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总第929期微型计算机人工智能

基于人工智能的电力数据故障检测系统设计

朱亮1，张宁1，张默²

(1.黑龙江工业学院，黑龙江鸡西

158100;

125000)

2.国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司，辽宁葫芦岛

摘要：本文介绍一种基于人工智能的电力数据故障检测系统的设计。该系统利用先进的机器学习算法和大

数据分析技术，实现对电力系统中潜在故障的实时监测和准确检测。通过深入分析电力数据中的异常模式和趋

势，系统能够及时识别故障，提供详细信息，有助于电力公司快速响应和解决问题，从而显著提升电力系统的稳

定性和可靠性。这一个创新性系统有望在电力行业产生深远影响。

关键词：人工智能；电力数据；故障检测；机器学习；大数据分析。

随着电力系统规模的不断扩大和复杂性增加，故维修成本，并提高电力系统的可靠性。基于人工智能的

障检测和及时响应变得至关重要。为了应对电力系统电力数据故障检测系统设计具有巨大的潜力，可以在

中的故障问题，许多电力公司和研究机构一直寻求有电力行业取得显著的改进和进步。

效的解决方案。传统的故障检测方法主要依赖于规则一、基于机器学习的电力数据分析方法

和经验，这些方法通常局限于特定的情境和已知的故电力系统的运行产生大量数据，包括电流、电压、

障模式。然而，这些方法在处理复杂的电力系统和未频率等参数的时间序列。为了进行机器学习分析，首先

知的故障模式时可能表现不佳，需要一种更为先进和需要收集和存储这些数据。通常，数据会从各种传感

智能的方法应对电力系统中的故障。近年来，人工智能器和监测设备中获取，并以数字形式存储在数据库中。

（AI）和机器学习（ML）技术的快速发展为电力系统这些数据通常包含历史数据和实时数据，用于训练模

故障检测提供新的可能性。AI和ML技术能够处理大型和实时监测电力系统状态。在进行机器学习分析之

规模数据，识别潜在的异常模式，并自动学习新的故前，还需要进行数据预处理。这包括数据清洗、去噪和

障模式，这使它们在电力系统故障检测中表现出色。缺失值处理。清洗数据是为了确保数据的质量，去除

通过利用传感器和监测设备产生的大量数据，AI和异常值和错误数据，以防止对模型的不良影响。去噪

ML算法可以实时监测电力系统的状态，并在出现问题是为了降低数据中的干扰，提高信噪比。同时，处理缺

时提供及时警报和建议。除了实时监测，AI和ML还可失值是确保数据完整性的重要步骤，可以使用插值或

以用于预测性维护，即在设备发生故障之前识别并修其他方法填充缺失数据。

复潜在问题。这种方法有助于延长设备的寿命，减少一旦数据准备就绪，就需要进行特征工程，即从

原始数据中提取有意义的特征，用于机器学习模型的

训练和分析。特征工程的目标是选择和构建与故障检

基金项目：黑龙江省教育厅“黑龙江省普通测相关的特征，以捕捉潜在的故障模式。这可能涉及

本科高等学校青年创新人才培养计划”《大气压电频域分析、时域分析、统计特征提取等技术（表1）。

弧等离子体的产生及其在涂层制备中的应用研究》表1示例特征工程统计数据

(UNPYSCT-2020205)。特征名称平均值标准差最大值最小值

作者简介：电流波形峰值5.280.937.124.11

电压稳定性指数0.150.020.180.12

朱亮（1994一）