基于深度学习的电力系统故障诊断技术研究

摘要：电力系统作为国家重要基础设施，其安全稳定运行直接关系到国民经济发展和社会生活秩序。传统故障诊断方法存在反应滞后、识别精度低、依赖人工判断等问题，难以应对现代电网复杂运行环境。深度学习技术凭借其强大的特征提取和模式识别能力，为电力系统故障诊断提供了新思路。本文围绕当前电力故障诊断面临的难点，系统探讨卷积神经网络、循环神经网络、多模型集成及迁移学习在故障识别中的应用策略，构建以深度模型为核心的智能诊断架构，以期为构建高可靠性的智能电力系统提供理论依据与实践支持。

关键词：深度学习；电力系统；故障诊断

一、电力系统故障诊断的传统挑战与技术转型

（一）复杂数据环境对传统诊断模型形成干扰

电力系统中设备种类繁多、数据流密集，运行信息以毫秒级频率持续采集，形成了庞大的数据体系。这些数据具有非线性强、动态性高、频率波动明显等特征，在日常运行中常夹杂噪声、冗余和偶发异常信息，极易干扰故障信号的识别。传统基于专家经验或固定规则的诊断方法对这类复杂数据处理能力有限，往往无法在实时状态下高效剥离干扰信息，识别出隐藏于数据波动中的真实故障征兆。尤其在多种干扰因素叠加的情况下，阈值法、逻辑推理法等传统模式极易发生误判、漏判，严重影响运行调度与故障应急响应的效率和准确性。

（二）模型泛化能力不足限制应用范围拓展

传统故障诊断系统往往采用特定模型对某一类设备或故障场景进行构建，在样本空间、运行环境、设备类型变化时常常面临识别能力骤降的问题。尤其在应用于大规模异构电力系统中，不同变电站、输配线路、开关柜等存在硬件差异、采样参数差异等问题，使得原有模型训练所得的规则难以直接适应。由于模型训练阶段常使用限定类型的历史故障数据，导致模型缺乏对未见故障模式或弱特征异常的学习能力，泛化性显著不足。

（三）多源异构数据整合困难阻碍信息融合

现代电力系统涵盖调度自动化、在线监测、保护控制、智能终端等多个子系统，每个系统采集的数据格式、采样频率、精度标准和通信协议均不统一，导致数据孤岛现象普遍存在。不同系统之间信息割裂，造成大量有价值的运行数据无法实现交叉利用。例如，继电保护装置生成的故障记录与在线监测系统中的温度、振动等环境信息无法直接对接，导致故障分析失去上下文参考，降低整体诊断精度。异构数据在进行时间同步、空间映射、语义融合等环节面临数据丢失、尺度不一致、冗余冲突等问题，使得基于融合信息构建故障模型变得困难重重。此外，缺乏统一的接口标准和数据共享机制也制约了信息整合与分析平台的建设，阻断了全链路、全过程的诊断数据支撑链条。

二、深度学习驱动下电力故障诊断的智能化路径

（一）基于卷积神经网络的电力波形特征提取与识别

卷积神经网络在图像处理和波形识别中表现出极强的特征学习能力，尤其适用于高维、局部变化显著的数据场景。将电力系统中电压、电流等物理量的时序数据转化为二维矩阵或图像形式，可有效构建CNN模型输入结构，挖掘波形中的隐含规律。在卷积层中，通过多尺度卷积核滑动提取不同区域特征，可实现对局部尖峰、频率突变等信号的精准识别。池化层则在压缩数据维度的同时保留主要特征，提高模型的泛化能力。在故障分类中，通过输出层Softmax分类器实现对接地、过流、短路等常见故障类型的精准区分。相较传统特征工程，CNN具备端到端建模优势，无需人工干预即可从原始信号中自动学习判别特征，提升诊断系统自动化与自适应水平。尤其在面对非标准化、扰动频繁的运行场景下，CNN表现出更高的稳定性与抗干扰能力，已成为电力波形智能识别的核心技术支柱。

（二）基于循环神经网络的时序数据故障预测机制

电力系统中的许多关键参数呈现显著的时间序列特性，其变化趋势和历史状态往往对当前运行状态具有重要影响。循环神经网络通过隐藏状态在时间步间传递信息，能够捕捉输入序列中的长期依赖关系，对异常趋势进行提前识别。在应用场景中，通过构建电压、电流、频率等时序指标的多维RNN模型，可对关键设备运行状态进行趋势预测。当设备出现预兆性特征时，如频率波动幅度加大、电压稳定度降低，模型能够及时发出预警信号。引入LSTM或GRU等改进结构后，可有效解决传统RNN在长期序列建模中存在的梯度消失问题，提升模型对缓变类故障的识别能力。在负荷突变、谐波扰动等背景下，RNN不仅可用于故障判别，还可提供设备劣化趋势评估、系统稳定性分析等多元输出结果，为构建以预测性维护为目标的智能运维体系提供基础支持。

（三）多模型集成架构实现诊断准确率提升

在复杂电力系统环境中，单一模型往往无法全面覆盖所有故障类型或适应所有运行场景。通过集成多个深度学习模型，可以充分融合各类模型的识别优势，提高诊断系统的综合判断能力。常见的集成策略包括Bagging、Boosting、Stacking等，可根据任务特点灵活组合使用。例如，可同时部署CNN用于波形图像识别，RNN用于时间序列预测，Transformer结构处理长时间段数据，再通过融合层实现多模型输出的加权整合。在实际应用中，系统可根据故障发生区域、工况变化、输入数据类型自动选择或加权不同子模型的结果，增强诊断的灵活性与容错性。模型集成还可提高系统对异常数据的鲁棒性，降低单模型训练过程中的过拟合风险。

（四）基于迁移学习的跨场景诊断模型优化策略

传统模型在特定场景中表现良好，但在跨区域部署或面对设备变更时常常失效，迁移学习通过知识迁移机制解决模型复用问题。在电力系统中，可通过在已有历史数据丰富的主站平台上预训练深度模型，学习通用故障特征表示，在新场站通过微调策略快速完成模型迁移，极大降低数据采集与训练成本。在具体实践中，可结合领域自适应方法对不同场景中数据分布差异进行修正，例如采用对抗性训练进行特征空间对齐，使源域模型在目标域中保持识别能力。迁移学习还可结合联邦学习、在线学习等分布式技术，在保护数据隐私前提下实现多站点联合建模与知识共享，提升模型泛化能力。

结束语：深度学习作为当前人工智能发展的重要方向，其在电力系统故障诊断中的应用正不断展现出强大的生命力。通过CNN、RNN、迁移学习等模型架构的融合应用，可显著提升电网故障识别的智能化水平。面向复杂运行场景与异构系统环境，未来研究应进一步拓展模型适应性、实时性与部署效率，为电力系统运行安全提供更加坚实的技术保障，加快电网运维从经验驱动向数据驱动、从事后应对向预测预警的智能演进。

参考文献

[1]李佳.基于深度学习的电力系统故障诊断研究[J].电力信息与自动化，2023，43（02）：88-92.

[2]郑浩然.电网故障智能识别中的深度模型优化探析[J].电力与智能技术，2023，43（06）：57-61.