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基于机器学习的电力系统异常现象识别技术

研究

随着数字化的发展，电力系统的规模和复杂度不断增加，使得

监控、预测和管理电力系统变得更加具有挑战性。电力系统异常

现象识别是一项重要的技术，它能够帮助电力公司及时发现故障，

减少停电时间和电力损失。随着机器学习技术的进步，越来越多

的研究者开始探索基于机器学习的电力系统异常现象识别技术，

本文将从以下几个方面进行讨论。

一、机器学习在电力系统异常现象识别中的应用

机器学习是一种基于数据和模式识别的方法，它通过对大量数

据的学习和分析，来识别出数据中的规律和特征。在电力系统中，

经常出现各种异常现象，如负载不均衡、设备故障、雷击、地震

等。这些异常现象往往难以预测和预防，但是它们会对电力系统

的安全性和稳定性造成严重的影响。而机器学习技术可以从数据

中发现异常特征，提前预警，减少事故损失。

例如，在电力系统中，人为因素可能导致设备损坏，这种损坏

可能表现为电流突然增加或传输线路振动加剧等异常现象。如果

使用机器学习技术进行监测，可以快速检测到这些异常现象，及

时修复设备，减少设备的停机时间和损失。因此，机器学习在异

常现象识别中具有很大的潜力。

二、基于机器学习的电力系统异常现象分类方法

基于机器学习的电力系统异常现象识别方法主要包括特征提取、

特征选择和分类器选择三个步骤。

1.特征提取

特征提取是将原始数据转换为特征向量的过程。在电力系统中，

常见的特征有电流、电压、功率等参数。在进行特征提取时，需

要针对不同的异常现象进行设计，选择合理的参数来反映异常现

象的特征。

2.特征选择

特征选择是从提取出的特征中筛选出最相关和最重要的特征。

在电力系统中，有些特征可能对某些异常现象的识别贡献较小，

因此需要根据实际情况选择合适的特征。

3.分类器选择

分类器是将数据划分到不同类别的方法。常见的分类器有支持

向量机、神经网络、贝叶斯网络等。根据电力系统异常现象的特

点选择合适的分类器是很重要的。

三、机器学习在电力系统异常现象识别中的应用案例

国内外许多研究机构和企业都在进行基于机器学习的电力系统

异常现象识别的研究和应用。以国内为例，国网电力科学研究院

近年来开展的基于机器学习的电力设备健康状况评价和异常检测，

取得了较好的效果。通过对设备运行数据的分析，可以识别出设

备的健康状况和运行状态，从而提前预警故障。

另外，华为公司也在此方向上进行了实践。在一次实验中，华

为使用机器学习算法对一些高压线路的监测数据进行分析。通过

运用提取的特征，并采用了逻辑回归算法，成功预测了一些具有

较大潜在危险的线路。

四、机器学习技术应用的不足之处

尽管机器学习技术在电力系统异常现象识别中具有很大的潜力，

但是也存在着不足之处。其中最突出的问题可能是数据采集的难

度和数据质量的问题。在电力系统中，需要采集的数据往往是分

散且复杂的，而且数据量很大，给数据采集和处理带来了挑战。

同时，由于电力系统运行环境的复杂性，可能导致数据的噪声和

不确定性，这就需要对数据进行清洗和预处理，以保证机器学习

算法的准确性。

五、结论

虽然基于机器学习的电力系统异常现象识别技术仍处于发展阶

段，但是在未来，随着数据采集和处理技术的不断进步，可以预

见此项技术将在电力系统中得到更广泛的应用。因此，研究人员

需要进一步完善电力系统异常现象识别技术的方法和算法，以提

高其在电力系统管理中的准确性和实用性。