基于深度學習的配網設備故障預測方法研究

關鍵詞：電力配網；深度學習；支持向量機；故障預測

中圖分類號：TM719；TP181 文獻標識碼：A

0 引言

配網設備的故障預測對于供電企業而言，是決定其是否進行設備技術升級或執行維護檢修任務的關鍵因素[1]。這種預測能夠使供電企業深入了解其生產設備在整個運營周期內的健康狀態，為設備的技術改進和維修工作提供了科學的基礎，從而減少設備技術改造和維護工作中的主觀判斷和隨意性。通過精確地分析設備運行健康狀況，企業能夠確保技術改造和維修工作的順利進行，進而提升供電可靠性，解決供電品質差、故障停電頻繁和配電系統運行效率低等問題。這不僅可以減少運維成本，還能增強企業的經濟效益，提高電網的管理效率與工作表現[2]。

隨著人工智能和機器學習技術的快速發展，神經網絡在故障預測領域展現出了巨大潛力，特別是在配網故障預測方面，神經網絡模型憑借其強大的數據處理和學習能力，從大量的歷史和實時數據中提取深層次的模式和特征，為配網故障的預測提供了一種高效、精確的方法。神經網絡模型通過模擬人腦的處理機制，可以處理非線性和高維度的數據，使復雜的電力系統中未知故障的預測變得更加準確和可靠。這種技術不僅能夠增強供電系統可靠性、降低故障率，還能顯著提升故障診斷的速度和精度[3]。

1 配網設備故障預測問題描述

在設備運行過程中，如磨損、疲勞、老化、燒蝕、腐蝕和失調等故障模式，通常會經歷從隱性故障到顯性故障的演變過程[4]。這一轉變不是瞬時發生的，而是從潛在狀態不斷惡化至功能性失敗的連續階段，這個階段被稱為P—F 間隔期（P—F interval），如圖1 所示。“P”點代表潛在故障階段的起始點，此時故障尚處于可檢測狀態且不影響設備正常功能。若到達“F”點，即進入功能故障階段，如果設備性能明顯下降或完全失效之前，未進行適當的維修，設備的狀態將迅速惡化。P—F 間隔期的識別是對故障實施條件性維護的基礎，只有處于P—F 間隔期時，條件性維護策略才具有可行性。這一過程不僅對理解設備故障演變機制至關重要，也為采取及時有效的預防性維護措施提供了理論依據，從而避免或延緩設備進入功能故障階段[5]。

2 相關技術

2.1 ResNet50

ResNet 全稱殘差網絡，旨在幫助計算機視覺應用解決影響深度神經網絡的梯度消失問題，允許模型在不損失性能的情況下網絡層數變得更深。ResNet50特指一個50層的網絡，包括48 個卷積層、1 個最大池化層和1 個平均池化層，通過堆疊殘差塊形成網絡。該架構利用了跳躍連接，使其能夠跳過一個或多個層。跳過連接執行恒等映射，并且不需要添加任何額外參數。ResNet50 網絡結構如圖2所示，“Conv”表示卷積操作，“Max pool”表示最大池化操作。ResNet50 通過殘差映射而不是直接嘗試擬合所需的底層映射，使ResNet50 可以更深入也更容易優化，并且隨著網絡層數的增加，獲得更好的準確率。殘差網絡最初應用于圖像識別，這個框架在計算機視覺之外的其他任務中也被證明是可行的。

ResNet50 是基于瓶頸設計的概念構建的，使用1×1 卷積來降低維度，從而在應用更昂貴的3×3 卷積之前降低計算復雜性。這種高效的設計使網絡能夠在不顯著增加計算需求的情況下保持性能。網絡最后一層為全連接層，然后利用Softmax 激活函數，以產生最終的分類輸出。ResNet50 展示了通過采用殘差學習，可以構建更深的網絡模型，而不會隨網絡深度的增加而出現梯度消失或訓練精度下降的現象，從而超越較淺層網絡的性能。ResNet50 在基準測試中取得了顯著的成功，如在ImageNet 數據集上的測試中，其展示了大幅提高模型性能和效率的能力。

2.2 SVM

支持向量機（support vector machines，SVM）是一種強大的監督式學習算法，用于分類和回歸問題，SVM 特別適用于中小規模復雜數據集的分類問題。SVM 的基本原理是找到一個最優的超平面，該超平面在二維空間中表現為一條直線，在更高維空間則是一個平面或超平面。這個超平面能夠較好地分隔不同類別的數據點。在二分類問題中，超平面可以將數據分為兩個類別，同時盡可能遠離最近的數據點，這些最近的數據點被稱為支持向量，最大化邊緣是SVM 的核心。SVM 被用于線性可分的數據集，其中數據可以通過一條直線或一個平面完美分開。SVM 尋找的超平面是所有可能的超平面中，能夠將兩個類別分開并且邊緣最大的一個。對于非線性數據集，SVM 使用核技巧對數據進行處理。核技巧可以將數據映射到更高維的空間，使原本在原始空間中不可分的數據變得可分。常見的核函數包括線性核、多項式核、徑向基函數（高斯核）和Sigmoid 核。

3 基于ResNet50—SVM的配網故障預測

3.1 配網故障預測流程

在構建用于配電網故障預測的深度學習模型時，本文采用ResNet50與SVM相結合的方法，以實現準確性和效率的最佳平衡。圖3 描繪了一個采用ResNet50和SVM的典型配網故障預測流程，其詳細步驟如下。

步驟1：將從配電網系統收集的各類數據作為模型輸入。

步驟2：由于不同的測量指標有不同的量綱和取值范圍，為了消除這些差異對模型性能的影響，需要對數據進行歸一化處理，確保模型在訓練過程中的數值穩定性。

步驟3：將歸一化之后的數據輸入ResNet50進行特征提取， 通過50層的深度學習架構，ResNet50 能夠從輸入數據中有效提取有助于故障診斷的高級特征。

步驟4： 在特征提取后， 所得特征被輸入SVM。SVM 作為一個強大的分類器，能夠在高維特征空間中尋找最優的超平面，從而區分故障與非故障狀態。其在配網故障預測中的應用被證明具有高度的精確度和穩健性。

步驟5：在得到SVM 的預測結果后，將這些預測結果轉換為原始的量綱和范圍，以便與現場的實際測量數據進行比較和分析。

步驟6：模型輸出用于表示配網中可能發生的故障情況。

3.2 數據集構建

本文以某地區配網中采集的配電變壓器故障數據為例，在該地區，一臺配電變壓器從2021 年4 月到2022 年1 月出現了頻繁的故障，這些故障中有60% 集中在2021 年9 月以后，且隨時間推移，故障發生的頻率明顯增加，如表1 所示。2022年2月，配電變壓器內部故障引起了大規模臨時停電事件，使該變壓器被緊急送回廠家檢修。這一系列事件表明，該配電變壓器在此期間不斷出現故障問題，且其損壞程度逐漸加重。因此，這段時間的月度狀態評估記錄為網絡訓練提供了寶貴的數據資源，成為理解和預防類似問題的重要訓練樣本。

3.3 模型訓練

本文提出了一個基于ResNet50和SVM 的配網故障預測模型。對于深度特征提取的訓練，采用了Adam 優化器，初始學習率設置為0.001，并使用指數衰減的方法調整學習率，以在訓練過程中逐步降低學習率。模型在分割好的訓練集上進行了100個epoch 的訓練，每個epoch 包括前向傳播和后向傳播的完整過程。訓練過程中，采用了早停法來避免過擬合，即如果驗證集上的性能在連續10 個epoch內沒有改善，則提前終止訓練。此外，本文還實施了L2正則化來進一步控制模型復雜度。通過交叉驗證來評估模型的性能，并且最終選擇了具有最佳驗證性能的模型，用于本文模型在測試集上的性能評估。

4 實驗結果分析

本文將配網變壓器模型預測結果與實際值進行對比，結果如表2 所示。期望值之間的相對偏差均保持在±2% 的范圍內。這一結果充分驗證了所提模型在實際應用中的有效性與實用性。通過將定量偏差控制在極小范圍內，可以確認模型具有較高的預測準確性。

5 結語與展望

本文提出了一種結合了ResNet50 和SVM 的方法，旨在預測配網變壓器的故障。經過實驗驗證，該模型在配網變壓器故障預測任務中表現出優異的性能，其預測結果與實際值之間的相對偏差均較小。預測結果的精度水平不僅符合實際應用的需求，而且還展示了所提模型在故障預測方面的有效性和實用性。通過對模型性能的綜合評估，確認了該模型的適用性，能夠為電網故障診斷、預防維護及狀態評估提供技術支持，同時也證明了深度學習和機器學習方法在傳統電力系統領域巨大的應用潛力。未來的研究將集中于如何進一步提升模型的泛化能力，以及探索該模型在不同電力系統設備故障預測中的適用性。