基于機器學習的變電站運維狀態實時監測方法

張 萌

（國網重慶市電力公司超高壓分公司，重慶 400000）

0 引 言

對變電站的運維狀態進行研究時，采用大量的智能設備能夠有效提取變電站運維數據，通過對數據進行預處理，能夠將非結構化數據轉化為結構化數據。結合多種處理方法能提升變電站的監測水平和安全程度[1]。同時，在對變電站運維現場進行安全監測時，實時監測的方法能夠對設備運行的異常情況進行及時的告警與提醒，幫助工作人員對有故障的設備進行實時檢查，以確保變電站及其周邊環境的安全。變電站在運維過程中如果產生故障，則可能會影響設備的運行，導致電壓值不在規定范圍內，因此相關工作人員要及時發現并排除故障。由于傳統監測方法在故障識別等方面容易受外界因素的影響，如果不能及時去除噪聲，那么就會在提取特征信息時出現誤差，難以實現完整的數據采集，從而影響對于故障位置的判斷和監測，導致變電站運維狀態監測不及時，難以達到預期效果。文章以變電站運維狀態實時監測方法為研究對象，基于機器學習算法，結合實際情況進行變電站運維狀態實時監測方法的研究與分析。

1 變電站運維狀態實時監測

1.1 變電站運維狀態特征量提取

運用三比值法對變電站設備中的氣體濃度進行分析，判斷變電站設備內部的運行情況[2]。當變電站設備發生三相電流不平衡故障時，三相繞組流過的電流值均不相同，使得繞組產生不同受力。在不同運維狀態下，根據變壓器振動特征，運用小波包變換法對低頻信號進行分解。刪除多余數據，完成變壓器振動信號局部分析[3]。提取變壓器變化特征曲線中的特征量，完成對變壓器運維狀態的實時監測。將曲線等效為不同類型數據信號疊加后的結果，運用小波分解算法對變電站中的曲線進行分解前，先設定小波分解的層數為t，得到具體分解數據后，對原始信號數據量進行提取。原始信號和不同頻率的分解信號之間的關系為

式中：D為初始信號；Di為分解信號。將小波分解后的結果進行重構，獲得不同頻段中的時域表示。在提取特征信息時，運用連接層對神經元進行連接[4]。在變壓器的監測過程中，將輸入值按照時間序列輸入模型，可以得到數據之間對應的時序關系。

1.2 建立機器學習狀態識別模型

對樣本梯度絕對值進行排序，可以使樣本信息清晰明了。運用決策樹算法學習從輸入模型到梯度空間的函數。設定數據數量為n，獨立同分布的訓練集為{x1,x2,…,xn}，其中每個x都是相同空間Xs中維度s的向量[5]。對函數進行迭代運算，得到損失函數的輸出梯度為{g1,g2,…,gn}，在決策樹中獲得最大的信息增益，得到不同葉子的節點。

在樣本數據中，對于特征h，通過決策樹計算最大增益值，并根據特征將數據分割成2 種對稱節點。在樣本中，計算不同數據信息的梯度值，并進行關聯。信息增益值隨樣本梯度值變大而變大，從而獲得更高的特征值。運用遺傳算法對模型進行優化，設定數據集中對模型精度和時間的影響參數，在實際取值范圍內對參數進行二進制的編碼。使用編碼后的參數對模型進行賦值，并建立目標函數對模型的錯誤率進行計算。對數據進行歸一化處理，使得所有數據在同一數量級中，其計算公式為

式中：xmin為數據最小值；xmax為數據最大值。通過設置初始參數，并在參數范圍內進行搜索，隨機生成一組粒子的位置。選擇模型的優化函數對訓練集進行訓練，在搜索范圍中，不同粒子都會隨意生成新的參數并對參數值進行尋優。將最優粒子結果帶入模型，根據優化函數計算粒子群的適應度值g。將最佳適應度值g和個體最優位置p值進行比較，選擇最大的適應度值進行位置替代，同時更新種群中的最優位置信息。因參數的取值范圍不同，需要在參數的設置過程中設定狀態識別的學習與預測能力。對樣本進行記憶匯總，在新的學習完成后，模型通過迭代和新的記憶，保留原有的學習能力并不斷復習，獲得新的概念。設定數據集a的訓練模型中需要添加新的決策樹，并在新的決策樹中加入新的數據集繼續進行訓練。計算葉節點的權重值，并得到新的訓練結果。

1.3 狀態實時監測

根據變電站設備的狀態進行異常監測，提取狀態信息的關鍵特征。在機器學習網絡模型建立過程中，隨機設置學習參數，通過計算得出局部最優解。對狀態向量進行尋優，通過具體的學習速率和神經元數據，得到樣本空間的最優監測精度。對模型中輸入的數據進行編碼和解碼后，輸出狀態值。通過對參數進行調整，使得模型能夠更好地擬合輸入的狀態量數據。將模型的預測值與實際值進行對比，得到重構后的誤差值。根據誤差值判斷變電站運維狀態。相互存在冗余關系的狀態向量設定為x1、x2。在同一狀態模型中，2 個變量的元素相同。對比狀態向量在運維過程中的出現的異常，計算公式為

式中：?x(t)表示相對誤差值。根據狀態信息的相對誤差判斷是否存在異常信息。在變電站設備正常運行時，根據數據采集與監視控制系統（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）監測變量數據，獲得數據之間的關系。設定變電站設備的組成部分具有n個狀態信息，設置各個信息狀態，并設置告警閾值為T。當變電站設備正常運行或遇到故障停止運行時，如果誤差值在閾值以下，說明設備可以長期穩定運行，為穩定狀態；如果誤差值大于閾值，并保持在閾值線上，說明實際值與重構值存在較大偏差，穩定狀態發生變化，運維狀態發生異常，應及時發送報警信息。

2 實驗測試與分析

為測試監測方法的準確性，運用局部線性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）、多智能體系統（Multi Agent System,MAS）法以及本文設計方法將特征數據融合在模型中，對變電站設備運維狀態進行監測。設置采用本文設計方法的小組為實驗組，采用LLE 方法的小組為對照組1，采用MAS方法的小組為對照組2，對3 個小組的故障監測識別分類結果進行分析，計算故障監測誤警率，比較不同方法的準確性。

2.1 搭建實驗環境

在MATLAB 環境下對變電站設備進行仿真建模，通過采集設備對變電站運維狀態信息數據進行采集。由于歷史監測數據具有不完整性，導致故障樣本數據量不足。因此，在轉速90 r/min 和滿負荷狀態下進行模型仿真實驗。實驗模擬變電站設備的不同工況，每種工況的描述特征為20 種。該變電站設備運行時間設定為25 min，采集了500 個工況樣本。變電站運維狀態監測仿真數據集如表1 所示。

表1 變電站運維狀態監測仿真數據集

在監測模型的訓練中，從初始數據中選擇符合模型條件的訓練參數，根據故障數據中的信息進行預處理，去除初始數據中的錯誤信息。對正常樣本和故障樣本進行識別分類，通過計算故障誤警率來比較監測方法的準確度。其中，故障監測誤警率e的計算公式為

式中：K為故障樣本數量；M為實際樣本數量。在監測模型訓練階段，對正常工況中的數據樣本集進行訓練，使得該模型能夠正常使用，同時計算每個正常工況樣本的路徑長度及其平均值。通過計算得到樣本在不同路徑長度中的閾值為-0.025。根據閾值的大小對正常數據和故障數據進行識別分類。

2.2 結果與分析

根據計算得出的閾值對不同小組的故障檢測結果進行分析，結果如圖1 所示。

圖1 不同閾值條件下的故障檢測結果

由實驗結果可知，故障監測閾值為-0.025 時，2個對照組的識別分類情況較差，其中對照組2 只有少部分工況樣本被識別為正常工況。而實驗組的識別分類情況較為良好，所有的工況樣本都能夠得到正確的識別分類。根據分類結果，計算不同小組的故障誤警率，實驗組的故障誤警率值為0%，對照組1 的故障誤警率為85.3%，對照組2 的故障誤警率為93.4%。運用本文方法能夠有效對故障進行識別監測，方法的監測性能最好，使得狀態損失降低。

3 結 論

從變電站運維狀態入手，采用機器學習算法探究變電站運維狀態實時監測的方法，使得變電站運維狀態的監測更加智能化和實時化，提升了運維狀態整體的監測水平，確保監測質量，推動變電站運維的信息化發展。但是該方法還存在不足，如算法的更新問題、數據監測的耗時性問題以及數據冗余問題等。今后應更加完善，優化數據采集與監測方法。同時，針對不同影響因素提出不同的抑制方法，將不同的干擾模式互相結合，從而促進監測方法的應用與實現。