高压电气设备绝缘故障的智能诊断方法研究

引言

高压电气设备是电力系统运行的核心组件，其绝缘性能直接决定电网的可靠性与安全性。传统诊断方法依赖定期巡检与离线检测，存在数据单一、实时性差等问题，难以满足现代电网对故障预警与快速响应的需求。智能诊断技术通过融合多源数据与先进算法，可实现故障特征的自动提取与模式识别，为绝缘故障的精准诊断提供可能。然而，现有方法在特征提取全面性、模型泛化能力及诊断效率方面仍存在不足。探索基于多维度特征融合与深度学习的智能诊断方法，对提升高压电气设备运行可靠性具有重要意义。

一、绝缘故障特征提取与数据融合

高压电气设备绝缘故障的智能诊断需依赖多维度特征数据，这些特征数据是后续模型训练与故障识别的基石。传统方法往往仅关注单一特征，如仅通过局部放电信号或介质损耗因数进行故障判断，这种做法忽略了故障演化过程中多物理场耦合的复杂性，导致诊断结果片面且易出现误判。为解决这一问题，需构建多维度特征集，涵盖局部放电信号、介质损耗因数、泄漏电流以及环境参数等多个方面。局部放电信号能够反映绝缘材料内部的局部缺陷，其时域波形特征与频域能量分布特征是故障诊断的重要依据；介质损耗因数则体现了绝缘材料的整体老化程度，其变化趋势与绝缘性能密切相关；泄漏电流则直接反映了绝缘系统的泄漏情况，是判断绝缘状态的重要指标；而环境参数如温度、湿度等也会对绝缘性能产生影响，需纳入特征集进行综合考量。

在特征提取过程中，需采用先进的时频分析技术。时频分析能够同时提供信号在时间和频率上的信息，有助于全面捕捉局部放电信号的特征。通过时频分析，可以提取出局部放电信号的时域波形特征，如脉冲宽度、上升时间等，以及频域能量分布特征，如主频、频带宽度等。这些特征能够反映局部放电的强度、位置以及绝缘材料的劣化程度。对于介质损耗因数和泄漏电流等特征，也需进行适当的预处理和特征提取，以消除噪声干扰，提高特征质量。

数据融合是多维度特征集构建的关键环节。由于不同特征之间可能存在冗余信息和相关性，直接使用原始特征进行模型训练会导致计算复杂度高、模型泛化能力差等问题。需采用主成分分析法（PCA）等降维技术对特征进行降维处理。PCA 通过线性变换将原始特征投影到新的坐标系中，使得投影后的特征具有最大的方差，从而保留了原始特征中的关键信息。通过 PCA 降维，可以消除冗余信息，降低特征维度，提高模型训练效率。在数据融合过程中，还需采用加权融合策略将不同特征进行整合，形成综合故障特征向量。加权融合策略能够根据不同特征对故障诊断的贡献程度分配权重，使得综合特征向量更加准确地反映设备的绝缘状态。

二、深度学习模型构建与优化

基于多源特征融合结果，构建深度学习诊断模型是实现绝缘故障智能诊断的核心步骤。深度学习模型具有强大的特征学习和模式识别能力，能够自动提取数据中的深层特征并进行分类或回归预测。在高压电气设备绝缘故障诊断中，采用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的混合模型（CNN-LSTM）能够充分发挥两者的优势。CNN 擅长提取数据的空间关联性特征，通过卷积层和池化层的交替作用，能够自动学习到局部放电信号等特征的空间分布规律；而 LSTM 则擅长捕捉数据的时序演化规律，通过记忆单元和门控机制的作用，能够处理具有时间依赖性的数据序列。

在模型构建过程中，需合理设计网络结构。CNN 部分通常包括多个卷积层和池化层，用于提取特征的空间关联性；LSTM 部分则包括多个LSTM单元，用于捕捉特征的时序演化规律。还需在 CNN 和 LSTM 之间添加全连接层，将 CNN 提取的空间特征与 LSTM 提取的时序特征进行融合。为防止模型过拟合，提高泛化能力，还需在模型中引入Dropout 正则化技术。Dropout 通过随机丢弃部分神经元的方式，使得模型在训练过程中不会过度依赖某些特定神经元，从而增强了模型的鲁棒性。

模型优化是提升诊断性能的关键环节。在模型训练过程中，需采用自适应学习率优化算法，如Adam 算法，动态调整网络参数的学习率。Adam算法能够根据梯度的一阶矩估计和二阶矩估计自适应地调整学习率，使得模型在训练初期能够快速收敛，在训练后期能够稳定收敛。还需采用交叉验证方法对模型进行评估。交叉验证通过将数据集划分为训练集和验证集，多次训练和验证模型，以评估模型的泛化能力和稳定性。在交叉验证过程中，需不断调整网络结构和超参数，如卷积核大小、LSTM 单元数量、Dropout 率等，以优化模型性能。通过模型优化，可以确保诊断模型在不同工况下具有较高的诊断准确率和泛化能力。

三、故障诊断结果分析与验证

为验证智能诊断方法的有效性，需对模型输出结果进行多维度分析。首先，通过混淆矩阵评估模型对不同故障类型的分类准确率。混淆矩阵能够直观地展示模型对各类故障的识别情况，包括真正例、假正例、真反例和假反例等。通过混淆矩阵，可以计算出模型的准确率、召回率、F1 值等指标，以全面评估模型的分类性能。还需结合 ROC 曲线与 AUC 值量化诊断性能。ROC 曲线通过绘制不同阈值下的真正例率和假正例率，能够直观地展示模型的分类效果；AUC 值则是 ROC 曲线下的面积，能够量化模型的分类能力。AUC 值越接近1，说明模型的分类性能越好。

在结果分析过程中，还需进一步分析特征重要性。特征重要性能够反映不同特征对故障诊断的贡献程度，有助于识别出对故障诊断最为关键的特征。通过特征重要性分析，可以优化特征集的构建，去除冗余特征，提高模型训练效率。特征重要性分析还能为后续设备状态监测提供指导，帮助运维人员更加精准地定位故障原因。如果发现局部放电信号的某些特征对故障诊断的贡献程度较高，那么可以加强对这些特征的监测和分析，以提高故障诊断的准确性和及时性。

实验结果表明，基于多维度特征融合与深度学习的智能诊断方法在高压电气设备绝缘故障诊断中具有显著优势。该方法能够实现对复杂工况下绝缘故障的精准定位与预测，诊断准确率较传统方法提升显著。该方法对早期故障的敏感性较高，能够在故障初期就发出预警信号，为设备维护决策提供科学依据。未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，智能诊断方法将在高压电气设备绝缘故障诊断中发挥更加重要的作用。还需加强故障特征库的动态更新与模型自适应学习能力的研究，以应对设备老化与环境变化带来的新挑战，推动智能诊断技术的工程化应用。

结语

高压电气设备绝缘故障的智能诊断是保障电网安全运行的关键技术。通过多维度特征提取与数据融合、深度学习模型构建与优化，可实现故障特征的自动提取与模式识别，提升诊断精度与效率。未来研究可进一步探索多物理场耦合下的故障演化机制，结合边缘计算与物联网技术，构建实时在线诊断系统，推动智能诊断技术的工程化应用。需加强故障特征库的动态更新与模型自适应学习能力，为高压电气设备的全生命周期管理提供技术支撑。

参考文献

[1] 王少华 , 梅冰笑 , 陈晓宇 . 高压电气设备局部放电检测技术现状及发展 [J]. 高压电器 , 2016, 52(4): 1-8.

[2] 李军浩, 韩旭涛, 刘泽辉, 等. 电气设备局部放电检测技术述评[J].高电压技术 , 2015, 41(8): 2583-2601.

[3] 赵文清, 朱永利, 张小奇. 基于深度学习的变压器故障诊断方法[J].电力系统自动化 , 2018, 42(4): 132-138.