面向电力系统自动化的智能故障诊断技术应用

引言

智能电网是一种新型的电力系统，其主要特点是通过信息化、数字化和自动化技术实现电力设备的智能化管理，其核心任务不仅包括提高电网的运行效率与安全性，还要求能够实现对电力设备的实时监测、故障诊断与智能调度。这要求对电力设备状态的精准检测与故障预警技术进行持续优化与创新，从而提升电力系统的运行可靠性与抗风险能力。电力设备是智能电网正常运行的基础，其运行状态直接影响到电力系统的稳定性和电力供应的连续性。

1 电力系统自动化故障智能诊断体系的优势

鉴于电力系统自动化故障智能诊断体系面临的现实困境，切实发挥大数据技术的优势可以提高故障诊断与处理的整体成效。第一，提高故障诊断的准确性。大数据技术能对海量数据进行综合分析，从中提取关键数据指标，帮助运维人员处理配网设备产生的各类数据，最大限度地避免误诊与漏诊。此外，大数据技术还可以整理配网历史运行数据和故障事件，从中分析故障诊断规律，为后续的故障预防与诊断提供全面支撑。第二，综合考量多种电力指标。大数据技术应用于配网故障智能诊断体系，不仅能动态监测电流、电压等基础电气量，还能计算空间分布规律生成特征模板库，结合配电网拓扑结构和幅频分布特征，生成与故障模式匹配的节点状态标签，最终实现故障精准诊断与详细分析。多指标考量与深度处理可以进一步强化配网故障智能诊断的效果。第三，提高智能化水平。配网故障智能诊断体系在全面应用大数据技术后，不仅可以实现故障的实时甄别与诊断，还可以进行故障区域的自动隔离与恢复操作，缩小配网故障的影响范围，提高电力用户的用电体验。

2 电力系统故障诊断与预测措施

2.1 优化模型构建

传统电力系统故障诊断往往依赖于人工经验、规则推理，容易受到人为因素影响，且响应速度较慢。人工智能，尤其为机器学习、深度学习技术，能从大量历史数据中学习复杂模式，自动识别并快速判断故障类型与位置，提高故障诊断准确性与响应速度。因而，在人工智能故障诊断模型构建初期阶段，可将基于规则的推理、专家系统等传统电力系统故障诊断与人工智能算法结合，利用专家知识提升模型可靠性，减少纯 AI 模型可能存在的误诊问题。随后，将其运用于变电站中，帮助检测变压器、开关设备的异常等设备故障，及时预警，避免电力中断。

2.2 借助仿真测试提高故障诊断精准性

在电力系统中，由于数据集可能相对较小，人工智能模型可能会面临过拟合问题，即模型对训练数据依赖过强，导致在实际应用中表现不佳。因而在人工智能模型开发、优化过程中，相关人员可建立多样化故障模拟环境，开展仿真测试。模拟各电力系统故障场景，验证模型在不同情境下的性能，确保其在实际环境中的准确性、鲁棒性。以此更为准确地用于智能电网中，综合分析电网运行状态、负荷情况等，更精准诊断故障，做好智能调度工作。

2.3 运行流程

当设备发生故障时，迅速诊断故障非常关键，除了要建立完整的故障诊断与预测系统外，还需要通过系统的运行流程，支撑数据处理过程的推进。第一，故障诊断的第一步，是要先针对收集到的故障特征数据进行彻底的预处理。去伪存真，去除数据中异常值，剔除无效素材，然后，还有利用去噪技术，抑制数据中的随机波动，使信号更加清晰。之后清洗好的数据，需要进行特征提取，从大量的数据集中提取出可以准确反映设备运行状态及故障特征的关键信息比如主成分分析和小波变换等，筛选出最具代表性特征的数据信息，降低数据维度，提高诊断的精准性。第二，针对故障类型，选择适宜的故障诊断方式。其中，机械故障作为工业领域常见的诊断方式，分为振动分析和热成像检测两大内容。所谓的振动分析，就是指通过监测设备的振动信号，辨识异常振动模式，从而判断故障的类型的分析形式。热成像检测，是指利用红外热成像设备捕捉设备表面的温度分布，并通过温度异常定位故障点的诊断方式。相关的系统操作人员，在选择诊断方式时，除了需考虑其准确性，还要分析所选诊断形式的适用性。只有正确的诊断方法，才能快速识别故障原因，为迅速修复提供有力支持。第三，故障来源的剖析是故障诊断过程的核心。首先，操作人员需要对故障信息的收集整理，详细记录故障现象、特征以及设备运行参数，然后，在明确故障特征的基础上，结合设备运行原理，深入分析可能的故障原因。常见的辅助工具有故障树分析和专家系统等。第四，操作人员可以根据故障来源分析的结果，制定针对性的排除方案。方案的内容需要覆盖故障定位、修复策略及预防措施等多个方面。

2.4 巡检数据采集与处理技术

巡检数据采集与处理是自动化巡检的核心环节。多模态数据采集标准化解决了不同传感设备数据格式不统一的问题，采用统一的元数据描述和接口规范，实现了设备状态信息的规范化表达。边缘计算技术在巡检数据预处理中的应用显著降低了数据传输压力，在现场设备中部署轻量化算法实现对原始数据的过滤、压缩和特征提取，仅将有效信息传输至后端系统，数据传输量减少约 75% 。海量巡检数据的存储管理采用分布式架构和时序数据库技术，支持 PB 级数据的高效存储和毫秒级查询。巡检结果自动分析系统结合设备历史状态信息和专家知识库，对检测异常进行分级分类，生成标准化的巡检报告和维护建议，减少了人工判读的主观性和不确定性。

2.5 电力设备故障诊断算法的优化

随着电力设备的运行环境日益复杂，传统的故障诊断方法面临着处理大规模数据、应对多种故障模式、消除噪声干扰等挑战。因此，优化故障诊断算法的准确性和鲁棒性，成为提升电力设备管理系统可靠性与安全性的关键。在优化过程中，常用的方法包括改进特征提取与选择技术，选择与故障诊断相关的关键特征，降低计算复杂度，并提高算法的诊断能力。基于深度学习的故障诊断算法，如卷积神经网络和长短时记忆网络，由于其卓越的自学习能力和对大规模数据的处理能力，逐渐成为优化故障诊断的主流技术，根据这些算法能够自动从海量设备数据中提取更为细致的故障特征，从而实现对复杂故障模式的精准识别。

结束语

研究表明电力系统自动化故障诊断与维护策略的优化能够显著提升系统的可靠性和运行效率。在故障诊断方法上基于规则的诊断具备快速定位常见故障的能力，数据驱动方法在处理复杂非线性故障中表现出更高的适应性，而综合智能方法能有效结合两者的优点，提升诊断的准确性与鲁棒性。维护策略上状态检修结合实时监测与机器学习模型可延长设备运行寿命，并降低故障率，快速恢复技术基于广域保护与备用电源切换策略则可缩短故障修复时间。研究成果为电力系统的高效稳定运行提供了技术支撑，并为未来智能电网的发展奠定了基础。

参考文献

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