摘 要：本文提出一種進行變電站故障診斷的聯(lián)合優(yōu)化算法，并對其性能進行評估。對數(shù)據(jù)進行處理，選擇故障診斷模型，設(shè)計聯(lián)合優(yōu)化算法，構(gòu)建完整的研究框架。針對性能測試，本文選用某變電站歷史故障數(shù)據(jù)作為測試集，比較支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、隨機森林模型以及聯(lián)合優(yōu)化算法的準確率。單獨使用SVM和隨機森林模型的準確率分別為 89.5%和91.2%，采用聯(lián)合優(yōu)化算法后準確率為94.3%。與傳統(tǒng)單一模型相比，使用本文方法準確率更高，盡管使用聯(lián)合模型和迭代優(yōu)化使計算復雜度增加，但是在實際應(yīng)用中其計算復雜度仍然在可以接受的范圍內(nèi)。

關(guān)鍵詞：變電站；故障診斷；聯(lián)合優(yōu)化；性能評估

中圖分類號：TM 63 " " " " " " " 文獻標志碼：A

傳統(tǒng)的故障診斷方法主要依賴于人工經(jīng)驗和定性分析，隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，在故障診斷中，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法發(fā)揮重要作用。董文康等[1]利用深度強化學習構(gòu)建了設(shè)備維護和備件訂購的聯(lián)合決策模型，并在實際風電場中驗證了其優(yōu)越性。楊曉梅等[2]提出基于可變需求的批量化生產(chǎn)和視情維修的聯(lián)合策略，采用更新報酬理論構(gòu)建了聯(lián)合決策模型。劉勤明等[3]研究在多產(chǎn)品情況下設(shè)備生產(chǎn)與維修計劃的優(yōu)化，提出碳排放生產(chǎn)計劃與維修決策的聯(lián)合決策模型。沈斌等[4]針對預防性維修問題提出參考役齡進行預防性維修與設(shè)定緩沖區(qū)庫存的聯(lián)合決策模型。葉鴻慶等[5]研究在雙供應(yīng)商情況下的設(shè)備維護與備件訂購聯(lián)合決策模型。郭羽含等[6]提出使用產(chǎn)能和庫存進行約束，針對周期性批量生產(chǎn)和非周期性維護計劃的聯(lián)合決策模型。陳洪根等[7]研究基于可用度的預防維修和均值控制圖的聯(lián)合決策模型。成克強等[8]分析了基于質(zhì)量約束的生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備維護的聯(lián)合決策模型。本文提出一種基于聯(lián)合優(yōu)化算法的變電站故障診斷方法，并對其性能進行評估。

1 算法設(shè)計

1.1 數(shù)據(jù)獲取與預處理

各種內(nèi)部和外部因素導致變電站在運行過程中會出現(xiàn)設(shè)備老化、連接失常等故障。故障診斷的目標是及時發(fā)現(xiàn)和定位故障，以采取有效措施防止故障擴大化、嚴重化，保證設(shè)備正常運行。在變電站故障診斷中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響診斷的準確性。設(shè)置閾值，超過閾值的數(shù)據(jù)作為異常值進行處理，采用最?。畲罂s放或Z-score標準化方法將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一個尺度，以避免某些特征對模型訓練的過大影響。

1.2 隨機森林算法

變電站故障的主要判定指標是其相應(yīng)的故障信息，使用隨機森林模型可以進一步確認潛在的異常模式或者異常點。構(gòu)建隨機森林模型的基本組件是決策樹，構(gòu)建隨機森林的具體過程即持續(xù)構(gòu)建連續(xù)多個決策樹。假設(shè)有某個包括一定信息的樣本點，如公式（1）所示。

A=[xi，yi] " " " " " （1）

式中：A為訓練樣本數(shù)據(jù)集；xi為樣本點i的輸入變量，即在特定監(jiān)測點內(nèi)環(huán)境電流、電壓、溫度、濕度和設(shè)備狀態(tài)等一系列常見監(jiān)測數(shù)據(jù)的合集；yi為樣本點i的標簽。

A、xi能夠與識別后的分類標簽yi相關(guān)聯(lián)，這些指標可以是連續(xù)變量或非連續(xù)變量。其標簽如公式（2）所示。

i=1，2，...，k " " " " "（2）

式中：k為類別數(shù)量。

隨機森林模型能夠有效地對數(shù)據(jù)進行分類，在數(shù)據(jù)點劃分為正常和異常狀態(tài)的過程中起到重要的作用。利用隨機森林模型能夠建立一個復雜的決策邊界，以區(qū)分正常運行和潛在故障狀態(tài)。在劃分屬性的過程中，算法會遍歷當前所有剩余特征屬性并計算分類結(jié)果，構(gòu)建最小Gini指數(shù)以確定劃分標準和結(jié)果。 Gini 指數(shù)計算過程如公式（3）所示。

（3）

式中：Gini（t）為基尼不純度，即1與ck平方和的差值，反映劃分節(jié)點后的子節(jié)點集合不確定性；的作用是描述分類標準的確定性；t為指定類別；ck為具有k個類型的數(shù)據(jù)集中屬于t的樣本所占的比例。

基于決策樹構(gòu)建隨機森林模型，在進行裝袋操作的過程中使用總訓練樣本2/3容量的子集作為訓練樣本，以避免過擬合。拆分后樣本的Gini指數(shù)計算過程如公式（4）所示。

（4）

式中：G（X，t）、Gini（XL）和Gini（XR）分別為A、左側(cè)分支XL和右側(cè)分支XR的Gini指數(shù)；X為一種特定的分類方式，基于t將A分為左右2個分支即|XL|、|XR| ；|X| 、|XL| 和|XR| 分別為A、XL和XR的樣本數(shù)量。

由于裝袋算法重復進行多次試驗，不同子集以及未被選中樣本之間進行交叉驗證，進一步檢驗了構(gòu)建決策樹的準確度，避免其他交叉驗證手段可能帶來的問題。因此，隨機森林模型可以測量每個特征對模型預測準確性的貢獻來評估特征的重要性。在變電站數(shù)據(jù)中，可以確定哪些傳感器數(shù)據(jù)是故障診斷的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，優(yōu)先使用這些特征進行進一步分析并監(jiān)測。

1.3 支持向量機算法

在變電站數(shù)據(jù)中，使用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）來區(qū)分正常運行狀態(tài)和可能的故障狀態(tài)，使工程師能夠快速、準確地進行故障診斷。

根據(jù)公式（1）討論大量樣本點散落于平面空間中，其分割直線如公式（5）所示。

（w?x）+b=0 " " "（5）

式中：w為給定分類直線的法方向；x為函數(shù)橫坐標值，其作用是描述直線特征；b為偏置項，決定分類直線與原點的距離。

SVM能夠在高維特征空間中構(gòu)建最優(yōu)超平面，將數(shù)據(jù)點分為不同的類別，即轉(zhuǎn)化為對這個直線參數(shù)的優(yōu)化問題，如公式（6）所示。

（6）

采用凸優(yōu)化方法，其對偶形式如公式（7）所示。

ai≥0，i=1，2，...，l " （7）

式中：l為樣本點的總數(shù)；i、j為任意樣本點；yj為樣本點j的標簽；ai為樣本點i的拉格朗日乘子；aj為樣本點j的拉格朗日乘子；xj為樣本點j的輸入變量。

在處理線性和非線性數(shù)據(jù)方面，SVM的泛化能力良好，其能夠應(yīng)用于不規(guī)則的故障模式中并解決復雜的數(shù)據(jù)分步問題，在實際應(yīng)用中更加可靠、穩(wěn)健。

為了提高故障診斷的準確性，本文提出了一種基于SVM和隨機森林模型的聯(lián)合優(yōu)化算法。使用訓練數(shù)據(jù)分別訓練SVM和隨機森林模型來得到初始模型。對2種模型的輸出結(jié)果進行加權(quán)融合，并進行交叉驗證來確定權(quán)重。采用迭代方法不斷調(diào)整模型的參數(shù)和權(quán)重，使融合模型的診斷準確性更高。聯(lián)合優(yōu)化算法能夠綜合利用SVM和隨機森林模型的優(yōu)勢，提高故障診斷的準確性和穩(wěn)定性。

2 性能測試

2.1 數(shù)據(jù)集獲取

為了驗證本文算法的有效性，選擇某變電站的歷史故障數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包括多種類型的故障信息，例如線路故障、設(shè)備故障和通信故障等，輸入數(shù)據(jù)使用其環(huán)境電流與電壓作為關(guān)鍵變量，輸出數(shù)據(jù)為故障類別。樣本共有10 000條記錄，隨機抽取70%作為訓練樣本，30%作為測試樣本。

一方面，利用已經(jīng)確定好的重要特征構(gòu)建多決策樹，在每個決策樹中進行獨立預測，匯總結(jié)果，完成異常值檢測以及分類任務(wù)。使用訓練樣本構(gòu)建測試模型，如公式（8）所示。

D=[xi，yi] " " " " " " "（8）

式中：D為訓練數(shù)據(jù)集。

利用隨機抽樣的子集構(gòu)建決策樹，T棵決策樹組成隨機森林，對每棵樹t來說，其輸出yi是基于xi的獨立預測結(jié)果，根據(jù)公式（3）、公式（4），當每次迭代生成新樹時，利用抽樣技術(shù)來增加多樣性，并阻止過擬合現(xiàn)象發(fā)生，提高整體泛化能力以及診斷準確率，最終利用投票后平均結(jié)果獲得整體預測結(jié)果yiRF。

另一方面，使用SVM單獨建立1個支持向量機模型，利用公式（8）中的訓練集以及核函數(shù) K（xi，yi）對輸入特征xi進行非線性映射，根據(jù)公式（5）～公式（7）構(gòu)建分類超平面，并在其中添加選擇好的環(huán)境因素作為輸入屬性，獲得預測結(jié)果 yiSVM。

分別使用SVM、隨機森林模型并采用聯(lián)合優(yōu)化算法區(qū)分不同類型的故障，調(diào)整核函數(shù)和超參數(shù)來提高模型性能。聯(lián)合優(yōu)化算法能夠優(yōu)化支持向量機和隨機森林模型，提高故障診斷準確率。利用加權(quán)融合不同算法的輸出結(jié)果得到y(tǒng)i=αyiRF+（1-α）yiRF，其中α是權(quán)重參數(shù)。以上步驟結(jié)合SVM、隨機森林和聯(lián)合優(yōu)化算法，當處理該問題時能夠更全面、深入地研究系統(tǒng)狀態(tài)下的算法性能。使用測試樣本對模型進行驗證，并評估其準確性、精確度以及其他指標。根據(jù)結(jié)果調(diào)整參數(shù)以提高預測效果。

2.2 獨立優(yōu)化算法

基于隨機森林模型的優(yōu)化結(jié)果（如圖1所示）得到了系統(tǒng)內(nèi)的約束條件分析結(jié)果。結(jié)果表明，電流和電壓水平對系統(tǒng)的約束條件影響較小，在低電流或高電壓的情況下，系統(tǒng)仍然能夠保持正常的設(shè)備運行狀態(tài)。只有當電壓偏差稍微增大（例如超過2 V），負向電流為1 A時，系統(tǒng)才可能出現(xiàn)故障。當電流偏差超過0.3 A時，如果負向電壓偏差超過1 V，那么其也可能是故障的征兆。故障的主要特征是電流異常增大，當超過1.5 A時，表明系統(tǒng)可能出現(xiàn)故障?；赟VM的優(yōu)化結(jié)果（如圖2所示）得到與隨機森林模型相似的結(jié)果。在3個參數(shù)參與構(gòu)成輸入數(shù)據(jù)的條件下，SVM模型能夠有效區(qū)分故障與非故障狀態(tài)，具體來說，SVM的分類平面可以識別異常的高水平電流和電壓，這類異常值通常隨著功率大幅度衰減，為故障定位提供有力的參考。

2.3 聯(lián)合優(yōu)化算法

基于此，本文利用對比試驗分別評估了使用SVM、隨機森林模型以及運用聯(lián)合優(yōu)化算法在故障診斷中的性能，測試結(jié)果見表1。

測試結(jié)果表明，在故障診斷的準確性和穩(wěn)定性方面，運用聯(lián)合優(yōu)化算法優(yōu)勢明顯。對SVM和隨機森林模型分別進行初始訓練，再進行加權(quán)融合，利用迭代優(yōu)化調(diào)整參數(shù)和權(quán)重，最終得到高效的故障診斷模型。在測試中，聯(lián)合優(yōu)化算法的準確率為98.7%，明顯高于單一模型，SVM的準確率為92.4%，隨機森林模型的準確率為95.1%。

進一步分析表明，聯(lián)合優(yōu)化算法能夠綜合SVM和隨機森林模型的優(yōu)點。在處理高維數(shù)據(jù)、處于小樣本情況的過程中，SVM表現(xiàn)優(yōu)秀，在解決非線性問題和防止過擬合方面，隨機森林模型有優(yōu)勢。利用加權(quán)融合和迭代優(yōu)化，在不同條件下，運用聯(lián)合優(yōu)化算法的診斷準確性和穩(wěn)定性都很高。特別是在復雜故障場景中，聯(lián)合優(yōu)化算法能夠更準確地識別和分類故障類型，魯棒性較強。在數(shù)據(jù)量較大的情況下，使用聯(lián)合優(yōu)化算法能夠在合理時間內(nèi)完成故障診斷，計算效率和實時性很高，滿足變電站實時監(jiān)控和故障預警的要求。

3 結(jié)語

本文提出了一種基于聯(lián)合優(yōu)化算法的變電站故障診斷方法，并對其性能進行評估。試驗結(jié)果表明，聯(lián)合優(yōu)化算法能夠有效提高故障診斷的準確性和穩(wěn)定性。

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