王國祥

（滁州東源電力工程有限公司，安徽 滁州 239000）

0 引 言

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模與復雜性的不斷增長，其故障診斷與處理面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工巡檢與故障處理方式效率低下，難以滿足現(xiàn)代電網(wǎng)的可靠性要求。物聯(lián)網(wǎng)技術的興起為電力系統(tǒng)的智能化運維提供了新的思路。文章在分析物聯(lián)網(wǎng)技術的特點及其在電力領域應用的基礎上，提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動化診斷技術，并通過實驗對所提技術進行驗證，為智能電網(wǎng)的發(fā)展提供有力的技術支撐。

1 物聯(lián)網(wǎng)技術在電力系統(tǒng)中的應用分析

物聯(lián)網(wǎng)技術通過廣泛部署的智能傳感器、射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）標簽等感知設備，結(jié)合ZigBee、遠距離無線電（Long Range Radio，LoRa）等低功耗廣域通信協(xié)議，以及邊緣計算、云計算等數(shù)據(jù)處理技術，實現(xiàn)了對物理世界的全面感知、可靠傳輸及智能分析。

在電力系統(tǒng)中，物聯(lián)網(wǎng)技術得到廣泛應用。例如，在變電站中部署溫度傳感器、濕度傳感器、局部放電傳感器等傳感器，實時監(jiān)測設備狀態(tài)，并利用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）等算法進行故障預警，可實現(xiàn)高達97.8%的故障診斷準確率[1]。在輸電線路中，通過在線監(jiān)測裝置采集導線弧垂、風偏角等數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象信息，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）算法預測覆冰厚度，平均相對誤差低于8.6%。在配電網(wǎng)中，通過智能電表采集用戶用電負荷數(shù)據(jù)，利用長短期記憶（Long Short Term Memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡算法構(gòu)建負荷預測模型，平均預測誤差可控制在4.2%以內(nèi)。物聯(lián)網(wǎng)技術與電力系統(tǒng)的深度融合為實現(xiàn)電力設備狀態(tài)全面感知、故障早期預警以及優(yōu)化運行控制奠定了堅實的基礎，對于提升電網(wǎng)智能化水平、保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行具有重要意義。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動化診斷技術架構(gòu)

2.1 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控

通過部署在變電站、輸電線路、配電網(wǎng)等各個環(huán)節(jié)的智能傳感器，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊能夠?qū)崟r采集電壓、電流、溫度、濕度及振動等多維度的設備運行參數(shù)，并通過5G、窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）等通信技術實時傳輸至云端數(shù)據(jù)中心。在云端，采用Apache Kafka 等分布式消息隊列對數(shù)據(jù)進行緩存與解耦，數(shù)據(jù)寫入速度每秒高達100萬次。同時，使用Apache Spark 等分布式計算框架對數(shù)據(jù)進行實時處理與分析，采用卡爾曼濾波、小波變換等算法對數(shù)據(jù)進行降噪與特征提取，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

在數(shù)據(jù)存儲方面，采用Apache Cassandra 等分布式NoSQL 數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫支持PB 級別的海量數(shù)據(jù)存儲[2]。為進一步提高數(shù)據(jù)的可用性和水平擴展性，引入基于一致性哈希算法的數(shù)據(jù)分片機制，確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點之間實現(xiàn)均衡分布和高效訪問。同時，采用基于Paxos 協(xié)議的分布式數(shù)據(jù)同步機制，確保數(shù)據(jù)在多個節(jié)點之間保持一致性。

此外，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊還創(chuàng)新性地引入基于馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，MDP）的自適應采樣率調(diào)整算法。該算法能夠根據(jù)設備的運行狀態(tài)動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)采樣頻率，在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時，最大限度地降低傳輸與存儲開銷。自適應采樣率調(diào)整可以建模為一個MDP，通過求解MDP 得到最優(yōu)采樣頻率調(diào)整策略，從而實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)量與設備運行狀態(tài)的動態(tài)匹配，提高系統(tǒng)運行效率。

2.2 實時數(shù)據(jù)分析與預警

實時數(shù)據(jù)分析與預警模塊基于Apache Flink 等流式計算框架，對采集的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行實時處理。通過基于密度的聚類算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）和隔離森林算法相結(jié)合的異常檢測方法，該模塊實現(xiàn)了高達99.5%的異常檢測準確率和低至0.01%的誤報率[3]。同時，引入基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡的時間序列預測模型，可提前7 d 預測設備的健康狀態(tài)趨勢，且預測誤差低于5%。在數(shù)據(jù)分析過程中，采用基于主動學習的標簽傳播算法，利用少量已標注數(shù)據(jù)對大量未標注數(shù)據(jù)進行自動標注，有效降低了人工標注成本。實時數(shù)據(jù)分析與預警模塊中的異常檢測模型為

式中：A(x)為數(shù)據(jù)點x的異常標簽；D(x,xi)為數(shù)據(jù)點x與其第i個最近鄰xi之間的距離；k為最近鄰數(shù)量；θ為異常閾值。通過實時計算每個數(shù)據(jù)點的異常分數(shù)，并與預設閾值進行對比，實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)控與故障預警。

此外，實時數(shù)據(jù)分析與預警模塊還支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析，通過關聯(lián)分析設備監(jiān)測數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及歷史維修數(shù)據(jù)等，構(gòu)建基于多視圖學習的設備健康狀態(tài)評估模型，進一步提高故障預警的準確性和可解釋性。

2.3 自動故障診斷

自動故障診斷模塊綜合運用深度學習、遷移學習、圖嵌入等人工智能技術，構(gòu)建了一個端到端的故障診斷模型。該模型將設備監(jiān)測數(shù)據(jù)、歷史維修數(shù)據(jù)以及設備拓撲結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)作為輸入，通過CNN 提取設備運行狀態(tài)的高維特征，利用雙向長短期記憶（Bidirectional Long Short Term Memory，BiLSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡學習設備狀態(tài)的時間依賴關系，基于注意力機制自適應地聚合不同設備之間的關聯(lián)信息，最終輸出故障原因和位置的概率分布[4]。

在模型訓練過程中，引入基于Wasserstein 生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Network，WGAN）的數(shù)據(jù)增強方法，通過生成逼真的合成數(shù)據(jù)，將訓練數(shù)據(jù)量提高了5 倍，有效解決了故障樣本稀缺的問題。同時，采用基于知識蒸餾的模型壓縮技術，成功將診斷模型的參數(shù)量減少了90%，推理速度提高了10 倍，實現(xiàn)了模型的輕量化部署。通過端到端的優(yōu)化，該診斷模型在真實的輸電線路故障數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出卓越的性能，實現(xiàn)95%的故障定位準確率和92%的故障原因識別準確率，降低了人工排查的時間成本。該模塊還具備主動學習能力，能夠根據(jù)診斷結(jié)果反饋的專家知識，自動調(diào)整模型參數(shù)，實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化。

2.4 閉環(huán)控制與自我修復

在基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動化診斷中，閉環(huán)控制與自我修復模塊是實現(xiàn)故障自動隔離與系統(tǒng)自愈的關鍵。該模塊基于強化學習和自適應動態(tài)規(guī)劃等智能優(yōu)化算法，構(gòu)建了一個多時間尺度、多目標的電網(wǎng)運行控制策略。通過實時求解最優(yōu)潮流（Optimal Power Flow，OPF）問題，在滿足電壓、頻率、潮流等約束條件的同時，最小化電網(wǎng)的運行成本和故障風險[5]。

此外，閉環(huán)控制與自我修復模塊還引入了基于區(qū)塊鏈的分布式協(xié)同控制架構(gòu)，通過智能合約確保不同控制主體之間的信任與激勵，提高了故障處理的及時性和可靠性。在故障自愈方面，該模塊采用基于深度強化學習的智能重構(gòu)算法，通過動態(tài)調(diào)整電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)和負荷分配，能夠在不影響用戶供電質(zhì)量的前提下，最大限度地隔離故障區(qū)域，縮小事故范圍。在實際應用中，該模塊在故障發(fā)生后的1 min 內(nèi)即可完成自愈重構(gòu)，有效提高了電網(wǎng)的韌性和自恢復能力。

3 實驗驗證

3.1 實驗設計

為驗證基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動化診斷技術的有效性，搭建相應的實驗平臺。該平臺集成了高壓輸電線路、變電站、配電網(wǎng)等多個場景的仿真模型，通過硬件在環(huán)技術與實際的智能傳感器、控制設備進行實時連接，構(gòu)建了一個高度逼真的數(shù)字孿生電力系統(tǒng)。

在數(shù)據(jù)采集方面，部署超過1 000 個智能傳感器，包括微相位測量單元、光纖振動傳感器以及氣體在線監(jiān)測設備等，確保數(shù)據(jù)的全面性和準確性。這些傳感器的數(shù)據(jù)采樣頻率高達10 kHz，每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過100 TB，為故障分析提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐。

實驗設計了3 個典型的故障場景，分別是變壓器繞組匝間短路、輸電線路導線舞動以及配電網(wǎng)單相接地故障。通過注入相應的故障數(shù)據(jù)，全面評估故障診斷、定位、隔離的速度與準確性。同時，設計多種復雜環(huán)境，如雷電、風雪等惡劣天氣和電磁干擾、通信中斷等異常工況，全面考察該技術的健壯性和適應性。

3.2 實驗結(jié)果討論

通過深入分析實驗平臺上收集的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)，評估基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動化診斷技術的性能指標。該技術在典型故障場景下的診斷結(jié)果如表1所示。

表1 典型故障場景下的診斷結(jié)果

實驗結(jié)果表明，該技術在3 個典型故障場景下的平均診斷準確率為98.7%，能夠?qū)崿F(xiàn)高效準確的故障診斷。同時，故障定位誤差均控制在10 m以內(nèi)，滿足現(xiàn)場搶修的精度需求。在故障隔離方面，平均隔離時間僅為0.5 s，大大縮小了故障影響范圍。

在多種復雜環(huán)境下對該技術進行測試，以驗證其環(huán)境適應性和抗干擾能力，結(jié)果如表2 所示。

表2 復雜環(huán)境下的診斷性能對比

由表2 可知，在各種復雜的環(huán)境下，該技術的診斷準確率仍保持在95%以上，故障定位誤差和隔離時間也未出現(xiàn)劇烈變化，證明該技術較好的應用效果?；谖锫?lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動化診斷技術在提升電網(wǎng)智能化水平、保障供電可靠性方面具有巨大的潛力，為后續(xù)的工程應用奠定了堅實的基礎。

4 結(jié) 論

文章提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力系統(tǒng)故障自動化診斷技術，通過大規(guī)模部署智能傳感器，實時采集和分析海量監(jiān)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建端到端的故障診斷、定位及隔離模型。實驗結(jié)果表明，該技術在故障診斷準確率、定位精度、隔離時間等關鍵指標上均實現(xiàn)了出色的表現(xiàn)，具有較強的環(huán)境適應性和健壯性，為提升電網(wǎng)的智能化水平和供電可靠性提供了新的解決方案。