基于人工智能的高压电气设备自动化故障诊断方法

1 高压电气设备故障诊断的核心挑战

1.1 故障类型的复杂性与耦合性

设备故障可能由单一因素或多因素引发，表现为绝缘故障、机械故障、过热故障等多种类型，且不同故障的表征参数存在交叉干扰。例如，变压器内部放电故障可能同时伴随乙炔气体浓度升高与局部放电信号畸变，需综合多源数据判断。

1.2 状态数据的多样性与非线性

设备运行数据来源广泛，包括电气量（电流、电压）、化学量（油中溶解气体 H₂ 、 CH₄ ₄、 C₂ ₂ H₂ ₂等）、物理量（振动信号、温度分布、超声波强度）等，数据类型涵盖时序信号（如振动波形）、图像数据（如红外热像图）、离散量（如开关动作次数）等。这些数据往往呈现非线性、高噪声、特征维度高的特点，传统统计方法难以有效提取关键信息。

1.3 实时性与可靠性的双重要求

电网运维需在故障早期（如绝缘劣化初期）快速定位问题并制定处置策略，避免故障恶化。传统方法依赖定期停电检测，无法实现连续监测；而在线监测系统产生的海量数据若依赖人工分析，将导致响应延迟，难以满足“分钟级”甚至“秒级”诊断需求。

2 人工智能技术的核心应用路径

2.1 传统机器学习方法：基于特征工程的初级自动化

传统机器学习（如支持向量机 SVM、随机森林RF、K 近邻KNN）依赖人工设计特征，通过训练样本学习故障模式与特征之间的映射关系。例如，在变压器故障诊断中，常通过油色谱分析获取 H₂ ₂、 CH₄ 、 C₂ ₂ H₂ 等 7 种特征气体的浓度，利用 SVM 构建“气体特征-故障类型”分类模型；在断路器机械故障诊断中，则提取分合闸线圈电流波形的上升时间、峰值、能量等时域特征，结合随机森林算法识别触头磨损或卡涩问题。该方法的优势在于模型可解释性强（如 SVM 的决策边界清晰）、对中小规模数据集适应性好；但局限性也很明显——特征提取依赖专家经验，若关键特征未被选取（如忽略气体比值法中的 C₂H₂ /CH₄ ₄指标），将导致模型性能下降；且面对高维非线性数据（如局部放电三维谱图）时，人工特征设计的难度显著增加。

2.2 深度学习方法：端到端的特征自学习

卷积神经网络（CNN）：针对局部放电检测中的二维脉冲波形图或超声图像，CNN 可通过卷积层提取局部放电的模式特征（如放电脉冲的幅值、相位分布），池化层压缩冗余信息，全连接层完成故障类型分类。例如，有研究将特高频（UHF）局部放电信号转换为二维时频图，输入改进的 ResNet网络，实现对电晕放电、悬浮放电、沿面放电的识别准确率超过 95% 。

循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）：针对振动信号、电流电压时序数据中的时间依赖性（如断路器分合闸过程中的机械冲击具有明确的时序特征），RNN 通过隐藏状态记忆历史信息，LSTM（长短期记忆网络）则通过门控机制解决长序列梯度消失问题。例如，在变压器铁芯松动故障诊断中，采集振动信号的时域序列，利用 LSTM 网络捕捉振动幅值的周期性变化规律，可提前发现微小位移导致的异常。

2.3 混合智能系统：多技术协同优化

为弥补单一方法的不足，研究者常将人工智能与传统技术结合，构建混合诊断系统。例如：物理模型 + 数据驱动：先基于电气设备的物理原理（如变压器绝缘老化与温度、电场的耦合方程）建立初始故障预测框架，再利用AI 模型修正物理模型的误差（如通过神经网络拟合实际运行数据与理论

计算的偏差）；

专家系统 + 机器学习：将工程师的经验规则（如“油中 C₂H₂ ₂含量 > 1μL/L 可能为放电故障”）作为先验知识嵌入模型，辅助神经网络初始化权重或约束输出范围，提升模型的可解释性与鲁棒性；

边缘计算 ⋅+ 云端协同：在设备端部署轻量级 AI 模型（如 MobileNet 用于红外图像快速筛查），实时筛选异常数据；复杂分析任务（如多源数据融合诊断）上传至云端服务器，利用高性能 GPU 加速深度学习模型推理，平衡实时性与计算资源需求。

3 典型案例与应用效果深度解析

以电力系统中关键的变压器故障诊断场景为例，传统诊断方法普遍采用"油色谱气体分析 + 三比值法"的技术组合来判断故障类型（如绕组过热、内部放电等典型故障）。然而，这种传统方法存在明显的技术局限性：首先是三比值法的编码覆盖不全问题（约 15% 的异常工况无法匹配到标准比值组合），其次是方法对早期微弱故障的灵敏度不足（难以识别低于阈值的初期故障征兆）。某省级电网公司通过引入基于深度学习的智能诊断系统，实现了诊断流程的全面升级，其技术实现路径具体如下：

智能化特征预处理：针对气体监测数据，采用最大最小值归一化方法消除量纲影响；对于局部放电信号，首先应用小波变换算法进行噪声抑制，随后提取时域特征（包括信号峰值、均值等统计量）和频域特征（重点计算功率谱密度等参数），构建多维特征向量；

动态诊断与预警机制：系统以30 分钟为周期进行滚动诊断，当任一故障类型的预测概率超过 80% 的警戒阈值时，立即触发多级报警机制，诊断报告及处置建议会实时推送至运维人员的智能终端。

结语：

综上所述，高压电气设备的自动化故障诊断作为智能电网建设的重要技术支撑，其发展水平直接关系到电力系统的运行安全与供电可靠性。人工智能技术凭借其强大的数据挖掘与分析能力，能够从海量的多源异构数据中深度提取故障特征与运行规律，有效突破了传统诊断方法在实时性、准确性和适应性等方面的技术瓶颈。当前，基于深度学习、知识图谱等先进AI 算法的故障诊断系统已实现了对设备状态的实时监测、异常预警和故障定位等功能，大幅提升了电力设备的运维效率。尽管在工程实践中仍面临高质量样本稀缺、计算资源需求大、模型可解释性不足等现实挑战，但随着小样本学习、迁移学习、可解释AI 等前沿技术的持续突破，人工智能驱动的故障诊断系统正朝着"诊断精度更高、运行更稳定可靠、决策更自主智能"的方向快速发展。可以预见，这些技术进步将为构建更安全、更高效、更智能的现代电力系统提供强有力的技术保障，推动智能电网建设迈向新的发展阶段。

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