電力變壓器故障診斷與預(yù)測的機器學習方法

任宏濤，高 潔

（1.國網(wǎng)山西省電力公司絳縣供電公司，山西 運城 043600；2.國網(wǎng)山西省電力公司翼城縣供電公司，山西 臨汾 043500）

1 電力變壓器故障診斷與預(yù)測的相關(guān)研究

1.1 變壓器故障概述

電力變壓器作為電力系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備，在長期運行和各種因素的影響下，可能出現(xiàn)各種潛在故障，如繞組短路、接頭松動以及絕緣老化等。這些故障可能導(dǎo)致供電中斷或發(fā)生故障，因此及時診斷和預(yù)測變壓器故障至關(guān)重要。通過診斷變壓器故障可以有效確保電力系統(tǒng)的安全運行和可靠供電。

1.2 傳統(tǒng)故障診斷方法

傳統(tǒng)的故障診斷方法主要依賴于經(jīng)驗判斷和觀察，包括定期巡視與監(jiān)測變壓器的運行狀態(tài)，人工觀察可能出現(xiàn)的異?，F(xiàn)象。同時，使用各種檢測儀器監(jiān)測變壓器的參數(shù)，以判斷是否存在故障。然而，傳統(tǒng)方法存在主觀性強、效率低的問題[1]。為了提高準確率和效率，近年來研究者們轉(zhuǎn)向基于機器學習的方法，利用機器學習算法從大量數(shù)據(jù)中自動學習和提取特征，實現(xiàn)電力變壓器故障診斷與預(yù)測的精確化和智能化。

1.3 基于機器學習的故障診斷研究現(xiàn)狀

隨著機器學習技術(shù)的不斷發(fā)展，基于數(shù)據(jù)的故障診斷與預(yù)測方法逐漸成為研究的熱點。機器學習方法能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學習和提取特征，具有較強的自適應(yīng)性與泛化能力，因此在電力變壓器故障診斷與預(yù)測方面具有巨大潛力。近年來，許多研究者開始探索利用機器學習方法來解決電力變壓器故障問題[2]。其中，支持向量機（Support Vector Machine，SVM）被廣泛應(yīng)用于故障診斷。SVM是一種監(jiān)督學習算法，適用于分類和回歸任務(wù)。通過訓練數(shù)據(jù)，SVM可以構(gòu)建一個高維特征空間，將不同類別的樣本分開，從而實現(xiàn)故障的診斷和分類，其原理如圖1所示。

圖1 SVM的原理

目前，深度學習也成為電力變壓器故障預(yù)測的研究熱點。深度學習模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recursive Neural Network，RNN）可以自動學習數(shù)據(jù)的特征表示，對于復(fù)雜的電力變壓器故障預(yù)測任務(wù)具有較好的表現(xiàn)。

2 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)來源與采集

在本研究中，電力變壓器故障診斷與預(yù)測所需的數(shù)據(jù)主要來自2個方面，分別是傳感器數(shù)據(jù)和歷史故障記錄。為了監(jiān)測變壓器的運行狀態(tài)，文章采集了多個傳感器的數(shù)據(jù)，包括電流傳感器、溫度傳感器以及振動傳感器等。這些傳感器被安置在變壓器的不同部位，實時監(jiān)測關(guān)鍵參數(shù)的變化，從而形成了大量的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)[3]。同時，可以從電力系統(tǒng)運維數(shù)據(jù)庫中獲取了變壓器的歷史故障記錄。這些故障記錄包含了變壓器以往的故障類型、故障發(fā)生時間、維修情況等信息，為機器學習模型提供了有價值的標簽數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 電力變壓器故障診斷與預(yù)測所采集的數(shù)據(jù)

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在電力變壓器故障診斷與預(yù)測的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，采取了多種具體處理方法，包括插值填充缺失值、識別和處理異常值、從不同域提取特征、歸一化處理數(shù)據(jù)以及劃分訓練集和測試集等。這些處理方法能夠清洗數(shù)據(jù)、提取有用信息，為機器學習模型的訓練和預(yù)測提供質(zhì)量高、適用性強的數(shù)據(jù)集，從而提高電力變壓器故障診斷的準確性和可靠性。

3 SVM在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用

3.1 SVM原理簡介

SVM是一種常用的監(jiān)督學習算法，適用于二分類和多分類問題。其基本原理是在特征空間中尋找一個超平面，將不同類別的樣本盡可能地分開，并使邊距最大化，從而實現(xiàn)分類[4]。SVM通過引入核函數(shù)，能夠處理非線性可分的數(shù)據(jù)，將其映射到高維特征空間，進而進行線性劃分。

3.2 數(shù)據(jù)建模與特征提取

在電力變壓器的故障診斷中，采用了SVM算法。首先，需要對傳感器數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)建模，將每個樣本表示為特征向量，形成數(shù)據(jù)集。其次，進行特征提取，包括時域、頻域以及振動數(shù)據(jù)等特征。這些特征將構(gòu)成SVM的輸入向量，用于訓練與預(yù)測。最后，通過這一過程，可以將原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的特征向量，提高故障診斷的準確率和可靠性。

3.3 故障診斷實驗與結(jié)果分析

在本研究中，將數(shù)據(jù)集劃分為70%的訓練集和30%的測試集，用于訓練和評估SVM模型的性能。采用徑向基核函數(shù)，并通過網(wǎng)格搜索法調(diào)整SVM的超參數(shù)，以獲取最佳組合，其實驗結(jié)果如表2所示。

表2 故障診斷實驗結(jié)果

通過表2實驗結(jié)果可知，模型的準確率達到了92%，表明模型對正常和故障樣本的分類有較高的正確率。同時，模型的精確率為91%，召回率為94%，F(xiàn)1分數(shù)為0.92，這說明模型在故障樣本的識別和分類上具有較好的平衡表現(xiàn)。

4 深度學習在電力變壓器故障預(yù)測中的研究

4.1 深度學習模型簡介

深度學習是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習方法，其在電力變壓器故障預(yù)測中表現(xiàn)出強大的特征學習和模式識別能力。本研究中，采用了CNN作為深度學習模型進行電力變壓器故障預(yù)測。CNN是一種特別適合圖像和序列數(shù)據(jù)處理的深度學習模型[5]。它通過卷積層和池化層來提取輸入數(shù)據(jù)中的特征，并通過全連接層進行分類或回歸任務(wù)。其優(yōu)勢在于能夠自動從原始數(shù)據(jù)中學習和提取特征，避免了手動特征提取的復(fù)雜性，同時具有較好的泛化能力。

4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型構(gòu)建

在深度學習模型中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是十分關(guān)鍵的步驟。首先，預(yù)處理采集的傳感器數(shù)據(jù)，包括缺失值處理、異常值處理以及數(shù)據(jù)歸一化等。其次，將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集，用于模型的訓練和評估。在構(gòu)建深度學習模型時，搭建了一個具有卷積層、池化層以及全連接層的CNN模型。在卷積層中，設(shè)置了多個卷積核來提取不同特征；池化層用于降低特征圖的維度，減少模型的計算復(fù)雜性。最后，通過全連接層將提取的特征映射到故障類別，實現(xiàn)故障預(yù)測任務(wù)。

4.3 故障預(yù)測實驗與結(jié)果分析

在故障預(yù)測實驗中，文章使用了深度學習模型CNN來對電力變壓器的故障進行預(yù)測。在數(shù)據(jù)集劃分中，將數(shù)據(jù)集按照70%的訓練集和30%的測試集劃分，用于模型的訓練和性能評估，其實驗結(jié)果如表3所示。

表3 故障預(yù)測實驗結(jié)果

通過實驗結(jié)果可知，CNN模型在故障預(yù)測任務(wù)上的準確率達到了95%，說明模型對正常和故障樣本的分類都有較高的正確率。同時，模型的精確率為94%，召回率為96%，F(xiàn)1分數(shù)為0.95，這表明模型在故障樣本的識別和分類上具有較好的平衡表現(xiàn)。深度學習模型具有強大的特征學習能力，它能夠自動從原始數(shù)據(jù)中學習和提取特征，避免了手動特征提取的復(fù)雜性。這種優(yōu)勢使得CNN模型在電力變壓器故障預(yù)測中表現(xiàn)出較高的準確率和可靠性。

5 結(jié) 論

文章針對電力變壓器故障診斷與預(yù)測問題，基于機器學習方法進行深入研究。實驗結(jié)果表明，SVM和深度學習在故障診斷與預(yù)測中都取得了顯著成效。SVM通過有效的特征提取和分類策略，提高了故障診斷準確率。深度學習利用CNN強大的特征學習能力，實現(xiàn)了故障預(yù)測的高準確率。通過這些方法，可以有效提高電力變壓器故障的準確診斷率和預(yù)測準確度，并降低電力系統(tǒng)的事故風險，確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。