來統一溫度、振動、油色譜、電磁波等多維度的數據建模，從而更好地描繪變壓器工作狀況。對復雜的工況環境來說，可以結合遷移學習與小樣本學習的辦法，讓模型能在少量標注的數據下快速適應新場景和新故障特性，在此情況下，聯邦學習框架的采用可使不同電網公司在不直接交換數據的情況下實現參數同步與模型優化，以此提高模型的概括能力并保證數據隱私性。

就模型部署而言，要探究模型壓縮、量化以及邊緣計算的辦法，讓模型在變電站監測終端或邊緣設備上快速推理、縮減預測延遲、降低計算能耗，將專家知識與數據驅動的深度學習模型結合，構建“知識＋數據”的混合診斷體系，同樣有益于改進模型的可解釋性與安全性。這些方向的深入研究，會促使基于深度學習的電力變壓器狀態監測及故障預測體系由實驗室走向工程應用，助力電力系統運行的智能化與高可靠化。

結語

本文提出的基于深度學習的電力變壓器狀態監測及故障預測方案，充分發揮深度學習在大數據處理和模式識別方面的優勢，完成變壓器故障的準確預估。實驗結果表明，模型在故障檢測準確性、響應時間以及實時性能上都有明顯的改進，能夠切實地降低發生故障的概率，縮短電力系統的停機時間。伴隨著電力設備越來越復雜、各種運行狀況多樣，要如何令模型具備更強的泛化能力和更好的即時性與計算效率，仍然是需要攻克的難題。憑借不斷擴充數據來源、改進算法和提高模型工作效率，依靠深度學習實現電力變壓器的智能化監控與故障的提前預防，電力系統能變得更加智能化與穩定，為電力行業智能運維與安全防護提供更有力的保障、更可靠的數據支持。

參考文獻：

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