电力系统故障检测与诊断中的智能算法应用研究

随着负荷需求的持续增长与新能源接入比例的提高，电力系统运行环境正趋于动态复杂，设备故障事件频率和影响程度显著上升。输电线路的瞬时短路、变压器的匝间故障及配电网络的间歇性异常等问题日益突出，传统故障检测手段难以适应现有系统多源、多尺度信号特征的快速变化。在此背景下，基于智能算法的故障识别与分类方法开始受到广泛关注。通过深度数据驱动建模与特征自动提取，智能算法具备更高的非线性建模能力与适应性，为电力系统运维转向精准、主动、自适应提供了强有力的技术支撑。

一、智能算法在电力系统故障检测中的理论基础与分类

（一）电力系统故障类型与检测需求

电力系统中常见故障包括单相接地、两相短路、三相短路、过载故障及谐波异常等。这些故障通常通过监测电流、电压、频率及相位角等变量表现出来。例如，单相接地故障会造成零序电流迅速上升，而短路故障常伴随电流突变与电压骤降。在超高压输电系统中，一次设备出现局部放电、绝缘退化等早期征兆常无法通过传统差动保护或过电流保护准确定位。因此，需构建多维度、多源异构数据下的快速、精准诊断系统，以实现对典型故障模式的识别与分类。

（二）智能算法分类与适用特性

目前常用的故障检测智能算法主要包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、决策树与随机森林、深度学习模型以及融合算法。ANN 适用于高维非线性特征识别，如前馈型 BP 网络广泛用于谐波分析和短路模式分类。SVM 在小样本场景下表现优异，结合 RBF 核函数可实现局部放电信号的高精度分类，准确率可达 95% 以上。决策树类算法如随机森林具备良好可解释性，适用于如输电线路覆冰等故障类型判别。深度学习方法如 CNN 和 LSTM 分别适用于波形图像分类与电压暂降等时序信号分析 [1]。此外，融合算法通过集成多模型（如SVM+CNN+RF ）以提升整体鲁棒性，已在多个区域电网的在线诊断系统中得到实际应用。

（三）故障识别系统建模流程

智能诊断系统一般由数据采集模块、特征提取模块、模型训练模块及输出决策模块构成。采集设备包括高精度电流互感器（CT）、电压互感器（PT）及数字采样装置（如 μPMU ）。特征工程常用方法包括快速傅里叶变换（FFT）、小波包分解（WPD）与希尔伯特- 黄变换（HHT）等。模型训练阶段采用历史标注数据进行监督学习，模型精度评估指标包括准确率（Accuracy）、F1 值与 ROC 曲线下的 AUC 值。

二、典型智能算法在电力系统关键部件中的应用分析

（一）神经网络在输电线路故障检测中的应用

输电线路长距离、高电压等级运行环境下，线路故障信号往往叠加有雷电干扰、设备切换等非故障波形干扰，传统行波定位法准确率受限。采用 BP 神经网络对波形进行分类识别，输入特征为归一化的电流模量与相角突变率，输出为三类故障模式标签。实验表明，在330kV线路模拟平台中，模型对单相接地、两相短路、三相短路三类故障的识别率分别为 97.8% 、 95.3% 、 96.4% 。此外，卷积神经网络可将瞬时电流波形转换为二维灰度图进行训练，具备更强的时频特征提取能力，配合GPU 并行计算，故障识别时延控制在 30ms 以内，满足实时保护需求。

（二）支持向量机在变压器故障诊断中的应用

变压器运行状态的检测依赖对油中气体（DGA）、绕组温度、振动频谱等多种信号的融合分析。以油色谱分析为例，气体组分 H₂、C₂H₂ 、 C₂H₄ 等浓度变化可反映放电与过热故障。采用 SVM 构建多类分类器，将气体特征向量输入后输出故障类别。模型在 300 组历史 DGA样本上进行交叉验证，平均分类准确率为 94.6% 。为提高模型泛化能力，训练过程中引入惩罚因子 C=1.5 与高斯核参数 γ=0.2 。此类模型已在若干220kV 主变压器状态监测系统中部署应用，显著提升了局部放电早期预警能力。

（三）深度学习在配电网故障定位中的应用

配电网接线复杂、负荷变化频繁，故障定位难度高。以低压配网短路故障为例，通过部署LSTM 网络识别各采样点的时序电流数据波动趋势，实现对故障节点的精准定位。模型输入为各测点 3s 内的电流矢量序列，网络隐藏层节点数设为64，采用Adam 优化器进行训练，学习率为 0.001 。在某城市供电局测试数据中，模型平均定位误差控制在85米以内，较传统阻抗定位法误差降低 43% 。为配合边缘部署，模型压缩后移植至嵌入式诊断终端（ARM Cortex-A72 平台），实测推理时延不超过 50ms ，满足短时故障快速响应需求。

三、智能算法诊断性能提升策略与发展趋势

（一）多算法融合与模型集成应用

在实际电网运行中，故障类型多样、数据来源异构，使得单一算法在识别准确性与适应性方面存在局限。Stacking 融合策略通过集成SVM、CNN 与随机森林三类模型，将其各自输出的分类概率作为输入特征，由逻辑回归或轻量级神经网络构建的元分类器进行综合判定。这种结构可有效利用不同算法在局部特征提取、全局分类判断和鲁棒性上的优势互补，显著增强系统的泛化能力与抗干扰能力。在 220kV 变电站历史数据集上验证表明，融合模型准确率达到 98.7% ，误报率下降至1.2% ，在处理跨季节、设备状态变更及突发干扰时仍保持较高稳定性，具备较强的工程可实施性，适合部署于长期在线监测与智能运维系统中。

（二）在线学习与模型自适应更新

电力设备运行环境具有强时变性与高度不确定性，长期静态模型易因样本漂移而导致性能下降。为此引入基于滑动窗口的在线学习机制，在不破坏原始模型整体结构的前提下，利用新采集的故障样本进行增量训练与局部微调。例如，在新疆某新能源并网区域，LSTM 模型通过每30 天的滚动更新，对比重训练与不更新模型，低电压穿越（LVRT）故障的F1 值提升幅度达 9% ，同时响应延迟缩短 12ms ，稳定性提升明显。为降低计算资源消耗与系统负荷，更新仅针对输出层及部分高阶权重矩阵，适用于嵌入式边缘设备或轻量级诊断终端的部署，具备较高的工程实用性与移植性[2]。

（三）智能诊断平台集成与工业应用前景

未来智能电力系统的诊断功能应具备平台化、联动化特征，需实现与 SCADA 调度系统、EMS 能量管理系统及 GIS 地理信息系统的无缝集成，构建“感知—诊断—控制”闭环响应体系。目前部分省级电网已部署基于 IoT 架构的远程在线监测系统，采用 MQTT 协议实现设备到云的轻量级数据传输，并通过API 接口调用嵌入式诊断模型执行实时判断 [3]。以南方电网某 500kV 变电站为例，其故障自愈系统在诊断模块引入深度融合模型，在控制模块结合重构控制算法后，故障平均恢复时间由原 86 秒缩短至 55 秒，恢复效率提升 36% ，显著增强系统整体韧性与自愈能力。

总结：

智能算法在电力系统故障检测与诊断中的应用显著提升了故障识别的准确性、响应速度与系统自适应能力。通过神经网络、支持向量机、深度学习等方法的组合应用，可有效应对复杂工况与多类型故障场景。结合边缘计算与在线学习机制，智能算法正加速向实时化、自主化方向发展，为构建高效、稳定、具备预测与决策能力的新型智慧电网提供了坚实的技术支撑与广阔的实践基础。

参考文献

[1] 刘璀. 电力系统中的智能故障检测与定位算法研究与应用[J].电气技术与经济 ,2024,(04):30-32.

[2] 张华军 . 基于数据采集技术的智能建筑电力系统故障检测研究[J]. 家电维修 ,2024,(12):77-79.

[3] 刘卫新 , 潘霞 , 张晓磊 , 等 . 基于智能算法的电力系统故障定位研究 [J]. 信息技术 ,2024,(06):160-167.