基于深度学习的配电网故障智能诊断

一、引言

配电网具有节点多、分支复杂、运行环境多变等特点，故障发生率占电力系统总故障的 70% 以上，其中单相接地、短路、断线等故障处理不及时会导致停电范围扩大，年均造成的经济损失超百亿元。传统故障诊断依赖人工经验与局部量测数据，存在诊断耗时（平均 4-6 小时）、准确率低（约 70% ）等问题。深度学习凭借强大的特征学习与非线性拟合能力，可从海量监测数据中自动挖掘故障规律，为配电网故障诊断提供全新技术路径。在新能源高渗透率接入与电力电子化趋势下，研究基于深度学习的故障智能诊断方法，对构建自愈式配电网、提升供电可靠性具有重要意义。

二、配电网故障特征与深度学习应用基础

（一）配电网故障特征分析

配电网故障呈现多维度特征，电气量特征表现为电压骤降、电流突变，如短路故障时电流幅值可达额定值的 5-10 倍，电压跌落至额定值的 30%-50% ；暂态特征包含高频振荡分量，单相接地故障暂态电流的主频分布在 50-500Hz 。非电气特征同样关键，故障点周边环境（如湿度、温度）、设备状态（如绝缘老化程度）会影响故障演化路径，约 30% 的故障与气象因素直接相关。这些特征的非线性、时变性与耦合性，为传统诊断方法带来挑战。

（二）深度学习技术适配性

深度学习通过多层非线性变换实现特征自动提取，无需人工设计特征量，适配配电网故障特征的复杂性。卷积神经网络（CNN）擅长处理空间分布特征，可从故障录波图中提取波形纹理特征，识别准确率较传统机器学习高 15%-20% ；循环神经网络（RNN）能捕捉时序依赖关系，对故障暂态过程的时间序列分析效果显著；图神经网络（GNN）可利用配电网拓扑结构信息，提升故障定位的空间关联性。深度学习模型的端到端学习能力，能整合多源数据（如 SCADA、量测终端、用户投诉），实现故障从检测到定位的一体化处理。

三、深度学习在配电网故障诊断中的核心应用

（一）故障类型识别

基于深度学习的故障类型识别通过构建多分类模型实现，输入为故障发生后0.1-0.5 秒内的电压、电流时序数据，经数据标准化后输入深度模型。CNN 结合注意力机制可聚焦关键特征频段，对短路、接地、断线等典型故障的识别准确率达 90% 以上；深度置信网络（DBN）通过多层受限玻尔兹曼机堆叠，能处理含噪声数据，在信噪比低于 20dB 时仍保持 85% 的识别率。模型输出层采用 softmax 函数，直接给出各类故障的概率分布，为调度人员提供决策依据。

（二）故障区段定位

故障区段定位需融合拓扑信息与量测数据，图卷积神经网络（GCN）将配电网抽象为节点 - 边模型，节点特征包含电压幅值、电流相位，边特征为线路阻抗，通过邻接矩阵传递拓扑关联信息，定位误差可控制在 500 米以内。长短期记忆网络（LSTM）结合故障蔓延时序特征，对分支线路故障的定位延迟缩短至 10 秒以内，较传统阻抗法提升 60% 效率。多模型融合策略（如 CNN-LSTM 组合）能兼顾空间与时间特征，复杂拓扑下的定位准确率提升至 95% 。

（三）故障原因分析

故障原因分析需关联设备状态与环境数据，采用深度学习与知识图谱结合的方法，将历史故障记录、设备台账、气象数据转化为结构化知识，输入双向 Transformer 模型

进行因果推理。对树障、设备老化、外力破坏等常见原因的归因准确率达 80% ，可辅助制定针对性预防措施，如对树障高发区段提前安排清障计划。

四、基于深度学习的故障诊断面临的关键问题

（一）数据质量与数量制约

配电网量测设备覆盖率不均，偏远地区监测点缺失率达 30% ，导致数据完整性不足；故障样本具有不平衡性，单相接地故障样本占比超 60% ，而断线等罕见故障样本不足 5% ，模型易出现 “过拟合”。数据噪声干扰严重，量测设备误差、通信延迟导致15%-20% 的原始数据存在畸变，影响特征提取精度，如电流波形畸变使 CNN 的特征识别偏差超过 10% 。

（二）模型泛化性与适应性不足

模型在特定场景训练后，迁移至新拓扑或运行工况时性能下降，如分布式电源接入比例变化超过 20% ，故障识别准确率下降 15%-20% 。深度学习模型对小样本故障的诊断能力薄弱，新出现的故障类型（如电力电子设备故障）因缺乏训练样本，识别率低于60% 。

五、优化路径与解决方案

（一）数据预处理与增强技术

构建多源数据融合平台，整合 SCADA、FTU、用户反馈等数据，采用插值算法填补缺失值，使数据完整性提升至 90% 以上；通过生成对抗网络（GAN）合成罕见故障样本，平衡样本分布，使各类故障样本占比偏差控制在 ±10% 以内。引入小波变换与经验模态分解（EMD）进行噪声抑制，保留故障特征的同时将信噪比提升 20dB，特征提取精度提高 15% 。建立动态数据清洗机制，实时检测异常数据并自动标记，确保输入模型的数据质量。

（二）模型轻量化与泛化性优化

开发轻量化深度学习模型，采用知识蒸馏技术将复杂模型参数压缩 50% 以上，在边缘设备上的推理时间缩短至 100 毫秒以内；引入注意力机制减少冗余计算，使 CNN的特征提取层参数减少 30% 。通过迁移学习提升模型适应性，利用预训练模型初始化参数，在新场景下仅微调顶层网络，使模型适应时间缩短 60% ；结合元学习（Meta-Learning）增强小样本学习能力，新故障类型识别率提升至 80% 以上。

六、结论

基于深度学习的配电网故障智能诊断是提升供电可靠性的重要技术手段，其核心价值在于突破传统方法对人工经验的依赖，实现故障的快速、精准识别与定位。通过解决数据质量、模型泛化性、实时性等关键问题，优化数据预处理、模型设计与系统集成方案，可推动深度学习在配电网故障诊断中的规模化应用。未来，随着量子计算、数字孪生等技术的融合，故障诊断将向 “预测 - 诊断 - 自愈” 一体化方向发展，为构建智能、可靠的现代配电网提供有力支撑。

参考文献

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