基于人工智能的电力系统故障诊断与预测技术研究

0 引言

随着电力系统向高电压、大容量、跨区域方向发展，其结构日益复杂，运行环境日趋多变，故障发生的概率与影响范围显著增加。传统故障诊断依赖人工经验与离线分析，存在响应滞后、准确率低等问题；故障预测则多基于统计模型，难以应对动态变化的运行工况。人工智能技术凭借强大的数据处理与模式识别能力，为电力系统故障诊断与预测提供了全新解决方案。深入研究人工智能在该领域的应用，实现故障的精准识别与提前预警，对降低停电损失、提高系统可靠性具有重要现实意义。

1 电力系统故障诊断与预测的技术需

1.1 故障诊断的实时性需求

电力系统故障具有突发性强、传播速度快的特点，故障发生后需在短时间内定位故障点并隔离故障区域，以减少停电影响。传统诊断方法依赖人工巡检与设备离线测试，难以满足实时性要求。人工智能技术可通过实时采集分析系统运行数据，快速识别故障特征，实现故障的秒级响应，为抢修决策提供及时支持，降低故障扩大风险。

.2 故障预测的精准性需求

电力设备故障多由渐进式劣化引起，准确预测故障发展趋势可实现预防性维护。传统预测方法基于固定周期检测，易出现过度维护或维护不足的问题。人工智能模型能通过挖掘设备运行数据与劣化状态的关联规律，建立精准的故障预测模型，量化评估设备剩余寿命，为制定合理维护计划提供科学依据，提高资源利用效率。

1.3 复杂场景的适应性需求

电力系统运行受负荷波动、气象条件、设备老化等多重因素影响，故障模式呈现多样性与复杂性。传统方法难以处理多因素耦合下的故障特征，诊断预测鲁棒性差。人工智能技术具有较强的非线性拟合能力，能适应复杂多变的运行场景，在新能源并网、微电网运行等新型电力系统形态中展现出良好的适应性。

2 人工智能在故障诊断中的应用机

2.1 神经网络诊断方法

神经网络通过模拟人脑神经元连接模式构建诊断模型，具有强大的非线性映射能力。在故障诊断中，以电压、电流、功率等电气量数据为输入，经多层网络训练学习故障特征与类型的映射关系。通过反向传播算法优化网络参数，可实现对短路故障、设备绝缘故障等的精准分类。

2.2 模糊逻辑诊断方法

模糊逻辑通过模糊集合理论处理不确定信息，适用于故障特征模糊、边界不清晰的场景。将设备运行参数的正常范围与故障阈值转化为模糊规则，通过模糊推理判断故障状态。在变压器油色谱分析、电缆局部放电检测等领域，模糊逻辑能有效融合多源异构数据，处理测量噪声与数据缺失问题，提高诊断结果的可靠性。

2.3 专家系统诊断方法

专家系统整合领域专家经验构建知识库与推理机制， 实现故障诊断的智能化决策。通过知识获取模块收集故障现象与处理方案，形成规则库；推理机基 结合实时数据匹配故障规则。专家系统在继电保护动作分析、设备典型故障诊断中 L; 便于运维 人员理解诊断逻辑，但其性能依赖知识更新的及时性。

3 人工智能在故障预测中的应用路径

3.1 基于机器学习的性能退化预测

机器学习通过分析设备历史运行数据构建性能退化模型，实现故障提前预测。对变压器、断路器等关键设备，采集温度、振动、绝缘电阻等状态量数据，通过支持向量机、随机森林等算法挖掘性能退化规律。建立设备健康指数评估模型，量化表征设备状态，当健康指数低于阈值时发出预警，为维护计划制定提供依据。

3.2 基于深度学习的时序预测方法

深度学习模型擅长处理时序数据，适用于电力系统短期故障预测。循环神经网络（RNN）及长短期记忆网络（LSTM）能捕捉运行数据的时序依赖关系，对负荷波动、电压偏差等异常趋势进行预测。通过构建多变量预测模型，融合气象数据、设备参数等影响因素，提升预测的准确性与超前性，为预防性维护争取时间窗口。

3.3 基于知识图谱的故障传播预测

知识图谱通过构建设备关联关系网络，实现故障传播路径的可视化预测。将电力系统拓扑结构、设备参数、历史故障案例等转化为知识图谱，基于图神经网络算法分析故障扩散规律。当检测到初始异常时，可快速预测可能受影响的设备与区域，辅助制定故障隔离策略，降低故障连锁反应的风险。

4 关键技术实施环节

4.1 数据采集与预处理

建立覆盖发电、输电、配电环节的传感网络，实时采集电压、电流、温度等多维度数据。对原始数据进行降噪处理，去除环境干扰与测量误差；通过数据清洗剔除异常值，保证数据完整性；采用归一化、特征选择等方法优化数据质量，为模型训练提供可靠输入。构建标准化数据库，实现数据的集中存储与共享，支撑诊断与预测模型的持续优化。

4.2 模型构建与优化

根据应用场景选择合适的人工智能模型，确定网络结构、参数设置等关键要素。采用迁移学习方法利用历史数据预训练模型，减少对实时数据的依赖；通过交叉验证与超参数优化提升模型泛化能力，避免过拟合问题。建立模型动态更新机制，定期纳入新的运行数据与故障案例，确保模型性能随系统变化持续优化。

4.3 决策支持与可视化展示

将诊断与预测结果转化为直观的决策建议，通过可视化平台展示故障位置、严重程度、发展趋势等信息。开发智能预警系统，通过声光报警、信息推送等方式及时通知运维人员；构建辅助决策模块，提供故障处理方案与维护优先级建议，提升应急处置效率。实现诊断预测结果与地理信息系统的融合，便于定位故障点与调配资源。

5 保障措施与发展方向

5.1 技术保障措施

建立数据安全管理体系，保障电力系统数据的采集、传输与存储安全；制定人工智能模型评估标准，规范模型性能测试与验证流程。加强跨学科人才培养，打造兼具电力系统专业知识与人工智能技术的复合型团队，为技术实施提供人才支撑。

5.2 未来发展方向

推动小样本学习技术研究，解决关键设备故障数据稀缺问题；探索多源数据融合诊断方法，提升复杂场景下的诊断精度。发展边缘计算与人工智能的融合应用，实现故障的本地化实时诊断，降低数据传输压力。加强人工智能模型的可解释性研究，提高运维人员对诊断预测结果的信任度与应用积极性。

6 结论

基于人工智能的电力系统故障诊断与预测技术突破了传统方法的局限，通过神经网络、模糊逻辑、机器学习等方法的应用，显著提升了故障诊断的实时性与预测的精准性。完善数据采集预处理、模型优化、决策支持等关键环节，建立健全技术保障措施，能有效推动该技术的落地应用。未来需进一步深化技术创新，加强多学科融合与跨领域协作，持续优化诊断预测模型性能，为构建安全、可靠、高效的智能电力系统提供坚实技术支撑。

参考文献

[1] 郭佳强.基于人工智能的电力系统故障诊断与恢复策略研究[J].中华纸业,2024,45(02):86-88.

[2] 杨子腾, 王立志, 张亮, 等. 人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究[J]. 科学技术创新,2021,(30):12-14.