基于深度学习的电力设备故障诊断方法研究

引言

电力设备的稳定运行是维持电力系统安全可靠运行的重要根基，设备数量持续增多，应用场景变得越发繁杂。传统故障诊断办法在即时性以及精准度上已经无法符合需求，这些办法大多依靠经验规则和人工判定，很轻易受主观因素左右，面对复杂的故障情形时就显得非常局限，在这种情况下，急需采用先进的技术手段来改善故障诊断的效率和准确度。本文首先剖析当前电力设备故障诊断技术所存在的不足之处，然后深入探究深度学习的基本原理以及常见的网络结构，再讨论它在电力设备故障检测方面的应用价值和现实意义，最后全面归纳多种基于深度学习的故障识别方案，希望给电力行业赋予更为高效又可靠的智能化诊断技术支撑。

1、传统电力设备故障诊断方法

1.1 基于经验规则的方法

传统电力设备故障诊断领域，经验规则法被推崇，它依靠专业技术人员的经验与行业知识积累，通过系统分析设备运作情况及故障特点，创建包含故障种类、重要指标以及处理办法的诊断规则体系，这些规则大多依照过往故障数据的统计剖析提炼而来，涉及到设备运维过程中的常见问题及其应对措施，这种方法在某些情形下有着较高的故障识别速率，不过它明显的短处就是过分依靠个人主观判断，缺少科学严谨的量化评价根基。虽然经验法则是电力设备故障诊断领域里依然存在一些应用价值，不过它本身存在的不足之处已经使得其在当代电力系统当中的适用范围受到了明显的限制，急需借助先进的智能化技术手段来提高诊断准确率和运行效率。

1.2 基于信号分析的方法

传统电力设备故障诊断领域中，信号分析技术由于其显著的应用价值而受到重视，这种技术会搜集并解析电力系统运作过程中出现的诸多信号，比如电流、电压以及频率等，进而对设备的故障状况加以识别。它所包含的核心技术包含时域分析、频域分析以及小波变换等手段，可以有效地提取出设备运行期间的异常特征，通过傅里叶变换把时域信号转换成频域表达之后，就能清楚地显示频率成分发生的变化规律，给故障类型的准确判断给予理论上的支撑，这种方法的最大优点就是具备即时监测的功能，并且融合了先进的数据处理算法，从而大幅度提升了故障信息的精确性与可信度。信号分析技术碰上很多局限性问题，一方面，它的运算流程很繁杂，操作者要具备很高的专业素养才行，一般要靠那些有深厚理论功底的技术专家来做数据分析和结果解读；另一方面，当下最常用的方法大多只是针对某些特定故障模式，对于一些新的或者复杂的故障类型，识别能力就比较差，不过，这种技术在设备故障诊断方面依然很有用处，一直有不少科研人员投入精力，努力去找到更有效，更通用的优化办法。

2、深度学习的基本概念

深度学习是机器学习方向的重要研究分支，它要创建类脑的神经网络模型从而达成对复杂数据的处理与分解。在此过程中，它用多层神经网络自动找出数据的特征，然后依靠那些特征来做归类或者回归等工作。近些年来，这种技术于图像辨认，自然语言处理以及语音信号解析等一些领域里取得了一系列的冲破，这个主要得益于它有着很强的非线性映射机能并且可以很好的契合大规模的数据集合，跟传统的统计学习方法比起来，它的做法不是自己手工设计出要处理数据的一些特征然后来执行处理任务，而是用深层的神经网络结构主动寻找数据里面蕴含的那些隐藏的抽象形式，常见的深度学习架构一般都会有输入层，若干层隐藏层还有输出层等等重要部分组成。深度学习技术快速发展的关键因素是大量数据集的形成以及计算能力的明显改善，特别是 GPU 等并行计算硬件取得重大进步，极大地加快了高维模型训练的速度，深度学习是现代人工智能领域的重要推动力量，依靠多层次抽象表示的能力，在很多实际应用领域显示出创新性价值和广泛的推广潜力。

3、基于深度学习的电力设备故障诊断方法

3.1 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）在电力设备故障诊断方面有着明显应用潜力，特别擅长从复杂运行数据中提炼出空间维度上的重要特征，如变压器、电动机这样的电力设备，在运行时产生的振动信号、温度分布情况以及电流波形等多模态数据，往往有着非常复杂的多维结构。而CNN 因为其分层结构的设计特点，可以很好地应对这种高维数据的降维任务，而且还能精准地提取出其中的核心特征，整个模型主要包括卷积层、池化层以及全连接层等关键部分。在实际应用中，要对原始数据执行一些预处理操作，例如去除噪声干扰，还要做标准化归一化处理，这样才能保证输入数据的质量和稳定性。变压器故障诊断里创建卷积神经网络（CNN）模型的时候，要系统规划输入数据的预处理流程，利用多层卷积来提取特征，每个卷积层用不同的滤波器大小，比如 3×3 或者 5×5 ，这样可以加强局部空间细节的捕捉能力，而且把步长设成 1，保证特征提取效率。每次卷积之后，用最大池化（MaxPooling）模块削减特征图的空间维度，留下主要信息，经过很多次卷积和池化处理以后，把二维特征图展开再送进全连接层，从而达成分类目的。训练过程中，采用交叉熵损失函数来评价模型表现，联合Adam 优化算法调整起始学习率设成 0.001，促使模型尽快收敛到全局最优解。训练数据集的质量好坏对模型性能有决定作用，好的训练数据集应该包含各类常见故障样本，这样可以提高模型的泛化能力。利用数据增强技术比如图像旋转，缩放以及镜像变换等手段来扩充样本数量，可以加强模型的鲁棒性和预测精确度，经过反复迭代训练之后，模型的分类准确率往往可以维持在 95% 以上，我们构建出来的卷积神经网络既具备强大的故障检测功能又具备在线监测设备状态的功能，给电力运维部门给予精确的故障警报，可以削减停机时长，改善设备运作效能。

3.2 循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RNN）在电力设备故障诊断领域有着明显的应用前景，它特别适合处理时间序列数据，其核心结构设计让其能高效地从数据中提取出隐藏的时间依赖性以及动态变化规律。考虑到电力系统运行参数经常会在时间上出现大幅波动，RNN 借助递归连接机制就能精准表达这种复杂的时间序列特性，在电机电流和电压监测等场景中，RNN 可以凭借过去的数据来准确预测当前的状态，实际应用时，要提前准备好包含多种传感器信息的时间序列数据集当作训练样本；创建 RNN 模型的时候，输入层接收原始数据序列，隐藏层通过循环权重矩阵来传递信息，利用记忆单元保存之前的状况从而改良后续运算的效率，在训练模型的过程中，合理设定学习率十分关键，一般建议将其取值设在 0.001 到 0.01 之间。 为了应对传统循环神经网络（RNN）在处理长时序数据时可能遇到的梯度消失或者梯度爆炸情况，可以采用梯度裁剪技术来改善训练过程，而且合理地设置一些超参数比如隐藏层单元数量以及网络深度，这对于提升模型的性能来说有着非常重要的意义。一般而言，把隐藏层单元数设成 50 到 100 之间既能符合模型复杂度的要求不会影响到计算速度，在序列到序列建模框架中通过改良训练机制就能明显改善预测精确度，在验证集上甚至能实现 90% 以上的准确率，经过足够长时间训练过的 RNN 可以随时观察电力设备的运作状况，察觉到潜藏的故障迹象并且提前好几小时乃至几天发出警报信息，给电网运维决策给予科学的支撑，从而极大地削减因为设备出问题所造成的经济损失。

3.3 长短时记忆网络（LSTM

长短期记忆网络（LSTM）是循环神经网络（RNN）的重要拓展形式，它在处理长时依赖特征的序列数据建模方面表现得较为出色。在电力设备故障诊断领域，由于能够精确地从运行数据中提取出长期统计规律，所以 LSTM 常常被当作重要的工具来使用，而且在多因素相互作用的影响状态评估中也显示出比较明显的性能优势，它依靠输入门、遗忘门以及输出门这些机制来完成核心信息的选择性存储和动态更新过程。为了适应实际应用情况的需要，往往会对原始电力设备时间序列数据进行预处理操作，其中包括归一化变换和分段切分两种方式，这样做的目的就是为了符合 LSTM 模型所要求的输入条件。在创建 LSTM 模型时，经常采用多层结构设计来加强泛化能力，一个单独的 LSTM 单元里大概含有 50-200 个神经元节点这么多个数的设置，在复杂的时序联系建模过程中可以达到不错的平衡效果。 根据输入特征属性，LSTM 比较适合处理序列长度在 30 到 60 之间的时序数据，它的结构设计可以有效地整合历史信息，而且能精确控制计算成本，这个模型可以兼容多种传感器采集到的时间序列数据，比如电流、电压和温度信号，它利用滑动窗口技术把原始数据转变成固定维度的序列样本。在训练期间，用交叉熵损失函数来度量预测值和真实故障标签之间的差别，再借助 Adam 优化算法不断调整权重参数，初始学习率为 0.001，可以按照验证集的表现适时作出改变，为了防止过拟合现象出现，常常会在各个 LSTM 层后面加上 dropout 机制，随机关闭一部分神经元，比例大概在 20% 到 50% ，这样就能改进模型的泛化能力，经过多次迭代优化之后，这个模型在测试集上的分类准确率可以达到 92% 以上，在电力设备复杂故障诊断方面有着明显的实际应用意义。

3.4 自编码器（Autoencoder）

自编码器作为一种典型的无监督学习方法，在特征提取以及数据降维方面有着明显的优势，而且特别适合用于电力设备异常监测这样的任务当中，它能通过对训练样本潜在分布规律的学习来准确地捕捉到潜在的故障模式，其基本结构由编码器和解码器构成。前者的作用是把原始的高维输入映射到一个较低维度的隐空间里去，而后者则是完成从这个低维表示再反向重构回原始空间的过程，通过优化重构误差最小化的目标函数，就可以有效地提取出那些重要的特征信息。在电力设备故障诊断的时候，要事先收集一些有关设备正常运转期间的各种传感数据，比如电流、电压、频率还有温度等，然后把这些数据做好标准化预处理工作，去除掉其中的噪声干扰，并且还要保证各个参数之间有相同的量纲，这样才能提高模型训练时的效率以及预测的准确性。数据预处理完毕之后，就要把数据集划分成训练集和测试集，训练集只有正常样本，用来搭建自编码器模型，测试集把正常和异常样本混在一起，用作模型的评判标准，自编码器的网络结构可以是多层感知机（MLP）或者卷积神经网络（CNN），在设计的时候，编码器部分大概要设置 3 到 5 层隐藏层，每层神经元数量的范围是 128 到512 个，具体的数值要根据数据量和模型复杂度灵活选取，激活函数最好选 ReLU（修正线性单元），这样能提升模型对非线性特征的提取能力。训练时，均方误差（MSE）充当损失函数，配合 Adam 优化算法，初始的学习率为 0.001，批量大小设为 32 或者 64，经过调参找到最佳的收敛效果，训练周期一般设为 50 到 100 轮次，最后凭借验证集的表现来确定最佳的迭代次数。模型训练完毕之后，自编码器在重构过程中必然会出现一定数量的重构误差，正常运行的数据其重构误差一般处于较低水平，而未见异常的数据因为缺少对应的训练样本支持，重构误差往往会有明显上升，在故障检测环节，可设置一个阈值，用来判断测试样本是不是属于异常类，如果某个样本的重构误差超过预设的阈值，就可判定这个样本是异常数据，这个阈值应当依照训练集中重构误差的统计特性（比如均值，方差等）来合理指定。自编码器依靠高效的特征提取能力改进了后续的故障诊断流程，给运维人员迅速找到问题根源并制订维修计划赋予了强有力的支持，这极大地削减了设备停机时长并缩减了维护费用。

结语

综上而言，深度学习推动下的电力设备故障诊断技术在理论研究及工程应用方面存在明显应用潜力，把卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及自编码器这些先进算法模型融合起来，就能有效地从电力设备运作数据当中提炼出关键特征，进而达成故障识别与定位的精确化与智能化，CNN 凭借其良好的局部空间特征表达能力，很适合用于静态图如分类任务、RNN 和 LSTM 依靠自身强大的序列信息建模能力，在动态时序分析上表现突出，可以很好地抓住设备状态演变过程中的时间联系。自编码器借助无监督学习机制，在复杂高维数据里发掘潜在异常模式，极大地优化了故障预警系统的敏感度和稳定性。 深度学习技术持续更新改良，促使电力设备故障诊断朝着智能化、自动化的方向发展，这种趋势一方面可以提升设备运行的安全性，另一方面也能有效地削减运维成本并缩减停机时长，给电力行业达成可持续发展赋予了关键支撑。

参考文献

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