基于強化學習的變電站設備自適應維護策略

摘 要：本文針對變電站運維成本高企問題，分析了變電站設備的自適應維護策略。系統收集了變電站設備的故障和異常信息，運用Q-learning算法進行迭代學習，使其能夠自動化響應并運行相關動作。制定自適應維護策略，并設置獎勵曲線鼓勵算法，優化其運維方法。結果顯示，系統能夠穩定形成應對不同狀態的最佳動作，其獎勵曲線較穩定，大部分獎勵集中，少量極值較高，轉換矩陣表明在狀態轉換中，系統多傾向于對異常和故障狀態進行維護，對正常狀態的操作較少，基本符合運維的正常工作要求。這一結果表明，本文構建的智能維護系統能夠有效提高變電站設備的運維管理效率，并降低風險，可為未來優化算法、改進自適應維護系統提供指導。

關鍵詞：強化學習；變電站設備；自適應維護

中圖分類號：TM 76 " " " 文獻標志碼：A

先行研究普遍關注變電站中的維護策略智能化改進。吳志勇[1]研究了變電站電池組的電壓監測與維護。李智威等[2]基于改進GM（1，1）模型預測變電站檢修運維費用，優化成本撥付策略，提高了預測精度。劉強等[3]設計了基于三維模型的變電站智能輔助控制系統，提高了設備遠程監控和智能化防控能力。彭永磊等[4]設計了基于信息融合技術的變電站智能運維和安防系統。熊一等[5]研究了基于改進BP神經網絡的變電站檢修運維成本預測，提高了預測精準度。錢宇騁等[6]提出基于多源數據分析的變電站狀態維護策略優化方法，提高了供電可靠性和經濟性。彭志強等[7]開發了智能變電站自動化設備透明運維系統，提高了運維效率和智能告警性能。

1 算法設計

變電站承擔轉換和分配電力的重要任務，是供電系統中至關重要的組成部分。然而，在設備復雜性、運行環境多變等因素的影響下，傳統固定維護策已經無法充分滿足設備實際運行需求，存在資源浪費和效率低下等問題。本文旨在探討基于強化學習技術的變電站設備自適應維護策略，使用Q學習（Q-learning）算法，在與環境的不斷交互中執行智能決策，最大限度地提高運營效率，減少故障風險。

變電站設備的狀態和運行情況包括設備正常運行、部分故障或完全損壞等。本文使用Q-learning算法構建自適應維護系統，可以根據當前設備狀態選擇最佳操作，將累計獎勵最大化。首先，初始化一個3×33×3的Q表，表示每個狀態下每個動作的值。其次，在訓練過程中的每一輪迭代中選擇一個初始狀態。進而根據當前策略選擇一個動作，再根據當前的Q表和探索率（epsilon-greedy策略），在一部分情況下以?%的概率隨機選擇動作；在其他情況下以1-?%的概率并根據Q值選取最佳動作。最后，執行所選的操作，并觀察獎勵和新的環境狀態，進而使用Q-learning更新公式更新當前state-action對應的Q值。

重復上述步驟，直到達到指定次數或者收斂，從訓練好的Q表中提取最優策略，并將其應用于設備管理系統。利用可視化工具，例如熱圖或曲線圖來評估算法效果，并進一步調整參數，以優化自適應維護策略。

執行所選操作并觀察獎勵R和新的環境狀態s'，使用Q-learning算法更新當前state-action對應的Q值。更新過程如公式（1）所示。

Q（s，a）←（1-α）?Q（s，a）+α?（R+γ?maxα（Q（s'，a'））） （1）

式中：Q（s，a）為狀態s下執行動作a的預期回報（或價值）；α為學習率，可控制新信息相對于舊信息的權重；R為在狀態s下執行動作a后獲得的即時獎勵；γ為折扣因子，用于平衡當前和未來獎勵間的重要性；maxα（Q（s'，a'））為在新狀態s'下選擇最優動作a'，并計算其對應的最大Q值。

這個更新過程使算法能夠根據環境及時進行反饋，并調整其行為，以獲得更好的長期回報。采用以上步驟和技術，Q-learning算法能夠有效執行基于傳感器數據的設備自維護策略，并進行學習和優化，使系統能夠根據設備狀態和環境變化做出決策，從而提高設備的性能和可靠性。

2 性能測試

為了執行自動化的維護策略，本文利用Q-learning算法，該強化學習方法能夠使系統在不斷的迭代學習中優化其決策過程。設狀態數量為3，動作數量為3，學習率為0.1；控制新信息相對于舊信息的權重；設折扣因子為0.9，以平衡當前和未來獎勵間的重要性；設探索率為0.1，以便在訓練過程中進行隨機探索并發現新策略，設其訓練輪數為1 000次。

本文將Q表初始化為零矩陣，獎勵矩陣R如公式（1）所示。

（2）

狀態轉移矩陣規定了每個動作對狀態轉移的概率。將存儲每輪累計獎勵的變量初始化為零向量，根據公式（1）進行更新。Q-learning算法會收集變電站設備的故障和異常信息，自動進行決策并執行相關動作，以完成自適應的維護策略。在變電站設備維護中，系統可以根據收集的故障和異常信息，學習并優化其運維方法，最大程度地提高設備的可靠性和性能。迭代后的Q表結果如圖1所示。

動作-狀態Q表是一個記錄每個狀態和動作的Q值的表格。在這個表格中，狀態1（狀態正常）通常處于較好狀態（＞2.5），而極少處于交叉狀態（＜1.5），其他狀態則沒有此類顯著分類，表明在正常狀態下，選擇某些動作可能會獲得更高的獎勵，而在其他狀態下，選擇相同的動作可能會獲得較低的獎勵。利用Q-learning算法的迭代學習過程，系統可以根據當前狀態和獎勵情況選擇最佳的動作來應對設備的故障和異常情況。這種自動化響應能力可以顯著減少人為干預，提高維護的效率和及時性。

本文將繼續使用熱圖、曲線圖或其他可視化工具展示Q表的值和訓練過程中的累計獎勵，幫助理解和評估算法的表現。

獎勵水平波動如圖2所示，圖2顯示了進行1000次迭代后，總獎勵水平通常穩定在200～400，并有少數極高值散落分布。這種穩定的總獎勵水平表明系統已經學習到一個相對好的策略，在大多數情況下能夠獲得中等程度的正向反饋（200～400）。而那些極高值表示一些特殊狀態或動作組合帶來了非常顯著的回報。

這種分布形式表明系統對大部分狀態和動作都有比較好的理解和應對方式，但是也存在一些使系統獲得更高回報的特殊情況。因此，在實際應用中，Q-learning算法的成功運用需要充分考慮變電站設備的特點和運行環境，設計合適的狀態空間、動作空間和獎勵機制。同時，還需要保證算法的穩定性和收斂性，以提高其在實際場景中的有效性和可靠性。

本文整理了不同狀態下的狀態轉換概率，以分析此類實際場景。狀態1（狀態正常）的狀態轉換情況如圖3所示，表明在少部分情況下狀態1會轉移到如圖4所示的狀態2（異常），在大部分情況下狀態1會轉移到如圖5所示的狀態3（故障）。這種轉換模式可能反映了系統處理狀態1過程中的行為模式和決策。狀態1通常處于較好狀態，但是可能會因為某些特定的狀態轉移概率而轉移到狀態3（故障），表明系統在某些條件下無法避免某些設備或組件的故障。在少部分情況下狀態1會轉移到狀態2（異常），表明系統能夠對一些不嚴重的問題或變化做出適當響應，但是這并不是主要的轉移路徑。

在多數情況下狀態2會轉移到狀態3（故障），而只有少量轉移到狀態1（正常）。這種模式可能反映了系統在處理異常狀態下的設備或組件過程中的行為和決策。當系統檢測到某些特定問題或異常時，更傾向于將該設備標記為故障并采取相應措施。這種在多數情況下轉移到故障狀態的行為表明系統更傾向于保守地對待潛在問題，并快速地將其識別為需要維修或替換的對象。在少數情況下從異常轉移到正常的行為表明系統具有一定程度的自我調節和恢復能力，即在某些較小范圍內發生問題后能夠自動恢復到正常操作模式。

圖5顯示了在多數情況下狀態3會轉移到狀態1（正常），只有少量轉移到狀態2（異常）。這種模式可能反映了系統在處理故障或異常設備過程中的行為和策略。當系統檢測到某些問題或故障時，它更傾向于將設備標記為正常并采取一些修復措施，以使其恢復到預期操作模式。因此，在大部分情況下，故障設備能夠被成功修復，即從故障態回到正常態。少量從故障態轉移到異常態的情況表明系統可能無法完全解決某些特定問題或需要進一步觀察、調整才能達到穩定運行狀態。這種小部分切換可以視為系統對較長時間內存在的潛在風險或不確定性信號做出的響應。

行動方案比較如圖6所示。由圖6可知，最佳行動主要集中在狀態2和狀態3，狀態1的最佳行動選擇較少，這表明系統傾向于在異常和故障狀態下采取更積極的維護或修復措施，以使設備恢復正常運行。具體來說，在狀態2（異常）情況下，系統可能需要更多干預措施來解決問題，并將設備恢復到正常工作狀況，因此在這種情況下，“最佳”的行為策略通常是更密切地監測、診斷和處理潛在問題。同樣地，當從狀態3（故障）轉移到其他態時也需要特別注意。由于系統已經檢測到實際故障，可能會影響設備的性能或安全性，因此采取正確的維護步驟尤為重要。優化這些情形下的操作方案可以提高系統整體效率，并保證設備能夠快速、有效地恢復正常運轉模式。相反，在正常工作條件下（即狀態1），由于沒有檢測到明顯問題或異常，因此相應的干預活動并不緊迫或頻繁，主要為例行檢查、預防性維護等日常任務，以保證系統持續、穩定并可靠地運行。

3 結語

本文提出了基于強化學習（Q-learning）的智能維護系統，有助于變電站更智能、高效和可靠地進行管理與維護。特別是在正常工作條件下（即狀態1），相應干預活動通常并不緊迫或頻繁；而在異常和故障狀態下則需要更積極的維護或修復措施。分析獎勵曲線可發現，通常系統總獎勵水平能夠穩定在一個范圍內，并存在少數極高值，表明系統已經學習到一個相對好的策略，在大多數情況下能夠獲得正向反饋，當出現異常或故障時，需要采用正確操作方案，使設備恢復正常運行。

參考文獻

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[7]彭志強，周航，韓禹.智能變電站自動化設備透明運維系統構建與應用[J].電力系統保護與控制，2020，48（13）：156-163.