基于机器学习的电力系统故障检测与诊断方法研究

引言

电力系统作为现代社会的能源命脉，其稳定运行至关重要。传统的电力系统故障诊断方法主要依靠专家经验和模型模拟，但这种方法存在缺陷，即对专家经验依赖度高，不能发现复杂的故障类型。另外，由于电力系统的复杂性，使用传统方法进行分析和处理需要耗费大量的时间和经费。机器学习技术的出现，为电力系统故障诊断分析提供了一种新的思路。机器学习通过数据驱动模式，能够自动挖掘故障特征，实现快速精准诊断。研究基于机器学习的故障检测诊断方法，对提升电力系统可靠性、降低经济损失具有重要现实意义。

一、基于机器学习的电力系统故障检测与诊断核心算法

1.1 深度学习算法在故障特征提取与分类中的应用

深度学习算法凭借强大的特征自动提取能力，在电力系统故障诊断中发挥关键作用。卷积神经网络（CNN）通过多层卷积池化操作，能够自动提取故障暂态信号的时空特征，在输电线路故障类型识别中，准确率可达92% 以上。循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU，可有效处理电力系统的时序数据，在变压器油中溶解气体分析（DGA）故障诊断中，能准确捕捉气体浓度变化趋势，诊断准确率较传统方法提升 15% 。此外，生成对抗网络（GAN）可通过数据增强解决故障样本不均衡问题，优化诊断模型性能，为电力系统故障特征挖掘与分类提供了高效途径。

1.2 集成学习方法的故障诊断模型构建与优化

集成学习通过融合多个弱学习器提升诊断性能。随机森林算法通过构建多棵决策树，对电力系统保护装置的动作信息、故障录波数据进行综合分析，在变电站故障诊断中，可将诊断准确率提高至 88% 。梯度提升树（GBDT）通过迭代优化，不断拟合残差，在配电网单相接地故障选线中，能够有效克服噪声干扰，诊断准确率达到 85% 。Adaboost 算法根据基学习器的错误率调整样本权重，强化对困难样本的学习，在电力电子设备故障诊断中表现出良好的鲁棒性。多种集成学习方法的结合与优化，为复杂电力系统故障诊断模型构建提供了可靠方案。

1.3 强化学习在动态故障诊断决策中的应用

强化学习能够在动态环境中通过试错学习优化决策策略。在电力系统连锁故障预防中，基于深度 Q 网络（DQN）的强化学习算法，以系统安全指标为奖励函数，可快速生成最优切负荷方案，降低故障扩散风险。在新能源接入的电力系统中，强化学习算法可根据风电、光伏的波动性，动态调整储能系统充放电策略，配合故障诊断结果优化系统运行方式。实际应用表明，强化学习方法可使系统故障恢复时间缩短 20%-30% ，为电力系统动态故障诊断与决策提供了智能化手段。

二、机器学习与电力系统技术的融合创新

2.1 物联网与机器学习协同的实时故障监测体系

物联网技术实现了电力设备运行数据的全面感知与实时采集，与机器学习结合构建起高效监测体系。通过部署在输电线路、变电站的传感器，实时采集电压、电流、温度等数据，借助边缘计算进行初步处理后上传至云端。机器学习算法对海量数据进行分析，可实现故障的早期预警。例如，在高压电缆监测中，物联网传感器实时监测局部放电信号，结合支持向量机（SVM）算法，能够提前 3 - 5 天发现潜在故障，避免重大事故发生，提升电力系统运行安全性。

2.2 数字孪生技术辅助的机器学习故障诊断方案

数字孪生技术通过构建电力系统虚拟模型，为机器学习诊断提供仿真数据支持。在变电站设备故障诊断中，基于数字孪生的仿真模型可模拟不同故障场景下设备的运行状态，生成大量故障样本数据。利用这些数据训练深度学习模型，能够提高模型泛化能力。例如，在变压器故障诊断中，数字孪生模型结合卷积神经网络，对油温、绕组温度等参数进行仿真分析，诊断准确率达到 90% ，且可直观展示故障发展过程，辅助运维人员制定检修策略。

2.3 边缘计算与机器学习结合的故障快速响应机制

边缘计算与机器学习的结合实现了电力系统故障的就地快速处理。在配电网故障检测中，边缘计算节点部署轻量级机器学习模型，对采集的故障数据进行实时分析。当检测到故障时，边缘节点可快速做出隔离故障区域的决策，无需将数据全部上传至云端处理，响应时间缩短至毫秒级。例如，在智能微电网中，基于边缘计算的随机森林算法，可在 0.1 秒内完成孤岛检测与故障定位，保障微电网稳定运行，提升电力系统故障处理效率。

三、基于机器学习的故障检测与诊断应用场景

3.1 输电线路故障的智能化检测与定位实践

在输电线路领域，机器学习实现了故障的精准检测与定位。利用无人机搭载的红外热像仪与可见光相机采集图像数据，通过卷积神经网络进行分析，可识别绝缘子破损、线夹发热等故障，准确率超过 90% 。基于行波原理的故障定位方法结合长短时记忆网络（LSTM），对故障行波信号进行处理，可将输电线路故障定位误差缩小至 500 米以内。某省级电网应用该技术后，输电线路故障修复时间平均缩短 40% ，显著提升了供电可靠性。

3.2 变电站设备故障的早期预警与诊断应用

变电站设备故障诊断中，机器学习有效提升了设备运维水平。利用变压器油色谱数据，结合深度学习算法，能够准确诊断变压器内部过热、放电等故障，诊断准确率达 88% 。对于断路器故障，通过分析分合闸线圈电流波形，采用集成学习算法可提前识别机械故障，预警准确率达到85% 。某 500kV 变电站应用机器学习诊断系统后，设备故障平均发现时间提前 72 小时，减少非计划停电次数 30% ，降低了运维成本与安全风险。

3.3 配电网复杂故障的多源数据融合诊断分析

配电网故障具有类型多样、拓扑复杂的特点，机器学习通过多源数据融合实现精准诊断。融合配电网的电压电流数据、FTU（馈线终端单元）信息以及用户停电反馈数据，利用深度信念网络（DBN）进行分析，在单相接地故障诊断中准确率可达 86% 。在分布式电源接入的配电网中，结合功率波动数据与故障特征，采用强化学习算法可快速判断故障类型并制定恢复策略。某城市配电网应用该技术后，故障平均处理时间缩短至 30 分钟，提升了用户用电体验。

四、结论

基于机器学习的电力系统故障检测与诊断方法，通过核心算法创新、多技术融合以及多场景应用，显著提升了故障诊断的效率与准确性。深度学习、集成学习等算法在特征提取与模型构建方面优势显著，物联网、数字孪生等技术与之融合拓展了应用深度。未来，随着算法优化与电力系统智能化发展，机器学习将在电力系统故障诊断领域发挥更大作用，为电网安全稳定运行提供更坚实保障。

参考文献：

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