智能電網(wǎng)中輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警技術(shù)

趙 克

（國網(wǎng)冀北電力有限公司文安縣供電分公司灘里供電所，河北 廊坊 065000）

0 引 言

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，尤其是智能電網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，輸配電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警技術(shù)在電力系統(tǒng)運(yùn)行中的作用日益凸顯。良好的狀態(tài)監(jiān)測(cè)可以有效預(yù)防設(shè)備故障，保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，而精確的故障預(yù)警可以為設(shè)備故障的及時(shí)處理提供有力保障，降低設(shè)備故障帶來的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。然而，當(dāng)前的輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警技術(shù)還存在一些問題，如預(yù)警精度不足、故障識(shí)別率低，無法滿足智能電網(wǎng)對(duì)設(shè)備監(jiān)控的高要求。

1 輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警技術(shù)現(xiàn)狀

1.1 現(xiàn)行的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)原理

設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)主要依賴于各類傳感器收集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以判斷設(shè)備的工作狀態(tài)。常用的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)包括熱成像技術(shù)、超聲波檢測(cè)技術(shù)、振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)以及電化學(xué)分析技術(shù)等。

（1）熱成像技術(shù)利用紅外熱像儀檢測(cè)設(shè)備的溫度分布，發(fā)現(xiàn)設(shè)備中可能存在的故障。例如，對(duì)于電力設(shè)備，過高的溫度可能會(huì)出現(xiàn)接觸不良、負(fù)荷過大或者絕緣老化等問題。

（2）超聲波檢測(cè)技術(shù)通過檢測(cè)設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的超聲波信號(hào)，識(shí)別設(shè)備內(nèi)部可能存在的故障。例如，斷裂、裂紋或者松動(dòng)等故障通常會(huì)導(dǎo)致超聲波信號(hào)的異常。

（3）振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)依據(jù)設(shè)備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的振動(dòng)特征進(jìn)行故障檢測(cè)。對(duì)于旋轉(zhuǎn)設(shè)備，如發(fā)電機(jī)、電動(dòng)機(jī)等，其內(nèi)部的不平衡、偏心、軸承故障等問題都會(huì)發(fā)出特定的振動(dòng)信號(hào)。

（4）電化學(xué)分析技術(shù)主要用于電池、燃料電池等電化學(xué)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，通過對(duì)設(shè)備電流、電壓、電阻及電容等電化學(xué)參數(shù)的監(jiān)測(cè)，判斷設(shè)備的健康狀態(tài)。

1.2 現(xiàn)行的故障預(yù)警技術(shù)原理

故障預(yù)警技術(shù)主要是通過分析和計(jì)算設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的結(jié)果，預(yù)測(cè)設(shè)備未來可能出現(xiàn)的故障。預(yù)警技術(shù)一般包括故障特征提取和故障預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建2 個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

（1）故障特征提取是通過處理設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，獲取反映設(shè)備健康狀態(tài)的關(guān)鍵特征參數(shù)。這些特征參數(shù)可以是設(shè)備的物理量如溫度、振動(dòng)、電流及電壓等，也可以是通過信號(hào)處理方法如傅里葉變換、小波變換等處理得到的頻域特征參數(shù)。

（2）故障預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)或者統(tǒng)計(jì)方法，建立設(shè)備的健康狀態(tài)與特征參數(shù)之間的映射關(guān)系。常用的模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。這些模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后對(duì)新的設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以預(yù)測(cè)設(shè)備的未來狀態(tài)。

2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警模型

2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的基本原理

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型是一種根據(jù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)輸出結(jié)果的模型，其預(yù)測(cè)能力并不依賴于具體的物理或者工程原理，而是主要取決于歷史數(shù)據(jù)。一般來說，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的基本原理為

式中：y表示需要預(yù)測(cè)的輸出結(jié)果；X表示輸入的特征數(shù)據(jù)；θ為模型參數(shù)；f(·)為模型函數(shù)。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型中，f(·)通常是一個(gè)非線性函數(shù)，這里采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。θ需要通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)獲得。學(xué)習(xí)過程一般采用最優(yōu)化方法，如梯度下降法，其目標(biāo)是最小化模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差距，例如均方誤差。在輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警中，X通常包括設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)如溫度、電壓、電流等，還包括設(shè)備的歷史故障記錄等。y可以是設(shè)備的健康狀態(tài)，也可以是設(shè)備未來的故障概率。通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和對(duì)設(shè)備故障的預(yù)警。

2.2 模型的構(gòu)建方法

文章采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警模型，具體步驟如下。

第一步，初始化網(wǎng)絡(luò)。先確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，即輸入層、隱藏層以及輸出層的神經(jīng)元數(shù)量，每一層之間的連接方式，再隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)重和偏置。

第二步，前向傳播。對(duì)于每一個(gè)輸入樣本，從輸入層開始通過所有的隱藏層，直到輸出層，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出。每個(gè)神經(jīng)元的輸出由其輸入、權(quán)重以及偏置決定，通過一個(gè)激活函數(shù)（如ReLU、Sigmoid 等）進(jìn)行非線性變換。

第三步，計(jì)算損失。比較網(wǎng)絡(luò)的輸出和真實(shí)標(biāo)簽，計(jì)算損失。常用的損失函數(shù)有均方誤差（Mean Square Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。

第四步，反向傳播。根據(jù)損失函數(shù)的梯度，從輸出層開始反向通過所有的隱藏層，直到輸入層，更新所有的權(quán)重和偏置。該過程是一個(gè)遞歸過程，利用鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算每個(gè)權(quán)重和偏置的梯度。

第五步，更新權(quán)重和偏置。根據(jù)梯度和學(xué)習(xí)率更新所有的權(quán)重和偏置。常用的更新方法有梯度下降法、隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）法、Adam 法等。

第六步，對(duì)所有的輸入樣本重復(fù)第二步到第五步，直到網(wǎng)絡(luò)的性能達(dá)到預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)，如達(dá)到最大訓(xùn)練輪數(shù)或者損失函數(shù)值低于預(yù)設(shè)的閾值。

2.3 模型的驗(yàn)證與優(yōu)化

模型的驗(yàn)證和優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中至關(guān)重要的2 個(gè)步驟，可以按照以下方式進(jìn)行。

（1）模型驗(yàn)證通常會(huì)將整個(gè)數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)，測(cè)試集用于最后評(píng)估模型的性能。常用的模型驗(yàn)證方法有k 折交叉驗(yàn)證、留出法、留一法等。在具體的實(shí)踐中，可以計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等評(píng)價(jià)指標(biāo)，以此來衡量模型的性能。

（2）模型優(yōu)化主要包括模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)2個(gè)方面。模型選擇是選擇多個(gè)不同的模型（線性模型、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）中性能最優(yōu)的模型。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是在確定模型結(jié)構(gòu)后，通過改變模型的超參數(shù)（學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等）以提高模型在驗(yàn)證集上的性能。常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法有網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化等。在具體的實(shí)踐中，可以根據(jù)模型在驗(yàn)證集上的性能反饋，不斷地調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，直到模型的性能滿足預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)。

3 實(shí)證分析

3.1 案例概況

以某市一個(gè)智能電網(wǎng)配電系統(tǒng)作為案例。該配電系統(tǒng)中有多個(gè)配電變壓器，每個(gè)變壓器的工作狀態(tài)都會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并通過傳感器采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳送到中央控制室。這些數(shù)據(jù)包括電流、電壓、溫度及濕度等多個(gè)參數(shù)，參數(shù)的采集頻率為每30 min 采集一次。此外，該配電系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，需要應(yīng)對(duì)不同的天氣條件、負(fù)載變化、設(shè)備老化等因素，對(duì)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警技術(shù)提出更高的要求，需要能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，并能夠在設(shè)備發(fā)生故障之前提前預(yù)警，從而避免設(shè)備的意外損壞，保證電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。該案例的主要目標(biāo)是基于輸配電設(shè)備的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個(gè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警模型，然后將該模型應(yīng)用于實(shí)際的配電系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)和預(yù)警可能的故障，提高電網(wǎng)的運(yùn)行效率和安全性。

3.2 模型的應(yīng)用與結(jié)果分析

在實(shí)證分析階段，構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被應(yīng)用于配電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行。模型輸入內(nèi)容為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的電流、電壓、溫度等參數(shù)，模型輸出內(nèi)容為設(shè)備的工作狀態(tài)，如正常、過熱、過載等。當(dāng)模型輸出的狀態(tài)不為正常時(shí)，就會(huì)啟動(dòng)故障預(yù)警機(jī)制，通知操作員及時(shí)處理。此外，模型會(huì)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)，預(yù)測(cè)未來的設(shè)備狀態(tài)，如預(yù)測(cè)在不同的負(fù)載和環(huán)境條件下，設(shè)備的溫度變化趨勢(shì)等。模型應(yīng)用結(jié)果如表1所示。

表1 模型應(yīng)用結(jié)果

從表1 的模型應(yīng)用結(jié)果可以看出，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大部分情況下能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出設(shè)備的狀態(tài)，如在10:00、10:30、11:00 和11:30 這4 個(gè)時(shí)間點(diǎn)，模型預(yù)測(cè)的設(shè)備狀態(tài)與實(shí)際狀態(tài)完全一致，表明模型在這些情況下具有很高的準(zhǔn)確性。但是，在12:00 時(shí)間點(diǎn)，模型預(yù)測(cè)的狀態(tài)為“正常”，而實(shí)際設(shè)備狀態(tài)為“過熱”，出現(xiàn)誤判的情況。這可能是由于某些特殊的設(shè)備或環(huán)境因素，如設(shè)備的老化、環(huán)境的濕度等問題，沒有被模型充分考慮進(jìn)去，或者這些因素在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的表現(xiàn)不明顯，導(dǎo)致模型在處理這些復(fù)雜情況時(shí)的預(yù)測(cè)性能下降。由此說明，在模型的訓(xùn)練和優(yōu)化過程中，需要考慮到更多的設(shè)備和環(huán)境因素，豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以提高模型對(duì)各種情況的適應(yīng)能力和預(yù)測(cè)精度。

4 結(jié) 論

在本研究中，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警模型在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用進(jìn)行深入探討。通過分析現(xiàn)行的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)和故障預(yù)警技術(shù)，確定適合智能電網(wǎng)的模型構(gòu)建方法，同時(shí)探討如何進(jìn)行模型驗(yàn)證和優(yōu)化。通過實(shí)證分析，驗(yàn)證模型在實(shí)際情況下的應(yīng)用效果，并針對(duì)出現(xiàn)的問題提出相應(yīng)的解決措施。結(jié)合智能電網(wǎng)的特點(diǎn)和需求，對(duì)輸配電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警技術(shù)進(jìn)行深入研究，尤其是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型在實(shí)際應(yīng)用中的潛力和優(yōu)勢(shì)。然而，模型的構(gòu)建和優(yōu)化仍是一個(gè)動(dòng)態(tài)和持續(xù)的過程，需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行不斷的調(diào)整和改進(jìn)。