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电气技术与经济／研究与开发

基于人工智能的电力系统故障检测与

自动修复方法研究

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姜俊秋车德敏

（１山东兴烨电力科技有限公司２烟台未来自动装备有限责任公司）

摘要：随着全球的工业化和现代化，电力系统已经成为现代社会生活的核心部分。本文采用ＲＮＮ

网络模型构建了先进的电力系统故障检测系统，并结合强化学习实现了自动修复策略。旨在为电力系

统提供更稳健、快速和自适应的故障应对机制。实验证明，所提出的方法在电力系统的自动化、智能

化故障诊断与修复方面取得了一定进展。

关键词：人工智能；故障检测；自动修复

［４］

０引言选择。

随着全球的工业化和现代化，电力系统已经成为ＲＮＮ是设计用来处理序列数据的，其基本思想

现代社会生活的核心部分。从家庭、工厂到关键基础是利用序列中元素之间的时间依赖关系。传统的神经

设施，电力系统的稳定性和连续性对于维护社会运行网络（如全连接网络或卷积神经网络）无法实现这

和经济发展都至关重要。然而，由于系统的复杂性和一点，因为它们没有内部状态的概念。ＲＮＮ的一个

［１］关键特点是它拥有一个内部状态，可以记住过去的信

外部环境的多变性，故障和中断在电力系统中仍然

是一个不可避免的问题。这些故障不仅可能导致经济息。

损失，还可能影响人们的生活，并在某些情况下，造考虑时间序列数据ｘ（ｔ），其中ｔ表示时间步。

成安全事故。ＲＮＮ更新其状态ｈ（ｔ）通过以下公式表示：

ｈ（ｔ）＝（Ｗ·ｈ（ｔ－１）＋Ｕ·ｘ（ｔ）＋ｂ）

近年来，人工智能（ＡＩ）技术在诸多领域都已σ

经展现出其强大的潜力。从医疗、金融到自动驾驶，（１）

ＡＩ的应用不仅提高了效率，还创造了新的可能性。式中，Ｗ和Ｕ分别是权重矩阵；ｂ是偏置量；σ

考虑到ＡＩ的这些优势，其在电力系统中的应用也成是激活函数，往往使用Ｓｉｇｍｏｉｄ或ｔａｎｈ函数。

为了研究的焦点。特别是深度学习技术凭借其强大的

［２］

数据驱动能力，有望对故障进行更为精确的检测。

此外，通过结合强化学习，我们还可以实现电力系统

［３］

的自动修复，从而大大提高系统的稳定性和可靠

性。

鉴于此，本文旨在利用深度学习方法构建一个先进

图一个简化的ＲＮＮ单元及其时间展开图

的电力系统故障检测模型，并进一步通过强化学习实现

自动修复策略。我们希望通过这种结合，为电力系统提对于电力系统中的时间序列数据，ＲＮＮ可以在每

供一个更为稳健、快速且自适应的故障应对机制。个时间步捕获和记住之前步骤中的模式，这对于识别

和预测系统中的长期依赖性和动态变化特别有价值。

１基于深度学习的电力系统故障检测方法１２数据采集与预处理

１１基于循环神经网络（ＲＮＮ）的时间序列数据分析１２１电力系统实时数据获取

电力系统中的数据，特别是传感器数据，通常呈需要从电力系统中收集