基于大數據的電力自動化故障診斷技術研究

[摘 要]隨著工業信息化與智能化的快速發展，電力自動化技術應用廣泛。然而，其故障診斷難度不斷提升，傳統的故障診斷方法已難以滿足現代化生產的需求。為此，基于大數據的電力自動化故障診斷技術逐漸受到人們關注，為降低故障率提供了新的解決思路。文章概述了電力自動化的發展歷程和組成要素，分析了大數據下電力自動化故障診斷技術的應用意義和應用現狀，研究了基于大數據的電力自動化故障診斷的關鍵技術。

[關鍵詞]大數據；電力自動化；故障診斷技術

[中圖分類號]TP311.13 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）12–0148–03

Research on Power Automation Fault Diagnosis Technology Based on Big Data

FENG Xiankun

[Abstract]With the rapid development of industrial information and intelligence， power automation is widely used in many fields. However， the difficulty of fault diagnosis has been increasing， and the traditional fault diagnosis methods have been difficult to meet the needs of modern production. Therefore， the power automation fault diagnosis technology based on big data has gradually attracted people’s attention， which provides a new solution for reducing the failure rate. This paper summarizes the development history and components of power automation， analyzes the application significance and current situation of power automation fault diagnosis technology under big data， and studies the key technologies of power automation fault diagnosis based on big data.

[Keywords]big data； power automation； fault diagnosis technology

1 電力自動化概述

1.1 電力自動化的發展歷程

電力自動化的發展歷程可以追溯到20世紀初，隨著電力系統的不斷擴大和技術的進步，自動化技術開始被引入電力系統。最初，自動化技術主要應用于電力系統的保護和控制。隨著計算機技術的發展，電力自動化進入了一個新的階段，開始實現數據采集、監測及控制的自動化。隨著信息技術、通信技術及人工智能技術的發展，電力自動化技術更加智能化和網絡化，實現了更廣泛的信息集成和智能決策。目前，電力自動化正朝著高度集成、智能化及自適應方向發展，以滿足現代電力系統對高效、可靠及環保的要求。

1.2 電力自動化的組成要素

電力自動化由多個要素構成，包括數據采集與處理、監控與控制、通信與信息交換、決策支持系統等（圖1）。數據采集與處理是自動化的基礎，通過傳感器和數據采集系統獲取電力系統的運行數據，然后用數據處理技術進行分析和存儲。監控與控制是自動化的核心，監控系統實時監測電力系統的運行狀態，而控制系統對電力系統進行自動調節和控制。通信與信息交換是自動化的神經網絡，通過通信網絡實現數據和信息的快速傳輸。決策支持系統是自動化的大腦，通過分析和處理大量數據，為電力系統的運行和維護提供決策支持。這些組成要素相互協作，共同實現電力系統的自動化運行。

2 大數據下電力自動化故障診斷技術的應用意義

電力自動化是指利用先進的控制技術、信息技術及通信技術，對電力系統的發電、輸電、變電、配電及用電等環節進行自動監測、控制、調節及管理的過程。其旨在提高電力系統的安全性、經濟性、可靠性及運行效率。自動化技術的應用，使得電力系統能夠實時感知運行狀態，快速響應故障情況，實現資源的優化配置和調度，是現代電力工業發展的重要方向。大數據技術是電力自動化故障診斷發展的重要方向。通過引入智能化技術，如自學習、自適應等，可以使故障診斷系統具備更強的自我學習和自我優化能力，使其能夠根據實時的運行數據和故障情況，自動調整診斷策略和方法，以適應不同的故障診斷需求。

當前，自動化設備運行的效率關系著生產流程的穩定和企業經濟效益的高低。設備故障不僅會使生產停滯不前，還可能引起連鎖反應，在更大的范圍內造成損失。所以，對自動化設備進行故障診斷和預測非常重要。故障診斷與預測技術可以通過實時監測設備的運行狀態和數據分析，及時確定可能存在的故障隱患并避免其突發性故障，縮短停機時間，增強裝置可用性與可靠性。企業運用大數據、人工智能、機器學習等先進技術構建智能化診斷模型來預測故障，可以減少維護成本，延長設備使用壽命，優化生產效率。

3 基于大數據的電力自動化故障診斷的關鍵技術

3.1 科學建立設備故障診斷模型

構建設備故障診斷模型是自動化設備故障預測的核心環節。要充分搜集并整理設備歷史運行數據、故障數據。這批數據可能源于多種傳感器，如溫度、壓力、振動及噪聲等，這些多角度的信息為構建診斷模型提供了寶貴的數據支持。數據預處理作為模型構建過程中的關鍵步驟，主要包括數據清洗、缺失值處理及噪聲過濾，從而確保數據準確性。然后進行特征提取與選取。采用統計分析、信號處理等手段從大量數據中提取能反映設備狀態的關鍵特征參數。下一步選擇恰當的建模方法是決定模型性能好壞的關鍵。常見的技術手段涵蓋了回歸分析和決策樹等傳統統計方法，還有支持向量機和神經網絡等現代機器學習技術。模型訓練時需將數據集分為訓練集與測試集，采用交叉驗證來評價模型的性能，同時不斷調整模型參數來增強診斷準確性。

3.2 運用機器學習算法的故障預測技術

基于機器學習進行故障預測，在設備維護與管理方面具有前瞻性、智能性。機器學習算法（圖2）能從歷史數據中學習到設備故障前的復雜規律及變化趨勢，達到準確預測未來失效的目的。數據采集與特征提取在機器學習模型中占有重要地位。對設備運行參數進行高頻率采集，并結合專業知識及數據分析工具提取與故障有關特征變量，選擇適當的機器學習算法來訓練模型成為關鍵。常見的計算方法有隨機森林、梯度提升樹及長短期記憶網絡等，這些方法在處理各種數據和預測任務上都有獨特優點。模型訓練時，利用大范圍歷史數據監督學習模型，并通過模型參數的迭代與調整來增強預測精度與魯棒性。對模型的性能評估也很關鍵，采用獨立測試集對其進行驗證，并對實際應用效果及穩定性進行評價。模型布署與應用是重要的一環，在設備監控系統內嵌訓練模型來實現設備實時運行狀態預測與故障預警。

3.3 智能故障診斷技術的核心算法

智能故障診斷技術的核心算法是直接在產品實際工作環境中對其可靠性指標進行檢測分析的一種方法，其優勢是可在真實復雜的使用條件下獲得產品各項工作參數和故障響應數據，測試結果最接近實際情況。根據測試時間，現場測試可以劃分為3種方式：①在線檢測。在設備正常運行時進行，能檢測設備在運行過程中出現的各種故障隱患；②停機檢測。在設備停止工作時進行，操作簡單，但無法反映設備在運行時可能出現的動態故障；③脫機檢測。將設備關鍵部件從系統中拆卸下來進行單獨測試，不會影響設備的正常工作性能，但難以模擬部件在整機工作時的實際情況。總體而言，智能故障診斷技術的核心設備成本相對較低，操作簡便，測試數據具有很高的參考價值，但測試環境難以控制，對測試設備的準確匹配及操作人員的專業技術能力要求較高。為獲得更準確可信的測試結果數據，需要不斷優化改進測試設備和方法，并與其他測試手段（如實驗室測試方法）相配合，從多個維度全面評估產品的可靠性。

智能故障診斷技術的核心算法主要包括SVM（支持向量機）、ANN（人工神經網絡）、深度學習等機器學習算法。SVM通過在高維空間中尋找最優超平面來劃分故障與非故障樣本，具有較好的分類性能；ANN通過模擬人腦神經元的連接方式，構建復雜的網絡結構，實現對故障特征的自動提取和分類；深度學習則通過構建深度神經網絡，學習故障數據的深層次特征，進一步提高故障診斷的準確性和魯棒性。

3.4 分布式能源接入與微電網管理技術

基于大數據的故障診斷方法以大量的歷史數據為基礎。這些歷史數據涵蓋了電力系統在不同運行狀態下的各種信息，包括電壓、電流、功率等多方面的參數。通過運用先進的機器學習算法，對這些海量數據進行深入挖掘和分析。機器學習算法能夠自動地從數據中發現潛在的模式、關系及特征，而這些模式和關系通常與故障的發生存在著緊密關聯。

當新的數據輸入時，基于之前從歷史數據中學習到的知識和規律，該方法可以快速地對當前系統的狀態進行評估和判斷，從而準確地識別出故障的大致特征。這種利用數據和算法來實現故障診斷的方式，為電力系統的故障診斷提供了一種全新的思路和途徑。隨著分布式能源的大規模接入，微電網成為智能電網的重要組成部分。智能故障診斷技術在微電網管理中的應用，主要體現在對分布式能源發電設備的故障監測與診斷、微電網的能量平衡與調度優化等方面。通過集成智能傳感器和數據分析平臺，可以實時監測分布式能源設備的運行狀態，及時發現并處理故障，確保微電網的穩定運行。同時，利用智能算法對微電網內的能量流動進行優化調度，可以提高能源利用效率，降低運行成本。

4 結束語

在電力系統向智能化、高效化轉型的進程中，智能故障診斷技術作為關鍵技術之一，展現了巨大的應用潛力和價值。其不僅提高了故障檢測的準確性和及時性，還優化了電力系統的運維管理，降低了運維成本，增強了系統的安全性和可靠性。隨著大數據、云計算、人工智能等技術的發展，智能故障診斷技術將更加成熟和完善，為電力系統的穩定運行和可持續發展提供強有力的技術支撐。未來，期待大數據在電力自動化故障診斷中發揮更加重要的作用，推動電力工業向更加智能、綠色、高效的方向發展。

參考文獻

[1] 莫志巍.電力系統高壓生產設備電氣故障自動化監測研究[J].百科論壇電子雜志，2020（11）：1353.

[2] 王瑞梅，張曉娜，孟昱，等.電力系統高壓生產設備電氣故障自動化監測研究[J].通信電源技術，2020，37（10）：12-14.

[3] 劉斌，羅建勤，張程，等.基于深度學習的電力設備故障預測方法及系統：202210456973.0[P].2024-09-12.