摘 要：本文針對變電站運(yùn)維成本高企問題，分析了變電站設(shè)備的自適應(yīng)維護(hù)策略。系統(tǒng)收集了變電站設(shè)備的故障和異常信息，運(yùn)用Q-learning算法進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)，使其能夠自動(dòng)化響應(yīng)并運(yùn)行相關(guān)動(dòng)作。制定自適應(yīng)維護(hù)策略，并設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)曲線鼓勵(lì)算法，優(yōu)化其運(yùn)維方法。結(jié)果顯示，系統(tǒng)能夠穩(wěn)定形成應(yīng)對不同狀態(tài)的最佳動(dòng)作，其獎(jiǎng)勵(lì)曲線較穩(wěn)定，大部分獎(jiǎng)勵(lì)集中，少量極值較高，轉(zhuǎn)換矩陣表明在狀態(tài)轉(zhuǎn)換中，系統(tǒng)多傾向于對異常和故障狀態(tài)進(jìn)行維護(hù)，對正常狀態(tài)的操作較少，基本符合運(yùn)維的正常工作要求。這一結(jié)果表明，本文構(gòu)建的智能維護(hù)系統(tǒng)能夠有效提高變電站設(shè)備的運(yùn)維管理效率，并降低風(fēng)險(xiǎn)，可為未來優(yōu)化算法、改進(jìn)自適應(yīng)維護(hù)系統(tǒng)提供指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：強(qiáng)化學(xué)習(xí)；變電站設(shè)備；自適應(yīng)維護(hù)

中圖分類號：TM 76 " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

先行研究普遍關(guān)注變電站中的維護(hù)策略智能化改進(jìn)。吳志勇[1]研究了變電站電池組的電壓監(jiān)測與維護(hù)。李智威等[2]基于改進(jìn)GM（1，1）模型預(yù)測變電站檢修運(yùn)維費(fèi)用，優(yōu)化成本撥付策略，提高了預(yù)測精度。劉強(qiáng)等[3]設(shè)計(jì)了基于三維模型的變電站智能輔助控制系統(tǒng)，提高了設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控和智能化防控能力。彭永磊等[4]設(shè)計(jì)了基于信息融合技術(shù)的變電站智能運(yùn)維和安防系統(tǒng)。熊一等[5]研究了基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站檢修運(yùn)維成本預(yù)測，提高了預(yù)測精準(zhǔn)度。錢宇騁等[6]提出基于多源數(shù)據(jù)分析的變電站狀態(tài)維護(hù)策略優(yōu)化方法，提高了供電可靠性和經(jīng)濟(jì)性。彭志強(qiáng)等[7]開發(fā)了智能變電站自動(dòng)化設(shè)備透明運(yùn)維系統(tǒng)，提高了運(yùn)維效率和智能告警性能。

1 算法設(shè)計(jì)

變電站承擔(dān)轉(zhuǎn)換和分配電力的重要任務(wù)，是供電系統(tǒng)中至關(guān)重要的組成部分。然而，在設(shè)備復(fù)雜性、運(yùn)行環(huán)境多變等因素的影響下，傳統(tǒng)固定維護(hù)策已經(jīng)無法充分滿足設(shè)備實(shí)際運(yùn)行需求，存在資源浪費(fèi)和效率低下等問題。本文旨在探討基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的變電站設(shè)備自適應(yīng)維護(hù)策略，使用Q學(xué)習(xí)（Q-learning）算法，在與環(huán)境的不斷交互中執(zhí)行智能決策，最大限度地提高運(yùn)營效率，減少故障風(fēng)險(xiǎn)。

變電站設(shè)備的狀態(tài)和運(yùn)行情況包括設(shè)備正常運(yùn)行、部分故障或完全損壞等。本文使用Q-learning算法構(gòu)建自適應(yīng)維護(hù)系統(tǒng)，可以根據(jù)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)選擇最佳操作，將累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)最大化。首先，初始化一個(gè)3×33×3的Q表，表示每個(gè)狀態(tài)下每個(gè)動(dòng)作的值。其次，在訓(xùn)練過程中的每一輪迭代中選擇一個(gè)初始狀態(tài)。進(jìn)而根據(jù)當(dāng)前策略選擇一個(gè)動(dòng)作，再根據(jù)當(dāng)前的Q表和探索率（epsilon-greedy策略），在一部分情況下以?%的概率隨機(jī)選擇動(dòng)作；在其他情況下以1-?%的概率并根據(jù)Q值選取最佳動(dòng)作。最后，執(zhí)行所選的操作，并觀察獎(jiǎng)勵(lì)和新的環(huán)境狀態(tài)，進(jìn)而使用Q-learning更新公式更新當(dāng)前state-action對應(yīng)的Q值。

重復(fù)上述步驟，直到達(dá)到指定次數(shù)或者收斂，從訓(xùn)練好的Q表中提取最優(yōu)策略，并將其應(yīng)用于設(shè)備管理系統(tǒng)。利用可視化工具，例如熱圖或曲線圖來評估算法效果，并進(jìn)一步調(diào)整參數(shù)，以優(yōu)化自適應(yīng)維護(hù)策略。

執(zhí)行所選操作并觀察獎(jiǎng)勵(lì)R和新的環(huán)境狀態(tài)s'，使用Q-learning算法更新當(dāng)前state-action對應(yīng)的Q值。更新過程如公式（1）所示。

Q（s，a）←（1-α）?Q（s，a）+α?（R+γ?maxα（Q（s'，a'））） （1）

式中：Q（s，a）為狀態(tài)s下執(zhí)行動(dòng)作a的預(yù)期回報(bào)（或價(jià)值）；α為學(xué)習(xí)率，可控制新信息相對于舊信息的權(quán)重；R為在狀態(tài)s下執(zhí)行動(dòng)作a后獲得的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)；γ為折扣因子，用于平衡當(dāng)前和未來獎(jiǎng)勵(lì)間的重要性；maxα（Q（s'，a'））為在新狀態(tài)s'下選擇最優(yōu)動(dòng)作a'，并計(jì)算其對應(yīng)的最大Q值。

這個(gè)更新過程使算法能夠根據(jù)環(huán)境及時(shí)進(jìn)行反饋，并調(diào)整其行為，以獲得更好的長期回報(bào)。采用以上步驟和技術(shù)，Q-learning算法能夠有效執(zhí)行基于傳感器數(shù)據(jù)的設(shè)備自維護(hù)策略，并進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化，使系統(tǒng)能夠根據(jù)設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境變化做出決策，從而提高設(shè)備的性能和可靠性。

2 性能測試

為了執(zhí)行自動(dòng)化的維護(hù)策略，本文利用Q-learning算法，該強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法能夠使系統(tǒng)在不斷的迭代學(xué)習(xí)中優(yōu)化其決策過程。設(shè)狀態(tài)數(shù)量為3，動(dòng)作數(shù)量為3，學(xué)習(xí)率為0.1；控制新信息相對于舊信息的權(quán)重；設(shè)折扣因子為0.9，以平衡當(dāng)前和未來獎(jiǎng)勵(lì)間的重要性；設(shè)探索率為0.1，以便在訓(xùn)練過程中進(jìn)行隨機(jī)探索并發(fā)現(xiàn)新策略，設(shè)其訓(xùn)練輪數(shù)為1 000次。

本文將Q表初始化為零矩陣，獎(jiǎng)勵(lì)矩陣R如公式（1）所示。

（2）

狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣規(guī)定了每個(gè)動(dòng)作對狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率。將存儲每輪累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)的變量初始化為零向量，根據(jù)公式（1）進(jìn)行更新。Q-learning算法會收集變電站設(shè)備的故障和異常信息，自動(dòng)進(jìn)行決策并執(zhí)行相關(guān)動(dòng)作，以完成自適應(yīng)的維護(hù)策略。在變電站設(shè)備維護(hù)中，系統(tǒng)可以根據(jù)收集的故障和異常信息，學(xué)習(xí)并優(yōu)化其運(yùn)維方法，最大程度地提高設(shè)備的可靠性和性能。迭代后的Q表結(jié)果如圖1所示。

動(dòng)作-狀態(tài)Q表是一個(gè)記錄每個(gè)狀態(tài)和動(dòng)作的Q值的表格。在這個(gè)表格中，狀態(tài)1（狀態(tài)正常）通常處于較好狀態(tài)（＞2.5），而極少處于交叉狀態(tài)（＜1.5），其他狀態(tài)則沒有此類顯著分類，表明在正常狀態(tài)下，選擇某些動(dòng)作可能會獲得更高的獎(jiǎng)勵(lì)，而在其他狀態(tài)下，選擇相同的動(dòng)作可能會獲得較低的獎(jiǎng)勵(lì)。利用Q-learning算法的迭代學(xué)習(xí)過程，系統(tǒng)可以根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)情況選擇最佳的動(dòng)作來應(yīng)對設(shè)備的故障和異常情況。這種自動(dòng)化響應(yīng)能力可以顯著減少人為干預(yù)，提高維護(hù)的效率和及時(shí)性。

本文將繼續(xù)使用熱圖、曲線圖或其他可視化工具展示Q表的值和訓(xùn)練過程中的累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)，幫助理解和評估算法的表現(xiàn)。

獎(jiǎng)勵(lì)水平波動(dòng)如圖2所示，圖2顯示了進(jìn)行1000次迭代后，總獎(jiǎng)勵(lì)水平通常穩(wěn)定在200～400，并有少數(shù)極高值散落分布。這種穩(wěn)定的總獎(jiǎng)勵(lì)水平表明系統(tǒng)已經(jīng)學(xué)習(xí)到一個(gè)相對好的策略，在大多數(shù)情況下能夠獲得中等程度的正向反饋（200～400）。而那些極高值表示一些特殊狀態(tài)或動(dòng)作組合帶來了非常顯著的回報(bào)。

這種分布形式表明系統(tǒng)對大部分狀態(tài)和動(dòng)作都有比較好的理解和應(yīng)對方式，但是也存在一些使系統(tǒng)獲得更高回報(bào)的特殊情況。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，Q-learning算法的成功運(yùn)用需要充分考慮變電站設(shè)備的特點(diǎn)和運(yùn)行環(huán)境，設(shè)計(jì)合適的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。同時(shí)，還需要保證算法的穩(wěn)定性和收斂性，以提高其在實(shí)際場景中的有效性和可靠性。

本文整理了不同狀態(tài)下的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率，以分析此類實(shí)際場景。狀態(tài)1（狀態(tài)正常）的狀態(tài)轉(zhuǎn)換情況如圖3所示，表明在少部分情況下狀態(tài)1會轉(zhuǎn)移到如圖4所示的狀態(tài)2（異常），在大部分情況下狀態(tài)1會轉(zhuǎn)移到如圖5所示的狀態(tài)3（故障）。這種轉(zhuǎn)換模式可能反映了系統(tǒng)處理狀態(tài)1過程中的行為模式和決策。狀態(tài)1通常處于較好狀態(tài)，但是可能會因?yàn)槟承┨囟ǖ臓顟B(tài)轉(zhuǎn)移概率而轉(zhuǎn)移到狀態(tài)3（故障），表明系統(tǒng)在某些條件下無法避免某些設(shè)備或組件的故障。在少部分情況下狀態(tài)1會轉(zhuǎn)移到狀態(tài)2（異常），表明系統(tǒng)能夠?qū)σ恍┎粐?yán)重的問題或變化做出適當(dāng)響應(yīng)，但是這并不是主要的轉(zhuǎn)移路徑。

在多數(shù)情況下狀態(tài)2會轉(zhuǎn)移到狀態(tài)3（故障），而只有少量轉(zhuǎn)移到狀態(tài)1（正常）。這種模式可能反映了系統(tǒng)在處理異常狀態(tài)下的設(shè)備或組件過程中的行為和決策。當(dāng)系統(tǒng)檢測到某些特定問題或異常時(shí)，更傾向于將該設(shè)備標(biāo)記為故障并采取相應(yīng)措施。這種在多數(shù)情況下轉(zhuǎn)移到故障狀態(tài)的行為表明系統(tǒng)更傾向于保守地對待潛在問題，并快速地將其識別為需要維修或替換的對象。在少數(shù)情況下從異常轉(zhuǎn)移到正常的行為表明系統(tǒng)具有一定程度的自我調(diào)節(jié)和恢復(fù)能力，即在某些較小范圍內(nèi)發(fā)生問題后能夠自動(dòng)恢復(fù)到正常操作模式。

圖5顯示了在多數(shù)情況下狀態(tài)3會轉(zhuǎn)移到狀態(tài)1（正常），只有少量轉(zhuǎn)移到狀態(tài)2（異常）。這種模式可能反映了系統(tǒng)在處理故障或異常設(shè)備過程中的行為和策略。當(dāng)系統(tǒng)檢測到某些問題或故障時(shí)，它更傾向于將設(shè)備標(biāo)記為正常并采取一些修復(fù)措施，以使其恢復(fù)到預(yù)期操作模式。因此，在大部分情況下，故障設(shè)備能夠被成功修復(fù)，即從故障態(tài)回到正常態(tài)。少量從故障態(tài)轉(zhuǎn)移到異常態(tài)的情況表明系統(tǒng)可能無法完全解決某些特定問題或需要進(jìn)一步觀察、調(diào)整才能達(dá)到穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。這種小部分切換可以視為系統(tǒng)對較長時(shí)間內(nèi)存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)或不確定性信號做出的響應(yīng)。

行動(dòng)方案比較如圖6所示。由圖6可知，最佳行動(dòng)主要集中在狀態(tài)2和狀態(tài)3，狀態(tài)1的最佳行動(dòng)選擇較少，這表明系統(tǒng)傾向于在異常和故障狀態(tài)下采取更積極的維護(hù)或修復(fù)措施，以使設(shè)備恢復(fù)正常運(yùn)行。具體來說，在狀態(tài)2（異常）情況下，系統(tǒng)可能需要更多干預(yù)措施來解決問題，并將設(shè)備恢復(fù)到正常工作狀況，因此在這種情況下，“最佳”的行為策略通常是更密切地監(jiān)測、診斷和處理潛在問題。同樣地，當(dāng)從狀態(tài)3（故障）轉(zhuǎn)移到其他態(tài)時(shí)也需要特別注意。由于系統(tǒng)已經(jīng)檢測到實(shí)際故障，可能會影響設(shè)備的性能或安全性，因此采取正確的維護(hù)步驟尤為重要。優(yōu)化這些情形下的操作方案可以提高系統(tǒng)整體效率，并保證設(shè)備能夠快速、有效地恢復(fù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)模式。相反，在正常工作條件下（即狀態(tài)1），由于沒有檢測到明顯問題或異常，因此相應(yīng)的干預(yù)活動(dòng)并不緊迫或頻繁，主要為例行檢查、預(yù)防性維護(hù)等日常任務(wù)，以保證系統(tǒng)持續(xù)、穩(wěn)定并可靠地運(yùn)行。

3 結(jié)語

本文提出了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Q-learning）的智能維護(hù)系統(tǒng)，有助于變電站更智能、高效和可靠地進(jìn)行管理與維護(hù)。特別是在正常工作條件下（即狀態(tài)1），相應(yīng)干預(yù)活動(dòng)通常并不緊迫或頻繁；而在異常和故障狀態(tài)下則需要更積極的維護(hù)或修復(fù)措施。分析獎(jiǎng)勵(lì)曲線可發(fā)現(xiàn)，通常系統(tǒng)總獎(jiǎng)勵(lì)水平能夠穩(wěn)定在一個(gè)范圍內(nèi)，并存在少數(shù)極高值，表明系統(tǒng)已經(jīng)學(xué)習(xí)到一個(gè)相對好的策略，在大多數(shù)情況下能夠獲得正向反饋，當(dāng)出現(xiàn)異?；蚬收蠒r(shí)，需要采用正確操作方案，使設(shè)備恢復(fù)正常運(yùn)行。

參考文獻(xiàn)

[1]吳志勇.變電站電池組的電壓監(jiān)測與維護(hù)[J].電池，2024，54（1）：147-148.

[2]李智威，王依燃，張趙陽，等.基于改進(jìn)GM（1，1）模型的變電站檢修運(yùn)維費(fèi)用預(yù)測[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào)，2024，39（1）：218-224.

[3]劉強(qiáng)，羅業(yè)雄，陳璨，等.基于三維模型的變電站智能輔助控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2023，23（31）：13430-13437.

[4]彭永磊，陳巖，張發(fā)祥.基于信息融合技術(shù)的變電站智能運(yùn)維及安防系統(tǒng)[J].制造業(yè)自動(dòng)化，2023，45（9）：84-88.

[5]熊一，詹智紅，柯方超，等.基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變電站檢修運(yùn)維成本預(yù)測[J].電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào)，2021，36（4）：44-52.

[6]錢宇騁，朱太云，甄超，等.基于多源數(shù)據(jù)分析的變電站狀態(tài)維護(hù)策略優(yōu)化方法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2021，21（13）：5387-5393.

[7]彭志強(qiáng)，周航，韓禹.智能變電站自動(dòng)化設(shè)備透明運(yùn)維系統(tǒng)構(gòu)建與應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2020，48（13）：156-163.