基于深度学习的电气设备故障诊断与预测性维护技术研究

一、引言

在现代电力系统中，电气设备作为电能传输、分配和转换的关键载体，其运行状态直接影响电力系统的安全性和可靠性。传统的电气设备故障诊断与维护方式主要依赖人工巡检和定期检修，存在效率低、成本高、故障预判能力不足等问题。随着电力系统规模不断扩大和设备复杂度日益增加，传统方式已难以满足需求。深度学习作为人工智能领域的核心技术，凭借其强大的特征提取和模式识别能力，能够自动从海量电气设备运行数据中挖掘潜在规律，为电气设备故障诊断与预测性维护提供了新的解决方案。研究基于深度学习的电气设备故障诊断与预测性维护技术，对于保障电力系统稳定运行、降低运维成本具有重要的现实意义。

二、深度学习在电气设备故障诊断与预测性维护中的技术原理

2.1 数据采集与预处理

电气设备运行过程中会产生多种类型的数据，如电流、电压、温度、振动等。通过传感器、智能电表等设备采集这些数据，并进行预处理是深度学习应用的基础。预处理包括数据清洗，去除异常值和噪声；数据标准化，将不同类型、不同量级的数据统一到相同的尺度；数据归一化，使数据分布在特定区间内，以提高深度学习模型的训练效果和收敛速度。

2.2 深度学习模型特征提取

深度学习模型的核心优势在于能够自动从原始数据中提取深层次、抽象的特征。以卷积神经网络（CNN）为例，其通过卷积层、池化层等结构，对电气设备数据进行逐层特征提取。卷积层利用卷积核在数据上滑动，提取局部特征；池化层则对特征进行降维，减少计算量并增强模型的鲁棒性。循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）适合处理具有时间序列特性的电气设备数据，能够捕捉数据在时间维度上的变化规律和依赖关系，从而提取时间序列特征。

2.3 故障诊断与预测模型构建

基于提取的特征，构建故障诊断和预测模型。在故障诊断方面，通过训练深度学习分类模型，如全连接神经网络，将提取的特征映射到不同的故障类别，实现对电气设备故障类型的准确判断。在预测性维护方面，利用深度学习回归模型，根据历史数据和当前运行状态，预测电气设备未来的性能指标或故障发生概率，为制定维护计划提供依据。

三、基于深度学习的电气设备故障诊断与预测性维护模型构建

3.1 模型架构设计

结合电气设备数据特点和实际应用需求，设计深度学习模型架构。对于图像类数据，如电气设备红外热像图，采用 CNN 架构进行故障诊断，通过多层卷积和池化操作提取图像特征，最后经全连接层输出故障诊断结果。对于时间序列数据，如电流、电压随时间的变化数据，采用 LSTM 网络架构，通过多个 LSTM 单元捕捉数据的长期依赖关系，实现对设备运行状态的预测。在实际应用中，还可将 CNN 和 LSTM 结合，构建混合模型，充分发挥两种模型的优势，提高故障诊断和预测的准确性。

3.2 模型训练与优化

收集大量电气设备正常运行和故障状态下的数据，划分训练集、验证集和测试集。使用随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）等优化算法对模型进行训练，调整模型参数，使模型在训练集上的损失函数最小化。在训练过程中，通过验证集对模型进行评估，避免过拟合现象。当模型在测试集上达到较好的性能指标时，完成模型训练。同时，可采用迁移学习、数据增强等技术，进一步提高模型的训练效率和泛化能力。

四、基于深度学习的电气设备故障诊断与预测性维护技术应用案例分析

4.1 案例背景

选取某变电站的变压器作为研究对象，该变压器长期运行，面临老化和故障风险。收集该变压器近三年的运行数据，包括油色谱数据、绕组温

度、负载电流等，同时获取变压器的红外热像图数据。

4.2 应用过程

将收集到的数据进行预处理后，分别输入到基于 CNN 的红外热像图故障诊断模型和基于 LSTM 的时间序列预测模型。CNN 模型对红外热像图进行分析，识别变压器是否存在局部过热等故障；LSTM 模型根据历史运行数据，预测变压器未来的绕组温度、负载电流等参数变化趋势。当模型检测到异常或预测到故障发生概率超过设定阈值时，发出预警信号。

4.3 应用效果

通过应用基于深度学习的故障诊断与预测性维护技术，该变压器的故障诊断准确率提高了 25% ，提前发现潜在故障 3 次，避免了因故障导致的停电事故。同时，根据预测结果合理安排维护计划，使变压器的维护成本降低了 18% ，显著提高了设备的可靠性和运维效率。

五、基于深度学习的电气设备故障诊断与预测性维护技术面临的挑战与对策

5.1 面临的挑战

数据问题：高质量的电气设备数据难以获取，数据样本量不足、数据标注不准确等问题会影响深度学习模型的训练效果。此外，不同类型电气设备的数据格式和采集频率存在差异，增加了数据整合的难度。

模型复杂性：深度学习模型结构复杂，训练和部署需要大量的计算资源和时间，对硬件设备和技术人员要求较高。同时，复杂的模型容易出现过拟合现象，导致模型在实际应用中的泛化能力不足。

可解释性差：深度学习模型通常被视为 “ 黑箱” ，其决策过程难以解释，使得运维人员难以理解模型诊断和预测结果的依据，限制了该技术在实际工程中的推广应用。

5.2 应对对策

解决数据问题：加强与电力企业合作，建立电气设备数据共享平台，扩大数据采集范围和样本量。采用半监督学习、弱监督学习等方法，降低对大量标注数据的依赖；开发自动化数据标注工具，提高数据标注的准确性和效率。

优化模型性能：研究轻量化深度学习模型架构，降低模型计算复杂度，提高模型训练和推理速度。结合边缘计算技术，将模型部署在靠近数据源的边缘设备上，减少数据传输和处理时间。通过正则化、Dropout 等技术防止模型过拟合。

提高模型可解释性：探索深度学习模型的可解释性方法，如特征可视化、注意力机制分析等，使运维人员能够理解模型的决策过程。开发可视化界面，直观展示模型诊断和预测的依据和结果，增强技术的实用性和可信度。

六、结论

基于深度学习的电气设备故障诊断与预测性维护技术为电力设备运维提供了创新的解决方案。通过深入研究其技术原理、构建合理的模型架构并应用于实际案例，证明该技术在提高故障诊断准确性、降低运维成本等方面具有显著优势。尽管当前面临数据、模型复杂性和可解释性等挑战，但通过采取相应的对策，可以进一步推动该技术的发展和应用。未来，随着深度学习技术的不断进步和电力系统智能化发展，基于深度学习的电气设备故障诊断与预测性维护技术将在电力领域发挥更加重要的作用。

参考文献

[1]张梦娇.基于深度学习的医院电气设备检测维护技术[J].家电维修，2025，（03）：110-112.

[2]李灿.基于深度学习的煤矿井下电气设备自动化控制技术研究[J].电气技术与经济，2025，（02）：19-21.

[3]陶加云，尹志鹏.基于深度学习的机械电气设备变频器故障诊断方法[J].电气技术与经济，2025，（01）：296-298.