基于人工智能技术的电网故障诊断与预警系统 .pdfVIP

基于人工智能技术的电网故障诊断与预

警系统

摘要：基于人工智能的电网故障诊断与预警系统，前期可以通过获取某地区

的电网数据进行预处理，采用多种数据驱动和人工智能算法，构建故障诊断综合

模型。该系统平台能自动监控电网运行状态，自动对电网诊断结果进行分析，并

以可视化界面展示给工作人员。当电网故障诊断与预警系统预测到电网有大概率

出现故障时，通过多种警报方式及时预警，做到提前发现问题、解决问题。

关键词：人工智能技术；电网故障；诊断；预警系统

1电力系统故障诊断中人工智能技术的应用

1.1基于模糊理论的电力系统故障诊断

自模糊控制器应用于电力系统以来，解决电力系统故障的能力得到了显著提

高。过去，电力系统发生故障后，技术人员很难区分潜在故障和故障排除之间的

关系。因此，很难获得准确的诊断结果。然而，近年来，随着模糊理论的广泛应

用，相关工作者可以将故障处理和控制经验结合到控制器中，进而开发出完善的

模糊控制器。电子系统的模糊控制主要采用自适应模糊控制器。与以往的自适应

控制相比，模糊控制器由两个以上的自适应模糊系统构成。自适应模糊控制器能

够处理电力系统出现问题时不易及时发现的潜在故障。首先可以改进传统的推理

工作，然后完成近似推理工作，最后依靠加强推理的容错性来达到理想的处理效

果，从而能够准确地检测出电力系统的故障。因此，相关人员在诊断电力系统故

障时，如果对某些故障不确定，可以采用仿真理论诊断方法进行解决。此外，根

据传统的工作经验，应将以往的一些诊断方法与模糊理论诊断方法合理结合，以

进一步增强诊断效果。

1.2基于信息论的电力系统故障诊断

事实上，在上个世纪，相关专业人员开始研究基于信息论的电力系统故障诊

断。基于信息论的分析，信息论方法具有明显的实用性。事实上，电网故障诊断

属于一项信息融合工作。在进行电力系统故障诊断时，利用信息论诊断方法，可

以了解故障的发生机理，掌握保护装置的工作原理。与该故障诊断方法相关的诊

断信息不仅能掌握电力系统的不稳定特性，而且能保证与之相关的系统得到保护。

该方法不仅处理速度快，而且能取得良好的处理效果。因此，在电力系统故障诊

断过程中，必须合理利用系统中的保护设备和录波信息。随着科学技术的进一步

发展，为了达到最理想的诊断效果，还需要优化信息组合和信号处理的工作。

1.3基于人工神经网络诊断的电力系统故障诊断

在研究电力系统故障产生的数据后，相关研究人员了解到以下情况：通过使

用人工神经网络技术，可以有效解决电力系统故障，主要是通过控制人工神经网

络的阈值来获取知识点，然后秘密地分配给人工神经网络，这样我们就可以获得

足够的不可见的知识点并记住人工神经网络。人工神经网络不仅可以去除数据中

的噪声，还可以获得所需的知识点，从而有效地改善专家系统中存在的问题。利

用人工神经网络诊断方法处理电力系统故障主要是对系统出现的问题进行修正，

然后立即将数据传输给系统。此时，系统状态将发生明显变化，从而可以准确地

清除系统中的故障，并通过人工神经网络的知识库来改进所要使用的信息。故障

诊断完成后，必威体育精装版的故障信息将立即传输到数据库中，不仅可以在第一时间更新

数据，还可以为故障诊断工作带来足够的资源。

2电网故障预警系统架构设计

2.1数据选取与预处理

调查区域内与调度生产相关的主站系统数据和图表模型，获取并预处理各电

网监控系统的跨平台数据，主要包括数据采集通道及接口技术、数据存储与清洗

技术、数据关系预处理等。

基于电网设备拓扑模型，构建了运行数据、设备在线监测、历史故障信息等

多维统一存储方法。结合多种大数据处理方法，对多源信息进行一致性检查、无

效值消除、缺失值填充，提供数据利用率，降低重复率。

集成多种统计模型和智能算法，建立数据关系预处理模型，对设备数据、运

行数据、生产数据等多元数据进行预处理。根据电网设备故障分析模型的要求，

经过数据预处理后，数据规模得到合理控制，覆盖了设备故障分析所需的所有关

键数据。将电网分布式数据转化为更适合设备故障分析和预警的高效数据集。

2.2模型建立与算法设计

根据变电站设备的相关特征数据和故障原因分析结果，采用多种数据驱动和

人工智能算法研究相应的故障诊断方法，并根据不同故障模式的特点建立综合故

障诊断模型，从而实现电力系统变电站设备的在线故障诊断和高风险设备故障预

警。

构建的离线故障诊断模型用于重新学习采集的设备运行数据