基于深度学习的电网继电保护故障快速识别与自适应策略

一、引言

随着智能电网建设推进，电网规模与复杂度急剧攀升，传统继电保护技术在故障识别实时性和自适应能力上渐显不足。深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力，为电网继电保护领域带来革新契机。本文聚焦基于深度学习的电网继电保护故障快速识别与自适应策略研究，旨在提升电网运行可靠性与故障处置效率。

二、深度学习在电网继电保护故障识别中的理论基础

2.1 电网故障特征分析

电网运行过程中，故障发生时电流、电压等电气量会呈现独特变化特征。短路故障会引发电流骤增、电压骤降，且故障类型不同，暂态电气量的波形、频率成分也存在差异。这些故障特征复杂多变，传统方法难以全面捕捉，而深度学习能够通过对大量历史数据的学习，挖掘出隐含的故障特征模式。

2.2 深度学习算法原理

深度学习基于人工神经网络，通过多层神经元结构实现对数据的逐层抽象和特征提取。卷积神经网络（CNN）可自动提取数据的空间特征，适用于处理具有局部相关性的电网故障波形数据；循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM），则擅长处理具有时序特性的电网运行数据，能够有效分析故障发展过程中的动态变化。

2.3 深度学习与电网继电保护结合优势

将深度学习应用于电网继电保护，相比传统方法具有显著优势。它无需人工繁琐地设计特征提取算法，可自动从海量数据中学习到最具判别力的故障特征；同时，面对电网复杂多变的运行工况，深度学习模型能够通过不断训练和优化，持续提升故障识别的准确性和鲁棒性，适应不同场景下的故障检测需求。

三、基于深度学习的电网继电保护故障快速识别模型构建

3.1 数据采集与预处理

构建故障识别模型首先需采集丰富的电网运行数据，涵盖正常运行、各类故障及扰动状态下的电流、电压、功率等电气量数据。采集后，对数据进行去噪、归一化等预处理操作，去除干扰信息，统一数据格式和范围，确保数据质量，为后续模型训练奠定基础。

3.2 模型架构设计

根据电网故障数据特点，选择合适的深度学习模型架构。可采用 CNN与 LSTM 融合的网络结构，CNN 负责提取故障波形的局部特征，LSTM则用于分析数据的时序动态特征，两者结合实现对电网故障的全面特征提取。同时，合理设置网络层数、神经元数量等参数，平衡模型的计算复杂度和识别性能。

3.3 模型训练与优化

利用预处理后的数据集对模型进行训练，采用合适的损失函数（如交叉熵损失函数）衡量模型预测结果与真实标签的差异，并通过随机梯度下降等优化算法调整模型参数，不断降低损失值。在训练过程中，运用数据增强技术扩充训练样本，避免模型过拟合，提升模型的泛化能力。

四、基于深度学习的电网继电保护自适应策略研究

4.1 电网运行状态感知

在智能电网的复杂网络架构下，电网运行状态感知是实现继电保护自适应策略的首要环节。通过在输电线路、变电站等关键节点部署电流互感器、电压互感器、智能电表等各类传感器，可实时采集包含三相电流、电压幅值与相位、有功功率、无功功率等海量运行数据。这些数据不仅反映了电网的基础电气信息，还蕴含着系统稳定性、负荷波动等关键状态特征。将深度学习模型应用于数据处理，可借助其强大的特征提取能力，从高维、动态的数据序列中挖掘出隐藏信息。例如，利用长短期记忆网络（LSTM）

对时序数据的处理优势，能够精准捕捉电网负荷随时间变化的规律，识别出因季节性用电、工业生产启停等因素导致的负荷突变；通过卷积神经网络（CNN）分析电压电流波形数据，可快速定位谐波干扰、电压暂降等电能质量问题。通过多源数据融合与深度学习算法的协同作用，实现对电网运行状态从局部故障到全局态势的全方位、高精度感知，为后续自适应策略的制定提供可靠的数据支撑。

4.2 自适应调整机制

电网运行工况的动态变化要求继电保护系统具备灵活的自适应调整能力。当电网因线路投切、分布式电源接入等导致拓扑结构改变，或因极端天气、负荷骤变出现新工况时，预先训练的深度学习模型可能因数据分布变化而性能下降。为此，设计的自适应调整机制需从参数与结构两方面进行动态优化。在参数调整层面，采用在线学习算法，如随机梯度下降（SGD）的变体 Adagrad、Adadelta 等，根据新采集的数据实时更新模型权重，使模型能够快速适应数据特征的细微变化；在结构调整方面，引入动态网络架构技术，如基于强化学习的架构搜索算法，根据电网运行状态自动判断是否需要增加或删减网络层数、调整神经元连接方式。例如，当电网出现复杂故障导致数据特征维度增加时，自动扩展卷积层或循环层，增强模型的特征提取能力；若运行状态趋于稳定，可适当简化网络结构，减少计算资源消耗。通过这种参数与结构协同调整的自适应机制，确保深度学习模型在电网工况不断变化的过程中，始终保持高效的故障识别性能，提升继电保护系统的可靠性与灵活性。

4.3 策略评估与优化

科学合理的策略评估与优化是保障电网继电保护自适应策略有效性的关键。首先，构建涵盖故障识别准确率、响应时间、模型稳定性、计算资源占用率等多维度的评估指标体系。故障识别准确率直接反映策略对不同类型故障的判别能力，通过对比模型预测结果与实际故障类型进行量化评估；响应时间衡量系统从故障发生到发出保护动作信号的速度，是保障电网安全运行的重要指标；模型稳定性通过分析模型在不同工况下性能波动程度来评估，避免因环境变化导致保护误动或拒动；计算资源占用率则关注策略执行过程中的硬件资源消耗，确保系统在实际应用中的可行性。基于该评估指标体系，利用强化学习技术建立优化框架。将自适应策略的执行过程视为智能体与电网环境的交互过程，以评估指标作为奖励函数，智能体通过不断试错，学习在不同电网状态下采取最优的调整策略。例如，当发现故障识别准确率下降时，强化学习算法可根据奖励反馈，自动调整自适应策略中模型参数更新的频率和幅度，或优化网络结构调整的触发条件，逐步完善策略的调整逻辑。通过持续的评估与优化迭代，使电网继电保护自适应策略不断进化，更好地适应电网复杂多变的运行环境。

五、结论

本文研究了基于深度学习的电网继电保护故障快速识别与自适应策略，通过构建深度学习模型实现了电网故障的高效识别，并提出了自适应调整策略以应对复杂工况。实验验证该方法有效提升了故障识别的准确性和系统自适应能力。未来，可进一步探索深度学习与新型电网技术的融合，优化模型性能，推动电网继电保护技术智能化发展。

参考文献

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