超高壓電網故障波形智能識別與分析技術運用

摘 要：本文聚焦于超高壓電網故障波形的智能識別與分析，旨在采用深度學習技術提升故障診斷的效率和準確性，為電網智能化提供理論支持。本文采用卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）進行故障波形的特征提取與分類，并利用數據預處理，例如去噪、歸一化和數據增強來優化模型輸入。模型訓練使用循環神經網絡（RNN），并結合多種優化策略以提高性能。實際測試顯示，該技術在故障識別準確率和定位精度方面表現出色，平均準確率為95.5%。該智能識別技術準確性高、實用，為電網的穩定運行提供了保障，未來研究將進一步優化模型，以提高診斷的實時性和精確度。

關鍵詞：超高壓電網；故障波形；智能識別；深度學習

中圖分類號：TM 723" " " 文獻標志碼：A

超高壓電網是國家能源互聯網的核心，對保障能源安全和經濟發展至關重要。然而，其運行過程中的設備老化、環境干擾和操作失誤等問題可能導致電網故障，影響供電可靠性。故障波形分析是診斷電網故障的關鍵技術。人工智能（AI），特別是深度學習技術的發展為電網故障的智能識別與分析提供了新方法[1]。深度學習利用多層神經網絡自動提取數據特征，在圖像識別、語音識別等領域表現突出。在電力系統領域，深度學習技術的應用包括利用卷積神經網絡（CNN）提取故障波形特征、利用長短期記憶網絡（LSTM）處理時間序列數據以及生成對抗網絡（GAN）擴充訓練數據集，提高模型泛化能力。此外，遷移學習技術的應用提升了模型在不同電網結構或故障類型間的適應性和準確性[2]。本文將深度學習技術應用于超高壓電網故障波形的智能識別與分析，旨在構建適應電網特性的故障診斷模型，提高故障診斷效率和準確性，為電網智能化升級提供理論和技術支持。

1 超高壓電網故障波形特點

超高壓電網故障波形的特點是其診斷與處理的核心挑戰，對這些特點的深入分析如下所示。1） 復雜性。故障波形受故障類型、、系統參數和環境因素等多種因素影響，導致其復雜多變。最新研究利用多源信息融合技術，例如基于圖論的電網拓撲結構和故障信息融合分析，更準確地捕捉故障波形特征[3]。2） 非線性和非平穩性。當故障發生時，系統狀態急劇變化，波形呈非線性和非平穩性。時頻分析方法，例如希爾伯特-黃變換（HHT）、短時傅里葉變換（STFT）以及自適應濾波技術能夠更好地處理這些特性[4]。3）信息量大。故障波形包括大量信息，例如低頻穩態分量和高頻暫態分量。大數據分析和云計算技術能夠構建大規模故障波形數據庫，運用數據挖掘技術提取有價值的故障特征。深度學習技術，例如卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理大規模波形數據方面表現出色，能夠自動學習并提取故障特征，提高診斷準確性和效率[5]。

2 超高壓電網故障波形智能識別與分析技術

2.1 技術框架

本文提出的超高壓電網故障波形智能識別與分析技術框架是一個綜合性的系統，包括數據預處理、特征提取、模型訓練和故障診斷4個關鍵環節。該框架的設計充分考慮了超高壓電網故障波形的特性和深度學習技術在處理此類數據上的優勢。

2.2 數據預處理

數據預處理是超高壓電網故障波形智能識別與分析技術中的關鍵步驟，主要包括去噪、歸一化和數據增強等。

2.2.1 去噪

小波變換能夠有效分離信號中的噪聲和有用信息，具體步驟如下所示。

第一，小波分解。對故障波形信號進行多尺度小波分解，選擇合適的小波基和分解層級，將信號分解為一系列不同尺度下的細節系數（dj）和逼近系數（aj）。這些系數分別代表信號的高頻噪聲部分和低頻有用信號部分。

第二，閾值處理。對細節系數進行閾值處理，采用軟閾值或硬閾值方法。設定一個閾值，處理過程如公式（1）所示。

閾值的選擇對去噪效果至關重要，過高的閾值可能導致信號失真，過低的閾值可能無法有效去除噪聲。

第三，小波重構。利用處理后的細節系數和逼近系數aj進行小波重構，如公式（2）所示。

利用上述過程，能夠有效去除故障波形中的噪聲，為后續的特征提取和分類提供更干凈的數據。

2.2.2 歸一化

歸一化是為了將數據縮放到一個固定的范圍內，通常為[0，1]，以提高算法的收斂速度和穩定性，如公式（3）所示。

2.2.3 數據增強

數據增強能夠在原始數據上應用多種變換操作以擴展訓練樣本集，常用的技術包括旋轉、翻轉、平移和縮放波形。這些變換操作創造出多樣化的訓練樣本，增強了模型的魯棒性和泛化能力。

2.3 特征提取

針對超高壓電網故障波形的復雜性，本文采用卷積神經網絡（CNN）進行特征提取，以自動學習故障波形的高級特征，克服了傳統方法中人工選取特征的局限性。具體技術框架如下所示。

2.3.1 卷積層

卷積層利用卷積操作提取輸入數據的特征，如公式（4）所示。

2.3.2 激活函數

2.3.3 池化層

2.3.4 特征提取流程

輸入層接收故障波形數據，卷積層應用多個卷積核進行卷積操作，激活層通過ReLU引入非線性，池化層進行最大池化操作，全連接層將池化后的特征圖展平，進而進行特征提取和分類。

2.3.5 模型結構

本文采用的CNN模型結構為：輸入層接收故障波形數據，卷積層1（3*3卷積核，64個，ReLU激活函數），池化層1（2*2最大池化），卷積層2（3*3卷積核，128個，ReLU激活函數），池化層2（2*2最大池化），全連接層（256個神經元，ReLU激活函數），輸出層根據故障類型數量設置神經元數量，激活函數為Softmax。

2.4 模型訓練

模型利用最小化損失函數更準確地預測標簽。為了優化模型性能，本文采用采用的策略如下：進行梯度裁剪以防止梯度爆炸，即設置梯度的最大值來限制梯度的大小；正則化（例如L2正則化）以防止過擬合；學習率調整，即動態調整學習率以加速收斂。這些優化方法有助于提高模型在分類任務中的準確率。

2.5 故障診斷

將預處理后的故障波形輸入訓練好的模型中，進行故障類型智能識別。同時，結合故障特征分析，為運維人員提供故障處理建議。

2.5.1 故障類型識別

利用訓練好的模型，例如RNN或CNN，可以對輸入的故障波形進行分類，從而識別故障類型。比較模型輸出與真實標簽，以計算模型的識別準確率，即當模型預測結果與實際故障類型一致時，計入正確識別的次數。整體準確率是正確識別的樣本數與總樣本數的比例。

2.5.2 故障特征分析

傅里葉變換能夠將時域信號f（t）與復指數函數e-jωt相乘并積分，實現了信號從時域到頻域的轉換。這種轉換揭示了信號的頻率成分，以便分析信號的頻譜特性。因為不同的故障往往會在特定的頻率范圍內產生特征性的變化，所以在故障特征分析中，頻率特征可以幫助識別故障的類型和嚴重程度。

2.5.3 故障定位

行波法能夠測量行波到達不同測量點的時間差，以確定故障。傳播速度v的準確性對故障定位結果有直接影響。如果v的估計不準確，會導致Δx的計算出現偏差，從而影響故障定位的精確度。因此，為了提高定位的準確性，需要精確測量或估計行波在電網中的傳播速度。

2.5.4 故障處理建議

結合故障類型識別和特征分析的結果，可以為運維人員提供故障處理建議。例如，對于短路故障，可以建議檢查線路絕緣情況；對于接地故障，可以建議檢查接地裝置的完好性。

3 實際應用與效果驗證

為了深入驗證本文提出的超高壓電網故障波形智能識別與分析技術的實際應用效果，在某省級超高壓電網進行現場測試。下文將對實際應用情況進行詳細描述和效果分析，包括數據表格和性能對比圖。

3.1 實際應用場景描述

本文選擇的典型超高壓電網故障場景包括單相接地故障、兩相短路故障、三相短路故障和斷線故障。測試數據源于超高壓電網的實際運行記錄，包括不同故障類型、不同故障和不同時間段的故障波形數據。

3.2 數據準備與模型訓練

在數據準備階段，本文從電網歷史故障數據中篩選出1000個故障樣本，包括800個訓練樣本和200個測試樣本。每個樣本包括故障發生前、后的電流和電壓波形數據。數據預處理的具體應用和模型訓練過程如下所示。

3.2.1 數據預處理

數據預處理包括3個步驟。1） 去噪。對電流和電壓波形進行小波變換，移除信號中的噪聲部分，提高數據的信噪比。2） 歸一化。將去噪后的波形數據縮放到一定范圍內，以加快模型訓練的收斂速度，并提高模型的泛化能力。3） 數據增強。對原始波形數據進行平移、縮放等變換，增加訓練樣本的多樣性，從而提高模型的魯棒性。

3.2.2 模型訓練

模型訓練包括2個步驟。1） 特征提取。使用卷積神經網絡（CNN）提取電流和電壓波形中的特征。CNN能夠自動學習波形的局部特征，為后續的分類提供有效的特征表示。2） 時序數據處理。結合長短期記憶網絡（LSTM），處理由CNN提取出的特征序列。LSTM能夠捕捉波形數據中的時間依賴性，對識別故障波形的時間序列模式非常有效。

3.3 實際應用效果分析

故障類型識別準確率對比見表1。由表1可知，本文提出的超高壓電網故障波形智能識別與分析技術在故障類型識別方面表現出色，平均準確率為95.5%。具體來說，單相接地故障、兩相短路故障、三相短路故障和斷線故障的識別準確率分別為96%、94%、98%和94%。這些數據表明，該方法在識別不同故障類型方面具有較高的準確性和實用性。

故障定位精度對比如圖1所示，包括單相接地故障、兩相短路故障、三相短路故障和斷線故障。在所有故障類型中，本文方法的定位精度普遍高于傳統方法。特別是在三相短路故障中，本文方法地定位精度接近98%，優于其他故障類型。傳統方法在斷線故障中的定位精度較低，僅為86%。

4 結論

本文提出了一種基于深度學習的超高壓電網故障波形智能識別與分析技術，該技術在理論研究和實際應用中均具有創新性和實用價值。該方法能夠有效識別和定位故障波形，具有較高準確率和良好的定位精度，同時在實際應用中具有穩定性和魯棒性，為電網安全穩定運行提供了保障。未來，本文將繼續優化模型結構，提高泛化能力和適應性；研究高效算法，以提升實時性；引入更多故障數據和先進數據處理技術，以增強準確性；并將研究成果集成到電網監控系統中，以實現廣泛應用。

參考文獻

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