变电站二次回路故障检测中基于深度学习的故障分析与处理

摘要：随着科技的飞速发展，电力系统在现代社会中的地位日益重要，其稳定运行对于保障国民经济和人民生活具有不可替代的作用。本次研究针对电力系统中变电站二次回路故障频发的问题，提出了一种基于深度学习的故障分析与处理方法。研究确定了深度卷积神经网络（DCNN）结合门控循环单元（GRU）的复合模型，优化了数据采集与预处理参数，并系统性地划分了模型训练、验证和测试阶段。通过特征提取、故障诊断和数据融合技术的应用，显著提高了故障检测的效率和准确性，为电力系统的安全运行提供了有力保障。

关键词：变电站；二次回路；故障检测；深度学习；数据融合

引言

随着我国电力系统的快速发展，变电站作为电力传输的关键节点，其安全稳定运行显得尤为重要。然而，变电站二次回路故障的频繁发生，严重威胁着电力系统的稳定性和供电可靠性。为此，本研究立足于深度学习技术，探索一种新型的变电站二次回路故障检测方法。通过分析故障特征，构建深度学习模型，旨在提高故障检测的效率和准确性，为电力系统的安全运行提供有力保障。文章将详细介绍研究方法、技术路线及实验结果，以期为相关领域的研究提供参考和借鉴。

二、主要影响及关键措施

（一）变电站二次回路故障的主要影响

变电站二次回路故障的主要影响表现为以下几个方面：故障可能导致继电保护装置误动或拒动，影响电力系统的安全稳定运行；故障会造成电能计量不准确，导致经济损失和电力市场秩序混乱；二次回路故障可能引起控制信号错误，影响变电站的正常操作和监控；故障还可能引发设备损坏，增加维修成本，降低电网运行效率[1]。针对二次回路故障的影响，采取有效的关键措施进行预防和处理，对于保障电力系统的可靠运行具有重要意义。

（二）基于深度学习的故障检测关键措施

基于深度学习的故障检测关键措施主要包括以下几点：构建适用于二次回路故障检测的深度学习模型，通过大量故障数据的学习，提高模型的识别准确率；进行数据采集与预处理，确保输入数据的质量，提升模型的训练效果；采用特征提取技术，从原始数据中提取出有助于故障诊断的关键特征；利用数据融合技术，结合多源信息进行综合分析，以提高故障检测的可靠性[2]。通过这些措施，可以有效提高变电站二次回路故障检测的效率和准确性，为电力系统的安全运行提供有力保障。

三、深度学习模型分析与确定

（一）故障检测深度学习模型

在构建故障检测深度学习模型时，本次研究依据以下四个指标进行模型的选择与优化：准确率，即模型正确识别故障的能力；计算效率，模型处理数据的速度；泛化能力，模型在未知数据上的表现；稳定性，模型在不同工况下的表现一致性[3]。经过对比实验，研究确定采用深度卷积神经网络（DCNN）结合门控循环单元（GRU）的复合模型。该模型通过DCNN提取高级特征，再由GRU处理时间序列的动态变化，实现了高准确率和高计算效率的故障检测。

（二）数据采集与预处理参数

在数据采集与预处理参数的确定上，研究选取了以下三个关键指标：数据采样率（）、数据量（）和数据标准化系数（α）。数据采样率通过公式确定，其中为采样周期，确保采样频率满足奈奎斯特采样定理；数据量通过确定，其中为数据采集时间，保证有足够的数据用于训练和验证模型；数据标准化系数通过计算，其中为原始数据，和分别为数据的最小值和最大值，以实现数据归一化处理。

（三）技术阶段划分

在深度学习模型的应用过程中，本次研究将其技术阶段划分为三个主要环节：一是模型训练阶段，该阶段通过大量已标记的故障数据进行模型参数的优化，确保模型能够准确识别故障特征；二是模型验证阶段，利用独立的验证数据集对训练好的模型进行性能评估，调整模型参数以防止过拟合；三是模型测试阶段，将模型应用于实际未知的故障数据中，以检验模型的泛化能力和实际应用效果[4]。通过这三个阶段的划分，可以系统性地推进故障检测技术的研发和应用，确保深度学习模型在变电站二次回路故障检测中的有效性和可靠性。

四、关键检测技术

（一）特征提取技术

在关键检测技术中，特征提取技术扮演着至关重要的角色。本次研究采用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来实现特征提取，该技术能够自动从原始数据中学习到故障的深层次特征，无需人工干预。通过多层卷积和池化操作，CNN能够提取出时序数据中的局部和全局特征，这些特征对于故障检测具有高度的辨识性。特征提取过程中还采用了批量归一化和dropout等技术，以增强模型的泛化能力，防止过拟合。这些先进特征提取技术的应用，显著提高了故障检测的准确率和效率，为变电站二次回路的稳定运行提供了有力保障。

（二）故障诊断技术

在故障诊断技术方面，本次研究采用深度学习中的分类算法，主要包括全连接神经网络（FCNN）和循环神经网络（RNN）。这些网络能够基于特征提取技术得到的故障特征，进行高效的故障分类和诊断。FCNN通过多层感知器结构对特征进行非线性组合，输出故障类别；而RNN则利用其时间序列处理能力，捕捉故障特征之间的时序关系，提高诊断的准确性。通过交叉验证和超参数调优，故障诊断技术能够有效识别不同类型的二次回路故障，为运维人员提供精确的故障定位信息，从而加快故障处理速度，降低故障对电力系统的影响。

（三）数据融合技术

在本次研究中，数据融合技术扮演了至关重要的角色，旨在通过多源信息融合方法提升故障检测的全面性和准确性。时间序列融合技术的应用，使得不同时间点的数据得以整合，从而捕捉到故障的动态演变过程，为故障分析提供了时间维度上的连续性。特征层面融合进一步将提取的特征进行整合，增强了故障特征的表征能力，使深度学习模型能够更准确地识别故障模式。这种多层次、多维度的数据融合策略，显著提升了模型在复杂环境中的故障检测性能，为变电站二次回路的安全稳定运行提供了强有力的技术支撑。

五、结论

本研究针对变电站二次回路故障检测问题，提出了一种基于深度学习的故障分析与处理方法。通过构建深度卷积神经网络（DCNN）结合门控循环单元（GRU）的复合模型，优化数据采集与预处理参数，并系统性地划分模型训练、验证和测试阶段，显著提高了故障检测的效率和准确性。特征提取、故障诊断和数据融合技术的应用，为电力系统的安全运行提供了有力保障。实践证明，该方法能有效识别不同类型的二次回路故障，加快故障处理速度，降低故障对电力系统的影响。本研究为电力系统故障检测领域提供了一种新的技术思路，具有较高的实用价值和推广意义。

参考文献

[1]徐永成.基于改进D-S证据理论的变电站继电保护二次回路故障诊断方法研究[J].中国科技纵横，2023（24）：93-95.

[2]范洪超.变电站继电保护二次回路隐患排查方法研究[J].工程施工新技术，2022.

[3]夏统照，凌博闻，庞岑茂，等.多参信息量的智能变电站继电保护二次回路隐藏故障检测方法[J].电工技术，2023（15）：164-166.

[4]刘树涛，刘金春.基于FTU的智能变电站二次回路故障定位方法[J].电气技术与经济，2024（6）：132-134.