基于人工智能技术的电网故障诊断与预警系统

警系统

摘要：基于人工智能的电网故障诊断与预警系统，前期可以通过获取某地区的电网数据进行预处理，采用多种数据驱动和人工智能算法，构建故障诊断综合模型。该系统平台能自动监控电网运行状态，自动对电网诊断结果进行分析，并以可视化界面展示给工作人员。当电网故障诊断与预警系统预测到电网有大概率出现故障时，通过多种警报方式及时预警，做到提前发现问题、解决问题。

关键词：人工智能技术；电网故障；诊断；预警系统 1电力系统故障诊断中人工智能技术的应用 1.1基于模糊理论的电力系统故障诊断

自模糊控制器应用于电力系统以来，解决电力系统故障的能力得到了显著提高。过去，电力系统发生故障后，技术人员很难区分潜在故障和故障排除之间的关系。因此，很难获得准确的诊断结果。然而，近年来，随着模糊理论的广泛应用，相关工作者可以将故障处理和控制经验结合到控制器中，进而开发出完善的模糊控制器。电子系统的模糊控制主要采用自适应模糊控制器。与以往的自适应控制相比，模糊控制器由两个以上的自适应模糊系统构成。自适应模糊控制器能够处理电力系统出现问题时不易及时发现的潜在故障。首先可以改进传统的推理工作，然后完成近似推理工作，最后依靠加强推理的容错性来达到理想的处理效果，从而能够准确地检测出电力系统的故障。因此，相关人员在诊断电力系统故障时，如果对某些故障不确定，可以采用仿真理论诊断方法进行解决。此外，根据传统的工作经验，应将以往的一些诊断方法与模糊理论诊断方法合理结合，以进一步增强诊断效果。

1.2基于信息论的电力系统故障诊断

事实上，在上个世纪，相关专业人员开始研究基于信息论的电力系统故障诊断。基于信息论的分析，信息论方法具有明显的实用性。事实上，电网故障诊断属于一项信息融合工作。在进行电力系统故障诊断时，利用信息论诊断方法，可以了解故障的发生机理，掌握保护装置的工作原理。与该故障诊断方法相关的诊断信息不仅能掌握电力系统的不稳定特性，而且能保证与之相关的系统得到保护。该方法不仅处理速度快，而且能取得良好的处理效果。因此，在电力系统故障诊断过程中，必须合理利用系统中的保护设备和录波信息。随着科学技术的进一步发展，为了达到最理想的诊断效果，还需要优化信息组合和信号处理的工作。

1.3基于人工神经网络诊断的电力系统故障诊断

在研究电力系统故障产生的数据后，相关研究人员了解到以下情况：通过使用人工神经网络技术，可以有效解决电力系统故障，主要是通过控制人工神经网络的阈值来获取知识点，然后秘密地分配给人工神经网络，这样我们就可以获得足够的不可见的知识点并记住人工神经网络。人工神经网络不仅可以去除数据中的噪声，还可以获得所需的知识点，从而有效地改善专家系统中存在的问题。利用人工神经网络诊断方法处理电力系统故障主要是对系统出现的问题进行修正，然后立即将数据传输给系统。此时，系统状态将发生明显变化，从而可以准确地清除系统中的故障，并通过人工神经网络的知识库来改进所要使用的信息。故障诊断完成后，最新的故障信息将立即传输到数据库中，不仅可以在第一时间更新数据，还可以为故障诊断工作带来足够的资源。

2电网故障预警系统架构设计 2.1数据选取与预处理

调查区域内与调度生产相关的主站系统数据和图表模型，获取并预处理各电网监控系统的跨平台数据，主要包括数据采集通道及接口技术、数据存储与清洗技术、数据关系预处理等。

基于电网设备拓扑模型，构建了运行数据、设备在线监测、历史故障信息等多维统一存储方法。结合多种大数据处理方法，对多源信息进行一致性检查、无效值消除、缺失值填充，提供数据利用率，降低重复率。

集成多种统计模型和智能算法，建立数据关系预处理模型，对设备数据、运行数据、生产数据等多元数据进行预处理。根据电网设备故障分析模型的要求，经过数据预处理后，数据规模得到合理控制，覆盖了设备故障分析所需的所有关键数据。将电网分布式数据转化为更适合设备故障分析和预警的高效数据集。

2.2模型建立与算法设计

根据变电站设备的相关特征数据和故障原因分析结果，采用多种数据驱动和人工智能算法研究相应的故障诊断方法，并根据不同故障模式的特点建立综合故障诊断模型，从而实现电力系统变电站设备的在线故障诊断和高风险设备故障预警。

构建的离线故障诊断模型用于重新学习采集的设备运行数据。同时，利用强化学习和迁移学习技术模拟监控人员的思维方式，对离线学习结果和设备实际运行状态判断结果进行处理。构建变电站设备故障诊断的自主学习方法，增强模型故障分析处理的智能化和迁移能力，完成监控人员的部分工作，减少相关人员的工作量。

2.3系统实施

建立电力设备故障分析与预警的人工智能平台。在线显示现有电网数据监控系统跨平台采集的变电站设备运行数据，通过多种图表元素和图层叠加功能直观、快速地显示变电站关键设备的运行状态。根据平台提供的离线故障诊断模型，在线采集的变电站设备运行状态数据用于设备异常和故障的在线诊断，通过图标和文本分析进行多维可视化分析和在线诊断结果推算电网故障预警与识别。

3.1先验故障识别

根据当前电网设备（包括变电站一次设备和二次设备）的分类和特点，结合先验知识，建立了决策树集。对于远程信号的实时传输，引入了信号内容的语法和语义识别，将变电站设备类型、设备特性和报警内容分离，并在决策树集中确定同时瞬时激活和半激活。在故障决策过程中，根据先验规则对来自不同通道的大量实时数据进行分类。建议包括故障、异常、超限、位移和通知。故障判别决

策模块确定源端包括：断路器、闸刀开关、接地刀闸开关、母线、变压器、变压器绕组、容性电抗、负载、交流线段端点、保护节点和终端设备。

3.2拓扑关联联动故障识别

基于先验故障判别决策集的决策结果，结合电网拓扑结构，对预先确定的故障进行有效性识别。立即读入遥信信号，在电网拓扑中设置各种设备，结合遥测信号中各导线、母线、变压器的负荷等数据，建立二次识别的联动决策树集。

通过故障的二次联动识别，可以在电网拓扑级别检查故障的有效性。例如，如果开关因故障而断开，但经过实时拓扑分析后发现开关关联线中仍有负载遥信量，则二次识别将暂时抑制故障，并在特定延迟后再次运行悬挂机构识别，以给出最终故障判断。基于拓扑相关的二次联动故障识别可以在先验故障识别决策的基础上有效提高故障识别率，降低误报的可能性。

3.3维修计划故障变更识别

根据维修计划的安排数据，基于甘特图将维修计划和运维计划的内容建立为一个决策集。根据拓扑相关联动故障识别的二次判断结果，结合维修计划的安排过程进行三次联动识别，标记维修工作和运维工作引起的设备动作的遥信信号，识别故障的变化特征，并消除了故障虚警的概率。

由于维护和运行维护工作可能导致电网相关设备的异常动作或短期超限，维护计划故障变更的三联动识别将包括相关设备的影响评估、相关设备故障报警结果的识别、故障程度的校准、故障状态的识别、故障状态的识别、故障状态的识别等，并根据决策预评估的方法降低和提高故障等级。

结论

近年来，我国电网建设取得了很大进展，使电网工程逐步壮大。然而，随着经济的发展，人们和主要行业的用电量逐渐增加。在这一背景下，中国电网行业虽然面临着巨大的压力，但也迎来了发展机遇。因此，必须充分利用人工智能技术，及时诊断电力系统应用中存在的故障问题，以便及时解决存在的问题，保证

电力系统的安全稳定运行。这样，在使电网产业获得稳定经济效益的同时，电网产业也能得到良好的发展。

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