基于人工智能的电力系统故障预测与诊断方法研究

引言

随着电力系统规模不断扩大，复杂度持续提高，故障种类及其发生频率日益上升，传统故障诊断方法应用下，已难以满足现代电力系统快速、准确诊断的需求。基于人工智能的电力系统故障诊断与预测工作开展背景下，可有效提高电力系统稳定性，降低故障恢复时间，提升系统可靠性。人工智能技术以其强大的数据分析和自主学习能力，为电力系统故障处理带来新的突破方向，对保障电力稳定供应意义重大。

一、电力系统故障类型与特点

1.1 常见故障类型分类

电力系统故障类型多样，按系统构成可分为发电侧、输电侧、配电侧故障。发电侧故障涵盖发电机转子绕组短路、励磁系统异常等，直接影响电力生产；输电侧故障以线路短路、断线最为常见，易引发大面积停电；配电侧故障多表现为变压器过载、低压线路漏电等，直接影响用户用电质量。按故障性质可划分为短路故障、断线故障和接地故障，其中短路故障因瞬间电流激增，对设备破坏最为严重；断线故障会导致电力传输中断；接地故障则威胁设备与人身安全。这些故障类型相互交织，增加了故障预测诊断的难度。

1.2 故障发生的复杂性与关联性

电力系统是一个高度耦合的复杂网络，故障的发生往往具有复杂性与关联性。一方面，单一故障可能由设备老化、环境变化、操作失误等多种因素共同引发；另一方面，一处故障可能通过电磁耦合、功率转移等途径，引发其他设备连锁故障，形成故障蔓延效应。例如，输电线路短路可能导致相邻线路过载，进而引发变压器保护动作跳闸。此外，新能源发电的间歇性与波动性，以及电力电子设备的广泛应用，使故障特征更加复杂多变，传统方法难以捕捉故障间的隐性关联，亟需更先进的分析手段。

1.3 传统诊断方法的局限性

传统电力系统故障诊断方法主要包括基于规则的专家系统、故障录波分析等。基于规则的专家系统依赖人工编写的经验规则库，难以应对复杂多变的故障场景，且规则更新滞后，无法适应电力系统的快速发展；故障录波分析虽能记录故障瞬间电气量变化，但需人工解读波形，效率低且易受主观因素影响。此外，传统方法多侧重于故障后的诊断，缺乏对故障早期征兆的捕捉能力，难以实现故障的超前预测。面对海量、多源的电力运行数据，传统方法在数据处理与特征提取方面也存在明显不足，难以满足现代电力系统对故障预测诊断的时效性和准确性要求。

二、人工智能在故障预测诊断中的应用原理

2.1 机器学习算法的预测机制

机器学习算法通过对历史故障数据和运行数据的学习，挖掘数据中的潜在规律，建立故障预测模型。以支持向量机（SVM）为例，其通过寻找最优分类超平面，实现对正常运行状态与故障状态的分类预测；随机森林算法则利用多个决策树进行集成学习，能够处理高维数据并有效降低过拟合风险。这些算法可根据电力系统的电压、电流、功率等运行参数，预测故障发生的可能性及类型。

2.2 深度学习模型的诊断优势

深度学习模型凭借强大的自动特征提取能力，在电力系统故障诊断中展现出独特优势。卷积神经网络（CNN）通过卷积层和池化层对故障数据进行特征提取和降维，能够有效识别故障信号中的局部特征；递归神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），则擅长处理具有时间序列特性的电力数据，可捕捉故障发展过程中的动态变化。这些模型无需人工设计特征提取规则，能够从海量数据中自动学习复杂的故障模式，实现对故障类型、位置和严重程度的精准诊断，相比传统方法具有更高的诊断准确率和效率。

2.3 专家系统与知识图谱的辅助作用

专家系统通过整合电力领域专家的知识和经验，构建知识库和推理规则，为故障诊断提供决策支持。它能够模拟专家的思维过程，对故障现象进行分析推理，给出诊断结论和处理建议。知识图谱则以图形化的方式，将电力设备、故障类型、故障原因等信息进行关联，直观展示故障相关知识间的关系。在故障预测诊断中，知识图谱可辅助人工智能模型理解故障机理，增强模型的可解释性；同时，通过与实时运行数据结合，能够快速定位故障根源，为故障处理提供更全面的信息支撑。

三、基于人工智能的故障预测诊断方法优化

3.1 数据预处理与特征提取优化

高质量的数据是保障人工智能模型性能的基础。在数据预处理阶段，需对原始电力数据进行去噪、缺失值填补和归一化处理，消除数据中的噪声干扰和量纲差异，提高数据质量。在特征提取方面，采用主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等方法，对高维数据进行降维，提取最具代表性的故障特征；结合小波变换、经验模态分解等信号处理技术，挖掘故障信号的时频域特征。此外，通过生成式对抗网络（GAN）等数据增强技术，扩充样本数量，解决故障数据样本不均衡问题，提升模型的泛化能力和鲁棒性。同时，利用数据可视化技术辅助人工校验数据特征分布，结合领域知识构建语义特征标签，强化数据与故障类型的关联性，为模型训练提供更精准的输入。

3.2 智能算法的融合与改进策略

单一智能算法在处理复杂故障问题时往往存在局限性，通过算法融合可实现优势互补。将机器学习算法与深度学习模型相结合，如用机器学习算法进行初步故障筛选，再利用深度学习模型进行精准诊断；或融合不同类型的深度学习网络，发挥各自在特征提取和模式识别方面的优势。同时，针对电力系统故障的特点，对现有算法进行改进，例如优化神经网络的结构和参数，引入注意力机制增强模型对关键故障特征的关注，或改进遗传算法、粒子群算法等优化算法，提高模型的训练效率和收敛速度，以适应电力系统实时性要求。此外，探索强化学习与迁移学习的协同应用，通过动态奖励机制优化决策策略，利用跨场景知识迁移降低模型对大规模标注数据的依赖，提升算法在复杂工况下的适应性。

3.3 预测诊断模型的可靠性提升措施

为确保人工智能模型在实际应用中的可靠性，需从多个方面采取措施。在模型评估阶段，采用交叉验证、留一法等多种评估方法，全面评价模型的预测诊断性能；引入不确定性量化技术，评估模型预测结果的可信度。在模型部署后，建立实时监测机制，通过对比模型预测结果与实际运行情况，及时发现模型漂移和性能下降问题，并利用在线学习技术对模型进行动态更新。此外，构建模型的可解释性框架，通过可视化技术展示模型的决策过程和依据，增强运维人员对模型的信任度，保障电力系统故障预测诊断的安全性和可靠性。

四、结论

基于人工智能的电力系统故障预测诊断方法为电力运维带来创新变革。通过剖析故障特点、深挖技术原理并优化方法策略，可有效提升故障处理能力。未来，随着人工智能技术的持续发展，需进一步加强多技术融合与实际应用探索，推动电力系统向更智能、可靠的方向迈进。

参考文献：

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