［摘 要］隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，變電站綜合自動化設備在電網(wǎng)中的作用日益突出。然而，設備故障給電網(wǎng)運行帶來了嚴重的影響，所以提高對設備故障的診斷效率成為當務之急。傳統(tǒng)的故障診斷方法存在著局限性，而基于機器學習的技術為解決這一問題提供了新的思路。文章分析了變電站綜合自動化設備運檢中的故障診斷技術，探討了基于特征提取的故障診斷模型，旨在提高變電站運檢的準確性和效率。

［關鍵詞］變電站綜合自動化設備；故障診斷技術；特征提??；機器學習

［中圖分類號］TM63 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0083–03

1 變電站自動化設備運檢概述

1.1 變電站自動化設備介紹

變電站自動化設備在現(xiàn)代電力生產(chǎn)和供應中起著至關重要的作用，是電力系統(tǒng)的重要組成部分。其主要任務有很多方面，如送電、變壓、配電。在送電方面，自動化設備負責穩(wěn)定的電力輸送與分配。在變壓方面，自動化設備為了滿足不同電壓等級的需要，通過變壓器等設備將高壓電能轉(zhuǎn)換為低壓電能或者將低壓電能轉(zhuǎn)換為高壓電能，以適應電力的分配和使用。在配電方面，為保證電力供應的穩(wěn)定性和可靠性，自動化設備負責向各個終端用戶分配電能。

1.2 運檢流程及其重要性

運檢流程包含多個方面的內(nèi)容，從設備的監(jiān)控到故障診斷維護都有涉及：①及時監(jiān)控設備的運行狀態(tài)和性能參數(shù)，實時掌握設備運行情況。②對設備關鍵參數(shù)進行實時采集與監(jiān)控，使運檢人員對設備出現(xiàn)的異常現(xiàn)象及故障隱患做到及時發(fā)現(xiàn)與排除，從而為后續(xù)的故障診斷與處置工作提供有力的數(shù)據(jù)支撐。③使用先進的故障診斷技術，如基于機器學習和人工智能的故障診斷模型，對設備故障進行及時診斷和預警，這對電力系統(tǒng)運行產(chǎn)生積極影響。使用這些技術可以快速識別和定位設備故障，并提供及時的故障預警信息，并為設備維護和修復提供指導和支持。運檢流程對于定期維護和檢修設備至關重要。定期檢查和檢修設備有助于了解設備的損壞和老化程度，并采取適當?shù)男袆觼硌娱L設備的使用壽命，降低故障率，從而確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

2 故障診斷技術綜述

2.1 傳統(tǒng)故障診斷方法

2.1.1 基于經(jīng)驗的診斷方法

基于經(jīng)驗的診斷方法主要依靠對機械作業(yè)狀況及其失效特征的評估來達成目標。在識別和評估機械可能出現(xiàn)的缺陷及其潛在風險時，依靠維護技術人員多年積累的專長與實踐智慧。其憑借操作保養(yǎng)專家的知識與洞察力能迅速辨識機械的不尋常表現(xiàn)和征兆，并給出恰當?shù)奶幚硪庖娂氨Ｗo計劃，既確保電網(wǎng)安全運行，又減少了故障解決所需的時長?；诮?jīng)驗的診斷方法是有限的，主要表現(xiàn)為對疑難雜癥、非正規(guī)障礙的有限診斷能力，對一些復雜障礙的診斷結果不準確或不完整，由于基于個人經(jīng)驗的主觀判斷，存在一定的主觀性和局限性。

2.1.2 基于規(guī)則的診斷方法

基于規(guī)則的診斷方法根據(jù)預先定義的規(guī)則集合，通過對設備運行狀態(tài)和故障特征的匹配和判斷[1]，對可能出現(xiàn)的故障原因和隱患進行識別和判斷。其優(yōu)點是能夠?qū)崿F(xiàn)對特定類型故障的快速診斷和準確判斷，特別是對一些已知故障模式和規(guī)律性故障的診斷，具有較強的針對性。通過事先建立的規(guī)則庫，可以自動匹配并應用相應的診斷規(guī)則，根據(jù)設備的運行狀態(tài)和故障特點，迅速確定故障的種類和位置，從而指導和支持后續(xù)的故障處理工作。基于規(guī)則的診斷方法也有一定的局限性，主要表現(xiàn)為診斷復雜故障和未知故障的能力較弱。規(guī)則庫通常不能涵蓋所有可能的故障情況，導致對一些復雜故障和非常規(guī)故障的診斷能力有限，因為規(guī)則集的建立和維護需要耗費大量的人力和資源。

2.2 基于機器學習的故障診斷技術

2.2.1 支持向量機在故障診斷中的應用

支持向量機（SVM）是一種用于分類和回歸分析的監(jiān)督學習模型。在二分類情況下，SVM 的分類器可以表示為以下形式：

f（x）=sign（w·x+b）

式中，x為輸入樣本的特征向量；w為決策邊界的法向量；b為決策邊界的偏置項；sign（）為符號函數(shù)，根據(jù)輸入的值返回+1或–1，用于判斷樣本的類別。

SVM 的概括性能和辨別準確度極高，能夠?qū)Ω鞣N故障模式和異常情形實施有效的檢測與鑒別。SVM 通過對歷史信息的分析與學習能夠迅速檢測并精準定位設備的異常情況，從而有效地提供故障解決和維修的即時幫助和建議。SVM 能夠執(zhí)行預測性維護及故障警報，增強設備的穩(wěn)定性及電網(wǎng)的安保措施。SVM 能夠通過分析設備的操作數(shù)據(jù)與缺陷特性，提早識別并避免潛在的故障威脅，降低故障對電網(wǎng)的影響，進而達到對可能出現(xiàn)的問題進行預測和警示的目的。SVM 的解釋性和應用性都極為出色，對于維護工作人員而言既易于掌握其原理，也便于實際操作。

2.2.2 深度學習在故障診斷中的應用

深度學習是以人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎，通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，對數(shù)據(jù)的高階特征進行學習和提取，實現(xiàn)對復雜問題的有效處理和分析。深度學習技術可以在無需人工干預和手工設計特征的情況下，自動學習和提取數(shù)據(jù)的抽象特征[2]，使特色項目的難度和復雜度大幅降低。深度學習算法展現(xiàn)出顯著的非線性逼近特性，能夠高效地解析繁雜資料與非線性聯(lián)系，增進故障檢測模型的準確度與廣泛適用性。在電力轉(zhuǎn)換站全面自動化系統(tǒng)的維護檢查過程中運用以深度學習算法為基礎的缺陷檢測方法，可以精確探測出設備潛在的不正常狀況和故障跡象。通過對設備操作信息進行深層次挖掘和分析，該技術為未來的缺陷判斷和維修工作提供了科學根據(jù)和輔助。深度學習方法擁有顯著的泛化性和靈活性，可對各類故障模式與環(huán)境進行檢測與預見，以適配多樣化的數(shù)據(jù)類型和尺寸。

3 變電站綜合自動化設備運檢中的故障診斷技術研究

3.1 故障診斷數(shù)據(jù)采集與預處理

采集故障診斷數(shù)據(jù)要兼顧數(shù)據(jù)的全面性和準確性，對設備運行參數(shù)狀態(tài)等信息及故障事件等進行實時監(jiān)測和記錄。利用各類傳感器監(jiān)測設備[3]，對設備運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，保證數(shù)據(jù)的及時性和完整性。在故障診斷數(shù)據(jù)的預處理中，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、資料標注等步驟，目的是在提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性的同時，把噪聲異常資料去除以提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，從而在后續(xù)的故障診斷模型中，把提取出來的有用特征信息作為輸入提供給模型進行分析。

3.2 構建基于特征提取的故障診斷模型

一種常用的特征提取方法是主成分分析（PrincipalComponent Analysis，以下簡稱“PCA”）。PCA 旨在通過線性變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一個新的坐標系，其中數(shù)據(jù)的大部分方差被壓縮到少數(shù)幾個維度中，這些維度被稱為主成分。假設有一個包含n 個特征的原始數(shù)據(jù)集X，其中每個特征的樣本數(shù)為m。通過PCA，可以得到轉(zhuǎn)換矩陣W，將原始數(shù)據(jù)X 轉(zhuǎn)換為新的特征空間Y。計算公式如下：

Y=XW

式中，Y為轉(zhuǎn)換后的特征性向量矩陣，W為以特征性向量為列向量的轉(zhuǎn)換矩陣。

新的特征空間Y 可映射出原始數(shù)據(jù)X，每個樣本都以一組新的特征向量表示出來。

特征提取的另一種常用方法是小波變換。小波變換是指將訊號分解成不同尺度頻率成分，以更好地捕捉訊號時頻特性的一種多尺度分析方法。在故障診斷中，小波變換可以用來提取能量、頻譜、尖峰因子等時域和頻域特性的信號，包括時域的特性。假設有一個可表示為其小波轉(zhuǎn)換系數(shù)的信號，其計算公式如下：

式中，Ψa，b（t）為小波函數(shù)，a和b為尺度和平移參數(shù)，W（a，b）為小波變換系數(shù)。

通過對信號的小波變換，可以得到其在不同尺度和頻率下的特征信息。

4 技術應用

4.1 案例介紹

設備長期運行中會因絕緣擊穿、接觸不良、過載等各種故障導致設備損壞，甚至導致電力系統(tǒng)失效。某變電站采納了基于深入學習的故障診斷技術，以期迅速偵測并處理設施缺陷。實施步驟如下。

（1）信息搜集與初步加工。在該變電站中持續(xù)搜集包含變壓器、斷路器等設備的作業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋了電流、電壓、溫度等多種指標。這些數(shù)據(jù)通過設置感應器和監(jiān)控系統(tǒng)來進行初步的處理。這些信息經(jīng)過初步處理后涵蓋了數(shù)據(jù)凈化、數(shù)據(jù)標準化等步驟，以此確保信息的高品質(zhì)和一致性。

（2）模型調(diào)整與提升。將收集到的數(shù)據(jù)劃分為訓練集和驗證集，借助訓練集檢驗模型的準確度和廣泛適用性，運用訓練數(shù)據(jù)對深度學習架構進行培養(yǎng)。在培養(yǎng)階段增強模型的功效和效能，采用梯度下降法和調(diào)整器以精煉模型。

（3）即時追蹤評估。將接受過教育的深度識別模式植入配電站的監(jiān)管系統(tǒng)中，利用該模式對機械操作信息進行連續(xù)追蹤，并對任何異常情況進行分析鑒定。在監(jiān)測到裝置出現(xiàn)非正常狀況的情形下，為了預防問題的進一步惡化，系統(tǒng)會迅速啟動告警并執(zhí)行必要的應對策略。

4.2 技術在實際運用中的效果評估

基于深度學習的故障診斷技術在該變電站運檢中的效果見表1。

從表1 可看出，在多樣化的故障類型辨識的精確性層面，依托深度學習的故障診斷技術展現(xiàn)了卓越的一致性。就鑒定準確性而言，全部試驗的準確性均超越了92%，特別是絕緣擊穿試驗的準確性甚至高達97%，這表明該技術在辨識各類故障類型方面具備極高的鑒別精度。

5 結束語

文章根據(jù)變電站運檢實際需求提出了基于特征提取的故障診斷模型，該模型在故障診斷的準確性和效率方面具有明顯優(yōu)勢，為提高變電站運檢效率、保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供了重要的技術支撐。文章所提的故障診斷技術顯著提升了變電站運維效能，并且對保障電力網(wǎng)絡的安全性具有深遠的影響。

參考文獻

[1] 姚江，柏東輝.500 kV 變電站二次綜合自動化設備故障錄波測距系統(tǒng)[J]. 自動化與儀表，2023（9）：97-100，124.

[2] 林健.M 變電站綜合自動化改造項目進度管理優(yōu)化研究[D]. 濟南：山東大學，2023.

[3] 王秋生.6 kV 變電站綜合自動化防護設備的研究[J]. 石化技術，2020，27（9）：32，42.