智能电网下的用电设备故障预测与诊断技术

王金利

（国网河北省电力有限公司故城县供电分公司，河北 衡水 253800）

0 引 言

在传统电力系统中，故障的预测和诊断主要依靠人工经验与周期性巡检，存在诊断效率低、准确性不高等问题。然而，在智能电网中，大数据和人工智能等新兴技术的应用为解决这一问题提供了新的可能性。本研究旨在探索基于智能电网的用电设备故障预测与诊断技术，通过充分利用大数据、机器学习以及数据分析等方法，实现对用电设备故障的准确预测和及时诊断。通过提前发现潜在的故障迹象，并给出相应的应对措施，避免故障的发生，提高电力系统的可靠性和安全性。

1 传统方法和技术在用电设备故障预测与诊断方面的局限性

1.1 依赖人工经验和周期性巡检

传统方法通常依赖于工作人员的经验和巡检活动，存在主观性和依赖性高的问题。这种方式需要大量的人力投入和时间成本，并且无法实时监测设备的运行状态与潜在故障迹象。

1.2 效率和准确性有限

由于手动巡检和人工诊断的限制，传统方法往往不具备高效和准确的故障诊断能力。故障的发现可能会延迟，导致进行维修和维护的反应时间变长，增加了故障对系统的影响。

1.3 难以应对复杂故障模式

传统方法通常只能检测和预测部分故障模式，难以应对复杂的故障情况。电力系统中的设备故障具有多样性和复杂性，包括电气故障、机械故障、热故障等各种类型。传统方法在面对这些复杂的故障模式时，往往无法提供准确的预测和诊断结果。

2 针对用电设备故障预测与诊断存在问题的解决对策

2.1 引入智能传感器和实时监测技术

引入智能传感器和实时监测技术是在企业人力资源管理中提高效率与准确性的重要举措之一[1]。随着物联网和人工智能技术的快速发展，企业可以利用智能传感器和实时监测技术来获取用电设备的相关数据，并进行持续地监测和分析。这种方法可以减少对人工经验的依赖，提高员工管理的科学性和精准性。

智能传感器可以感知并测量环境中的各种物理参数，如温度、湿度、压力等。在企业人力资源管理中，智能传感器常常被应用于监测用电设备的运行状态和能耗情况。传感器通过与用电设备连接，实时收集相关的数据，并将其发送给数据处理平台。智能传感器监测的用电设备运行状态和能耗情况如表1所示。

表1 智能传感器监测的用电设备运行状态和能耗情况

如表1所示，通过对这些数据的分析和比较，企业可以发现异常情况，进行能源管理和优化，并做出相应的调整和决策，以提高能源利用效率、降低成本。

实时监测技术则利用物联网和云计算等技术手段，使得企业可以远程监测与分析用电设备的数据。通过将传感器采集到的数据上传至云平台或服务器，企业可以实现对设备运行状态的实时监测和分析，包括设备的运行时间、能耗情况、故障情况等。基于这些数据，企业可以进行能耗分析和预测，优化设备的运行效率，并提出相应的改进措施。

引入智能传感器和实时监测技术可以带来多方面的好处，通过实时监测，企业可以了解用电设备的运行状态和能耗情况，及时掌握潜在问题，减少因设备故障而造成的生产停工和损失。此外，通过数据分析和挖掘，企业可以深入了解设备的能耗模式和优化空间，采取合理的节能措施，降低能耗成本，提高企业的竞争力。

2.2 建立故障诊断的数据分析模型

建立故障诊断的数据分析模型，可以帮助提高电力系统故障诊断的准确性和效率[2]。通过使用大数据分析技术、机器学习算法和专业领域知识相结合，可以从海量的电力监控数据中挖掘隐藏的故障模式和特征，给定一个包含n个样本的数据集D，其中每个样本由输入特征向量x组成，可以表示为{x1,x2,...,xn}。根据领域知识、经验或其他启发方法来确定聚类中心的个数K。更新每个聚类的中心位置，计算该聚类内所有样本的平均特征值，作为新的聚类中心。使用K-means算法可以将相似的样本聚集在一起，形成具有相似特征的聚类。从而可以挖掘出具有相似故障模式和特征的样本群组，为故障诊断提供有价值的信息。本研究将介绍故障诊断的数据分析流程和关键步骤，并分析其中的挑战与解决方案。

故障诊断的数据分析流程包括数据采集与清洗、特征提取与选择、模型训练与评估以及故障诊断结果的解释与验证。在数据采集与清洗阶段，需要收集电力系统各个关键节点的监测数据，包括电流、电压、功率等。同时，对采集到的数据进行清洗和处理，去除异常值和噪声干扰，确保数据质量和一致性。计算每个样本的Zscore，表示每个样本与整个数据集均值之间的偏差情况，公式为

式中：x为样本值；μ为数据集的均值；σ为数据集的标准差。设置阈值，判断Zscore是否超过设定的阈值。若Zscore超过阈值，则将该样本标记为异常值。使用无监督学习算法（如聚类、密度估计等）或离群值检测算法（如孤立森林、局部异常因子（Local Outlier Factor，LOF）算法等），根据样本之间的相似性和分布特征，判断每个样本是否为异常值。计算每个样本与其k近邻点之间的距离，一般使用欧氏距离或其他距离度量方式。对于每个样本，计算其k近邻点的可达距离，即样本到k近邻点的最大距离。计算每个样本与其k近邻点之间可达距离的平均值，作为该样本的局部可达密度，表示该样本的密度情况。

在特征提取与选择阶段，需要从清洗后的数据中提取出能够反映故障特征的特征变量，如相电压不平衡度、谐波含量等。同时，还需要根据专业知识和经验选择合适的特征变量，以便更好地区分不同故障类型。这一步骤的挑战在于如何确定哪些特征对故障诊断起到关键作用，并如何对特征进行组合和权重设置。模型训练与评估是故障诊断数据分析的核心步骤，需要使用机器学习算法建立故障诊断模型。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机以及神经网络等。这些算法可以通过对已有故障样本进行训练，学习出故障模式和规律，并可以对新的未知样本进行预测和分类。在模型训练过程中，还需要进行交叉验证和性能评估，以保证模型的准确性和可靠性。

2.3 建立多模型融合的故障诊断系统

建立多模型融合的故障诊断系统，如图1所示，能够综合分析设备运行状态，提高故障诊断的准确性和可靠性。通过将不同类型的故障诊断模型相互融合，可以充分利用各个模型的优势，形成综合诊断结果，更加全面地了解设备的健康状况。本研究将介绍多模型融合故障诊断系统的设计原则、实现方法以及其在提高设备运行状态分析中的应用。

图1 多模型融合故障诊断系统

设计多模型融合的故障诊断系统需要考虑以下几个原则[3]。首先是多样化原则，即选择不同类型和不同方法的故障诊断模型，覆盖不同的故障情况。这样可以增加诊断系统的健壮性，针对不同的故障具备更好的适应性。其次是互补原则，即各个模型之间存在一定的互补性，可以相互补充、支持以及验证，提高诊断系统的可靠性和准确性。最后是集成原则，即通过特定的算法和策略将各个模型的输出进行集成，得出最终的综合诊断结果。

故障诊断模型库包括基于机器学习的模型，如支持向量机、决策树、神经网络等，以及基于规则的专家系统和知识库[4]。每个模型针对不同类型的故障具备一定的快速判断能力。然后是模型融合与结果集成，通过合理的算法与策略将各个模型的输出结果进行集成，形成最终的综合诊断结果。例如，故障1由支持向量机、决策树、神经网络以及专家系统/知识库共同判断为Fault A；故障2由支持向量机、决策树、神经网络以及专家系统/知识库一致诊断为Fault C；故障3由支持向量机、决策树以及神经网络判断为Fault D，而专家系统/知识库判断为OK。根据这些综合诊断结果，经系统诊断能够推断故障类型并采取相应的处理措施。对于Fault A，可以进行相应的设备维修或更换故障部件；对于Fault C，需开展必要修复或调整设备参数；对于Fault D，需开展相应的设备参数检查和功能调试，或者对设备进行重新配置。最终，将综合诊断结果解释给用户或相关人员，并进行结果的准确性和可信度评估，确保诊断系统的稳定性与可靠性[5]。

3 结 论

智能电网下的用电设备故障预测与诊断技术是一种有效的手段，可以提高电力系统的可靠性和安全性。通过监测与分析用电设备的运行数据，并利用机器学习算法识别潜在的故障模式和趋势，能够及时发现潜在的故障迹象，并采取相应措施来避免设备故障。