電力系統智能化故障診斷與恢復策略研究

一、前言

電力系統作為現代社會的重要基礎設施，其安全、穩定運行直接關系到國民經濟和人民生活[1]。然而，隨著新能源的大規模接入、電網結構的復雜化以及用戶需求的多樣化，電力系統面臨的故障風險日益增加。傳統的故障診斷與恢復方法主要依賴人工經驗和固定規則，難以應對復雜多變的故障場景。近年來，人工智能、大數據分析和物聯網（IoT）等技術的發展為電力系統智能化提供了新的可能。智能化故障診斷能夠通過數據驅動的方式快速識別故障類型和位置，智能化恢復策略則能動態調整系統運行狀態，提高供電可靠性[2。因此，研究電力系統智能化故障診斷與恢復策略具有重要的理論和實踐意義。

二、電力系統智能化故障診斷

隨著電網規模增大、新能源大規模接人，傳統依靠閾值判別與人工經驗相結合的故障診斷技術已經很難適應現代電網的發展要求。近年來，隨著人工智能的迅速發展，對電網故障診斷提出了新的思路。智能故障診斷利用機器學習的方法，通過對大量工況數據的分析，可以迅速地辨識出故障并準確定位，從而大幅提升故障診斷的精度與效率。

（一）基于人工智能的故障分類

現代電力系統通常采用數據驅動的方法來實現故障類型的自動識別，整個分類流程始于數據采集階段，系統從SCADA、PMU以及故障錄波裝置等監測設備獲取電流、電壓、頻率等實時運行數據[3]。這些原始數據需要經過嚴格的預處理，包括采用小波變換或卡爾曼濾波進行噪聲消除，通過歸一化處理消除不同量綱的影響，運用短時傅里葉變換等方法來提取關鍵特征。完成數據預處理后，系統會利用歷史故障數據訓練分類模型，常用的算法包括支持向量機、隨機森林和卷積神經網絡等。這些訓練好的模型能夠對實時輸入的運行數據進行快速分析，準確識別出短路、斷線、接地等不同類型的故障。研究表明，在相同測試條件下，傳統閥值法的故障分類準確率約為 75%～85% ，而基于CNN的智能分類方法可以達到 93%～98% 的準確率，充分體現了人工智能技術在故障分類中的優勢。值得引起重視的是，從實際應用的角度看，各類故障類型往往存在相似的電氣特性，使精準歸類面臨挑戰。為克服這一難題，研究人員開發出集成學習途徑，憑借合并多個基礎分類器的預測成效提升整體分類水平，開展針對SVM、隨機森林和神經網絡的加權投票，可有效削減單一模型的誤判。借助遷移學習技術，在數據量少的新建電網中能迅速部署高性能故障分類系統，采用已有電網的訓練模型后進行精細調校，可使模型訓練時間降低 70% 以上，且維持較高分類精準度。

表1不同故障診斷方法性能對比

（二）大數據驅動的故障預測

現代電力系統每天產生的運行數據量呈指數級增長，為基于大數據的故障預測提供了堅實的數據基礎。故障預測系統首先需要整合來自多源異構的數據，包括SCADA系統采集的電壓電流等電氣量數據、設備狀態監測系統提供的變壓器油溫和局部放電等設備狀態數據，以及氣象部門提供的溫度、濕度等環境數據。通過對這些海量數據進行深度挖掘和分析，系統可以構建更加精確的故障預測模型。在特征工程環節，工程師們會構造負載率、諧波畸變率、設備老化指數等關鍵指標，并采用滑動窗口統計、傅里葉變換等方法提取時間序列特征[4]。常用的預測算法包括邏輯回歸、XGBoost和LSTM等，這些算法各有特點，適用于不同的預測場景。某省級電網的實際應用案例表明，采用LSTM模型進行輸電線路故障預測，其準確率可以達到 88% ，比傳統的閾值判斷方法提高了30個百分點，充分證明了大數據驅動方法在故障預測中的有效性。在實際部署操作中，影響預測效果的關鍵因素非數據質量問題莫屬。由于傳感器有故障、通信存在延遲等原因，所采集的數據往往存在缺失值及異常值，構建完善的數據清洗與修復機制極為關鍵。采用基于時空相關屬性的數據插補方法，可促使數據完整率由 85% 提升至 98% 以上。為應對數據分布失衡（即正常運行數據的數量大幅超過故障數據）難題，工程師采用SMOTE等過采樣技術生成合成故障樣本，還可借助代價敏感學習方式對模型的損失函數加以調整，促使模型更聚焦少數類故障識別，進而有效提升故障預測的召回水平。

（三）深度學習在故障定位中的應用

電力系統是一種具有復雜拓撲結構的網絡，而GNN可以有效地挖掘電網中的節點、邊之間的聯系，從而實現電網故障診斷。在實施過程中，首先要把整個電網轉換成以變電站、母線等設備為節點，以輸電線為邊，以電壓、電流等電量為節點，以側為參數，以阻抗、長度等為特征的圖數據結構[5]。在GNN模型訓練中采用消息傳遞機制，經多輪迭代過程，每個節點可實現鄰居節點信息聚合，形成囊括局部及全局拓撲特征的節點表征。這種機制適用于應對電網中的級聯故障以及多重故障情形，因其掌握故障在網絡中的傳播軌跡與影響范疇，可為調度人員賦予更深人的故障態勢認知。

訓練好的GNN模型能夠在發生故障時，將網絡中的節點、邊數據作為輸入，并將每條線路、每一臺設備的失效概率進行輸出，進而對系統進行故障定位。為進一步提升定位精度，一般采用行波測距方法，使定位誤差小于 100m 。實驗證明，該算法在千余個節點規模的電網環境、局部數據缺失條件下，仍能保證高精度定位，充分展示了深度學習對復雜電網故障的自適應性，見表1。

GNN故障分類的損失函數公式見式（1）：

其中，N表示樣本數量，C表示故障類別數，y表示真實標簽，p表示預測概率。

三、電力系統智能化故障恢復策略

電網系統故障恢復是保證電網安全可靠運行的重要一環。在系統失效后，迅速、準確地制定出恢復策略至關重要。傳統的電力系統恢復方法多依靠事先確定的運行規則及調度員的經驗判斷，僅能應付單一故障，而不能有效處理復雜故障。通過引入人工智能、優化算法、分布式控制等多種方法，實現系統的自動化、智能化與優化，極大地提升電力系統的發電效率和供電可靠性。

（一）自適應恢復策略

自適應恢復策略是智能化故障恢復的重要組成部分，其核心思想是根據系統的實時狀態動態調整恢復方案。強化學習算法在此方面表現出特有的優勢，通過“試錯”的方式，不斷地學習最佳的修復策略。在具體的實施中，首先要對電網的拓撲結構、負荷分布和故障點進行清晰定義，建立包括開關操作、機組啟停、儲能充/放電等多種恢復操作的操作空間。其次要設計報酬函數，既要考慮恢復負荷量等正向指標，也要兼顧操作次數等負向指標。深度Q-網絡（DensityQualityNetwork，簡稱QNs）和近側策略優化（PPO）是兩種常見的增強學習方法，可在模擬環境下對修復策略進行持續優化。實例計算結果顯示，基于DQN的微網系統，其故障恢復速度可減少 40% ，恢復能力較常規方法提高 15% 。強化學習算法非常依賴獎勵函數設計，獎勵函數太過單一會使其收斂于次優解，因而必須針對特定的應用場景進行獎勵函數的設計。為提升算法的泛化能力，研究人員引入經驗回放機制以及目標網絡技術，使智能體能夠從既往經驗持續學習，實現訓練過程的穩定，借助分層強化學習架構，可把復雜的恢復任務分解為多個子任務，上層規劃恢復途徑，下層實施具體操作，該方法在應對大規模電網故障時展現出更強的可擴展性與計算效能。

表2故障恢復策略性能比較

（二）動態重構策略

在電網出現故障時，通過調節切換狀態，使電網在滿足安全性要求的情況下，盡可能多地恢復電力供應[。由于具有較強的全局尋優能力，使得它成為求解此類組合優化問題的有效方法。該方法首先要對各交換機的狀態進行二值編碼，這里“1”為“閉合”，“0”為“斷路”。結合電網負荷、網損、電壓質量等多種因素，構建適宜的適應度函數，對各方案進行評價。同時利用選擇、交叉、變異等基因運算對求解結果進行不斷優化。實驗結果表明，在50個節點分布的配電網中，該方法可以在100次左右的迭代周期內得到最優解，且運算時間在允許的范圍之內。然而，由于其計算量巨大，可以使用最優保持策略來加速收斂速度，引入局部搜索算子來改善求解效果，從而更好地適應實時修復的需求。動態重構的目標函數見式（2）：

其中， w_i 表示負荷i的權重； P_i 表示負荷i恢復的功率； μ 表示罰系數； I_j 表示開關j的操作次數。

（三）分布式協同恢復策略

隨著風電、光伏等分布式電源在配電網中的滲透率不斷提高，傳統的集中式恢復方法面臨著計算復雜度高、通信負擔重等問題。分布式協同恢復策略將整個電網劃分為多個自治區域，每個區域作為一個智能體，通過信息交換和協同決策來實現全局優化。多智能體系統（MAS）是實現這一策略的關鍵技術，它通過一致性協議等分布式算法，使各個智能體在僅掌握局部信息的情況下達成全局共識。

在實際運行中，當某區域檢測到故障后，首先會通過快速通信網絡（如5G專網）與其他智能體交換運行狀態信息，包括可調容量、負荷優先級等。然后基于預設的協同規則自主決定恢復策略，包括調整分布式電源出力、控制儲能系統充放電等[8。某沿海城市智能電網的試點項目表明，采用分布式協同恢復策略后，系統在遭遇臺風等極端天氣時的平均恢復時間縮短了 35% ，同時減少了 60% 的通信流量，充分體現了分布式方法的優越性。不過需要注意的是，分布式系統的性能很大程度上依賴于通信網絡的可靠性，在通信中斷的情況下需要有完善的應急機制來保證系統安全。

四、電力系統智能化故障診斷與恢復的協同優化

傳統方法往往將故障診斷和恢復作為兩個獨立的環節來處理，這種割裂的處理方式容易導致決策滯后和次優解。現代智能化方法通過建立診斷與恢復的閉環系統，實現了兩個環節的有機融合和協同優化。這種一體化處理方式能夠顯著提升電力系統的自愈能力和運行效率。在實際應用中，協同優化系統首先通過高速通信網絡獲取全網實時數據，然后利用并行計算架構同時進行故障診斷和恢復方案預生成，最后根據診斷結果快速匹配最優恢復策略。

（一）建立診斷與恢復之間的動態映射關系

深度強化學習是實現這一目標的理想工具，通過對失效過程的分析，構建失效特性與最佳修復策略之間的映射關系[。在實施過程中，該系統采用雙層結構，由診斷網絡進行故障的辨識與定位，由災后網絡制定相應的修復策略，并利用中間層特性進行信息交互。通過對某地區電網的實測數據分析，該模型在處理復雜故障時，其決策品質可提升 30% 以上，且可節省約 50% 的運算時間。然而，由于系統的性能取決于訓練集的完整性，所以有必要構建能夠涵蓋多種故障場景的典型樣本庫。

表3協同優化方法性能指標

（二）構建電力系統的數字孿生體

通過構建電力系統的數字孿生體，可以在虛擬空間中模擬各種故障場景并測試恢復策略，從而優化實際系統的決策過程。完整的數字孿生系統包括物理層、數據傳輸層、模型層和應用層四個部分。其中，模型層的精度直接影響優化效果。目前先進的數字孿生系統能夠實現分鐘級的同步更新，仿真精度達到 95% 以上。某特高壓電網的數字孿生實踐表明，該技術可以將故障恢復的成功率提升 15% ，同時降低 20% 的恢復成本[10]隨著5G通信和邊緣計算技術的發展，數字孿生系統的實時性還將進一步提高。

五、結語

本研究以智能化電網為背景，對智能電網故障診斷及恢復策略進行深入研究，剖析人工智能、大數據分析、深度學習等關鍵技術，探索自適應修復、動態重構、分布式協作等智能修復方法。隨著5G、邊緣計算等技術的不斷進步，在數據質量和算法實時性等方面的挑戰下，智能故障處理系統的性能將進一步提升，為新一代電網的建設提供重要的技術支持。今后需要著力解決小樣本學習和多源信息融合等關鍵技術，促進電網智能化水平不斷提高。

參考文獻

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作者單位：國網奎屯供電公司