配電系統中基于人工智能的故障診斷與恢復策略

宋汶霖

（國網山東省電力公司煙臺市長島供電公司，山東 煙臺 265800）

0 引 言

配電系統是電力系統的重要組成部分，其穩定、可靠的運行對于保障電力供應至關重要。然而，配電系統在運行過程中可能會出現各種故障，如過電流、過電壓、斷相等，這些故障如果不能及時準確地被識別和處理，將對電力系統的穩定運行造成嚴重威脅。因此，配電系統的故障診斷和恢復工作具有重要的實際意義。近年來，隨著人工智能技術的發展，其在配電系統故障診斷和恢復方面的應用逐漸引起人們的關注。人工智能技術可以處理大量的數據和信息，并通過機器學習、深度學習等方法分析和預測數據，從而為故障診斷和恢復提供有效的支撐。

1 配電系統故障的類型和特征

1.1 常見故障類型

配電系統常見的故障主要分為斷線故障、接地故障、相間短路故障、過負荷故障以及設備故障。斷線故障指配電線路中的導線斷裂，可能導致線路短路或開路，影響電力供應。接地故障指配電線路中的某一點與地電勢連接，可能會導致線路短路或電流泄漏，對人身安全和設備安全造成威脅。相間短路故障指配電線路中的兩相或多相之間發生直接或間接的電氣連接，會導致大電流流過并可能引發火災。過負荷故障指配電系統的負荷超過其設計允許的范圍，可能導致設備過熱或損壞。這類故障短時間內可能不會引發故障，但長期過負荷會縮短設備的使用壽命[1]。設備故障指配電系統中的設備，如變壓器、開關等出現故障，影響配電系統的正常運行。

1.2 故障特征

配電系統的故障特征具有多樣性和復雜性，包括故障電流突增、電壓突變、電網頻率變化以及設備的噪聲、振動和表面溫度升高等。這些故障特征表明配電系統的工作狀態異常，需要立即進行故障診斷和處理。傳統的故障診斷和處理需要人工定期巡檢和監測，這不僅增加了故障處理的難度和復雜性，而且有可能忽視一些微弱的故障信號。隨著人工智能技術的發展，特別是大數據分析和深度學習等方法的應用，可以更有效地發現和識別這些故障特征，從而提高配電系統的故障診斷和恢復能力[2]。例如，通過分析大量的故障數據并學習，可以構建精準的故障診斷模型，實現故障的早期預警和快速處理，保障了配電系統的穩定性和安全性。

2 人工智能在配電系統故障診斷中的應用

2.1 人工智能概述

人工智能是人們制造出的系統所展現出的一種智能，通過學習、推理、感知以及邏輯推理等過程，能夠完成特定的任務。

目前，人工智能技術主要包括機器學習、深度學習、自然語言處理以及計算機視覺等。機器學習使計算機或機器具有學習能力，無須進行明確的編程就可以學習?；诖髷祿?，機器學習算法可以找出數據中隱藏的規律和未知模式，以做出預測或決策。深度學習是機器學習的進一步發展，試圖模仿人腦的神經網絡進行學習，以達到更高層次的抽象和理解。深度學習主要用于處理圖像識別、語音識別、自然語言處理等復雜問題。

在配電系統故障診斷中，可以通過機器學習和深度學習等人工智能方法進行數據分析和模型訓練，從而實現對配電系統的狀態監測、故障預警以及故障診斷等[3]。

2.2 基于人工智能的配電系統故障診斷技術

在基于人工智能的配電系統故障診斷技術中，最核心的部分是通過人工智能算法學習和分析數據，提取出故障特征，并通過這些特征進行故障識別和定位。

根據配電系統的運行數據，構建故障識別模型。一般采用監督學習的方法，通過大量的歷史運行數據和故障數據進行訓練，其中輸入是各種運行參數（電壓、電流、頻率等），輸出是故障類型。具體的訓練方法可以采用深度學習中的神經網絡模型，如卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）或者循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）等。

假設網絡的輸入是一個n維向量x（x=[x1,x2,…,xn]），即n個運行參數；輸出是一個m維向量y（y=[y1,y2,…,ym]），即m種可能的故障類型。神經網絡模型的基本運算單元是神經元，對于第i個神經元，其輸出Oi為

式中：f(·)表示激活函數，如常用的Sigmoid 函數或ReLU 函數；win表示神經元的權重；bi表示神經元的偏置，通過訓練數據進行學習獲得。

對于整個網絡，其輸出就是通過多層這樣的神經元進行一系列的運算得到。在訓練過程中，通過優化算法如梯度下降法不斷調整權重和偏置，使網絡的輸出盡可能接近于真實的故障類型，從而完成模型的學習。

在配電系統故障診斷應用中，通過訓練好的模型，輸入實時的運行數據即可預測出可能的故障類型，實現快速、準確的故障診斷，為后續的故障處理和系統恢復提供決策依據[4]。

2.3 基于人工智能的配電系統故障診斷案例分析

在一次高壓配電系統的運行過程中，一臺高壓開關設備突然出現異常，并發出異常的聲響。由于人耳無法直觀判斷設備異常聲響的類型，也無法準確找出故障原因，引入人工智能技術進行故障診斷。其診斷過程如圖1 所示。

圖1 基于人工智能的配電系統故障診斷過程

通過聲音傳感器收集設備異常時的聲音信號，使用傅里葉變換等預處理方法將這些聲音信號轉化為可以輸入機器學習模型的數據格式，然后將這些預處理后的數據輸入已經訓練好的人工智能模型。該模型經過大量的設備正常運行和各種故障狀態下的聲音數據訓練，具有較強的故障識別和分類能力。通過人工智能模型的分析，結果顯示設備的異常聲響是由內部電弧放電引起。根據模型分析結果，運維人員迅速采取措施，切斷電源并對設備進行維修，避免引發更大的安全事故。

本案例充分證明，通過人工智能技術進行聲音診斷可以準確快速地判斷設備的故障類型，對于保障配電系統的安全性、穩定性，提高系統的運行效率具有重要意義。

3 人工智能在配電系統故障恢復中的應用

3.1 基于人工智能的配電系統故障恢復策略

基于大數據和機器學習的智能分析，可以實現對潛在故障的預測、故障快速定位、故障原因的深度診斷以及最佳修復方案推薦，顯著提高了配電系統故障處理的精準度和效率。

在故障恢復環節，人工智能充分發揮其自我修復的作用。通過收集和分析大量的系統運行數據，人工智能可以及時發現系統運行的異常，然后通過預先設計的恢復策略自動調整系統參數或控制設備運行，使配電系統在出現故障后能夠迅速自我修復并恢復到正常運行狀態[5]。

然而，人工智能并非萬能的。部分故障可能過于復雜或者特殊，超出了人工智能的處理能力。對于這類故障，仍然需要依賴人工的經驗和判斷。因此，人工智能在配電系統故障恢復策略中的應用應該視為與人工經驗相互補充、相互協作的關系，共同保障配電系統的穩定性和安全性。

3.2 基于人工智能的配電系統故障恢復案例分析

在一次配電系統正常運行過程中，某段電網突然發生了電壓暫降事件。這次故障導致用戶側的一些敏感設備出現停機或運行不穩的問題，對生產活動產生了影響。

首先，通過引入基于人工智能的故障診斷系統，對系統運行數據進行實時分析。該系統先通過模式識別技術識別出電壓暫降的特征，確認了故障類型。其次，通過深度學習算法系統分析了電壓暫降前后的數據，定位到故障源頭，確定故障源頭為某個負荷過大的用戶。最后，該系統根據預先設計的故障恢復策略，通過自我調整自動向用戶切斷了部分非關鍵負荷，以減輕系統負載，使電壓恢復正常值。同時，系統自動向維修人員發送了包含故障詳情和修復建議的報告，為人工維修工作提供了重要支持。

4 結 論

基于人工智能的配電系統故障診斷與恢復策略不僅能準確快速地識別故障類型和定位故障源，還能提供創新的解決方案和恢復策略，顯著提高了故障處理效率。然而在實際應用中，這種技術還面臨著數據質量保證、模型可解釋性以及系統兼容性等挑戰。為了充分發揮人工智能在配電系統故障診斷與恢復中的作用，需要持續研究和解決這些挑戰。