基于大数据分析的电力系统状态监测与故障诊断研究

基于大数据分析的电力系统状态监测与故障诊断研究

朱炳蔚

中军电力（江苏）有限公司 江苏淮安 223400

摘要：随着电力系统建设规模不断扩大，传统手动故障诊断方法已不能对现代化电力系统需求进行满足。本文主要基于作者实际工作经验入手，分析基于大数据技术下的电力系统状态监测，进一步做好故障诊断方法，希望有关从业人员带来帮助。

关键词：电力系统；大数据技术；状态监测

1 电力系统故障监测和诊断的问题分析

1.1 传统电力系统故障诊断方法

传统的电力故障诊断是依据人工经验，核心思想在于人工经过监测和分析电力系统信号指标，判断其故障问题是否存在，进行定位和诊断。其方法包含了基于物理模拟故障诊断、统计学方法故障诊断、专家系统故障诊断。基于物理模型故障诊断的方法，经过建立电力系统数学模型，对系统运行的数据实施仿真和比对，进一步确定故障产生的位置和类型。因为电力系统复杂性、非线性特点，建立精细化数学模型有着较大难度，使得诊断结果存在着不稳定性。基于统计学方法的故障诊断，借助概率统计和模式识别等技术，把电力系统运行状态和已知故障模式实现匹配，实现故障有效检测和诊断。虽然说这种方法的可靠性和适应性比较好，但是还存在着一定的局限性，体现在故障模式的建立和维护方面，对于复杂多变的电力系统来讲，不能对所有可能的故障模式进行检测。

1.2 基于大数据分析的故障诊断研究进程

基于大数据分析故障诊断研究现已得到很大进展，经过收集和处理大量电力系统运行数据，采用数据挖掘、机器学习和深度学习等技术，获取故障特征的信息，建立故障诊断模型，对电力系统故障智能化的诊断和预测。第一，基于大数据的故障诊断方法能够处理多源异构的电力系统数据，采用分布式计算、并行处理和云计算等技术，把不同设备、传感器和监测点的数据实现融合和集成，形成全面的数据集，为建立故障诊断模型奠定坚实的基础。第二，应用机器学习、深度学习等算法，在大数据背景下建立故障诊断模型，有着比较好的泛化能力、适应性。这些算法可以自动化在海量数据中发现潜在规律所在，实现正确判断和分类电力系统的异常故障情况。

2 电力系统状态监测研究

2.1 信息采集

电力系统的状态监测是采用在线监测方法，在设备使用中，在线监测系统对设备展开长期不简短的运行状态监测和故障的诊断，及时分析设备运行的情况，科学预测设备运行情况。信息采集则是指分析和处理设备运行状态的参量，从中获取设备运行状态，我国的电力人员主要是采用下面几种方法进行信息采集：第一，定时采样。结合电力系统设备运行周，为固定采样时间展开采样的工作。第二，跟踪采样。对于电力系统设备故障诊断的特殊性，跟踪采样设备运行的情况。第三，一次性的采样。按照需求采集足够的信息数据。第四，自动化采样。结合电力系统设备故障的随机性特点，自动化采集信号突变的情况。

2.2 数据传输和处理

电力系统作为常见的通信设备，基于电力系统设备数据有着较快的传输速度，设备利用通信装置光线信号完成无干扰数据的传输。数据传输可以有效确保信息内容完整性、精准性。在进行处理信息的时候，系统采用特定的数据分析方法进行分析数据的科学性。对频谱展开数据的分析，把时域连续时间的信号转化成频域不同频率信号，这种数据处理方法主要是智能化与数字化的信息技术结合在一起。

3 基于大数据分析的电力系统故障诊断的方法

3.1 构建电力系统的数据平台

基于大数据分析电力系统的故障诊断，首先需建立稳定可靠的电力系统数据平台，进行收集、存储、处理大量电力系统的数据。建立数据平台过程则包含了对数据采集方法和设备的确定，建立适当的数据存储架构、管理机制，落实数据清洗以及预处理，设计合适的数据模型，有效的确保数据的合规性。建立完备的电力系统数据平台，为后续故障诊断的方法奠定可靠的数据支撑，实现全面监测电力系统运行状态。

3.2 故障特征提取算法

对于大数据分析的电力系统故障诊断工作，提取故障特征是很重要的部分，常见的故障特征是提取算法包含时域特征、频域特征、复杂网络分析和深度学习技术。时域特征的提取则是经过统计分析获取信号均值、偏差等。频域特征的提取则是把信号从时域转换到频域，提取谱线能量和频带宽度等。复杂的网络分析可以表明电力系统的拓扑结构与节点关系的特征，深入学习技术利用卷积神经网络与循环神经网络等模型从原始的信号中学习高级别特征进行表示，经过对这些故障特征提取算法，获取丰富的故障特征，为电力系统故障诊断提供支持，在准确判断是否存在着故障问题类型及其位置有着重要作用。

3.3 构建故障诊断模型

在基于大数据分析的电力系统故障诊断中，构建合适的故障诊断模型非常重要。通过对清洗和特征提取后的数据进行建模和分类，可以准确判断电力系统是否存在故障以及故障的类型和位置。故障诊断模型可以采用传统的机器学习方法或深度学习技术来构建。在机器学习中，常用的算法有支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。这些算法可以在提取的特征上进行训练，并生成可以对未知样本进行分类的模型。另一方面，深度学习技术在电力系统故障诊断中也显示出强大的潜力。卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNS)可以有效地从时域或频域特征中学习更高级的特征表示，并用于图像分类和序列数据处理。递归神经网络(RNN)适用于具有时间序列特征的故障数据分析。

4实例验证与比较分析

4.1数据收集与实验设计

数据采集和实验设计是电力系统故障诊断案例验证和对比分析的重要环节。为了评估不同方法的性能和效果，有必要收集真实的电力系统运行数据并进行合理的实验设计。数据采集阶段需要采集电力系统的数据，包括电力系统的正常运行状态和各种故障类型。这可以通过现场监控设备或历史记录数据来实现。为了保证数据的可靠性和代表性，应该选择具有典型特征、多样性和丰富度的样本进行数据收集。此外，还要保证数据的准确性、完整性和时效性。本实验旨在探讨不同方法在故障诊断任务上的性能差异。首先，需要将数据分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数优化，测试集用于评估模型的泛化能力。其次，需要确定准确率、召回率、F1值等评价指标来衡量模型的分类性能。

4.2故障诊断结果评估

对故障诊断结果的评价是验证和比较所建立模型的重要步骤。通过将测试集的样本输入到故障诊断模型中，可以得到每个样本的故障分类结果。评价指标包括准确率、召回率、F1值等，用来评价模型对不同故障类型的分类效果。准确率反映了正确分类样本占样本总数的比例，召回率代表了成功检测到的故障样本的比例，F1值同时考虑了准确率和召回率。

4.3方法比较与分析

经过比较分析得知，不同故障诊断方法之间存在着的优劣势，选择出最适合电力系统的故障诊断方法。第一，进行各方法性能对比，结合评估指标结果，对比不同方法在准确率、召回率、F1值等方面的差异。对于特定的故障类型，还可以重点分析每个方法能否有效地检测和定位故障。其次，需要综合考虑模型的计算复杂度、数据要求、可扩展性等因素。

结束语：

结合以上分析得知，基于大数据分析的电力系统故障诊断方法，经过建立健全电力系统的数据平台，采用数据处理提取算法获取故障特征的信息，采用机器学习和深度学习技术构建故障诊断的模型。这个方法在故障诊断准确率和效率方面比较高，日后可以加强优化算法和应用范围的扩展，加强不同类型故障诊断能量，全面提高电力系统安全稳定的运行水平。

参考文献：

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