基于人工智能的配网自动化故障诊断与处理技术研究

基于人工智能的配网自动化故障诊断与处理技术研究

谷晓峰

黑龙江省哈尔滨市巴彦县供电分公司

黑龙江省哈尔滨市  101800

摘要：随着人工智能化技术愈加成熟，其在电力行业中的应用愈加普遍。基于人工智能的配网自动化故障诊断与处理系统能够自动监测配网设备的运行参数数据，当配网出现运行故障时，自动化故障诊断与处理系统能够根据算法对配网运行参数数据变化进行计算，并诊断其故障问题的具体情况，根据故障情况给出相应的解决方案，辅助维修人员快速排除配网运行故障，恢复其至正常运行状态，以达到保证配网运行安全性和稳定性的目的。

关键字：人工智能；配网自动化；故障诊断；处理

一、基于人工智能的配网自动化故障诊断与处理技术意义

随着电力系统的复杂性和可靠性的要求不断提高，智能化故障检测和处理已经成为电力系统管理的重要组成部分。通过采用先进的AI算法，可以实现对配电网中的故障进行快速准确的检测和处理，从而提高整个系统的可靠性和安全性，利用AI技术还可以帮助更好地管理和优化能源资源，降低运营成本并提高效率[1]。总之，配电网络的自动化故障检测和处理是一项非常重要的技术，它可以为生活带来更多的便利和安全保障。

二、人工智能在故障诊断中的理论基础、应用及故障处理技术

在配网自动化故障诊断与处理的研究中，人工智能技术尤其是机器学习和深度学习的应用表现出了巨大的潜力。本节将深入探讨这些技术的理论基础以及它们在配电网故障诊断中的应用方式。

1、机器学习在故障诊断中的应用

机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策的技术，而不是通过明确的编程指令来进行操作。在配电网的故障诊断中，机器学习算法如支持向量机、决策树和随机森林被用来分析历史故障数据和实时数据，以识别故障模式和预测潜在故障。例如，通过训练一个决策树模型，可以基于电压、电流和天气条件等参数快速判断线路是否存在故障。

2、深度学习在故障诊断中的应用

深度学习是一种特殊的机器学习技术，它使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在配电网的故障诊断中，深度学习模型如卷积神经网络和循环神经网络能够处理时间序列数据，如电网负荷数据，以及从传感器收集的非结构化数据。这些模型可以自动从原始数据中提取有用的特征，并进行准确的故障分类和定位。

3、配电网自动化故障诊断的实际应用场景分析

某配电网络安装了多个传感器来监测电网状态，包括温度、电压、电流等参数。通过收集这些数据，利用深度学习构建的时间序列分析模型能够实时监控电网运行状况，并准确预测和识别出绝缘子故障、树枝接触导线等常见问题。

在某个城市配电网络中，历史故障数据被用来训练一个机器学习模型，该模型结合了多种算法来提高故障诊断的准确性。当类似故障再次发生时，该系统能迅速识别故障类型，并推荐相应的修复策略，大大减少了恢复供电的时间。

利用自然语言处理技术，可以将社交媒体上的报修信息和居民反馈作为另一数据源输入到故障诊断系统中。通过情感分析和关键词提取，系统能够快速识别可能的问题所在区域，并将此信息与传感器数据分析结果相结合，以优化故障响应流程。

以上案例表明，机器学习和深度学习等人工智能技术可以显著提升配电网故障的诊断速度和准确性，为配电自动化系统的智能化升级提供了强有力的技术支持。通过不断积累数据和优化模型，未来配电网络的运行将更加可靠和高效。

4、基于人工智能的配网自动化故障处理技术

（1）网络式保护技术

网络式保护技术是一种基于人工智能的配网自动化故障处理技术，通过网络式保护技术能够有效解决配网保护的快速性与选择性之间的矛盾。配网的故障自动化处理主要分为故障开断、区域隔离、故障点定位与排除三个方面，而网络式保护技术的原理是借助网络通信的协调性对配网中的所有网络节点进行有效控制，确保配网任何节点出现运行故障，均能够被快速地选择性隔离开，这样既能够保证配网其他区域的安全运行，又能够尽可能降低故障问题造成的影响和危害。因此，网络式保护技术的应用有效提升了基于人工智能的配网自动化故障处理效率，其有效地对不同设备的运行数据进行精准监测，并根据故障特点对故障区域进行精确隔离，实现了不同地点之间保护的协调与配合，从根本上有利于提升配网运行的整体安全性和稳定性。

（2）分布式智能技术

分布式智能技术在配网运行过程中也能够实现故障的自动隔离处理，还能够有效提升配网负荷自动转供可靠性。与网络式保护技术不同的是，分布式智能技术不需要通过配网主站和通信来实现故障点的隔离，其主要是通过检测配网的运行电流大小来判断其是否存在故障问题，并对故障区域进行隔离，自动转移供电。分布式智能技术一般与重合器一同进行配合应用，其与重合器、开关等共同组成智能柱上开关，若配网在运行过程中出现故障，那么分布式智能技术会根据电流的变化情况来确定配网故障原因和故障位置，对故障区域周边的开关进行自动操控，将故障控制在可控范围之内，并根据配网需求对供电线路进行调整，确保配网能够正常运行

[2]。

（3）故障点自动定位技术

故障自动定位技术是现阶段配网自动化故障处理中应用最为广泛的一种技术，该技术主要利用故障指示器对配网故障区段进行精准定位，故障指示器是一种安装在配电线路上指示电流通路的智能装置。故障自动定位技术与开关控制技术有着较大的区别，其能够根据配网故障自动化诊断和处理的实际需求对故障指示器的数量进行控制，且故障指示器的成本也较低，通过在配网中安装大量的故障指示器能够实现对其全部范围的覆盖监测，既能够保证配网故障诊断与处理的效率，又能够提高故障区段定位的精准性，有利于更好地提升配网运行的安全性和稳定性[3]。

四、基于人工智能的配网自动化故障诊断框架设计

1、系统架构设计

（1）数据收集层

系统需要配备各类传感器来监测配电网的实时数据，包括电流、电压、功率因数、温度、湿度等参数。此外，这一层还可能集成SCADA系统和智能仪表数据，以获取全面的电网运行信息。

（2）数据处理层

此层的主要任务是对接收到的数据进行预处理，包括清洗、归一化和特征提取等步骤。数据预处理对于提高后续模型的准确性至关重要。

（3）模型训练层

在这一层，使用历史故障数据和正常运行数据来训练多种机器学习和深度学习模型。例如，可以利用卷积神经网络来处理从传感器采集的时序数据，或者应用递归神经网络来分析具有时间序列特性的数据。

（4）故障检测与分类层

该层利用训练好的模型对实时数据流进行监控，以实现故障的即时检测和分类。一旦检测到异常，系统将激活故障处理流程。

（5）故障处理与决策支持层

根据故障类型和严重程度的不同，系统可以自动提供或推荐不同的响应策略，比如隔离故障部分电网、切换到备用供电线路等，同时向维护人员发送警报信息。

2、实时数据分析

系统应能处理和分析实时流数据，以快速精确地更新故障诊断模型的状态。使用在线学习机制允许模型随着新数据的不断涌入而持续更新，确保故障检测和分类的准确性。

3、用户接口

为方便运维人员监控和管理，应开发友好的用户接口(UI)，展示实时数据、故障警报、故障位置及推荐的处理方案等信息。UI也可用于展示历史故障数据和统计分析结果，辅助决策制定。

五、未来展望

配电网自动化故障诊断框架的设计是一个动态发展的过程。未来，可以结合更先进的AI技术如强化学习，进一步优化故障处理策略；同时考虑物联网技术的融合，实现设备的更智能化管理和控制。

通过以上框架设计，基于人工智能的配电网故障诊断系统能够实现故障的快速识别和精确定位，大大提升电网运行的稳定性和效率。

参考文献

[1]陈立新.对智能配电网故障的自动化处理技术探讨[J].电气时代,2020(3):68-69.

[2]邓子华.智能配电网的故障处理自动化技术[J].电脑爱好者,2019,36(11):105-106.

[3]蒋路明,胡雪莲,杨延栋.智能配电网的故障处理自动化技术[J].电气技术,2018,35(2):175-176.