基于智能感知技术输电线路故障诊断与预测

贵州电网有限责任公司毕节供电局 吴海涛

电力输电系统的可靠性和稳定性直接关系到工业生产和社会生活的正常运行。随着中国等地区工业化进程的加速，以及气候条件的极端化，传统的电网运维模式面临着前所未有的挑战。在夏季高温和高湿度条件下，输电线路频繁出现故障已经成为电网稳定运行的主要威胁。为了提高故障处理的效率和准确性，智能感知技术的应用显得尤为重要。本文通过案例详细分析了在高风险环境下输电线路的操作情况，并探讨了智能感知技术在故障预警、诊断和预测中的应用。

1 智能感知技术在输电线路中的应用

随着智能感知技术的迅猛发展，其在输电线路方面的应用越来越广泛，成为保障输电线路稳定运行的关键技术之一。智能感知技术主要通过部署在输电线路上的各类传感器，实现对输电线路状态的实时监测，并通过先进的数据处理技术，对监测数据进行分析，以实现对输电线路运行状态的全面了解和故障的及时发现。

1.1 传感器部署与数据采集

在输电线路上部署传感器是实现智能感知的第一步。传感器的种类繁多，包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器、电流电压传感器等。这些传感器可以精确地监测输电线路的各项参数，并将监测到的数据实时传输至数据中心。在部署传感器时，需要考虑传感器的布局，确保能够全面覆盖输电线路，并减小盲区。此外，还需要考虑传感器的防护，确保其在恶劣天气和复杂环境中能够正常工作。

1.2 实时监测与数据预处理

通过传感器收集到的数据需要进行实时监测和预处理。实时监测的目的是及时发现输电线路的异常状态，并采取相应的措施。数据预处理则包括数据清洗、数据转换和数据归一化等步骤，目的是提高数据品质，为后续的数据分析提供准确可靠的数据基础。数据清洗主要是去除异常值和噪声，数据转换则是将数据转换为适合分析的格式，数据归一化是将不同量纲的数据转换为统一的量纲。

1.3 数据传输与存储

收集到的数据需要通过网络传输至数据中心，并存储在数据库中。在数据传输过程中，需要考虑数据的可靠性和传输效率。为此，可以采用加密技术对数据进行加密，确保数据在传输过程中不被窃取。在数据存储方面，需要选择高效稳定的数据库，并对数据进行合理的组织，以便于数据的检索和分析。

通过上述的传感器部署、数据采集、实时监测和数据预处理等步骤，智能感知技术能够全面、实时地监测输电线路的运行状态，为输电线路的稳定运行提供有力的技术支持。这不仅提高了输电线路的运行效率，也为输电线路的故障诊断和预测提供了准确可靠的数据基础，为智能电网的建设和运维提供了有力的技术支持。

2 输电线路故障的机器学习诊断模型

2.1 特征工程与数据标注

在机器学习模型的建立过程中，首先需要进行特征工程，即从大量的监测数据中提取出对故障诊断有帮助的特征。这些特征可以包括电流、电压、温度等物理量的统计特性（如均值、方差等），以及这些物理量之间的相关性等。在特征提取完成后，需要对数据进行标注，即标明每组数据对应的是正常状态还是故障状态，这通常需要依赖于专业人员的经验和历史故障记录。

2.2 机器学习算法的选择与训练

在特征工程和数据标注完成后，下一步是选择合适的机器学习算法，并用标注好的数据对模型进行训练。常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。选择哪种算法通常取决于数据的特性和故障诊断任务的复杂性。在模型训练过程中，需要使用一部分数据进行训练，另一部分数据进行验证，以确保模型的性能。模型训练的目标是最小化预测值和实际值之间的差异，即提高模型的准确率。

2.3 故障诊断模型的验证与优化

在模型训练完成后，需要对模型进行验证，以确保其在实际应用中能够达到满意的性能。验证过程通常包括计算模型的准确率、召回率、F1分数等性能指标，并与其他模型或基准方法进行比较。如果模型的性能不满意，可能需要回到特征工程或模型训练阶段，进行调整优化。这可能包括增加或删除某些特征、调整模型参数、使用不同的机器学习算法等。

通过上述步骤，可以建立一个能够准确诊断输电线路故障的机器学习模型。这个模型能够实时分析监测数据，及时发现输电线路的异常状态，为运维人员提供准确的故障诊断信息，从而大大提高了输电线路故障处理的效率和准确性。这不仅有助于保障输电线路的稳定运行，也为实现智能电网的高效管治提供了有力的技术支持。通过持续收集数据和不断优化模型，机器学习诊断模型的性能将越来越好，对于提升输电线路的运维水平具有重要意义。

3 基于大数据分析的故障预测方法

某省作为中国西南部的重要工业基地，拥有庞大的能源需求。220kV 的输电系统不仅是工业生产的生命线，也是数百万居民日常生活的保障。然而，随着该地区气候条件的极端化以及工业化进程的加速，输电系统面临着前所未有的挑战。尤其是在夏季，高温和湿度极大地增加了输电线路故障的风险，从而对电网的稳定运行构成了威胁。2021年7月，一条主要的220kV 输电线路因绝缘子闪络而导致了大规模的停电事件。

在智能感知技术的支持下，该输电线路上的传感器开始实时监控多个关键指标，包括线路负载、温度、湿度和绝缘子的表面污秽程度。在故障发生的前七天，系统记录下了如下数据变化。

负载数据：负载百分比逐日上升，最终在第7天达到了额定容量的95%，接近了系统的最大承载能力。温度记录：监测到的线路温度在连续两天超过了45℃，这一温度远高于该地区的平均温度，为绝缘材料带来了额外的热应力。湿度监测：连续记录的相对湿度超过75%，这为电气设备，特别是绝缘子，带来了高水平的湿压力。绝缘子状态：通过图像识别技术，系统监测到绝缘子的污秽等级持续处于等级III 以上，这表明了在高湿度条件下出现闪络故障的风险很高。

图1展示了故障发生前一周内输电线路负载百分比和环境温度的变化趋势。可以看出，随着负载的增加，环境温度也有明显的上升趋势，这两个因素联合作用加剧了故障的风险。在故障发生的前一天，系统记录到电压波动频率的异常增加，以及至少三次短时电压跌落事件，这些都是即将发生故障的早期预警信号。

图1 故障发生前一周输电线路的负载和温度变化

在智能感知系统的辅助下，电网运维团队得以实施了一系列预防措施，在高风险区域部署了移动调压设备，以稳定负载和电压。同时，增派了现场维护队伍，对疑似有故障风险的设备进行了紧急检修和清洁。此外，调度中心利用大数据和AI 算法对电网负载进行了重新分配，以减轻重要线路的压力[1]。

这些措施的实施极大地减少了故障的影响范围和持续时间。尽管线路最终发生了故障，但通过智能感知技术的预警，配合及时的技术干预，停电影响的用户数量从潜在的10万减少到了5万，且恢复时间从可能的24h 缩短至6h 内。经济损失由预估的数百万人民币减少至50万元以下。这一案例清晰地展示了智能感知技术在提高电力系统韧性、降低经济损失和提升用户满意度方面的巨大潜力。

4 测试与试验结果分析

为了验证基于大数据分析的故障预测方法在输电线路中的应用效果，进行了一系列的测试和试验，并对结果进行了详细分析。

4.1 试验设计

试验的目的是评估故障预测模型在不同条件下的性能，并找出影响其性能的主要因素。研究团队选择了多条输电线路的历史数据作为试验数据集，并在这些数据集上分别进行了故障预测模型的训练和测试。数据集中包含了各类传感器和监测设备采集的电流、电压、温度、湿度等多种物理量的数据。研究团队还人为地在数据集中注入了不同类型、不同程度的故障，以模拟实际运行条件下可能发生的各类故障情况。

4.2 模型训练

在试验数据集上，研究团队使用了多种机器学习模型进行故障预测，包括支持向量机、决策树、随机森林、深度学习等。对每个模型，都进行了详细的参数调优，以确保其在实验数据集上达到最佳性能[2]。在模型训练阶段，还使用了交叉验证等技术来防止过拟合，并使用网格搜索等方法来寻找最优的模型参数。

4.3 性能评估

模型训练完成后，研究团队在测试集上对其进行了性能评估。性能评估的指标包括准确率、召回率、F1分数、AUC 等。通过这些指标，可以全面地了解模型在不同条件下的预测性能，并找出需要进一步优化的方向。

性能评估是在模型训练完成后的重要步骤，用于评估模型在测试数据上的性能。以下是一个示例表格，包括了准确率、召回率、F1分数、AUC 等性能指标的具体数值，以便全面了解模型的性能情况。

表1 性能概要表格

4.4 结果分析

通过对测试结果的分析，可以发现模型的预测性能受到多种因素的影响。其中，数据品质是影响预测性能的一个重要因素。数据中的噪声和异常值会导致模型学习到错误的信息，从而影响预测结果的准确性。此外，模型的复杂度也是一个重要因素。过于复杂的模型可能会过拟合，而过于简单的模型则可能会欠拟合。笔者还发现，特征工程在提高模型预测性能方面发挥了关键作用。

4.5 未来工作

通过这一系列的测试和实验，验证了基于大数据分析的故障预测方法在输电线路中的有效性。结果表明，该方法能够准确地预测输电线路中的故障，并为运维人员提供及时的决策支持。在未来的工作中，将进一步优化模型的结构和参数，提高其在更复杂条件下的预测性能。笔者还将探索更多的特征工程方法，以充分挖掘数据中的有用信息，并提高故障预测的准确率。

综上，经过对基于智能感知技术的输电线路故障诊断与预测方法的深入研究和实验验证，我们得出了一系列有价值的结论。智能感知技术在输电线路的运维中展现了较大的潜力，能够实时准确地捕捉到线路状态，为故障诊断提供了丰富的数据支持。机器学习模型在处理这些数据、进行故障诊断时表现出了优越的性能，证明了其在这一领域的应用价值。通过大数据分析，不仅能够对当前的线路状态进行评估，还能够对未来可能发生的故障进行预测，极大地提高了输电线路运维的前瞻性和主动性。在试验和分析的基础上，认识到数据品质的重要性，以及特征工程在提高模型性能中的关键作用。