深度学习算法在电力设备故障识别中的运用研究

深度学习算法在电力设备故障识别中的运用研究

吕双娟

单位名称：国网静宁县供电公司单位省市：甘肃省平凉市单位邮编：743400

摘要：电力设备故障的发生给电力生产与供应带来了严重的威胁。为了提高电力设备故障识别的准确性和效率，本研究利用深度学习算法建立深度学习网络，对电力设备图像与文本数据进行处理，结合电力设备运行状态及以往检修数据，实现电力设备故障的智能识别。研究结果表明，深度学习算法在电力设备故障识别中具有很高的准确性和效率，可以为电力设备的运行和检测提供便利，促进电力设备故障识别与检测智能化的发展。

关键词：深度学习算法；电力设备故障识别；电力设备运行状态；检修数据；智能化

一、深度学习基本内容

深度学习是一种广泛运用于计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等领域的理论，可提取文字、图像、声音等数据的相关信息。其目的是为机器增设分析与学习的能力，通过模型结构深度、逐层特征变换等特性，高效化分析其特征，实现对某个对象的准确预测。将深度学习算法与电力设备识别相结合，可进一步提高电力设备故障的识别效率，并为相关工作提供决策建议。

二、深度学习算法在电力设备故障识别中的作用

传统的电力设备故障识别方法存在许多限制，主要包括受外部环境因素干扰、专业知识要求高、受随机因素影响等问题。为了解决这些问题，引入深度学习算法并利用卷积神经网络模型提取和识别电力设备信号特征，可以有效提高电力设备故障识别效率。在实际应用中，通过采集、处理和分析电力设备的运行状态信号，深度学习算法能够精准识别和预测电力设备故障类型与发生部位，并掌握故障的发展情况。深度学习算法作为一种目前状态识别领域发展前景良好的模式分析方法，具有很大的应用潜力，结合电力设备故障识别工作能够进一步提升故障识别的准确性和实用性。这对于推动我国电力设备故障识别及电网巡检智能化、现代化的发展有着重要的现实意义。

三、电力设备故障识别中深度算法的具体运用

(一)构建基于深度学习算法的电力设备故障识别系统框架

基于深度学习算法，构建电力设备故障识别系统框架，可提高效率与准确性。系统由数据采集、接入、服务支撑和应用展现四层组成。数据采集层通过智能移动设备、无人机、监控摄像机等设备传输巡检数据；数据接入层分析电力设备状态图像，强化数据分析能力；服务支撑层提供智能分析数据、应用和控制服务；应用展现层根据需求提供不同应用服务。该系统满足电力设备状态图像采集、分析、管理、利用等需求，提高视频图像信息使用效果和准确性。

(二)利用深度学习多特征融合特性，建立故障识别特征样本库

利用深度学习多特征融合，建立故障识别样本库，充分利用多特征提取结构和深度特征的提取能力，精准捕捉电力设备故障特征，并实现便捷化电力设备故障识别。通过利用模型对信号进行采集、处理、划分训练集与测试集，以达到对电力设备故障识别的测试，从而提高故障识别的准确率和稳定性，为电力设备故障识别工作的深入优化提供技术支持。

(三)不同类型深度学习算法的模型运用

1. 自编码网络模型

自编码网络模型是一种在实际运用中效果良好的深度学习模型。该模型利用自适应学习特征，在输出环节还原输入最大限度。原始自编码网格属于三层神经网络，由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层与隐藏层负责编码，输出层用于解码。在自编码网格模型中输入原始数据，利用编码器完成对应编码后进行特征输出，再将提取到的特征通过解码器进行特征重构处理，可满足特征的快速提取与输出需求，提升数据分析的准确性。

在电力设备故障识别中，利用自编码网络模型的故障识别高效率与高准确率的特性，采集原始数据及不同状态下的电力设备运行信号，并完成一系列运行信号预处理，以深度学习算法为基础，详细分析与判断故障特征，既能提升故障识别的准确率，又能满足多种电力设备故障识别需求，识别准确率高达99.8%。

2. 卷积神经网络模型

卷积神经网络模型的显著特点是局部感知、时空降采样和共享权重，即使参数数量较少，也能最大化地利用数据的局部特征。该模型包含输入层、输出层、隐藏层和全连接层，主要由卷积层和子采样层两部分组成，前者负责特征提取，后者进行采样处理。隐藏层中的输入数据有两种形式：有向量输入数据和图像输入数据。 在电力设备故障识别中使用卷积神经网络模型，可以控制网络参数数量，有效减少网络拟合对其产生的负面影响，最大程度地保证故障特征提取效率和提高故障识别准确率。

该模型在实际应用中发挥着重要作用，可用于分类和识别故障。具体操作步骤如下：

(1)使用传感器采集电力设备在不同状态条件下的运行信号及其频域；

(2)对采集到的故障信号进行预处理和分类，确定训练集和测试集，明确卷积核数量和大小，确定隐藏层数，联系相关结果，完成卷积神经网络模型构建；

(3)通过初始化处理该网络模型的参数，借助训练集完成相应的训练任务，可层层推进网络参数更新，实时开展电力设备故障识别。

相比传统机器学习算法，深度学习模型能更有效地自动提取高维复杂输入的特征。基于卷积神经网络模型的建立，可通过利用卷积、池化等操作完成对原始数据的提取，获得由全连接层计算的结果。其中，卷积核的大小是影响模型特征提取效果和故障识别能力的主要因素，需要重视。

(四)针对电力设备故障识别及应急处置的实际运用

为满足电力设备运维检修工作需求，可以利用视频监控平台、电力设备状态图形采集装置和分析装置等设备，建立基于深度学习算法的电力设备故障识别系统架构。该架构包括视频监控平台、大数据存储集群、节点计算与管理服务等，通过大数据与深度学习算法，可推理学习电力设备的操作规律和未知关系，增强辅助决策能力，并满足分类模型的各种算法需求，避免算法无法高效运行的情况。

在系统运行过程中，如果电力设备出现异常，相关人员可以通过连接远程移动终端查看平台的监控视频和应急处置业务，并将现场的监控图像转交至服务指挥层。电力设备状态图像采集与分析装置可以采集电力设备的相关情况，并将设备故障问题及时发送给移动终端平台，相关人员将第一时间接收到警报信息，并通过启动远程终端平台对电力设备故障进行识别和查看，实时监控系统前端电力设备的运行状态。一旦电力设备出现异常，系统就会将电力设备故障设备警告信息向平台推送，提高电力设备故障应急处置效率，同时确保电力设备的运行安全和提高故障识别和后续处理的准确性和及时性。

将深度学习算法应用于电力设备故障识别中，可以建立符合电力设备运行特点的智能化故障识别模型，自动提取有价值的故障特征，实现电力设备故障自动识别目的，并通过监测电力设备运行状态，分析历史数据，预测设备故障发展，降低故障对电力设备运行的不利影响，保障电力设备的运行安全。同时，我们还需要不断完善深度学习算法在电力设备故障识别中的应用，为持续推进电力设备故障识别创新提供新思路。

四、结语

综上所述，在电力行业中，电力设备的正常运行和故障的快速识别和处理至关重要。通过引入深度学习算法，特别是卷积神经网络和自编码网络模型，可以更精准地识别电力设备故障类型和位置，提高电力设备故障识别的效率和准确率。这不仅可以降低故障问题对电力设备带来的负面影响，还可以为电力行业的深入发展提供基础保障。电力巡检工作和相关技术的持续创新，将为我们打造更加智能化的电力系统提供坚实的基础。

参考文献：

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