基于机器学习的电力系统故障监测与预测研究 .pdfVIP

基于机器学习的电力系统故障监测与预测研

究

电力系统是现代工业和社会生活运转的重要基础设施，而故障

监测和预测是电力系统运行中的必须环节。伴随着机器学习及其

相关技术的发展，基于机器学习的电力系统故障监测与预测已成

为研究热点之一。

一、电力系统故障

电力系统故障是指电力设备在运行过程中出现异常，如线路短

路、电缆水泡、变压器过热等等。若这些异常无法及时检测并处

理，往往会导致设备严重损坏乃至系统瘫痪，引发严重影响。因

此，电力系统故障的监测与预测显得尤为重要。

目前，传统电力系统故障监测主要采用传感器和网络通信技术，

先检测出某个设备的异常信号，然后通过数据处理等方式进行故

障诊断和辨识，最终完成故障定位和处理。然而，这些方法需要

安装大量传感器、设备信号采集与管理系统等，成本较高，而且

由于设备运行条件多样化，传统方法常常存在误判、漏判等问题，

难以满足精确有效监测要求。

二、基于机器学习的电力系统故障监测与预测研究

近年来，随着大数据、人工智能等新技术的迅速发展，基于机

器学习的电力系统故障监测与预测得到了广泛的研究和应用。

一方面，机器学习技术能够通过大量的数据处理和优化规则选

取等手段，有效降低故障检测成本。例如，通过大量的数据采集

和处理，构建合适的特征集，训练适合的模型，最终产生较高的

预测精度。与传统方法相比，这种方法具有响应快、成本低等优

点。

另一方面，机器学习技术能够通过建模模拟、异常检测等手段，

有效提高故障定位的准确性。例如，基于机器学习的电力系统故

障定位，在网络拓扑、传输线路等诸多方面都有了许多创新。常

见的方法包括基于卷积神经网络的图像识别等，能够在大规模的

设备中，将识别结果精度提升到一个新的高度。

三、机器学习在电力系统故障监测与预测的应用案例

目前，国内外许多科学家和工程师已经将基于机器学习的电力

系统故障监测与预测用于实际应用，取得了显著的效果。

以电网运维为例，美国能源部旗下的宽带互联能源研究中心

（BattelleEnergyAlliance）发布的一份报告指出，利用机器学习

算法，他们能够将电力系统随机事件的发生概率下降40%。并且

这种能力逐渐加强，操作员能够在故障发生前更早看到信号。

在国内，华东电网科学研究院出版了一份《基于机器学习的电

力设备故障诊断技术综述》，其中也列举了一些典型案例，如采

用多种优化算法，取得了较好的目标函数收敛性能；尝试用机器

学习算法优化决策方法，精度提升了15%等等。从这些案例看得

出，基于机器学习技术的电力系统故障监测与预测已经从理论研

究阶段较为实质化，分析性能也开始显现，逐步实现规模化数据

化应用将是一个方向。

四、结语

总的来说，基于机器学习的电力系统故障监测与预测是一个不

容忽视的研究领域。通过综合利用大数据、机器学习等多种技术，

可以有效地提升电力系统故障监测和处理能力，进一步提高电力

系统的运行效率和稳定性。未来，需要进一步深入研究和应用，

将这一技术推广到更广泛的电力系统领域，并取得更加显著的成

果。