基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法

国电南瑞科技股份有限公司 张 敏

1 引言

随着配电终端在能源转型中的重要作用不断凸显，其可靠性和稳定性变得越来越受到关注。然而，传统的配电终端故障诊断方法存在一些不足，如诊断准确率不高、依赖人工经验等问题，难以满足新能源时代对配电终端故障自诊断的要求。

近年来，基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法备受关注。这些方法通过采集、处理大量的实时数据，利用数据挖掘、机器学习、深度学习等方法，建立配电终端缺陷分类及诊断模型，实现对配电终端故障的准确自诊断。

2 简述传统的配电终端故障诊断方法的不足

一是难以处理大量数据：传统方法主要依靠人工经验和技能，对大量的数据难以进行有效的处理，因此往往无法充分挖掘数据的潜在信息。二是诊断结果不准确：由于传统方法主要依赖于人工经验，所以存在主观性和不确定性，导致诊断结果可能存在误差和偏差。三是无法应对多变复杂的故障：配电终端设备在使用过程中会面临多种类型的故障，而传统方法难以适应各种复杂情况，导致诊断效果不佳[1]。四是人工成本高：传统方法需要专业人员进行操作和判断，所以需要耗费大量的人力和时间成本，增加了企业的运营成本。

3 数据驱动缺陷分析

3.1 简介基于数据驱动的方法

基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法与流程如图1所示。

图1 基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法与流程

基于数据驱动的方法是指通过分析和挖掘大量的数据，建立数据模型来描述和预测某个系统或者过程的行为和性能。在配电终端缺陷分析中，数据驱动的方法可以通过收集和处理配电终端的实时数据、历史数据和环境数据等多种数据源，运用数据挖掘、机器学习等相关技术，从中提取出与缺陷相关的特征，并利用这些特征进行故障诊断和预测。

3.2 数据采集及处理方法

在数据驱动的缺陷分析中，数据的采集和处理是非常重要的步骤。以下是一些常见的数据采集和处理方法。

一是传感器数据采集。配电终端设备通常配备各种类型的传感器，可以实时监测设备的运行状况，例如电流、电压、温度等。这些传感器可以连续记录数据，并将其存储到数据库中。二是数据清洗。由于数据采集过程中可能会出现数据噪声、缺失值等问题，因此需要进行数据清洗，以保证数据的准确性和完整性。三是特征提取。在对数据进行缺陷分析时，需要提取与缺陷相关的特征。特征提取的目的是将原始数据转换为易于分析的特征向量，例如平均值、方差、最大值、最小值等。四是数据标注。在对数据进行分类时，需要对数据进行标注，即将每个数据样本与其对应的缺陷类型进行关联。数据标注通常需要专业人员进行。五是数据集划分。为了评估缺陷分析算法的性能，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能[2]。

3.3 特征提取方法

在基于数据驱动的缺陷分析中，特征提取是一个关键的步骤。特征提取可以理解为将原始数据转化为有意义的特征向量，这些特征向量能够表达数据的本质特性，并且有助于后续的分类和诊断。特征提取的目的是尽可能地保留原始数据的信息，同时减少冗余信息和噪声。常用的特征提取方法如下。

一是时域特征提取。时域特征包括均值、方差、标准差、最大值、最小值、峰值、均方根值等，可以反映信号的振幅、波形、频率等特性。二是频域特征提取。频域特征包括功率谱密度、自相关函数、互相关联函数、峰值频率等，可以反映信号的频率成分和相位关系等特性。三是小波变换特征提取。小波变换是一种数学方法，可以将信号分解成多个尺度的小波系数，每个小波系数代表了不同频率的信号成分。通过对小波系数的处理，可以得到许多特征，例如小波包能量、小波包熵、小波包标准差等。四是奇异值分解特征提取。奇异值分解是一种矩阵分解方法，可以将原始数据矩阵分解成三个矩阵，其中一个矩阵包含了数据的主要特征。通过对这个矩阵的处理，可以得到许多特征，例如，能量、熵、主成分等。五是时频域特征提取。时频域特征是将时域和频域特征结合起来的特征，例如短时傅里叶变换、小波包变换等。

3.4 缺陷分类及诊断方法

缺陷分类及诊断方法是数据驱动缺陷分析中的一个重要环节。在特征提取之后，需要对提取的特征进行分类和诊断，以判断终端设备的运行状态是否正常。常见的缺陷分类包括短路、过载、接触不良以及断路等。针对不同的缺陷类型，可以采用不同的分类算法。例如，可以使用支持向量机、决策树、神经网络等机器学习算法进行分类。在缺陷诊断方面，一般采用模型匹配或模式识别的方法。模型匹配指通过与已有模型进行匹配，找到与故障特征最相似的模型，从而判断故障类型。模式识别则是利用已有的模式库和故障库，对输入的数据进行匹配，以判断故障类型。综合考虑缺陷分类和诊断方法，可以实现对配电终端设备的缺陷自动诊断。

4 配电终端自诊断方法

4.1 简述基于规则的自诊断方法

基于规则的自诊断方法，即通过事先编写一系列规则，对配电终端的数据进行判断和分类，从而实现对故障的自动诊断。这种方法相对于传统的人工判断和分析，可以提高诊断效率和准确性。规则通常由专家团队编写，基于经验和知识，将诊断过程形式化，并将其转化为一系列规则。这些规则可以是基于IF-THEN 的条件语句或者基于决策树的结构等。当输入的数据符合某个规则时，就会触发该规则，并根据规则的结果进行故障判断和分类。这种方法的优点是规则易于理解和解释，能够快速进行诊断，但是其适用性和可扩展性受限于规则的数量和质量。如果规则不够完备或者存在漏洞，就会导致诊断的准确性和可靠性下降。

4.2 基于机器学习的自诊断方法

基于机器学习的自诊断方法利用机器学习算法对采集到的配电终端数据进行分析和训练，从而实现对配电终端缺陷的自动识别和诊断。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。在使用机器学习方法进行配电终端自诊断时，主要步骤如下。

一是数据采集。采集配电终端运行状态下的各种参数数据，包括电流、电压、功率等；二是数据预处理。对采集到的数据进行清洗、去噪和归一化处理，使得数据更加准确和可靠；三是特征提取。提取配电终端数据中的特征信息，如频率、振幅、相位等；四是数据标记。将提取到的特征数据进行标记，以便机器学习算法进行学习和分类；五是模型训练。使用机器学习算法对标记过的数据进行训练，生成自诊断模型；六是缺陷诊断。使用训练好的自诊断模型对新的配电终端数据进行分类，判断是否存在缺陷并进行诊断。

4.3 基于深度学习的自诊断方法

基于深度学习的自诊断方法是利用深度神经网络对配电终端缺陷进行自动分类和诊断。深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，可以通过大量数据进行训练，从而自动学习特征和规律，并生成高质量的预测结果。在配电终端自诊断中，深度学习可以有效地发掘数据中的隐含规律和特征，对不同缺陷类型进行分类和诊断[3]。基于深度学习的自诊断方法主要步骤如下。

一是数据预处理。对采集到的原始数据进行处理，如滤波、降噪、归一化等，以便于深度神经网络进行训练和预测；二是特征提取。使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，从数据中提取出最有代表性的特征；三是模型训练。将预处理后的数据输入到深度神经网络中进行训练，不断优化模型的参数和结构，以提高诊断准确率；四是模型评估。使用测试数据集对已训练好的深度神经网络进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能；五是缺陷诊断。将待诊断的数据输入到已训练好的深度神经网络中，对配电终端的缺陷类型进行自动分类和诊断，得出诊断结果。

5 试验结果分析

5.1 简述试验设计及数据来源

在本试验中，采用了一个基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断系统，用于对配电终端进行缺陷分析和自诊断。采用一些实际的配电终端数据，包括电流、电压、温度等参数，并通过传感器进行实时采集。同时，还通过模拟注入一些人工故障数据，以模拟真实环境下的缺陷情况。

5.2 对比不同方法在缺陷诊断准确性及效率方面的表现

通过比较基于规则、机器学习和深度学习三种不同的自诊断方法在缺陷诊断准确性和效率方面的表现。不同自诊断方法在缺陷诊断准确性和效率的表现结果详见表1。

表1 不同自诊断方法在缺陷诊断准确性和效率的表现结果

由表1可知，基于深度学习的自诊断方法在缺陷诊断准确性方面表现最好，准确率达到了95%以上，而基于规则的方法表现最差，准确率只有70%左右。而在诊断效率方面，基于机器学习和基于深度学习的方法都比基于规则的方法快得多，能够更快速地完成诊断过程。

5.3 分析试验结果并提出未来的改进方向

根据试验结果分析，可以看出基于深度学习的方法在缺陷诊断方面表现最好，但同时也需要更多的数据和更复杂的模型来支持。因此，未来的改进方向可以是进一步提高数据采集和处理的效率，以更好地支持深度学习模型的应用。

还可以进一步优化基于规则的自诊断方法，通过引入更多的规则和专家知识，来提高准确性。同时，也可以将机器学习和深度学习方法与基于规则的方法相结合，形成一种更加准确、高效的自诊断方法。

6 结语

本文介绍了基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法，主要包括数据采集及处理方法、特征提取方法、缺陷分类及诊断方法等方面。本文还介绍了基于规则、机器学习和深度学习三种不同的自诊断方法，并通过试验比较不同方法在缺陷诊断准确性和效率方面的表现。

试验结果表明，基于深度学习的自诊断方法在诊断准确性和效率方面都有显著的提高。未来可以进一步研究深度学习模型的优化和训练方法，以提高配电终端故障诊断的准确性和效率。此外，还可以研究基于多源数据的综合诊断方法，以进一步提高缺陷诊断的精度和可靠性。基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法具有很大的应用前景，可以为实现电力系统的智能化运行提供重要支持。