基于人工智能的变电试验仪器仪表故障诊断技术研究

摘要：随着人工智能变电站保护系统故障诊断效率低、精度差的问题频频发生。因此文章分析数据采集预处理、诊断模型构建及训练优化等关键技术，通过深度学习等算法在故障识别中的有效性。剖析技术应用面临的数据质量、模型可解释性等挑战，提出数据治理，提升变电试验仪器仪表故障诊断智能化水平提供理论与实践参考。

关键词：变电试验仪器仪表；常见故障；关键技术

引言

随着电力系统规模扩大与智能化发展，变电试验仪器仪表的可靠运行成为保障电网安全的关键。传统故障诊断方法受限于人工经验和简单工具，在面对复杂故障时诊断效率低、准确性差。人工智能凭借强大的数据处理与模式识别能力，为变电试验仪器仪表故障诊断提供了新方向。本文围绕人工智能技术在故障诊断中的应用，分析关键技术、推动电力设备运维向智能化、精准化转型。

一、变电试验仪器仪表概述及常见故障分析

1.1 变电试验仪器仪表工作原理与分类

变电试验仪器仪表基于电磁感应、电路分析等原理，通过测量电压、电流、电阻等参数，评估电力设备运行状态。根据功能可分为绝缘性能测试类、电气参数测量类、机械特性测试类三大类。绝缘电阻测试仪通过输出直流高压，测量设备绝缘电阻，判断绝缘老化程度；变压器变比测试仪利用电磁感应原理，检测变压器各绕组间电压比是否符合标准；高压开关机械特性测试仪则通过传感器记录开关分合闸过程中的速度、时间等参数，评估机械部件的性能。

1.2 常见故障类型及表现形式

变电试验仪器仪表出现的故障现象繁杂，不同类别仪器仪表的故障各不相同，同时各类别故障中又包含多种类别，而每一个类别故障背后又会引发其他故障。常见的硬件故障中，传感器故障十分普遍，电流互感器磁芯老化使得所测量的电流变化不精确，温度传感器受潮使得温度数据测量偏高，部分电子线路损坏，无法输出其他试验仪器需要的数据；环境因素方面的影响，如热量影响，高温条件会导致仪表内部电子元件的使用寿命缩短，而电子元件的老化会造成控制电路无法正确进行信号传输，干扰信号会影响数据测量的数值波动，影响变电站的电气开关的启闭状态。

1.3 传统故障诊断方法的局限性

对于常见的电力设备故障，电力故障诊断方法主要是使用经验以及一些简单仪器，这样的方法不能适应电力系统复杂的需求。经验式的故障诊断主要是借助人的感官以及经验来诊断故障，如根据故障时的指示灯状态，或声音来初步判断故障的发生。这种方法对诊断故障人员的专业技能要求较高，因此在实际复杂故障诊断工作中主观性较大，另外故障诊断的准确性也较差。这种方法对故障的判断通常是逐段地进行排查，耗费的时间较长。因此对于故障这种隐性特征的判断能力也不足。故障树分析法能够对所出现的故障进行针对性的原因分析，但建立故障模型相对复杂，仪器的多样性会影响所建立模型的精准度，导致实际电力系统故障树法的判断效果有所降低。

二、基于人工智能的变电试验仪器仪表故障诊断关键技术

2.1 数据采集与预处理

故障信息的获取是故障诊断的前提。变电试验仪器仪表在运行时，由电流传感器、电压传感器、温度传感器等传感器采集全面的故障信息，将仪器的工作电流、工作电压、温度信息等收集起来，通过通信模块传输到数据收集器当中，形成数据原始库。原始数据普遍存在数据噪声、缺失值、异常值等情况，需要对数据进行处理，也就是数据的预处理，对于存在的噪声，采用滤波算法，主要是中值滤波法、高斯滤波法，减少数据噪声；对于缺失值数据，主要采用统计技术，将数据归化到正态分布的情况下使用均值插补、回归插补等方法对数据缺失进行补偿；对于异常值，利用聚类算法等对数据进行处理，剔除异常值。

2.2 故障诊断模型构建

建立良好的故障诊断模型是精准诊断的基础。机器学习算法是故障诊断中应用较为成熟的方法，基于SVM能够根据分类训练集确定最优分类超平面，有效地解决小样本、非线性故障分类问题，可应用于仪器仪表的简单故障诊断。人工神经网络（ANN）具有很强的非线性映射能力，通过多层神经元，可习得数据所隐藏的复杂规律，适合用于复杂故障模式的识别。深度学习算法可解决维度高且复杂的故障诊断问题。卷积神经网络（CNN）通过卷积层和池化层，具备自动提取图像、信号等数据特征的能力，在基于振动信号、红外图像的仪器故障诊断中具有独特的优势。循环神经网络（RNN）及其变种长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）适用于时间序列类的数据，能够捕捉仪器运行状态在时间上的规律，用于潜在故障预测。

2.3 故障诊断模型的训练与优化

模型训练是模型学习故障数据特征的核心过程。训练过程中，将预处理好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，以训练集中的故障数据为训练集，对模型进行参数的调整，通过前向传播计算出预测值，并通过反向传播更新模型中的参数，以调整模型的输出使得模型越接近于真实故障标签。模型优化训练贯穿训练过程的始终，在优化训练过程中，调整模型中的超参数，包括神经网络的层数、神经元的个数，SVM的核函数参数等，找到最佳的模型结构，使用合适的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）等，使得模型快速收敛到最优解，防止模型陷入到局部最优解，以及使用交叉检验的方法对模型进行评估，防止过拟合，使模型具有较好的泛化能力，逐步优化模型的故障诊断结果，提高故障诊断模型诊断结果的正确性和可靠性。

三、基于人工智能的故障诊断技术应用挑战与对策

3.1 技术应用面临的挑战

数据问题，数据质量、数据安全。实践中，变电试验装置检测的数据易出现噪声、数据缺失情况等，数据的准确度影响模型训练的准确度；电力系统数据涉及到电网的稳定信息，存在泄露、篡改等问题，影响电网稳定运行。第五，可解释性问题，由于深度学习黑盒模型难以解释诊断结果，使得技术人员难以相信诊断结果，造成诊断结果难以应用。

3.2 应对策略与建议

对于数据问题，建立并实施完善的数据治理。开展高精度传感器布点和对采集网络进行升级改造，提高数据质量，采用数据加密和数据访问控制等技术手段保障数据安全；设置数据质量评估和清洗系统及时处理非正常数据。对于模型可解释性问题，可以实现基于注意力机制和SHAP值分析的可解释人工智能技术（XAI）将模型决定的逻辑可视化。对于算法问题，可以采用迁移学习、强化学习等实现模型在应用场景的快速适应数据特征变化，结合边缘计算实现实时诊断。对于人才培养，推进高校、企业联合成立跨学科教学，定向人才培养。

结语

人工智能技术为变电试验仪器仪表故障诊断带来革命性突破，通过数据智能处理与模型精准构建，显著提升诊断效率与准确性。尽管在数据安全、模型解释性等方面仍存挑战，但随着技术创新与人才培育推进，其应用前景广阔。人工智能与电力领域融合，将进一步推动变电设备运维智能化升级，为电力系统安全稳定运行筑牢技术防线。

参考文献

[1]李扬笛，林爽，郑州，等.人工智能处理在自动化变电站保护系统中的实时故障诊断与评估[J].自动化与仪器仪表，2024，（09）：201-205+210.

[2]刘博，翟文松.人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用[J].产业科技创新，2024，6（04）：47-50.