智能电网中输配电设备状态监测与故障预警技术

赵 克

（国网冀北电力有限公司文安县供电分公司滩里供电所，河北 廊坊 065000）

0 引 言

随着电力系统的发展，尤其是智能电网的广泛应用，输配电设备的状态监测与故障预警技术在电力系统运行中的作用日益凸显。良好的状态监测可以有效预防设备故障，保证电力系统的稳定运行，而精确的故障预警可以为设备故障的及时处理提供有力保障，降低设备故障带来的经济损失和社会影响。然而，当前的输配电设备状态监测与故障预警技术还存在一些问题，如预警精度不足、故障识别率低，无法满足智能电网对设备监控的高要求。

1 输配电设备状态监测与故障预警技术现状

1.1 现行的设备状态监测技术原理

设备状态监测技术主要依赖于各类传感器收集设备的运行数据，通过对这些数据进行实时分析，以判断设备的工作状态。常用的设备状态监测技术包括热成像技术、超声波检测技术、振动监测技术以及电化学分析技术等。

（1）热成像技术利用红外热像仪检测设备的温度分布，发现设备中可能存在的故障。例如，对于电力设备，过高的温度可能会出现接触不良、负荷过大或者绝缘老化等问题。

（2）超声波检测技术通过检测设备运行时产生的超声波信号，识别设备内部可能存在的故障。例如，断裂、裂纹或者松动等故障通常会导致超声波信号的异常。

（3）振动监测技术依据设备在运行过程中产生的振动特征进行故障检测。对于旋转设备，如发电机、电动机等，其内部的不平衡、偏心、轴承故障等问题都会发出特定的振动信号。

（4）电化学分析技术主要用于电池、燃料电池等电化学设备的状态监测，通过对设备电流、电压、电阻及电容等电化学参数的监测，判断设备的健康状态。

1.2 现行的故障预警技术原理

故障预警技术主要是通过分析和计算设备状态监测的结果，预测设备未来可能出现的故障。预警技术一般包括故障特征提取和故障预测模型的构建2 个关键环节。

（1）故障特征提取是通过处理设备运行数据，获取反映设备健康状态的关键特征参数。这些特征参数可以是设备的物理量如温度、振动、电流及电压等，也可以是通过信号处理方法如傅里叶变换、小波变换等处理得到的频域特征参数。

（2）故障预测模型的构建主要是通过机器学习或者统计方法，建立设备的健康状态与特征参数之间的映射关系。常用的模型包括神经网络、支持向量机、决策树以及贝叶斯网络等。这些模型可以根据历史数据进行训练，然后对新的设备数据进行监测，以预测设备的未来状态。

2 基于数据驱动的输配电设备状态监测与故障预警模型

2.1 数据驱动模型的基本原理

数据驱动模型是一种根据输入数据预测输出结果的模型，其预测能力并不依赖于具体的物理或者工程原理，而是主要取决于历史数据。一般来说，数据驱动模型的基本原理为

式中：y表示需要预测的输出结果；X表示输入的特征数据；θ为模型参数；f(·)为模型函数。

在数据驱动模型中，f(·)通常是一个非线性函数，这里采用深度神经网络。θ需要通过历史数据进行学习获得。学习过程一般采用最优化方法，如梯度下降法，其目标是最小化模型预测结果与实际结果之间的差距，例如均方误差。在输配电设备状态监测与故障预警中，X通常包括设备的运行状态参数如温度、电压、电流等，还包括设备的历史故障记录等。y可以是设备的健康状态，也可以是设备未来的故障概率。通过训练数据驱动模型，可以实现对设备状态的实时监测和对设备故障的预警。

2.2 模型的构建方法

文章采用深度神经网络构建基于数据驱动的输配电设备状态监测与故障预警模型，具体步骤如下。

第一步，初始化网络。先确定网络的结构，即输入层、隐藏层以及输出层的神经元数量，每一层之间的连接方式，再随机初始化网络的所有权重和偏置。

第二步，前向传播。对于每一个输入样本，从输入层开始通过所有的隐藏层，直到输出层，计算网络的输出。每个神经元的输出由其输入、权重以及偏置决定，通过一个激活函数（如ReLU、Sigmoid 等）进行非线性变换。

第三步，计算损失。比较网络的输出和真实标签，计算损失。常用的损失函数有均方误差（Mean Square Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。

第四步，反向传播。根据损失函数的梯度，从输出层开始反向通过所有的隐藏层，直到输入层，更新所有的权重和偏置。该过程是一个递归过程，利用链式法则计算每个权重和偏置的梯度。

第五步，更新权重和偏置。根据梯度和学习率更新所有的权重和偏置。常用的更新方法有梯度下降法、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）法、Adam 法等。

第六步，对所有的输入样本重复第二步到第五步，直到网络的性能达到预设的标准，如达到最大训练轮数或者损失函数值低于预设的阈值。

2.3 模型的验证与优化

模型的验证和优化是机器学习过程中至关重要的2 个步骤，可以按照以下方式进行。

（1）模型验证通常会将整个数据集分为训练集、验证集以及测试集。训练集用于训练模型，验证集用于在训练过程中调整模型参数，测试集用于最后评估模型的性能。常用的模型验证方法有k 折交叉验证、留出法、留一法等。在具体的实践中，可以计算模型在验证集上的准确率、召回率、F1分数等评价指标，以此来衡量模型的性能。

（2）模型优化主要包括模型选择和超参数调优2个方面。模型选择是选择多个不同的模型（线性模型、决策树、神经网络等）中性能最优的模型。超参数调优是在确定模型结构后，通过改变模型的超参数（学习率、正则化参数等）以提高模型在验证集上的性能。常用的超参数调优方法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。在具体的实践中，可以根据模型在验证集上的性能反馈，不断地调整模型结构和超参数，直到模型的性能满足预设的标准。

3 实证分析

3.1 案例概况

以某市一个智能电网配电系统作为案例。该配电系统中有多个配电变压器，每个变压器的工作状态都会实时监测，并通过传感器采集的数据实时传送到中央控制室。这些数据包括电流、电压、温度及湿度等多个参数，参数的采集频率为每30 min 采集一次。此外，该配电系统的运行环境复杂多变，需要应对不同的天气条件、负载变化、设备老化等因素，对设备状态监测和故障预警技术提出更高的要求，需要能够实时准确地反映设备的运行状态，并能够在设备发生故障之前提前预警，从而避免设备的意外损坏，保证电网的稳定运行。该案例的主要目标是基于输配电设备的监测数据，利用深度神经网络构建一个状态监测与故障预警模型，然后将该模型应用于实际的配电系统，通过实时监测设备状态和预警可能的故障，提高电网的运行效率和安全性。

3.2 模型的应用与结果分析

在实证分析阶段，构建的深度神经网络模型被应用于配电系统的实时运行。模型输入内容为实时监测的电流、电压、温度等参数，模型输出内容为设备的工作状态，如正常、过热、过载等。当模型输出的状态不为正常时，就会启动故障预警机制，通知操作员及时处理。此外，模型会根据历史数据和当前状态，预测未来的设备状态，如预测在不同的负载和环境条件下，设备的温度变化趋势等。模型应用结果如表1所示。

表1 模型应用结果

从表1 的模型应用结果可以看出，深度神经网络模型在大部分情况下能准确预测出设备的状态，如在10:00、10:30、11:00 和11:30 这4 个时间点，模型预测的设备状态与实际状态完全一致，表明模型在这些情况下具有很高的准确性。但是，在12:00 时间点，模型预测的状态为“正常”，而实际设备状态为“过热”，出现误判的情况。这可能是由于某些特殊的设备或环境因素，如设备的老化、环境的湿度等问题，没有被模型充分考虑进去，或者这些因素在训练数据中的表现不明显，导致模型在处理这些复杂情况时的预测性能下降。由此说明，在模型的训练和优化过程中，需要考虑到更多的设备和环境因素，丰富训练数据的多样性，优化模型结构和参数，以提高模型对各种情况的适应能力和预测精度。

4 结 论

在本研究中，基于数据驱动的输配电设备状态监测与故障预警模型在智能电网中的应用进行深入探讨。通过分析现行的设备状态监测技术和故障预警技术，确定适合智能电网的模型构建方法，同时探讨如何进行模型验证和优化。通过实证分析，验证模型在实际情况下的应用效果，并针对出现的问题提出相应的解决措施。结合智能电网的特点和需求，对输配电设备状态监测与故障预警技术进行深入研究，尤其是数据驱动的模型在实际应用中的潜力和优势。然而，模型的构建和优化仍是一个动态和持续的过程，需要结合实际情况进行不断的调整和改进。