基于智能算法的电力系统故障诊断技术研究

摘要：电力系统运行的安全性与稳定性直接关系到社会经济的发展，而故障诊断作为保障系统可靠运行的重要手段，在现代化电网中具有极高的研究价值。随着智能算法的持续进步，传统诊断方法的局限逐步被打破，故障识别的准确性和响应速度显著提升。本文围绕智能算法在电力系统故障诊断中的应用路径，分析当前技术模型、算法融合策略及应用优化机制，探讨其对智能电网构建与运行可靠性的支撑作用。

关键词：智能算法；故障诊断；电力系统

一、电力系统故障诊断的基本原理与智能化演进

（一）电力系统故障诊断的运行目标与技术要素

电力系统在运行过程中受到复杂电气条件、环境变化与设备老化等因素的共同影响，极易出现短路、接地、断线等故障现象。为了实现对故障状态的快速定位与准确识别，需要建立覆盖设备、线路、保护装置与通信系统的全方位诊断体系。故障诊断的核心目标在于提高系统对异常状态的响应效率，提升运维管理的智能化水平，从而降低故障对供电连续性与系统稳定性的影响。构建有效诊断体系需要包括采集层的状态信息提取、分析层的特征识别与推理判断、执行层的预警反馈与控制响应，在整个流程中融合信号处理、模式识别与模型学习等多种关键技术，实现从状态监测到故障判别的智能闭环。

（二）传统故障诊断方法的技术瓶颈与精度限制

传统电力系统故障诊断方法主要依赖于逻辑推理、专家知识和规则库构建，其准确性与诊断速度很大程度上取决于专家经验与规则完整性。在面对复杂故障类型、交互耦合故障或非典型异常时，传统方法往往难以进行有效区分，出现漏判、误判等问题。由于其推理规则的固定性，难以适应多样化运行场景的动态变化，对新型设备与网络结构适应能力较差，导致故障识别能力受限。在大规模电网中，故障传播具有快速性与连锁特征，传统诊断方式缺乏并行处理与大数据支持能力，难以满足现代智能电网的运行要求。

（三）智能算法引入后的诊断流程重构与优势体现

智能算法在电力系统故障诊断中的应用打破了传统静态分析与依赖规则判别的局限，通过构建自学习、自适应、自反馈的算法模型，实现故障信号的深度挖掘与多源信息融合。算法模型能够自动识别电流、电压、频率等特征数据中的潜在规律，构建非线性映射关系，增强对非典型、耦合型、多发性故障的区分能力。诊断流程由原来的固定路径式演算转变为基于数据特征驱动的动态调整机制，在故障初始阶段即可实现快速预警。模型训练后可部署于变电站、调度中心等关键节点，实现分布式部署与实时决策，大幅度提升诊断效率与系统容错能力。

二、智能算法在电力系统故障诊断中的集成应用路径

（一）基于人工神经网络的非线性特征识别机制

人工神经网络具备良好的非线性建模能力，在电力系统故障诊断中能够有效应对复杂工况下信号特征的模糊性与非确定性。通过对历史故障数据的深度学习训练，网络能够自动提取具有代表性的特征维度，实现对电压突变、电流畸变与频率异常等多源信号的联合建模。采用前馈神经网络结构，结合多层感知器模型与反向传播算法，可以有效提升故障诊断模型对不同类型异常的敏感度。训练完成后的网络模型能够根据输入的实时监测数据快速判断故障类型并给出响应结果，具有实时性强、容错性高的特点。在电网结构复杂或通信信息缺失的情况下，人工神经网络仍具备较强的鲁棒性，可为故障分析提供稳定的算法支撑。通过不断调整网络层数与学习率参数，结合在线增量学习机制，可进一步提升模型对系统运行变化的适应能力，为智能调度与状态监测提供支撑。

（二）支持向量机算法在多类故障区分中的判别优势

支持向量机作为一种监督学习算法，擅长于处理高维空间中的分类问题，尤其适用于样本规模有限但分类特征清晰的故障诊断场景。在电力系统中，支持向量机能够基于历史分类数据构建最优超平面，实现对短路、断线、接地等多类故障的有效区分。该方法通过引入核函数，将输入数据映射到高维特征空间，在保持计算效率的同时实现非线性分类，提升诊断精度。支持向量机具备良好的泛化能力，在故障样本数据中存在一定噪声或异常点时，仍能保持较高判别准确性。通过多类扩展技术如一对多、一对一策略，能够对多种故障并存或同一设备多点异常的复杂场景进行处理。结合交叉验证与参数优化方法可增强模型稳健性，在实际应用中与SCADA系统、PMU设备等平台融合，实现对采集数据的快速预处理与准确分类，为调度员提供辅助决策信息，增强故障响应的准确性与时效性。

（三）模糊逻辑与专家系统的混合建模方法

在电力系统中，某些故障特征并非完全可量化或具有明确边界，此类模糊信息对传统精确诊断方法提出挑战。模糊逻辑系统通过引入隶属度函数与模糊规则，实现对模糊性变量的定量处理，具备对非线性问题处理的优势。在电力系统中，将模糊逻辑应用于故障程度判定、异常指标评估与信号优先级排序等方面，可有效提升信息处理的灵活性。通过构建模糊规则库与推理引擎，可对多源输入变量进行综合判断，弥补常规算法对灰度信息的处理缺陷。专家系统则以知识规则为基础，通过知识获取与推理机制完成诊断流程，具有良好解释性与扩展性。将模糊逻辑与专家系统融合，可构建集模糊判别与逻辑推理于一体的混合模型，对复杂多变的实际工况具有良好适应性。该类系统适用于故障信息不完整、参数波动较大的电网环境，尤其在偏远地区或低压系统中可提供高性价比的诊断方案。

（四）深度学习与大数据融合下的智能诊断演化趋势

随着深度学习与大数据技术的融合推进，电力系统故障诊断正由传统模型识别向感知-理解-决策全链条智能演化。卷积神经网络、递归神经网络与生成对抗网络等新型深度学习架构在电力系统中得到广泛探索，可实现对高维、多源数据的深度提取与特征融合。结合大数据平台对历史运行数据、环境参数与设备工况的统一管理与调用，为算法训练提供充分样本与计算资源支撑。深度模型能够从电压电流波形图、频率响应序列等原始信号中自动提取高阶语义信息，具备自适应建模与时序关系识别能力，可显著提升对突发性、隐蔽性故障的检测敏感度。基于端到端训练机制，诊断系统可由原始数据输入到结果输出形成闭环，减少人工干预与中间环节，提高系统智能化水平。

结束语：电力系统故障诊断在智能算法支撑下实现了从规则判定到数据驱动的技术跃升，算法模型在提升诊断速度、提高判别精度与增强系统适应性方面展现出显著优势。将人工神经网络、支持向量机、模糊逻辑与深度学习等方法融合应用，不仅拓展了诊断系统的适应范围，也为电力系统的智能运维与预警机制构建提供了坚实基础。

参考文献

[1]张洪岩，郑志成.基于改进神经网络的电力系统故障诊断方法研究[J].电力系统保护与控制，2023，51（02）：85-92.

[2]赵天宇，刘彦杰.融合模糊逻辑与专家系统的电力故障诊断模型构建[J].高电压技术，2023，49（04）：1123-1130.

[3]王浩，孙志远.基于深度学习的配电系统智能故障识别算法研究[J].电网技术，2023，47（06）：141-148.