超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)運用

摘 要：本文聚焦于超高壓電網(wǎng)故障波形的智能識別與分析，旨在采用深度學習技術(shù)提升故障診斷的效率和準確性，為電網(wǎng)智能化提供理論支持。本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）進行故障波形的特征提取與分類，并利用數(shù)據(jù)預處理，例如去噪、歸一化和數(shù)據(jù)增強來優(yōu)化模型輸入。模型訓練使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），并結(jié)合多種優(yōu)化策略以提高性能。實際測試顯示，該技術(shù)在故障識別準確率和定位精度方面表現(xiàn)出色，平均準確率為95.5%。該智能識別技術(shù)準確性高、實用，為電網(wǎng)的穩(wěn)定運行提供了保障，未來研究將進一步優(yōu)化模型，以提高診斷的實時性和精確度。

關鍵詞：超高壓電網(wǎng)；故障波形；智能識別；深度學習

中圖分類號：TM 723" " " 文獻標志碼：A

超高壓電網(wǎng)是國家能源互聯(lián)網(wǎng)的核心，對保障能源安全和經(jīng)濟發(fā)展至關重要。然而，其運行過程中的設備老化、環(huán)境干擾和操作失誤等問題可能導致電網(wǎng)故障，影響供電可靠性。故障波形分析是診斷電網(wǎng)故障的關鍵技術(shù)。人工智能（AI），特別是深度學習技術(shù)的發(fā)展為電網(wǎng)故障的智能識別與分析提供了新方法[1]。深度學習利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取數(shù)據(jù)特征，在圖像識別、語音識別等領域表現(xiàn)突出。在電力系統(tǒng)領域，深度學習技術(shù)的應用包括利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取故障波形特征、利用長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）處理時間序列數(shù)據(jù)以及生成對抗網(wǎng)絡（GAN）擴充訓練數(shù)據(jù)集，提高模型泛化能力。此外，遷移學習技術(shù)的應用提升了模型在不同電網(wǎng)結(jié)構(gòu)或故障類型間的適應性和準確性[2]。本文將深度學習技術(shù)應用于超高壓電網(wǎng)故障波形的智能識別與分析，旨在構(gòu)建適應電網(wǎng)特性的故障診斷模型，提高故障診斷效率和準確性，為電網(wǎng)智能化升級提供理論和技術(shù)支持。

1 超高壓電網(wǎng)故障波形特點

超高壓電網(wǎng)故障波形的特點是其診斷與處理的核心挑戰(zhàn)，對這些特點的深入分析如下所示。1） 復雜性。故障波形受故障類型、、系統(tǒng)參數(shù)和環(huán)境因素等多種因素影響，導致其復雜多變。最新研究利用多源信息融合技術(shù)，例如基于圖論的電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)和故障信息融合分析，更準確地捕捉故障波形特征[3]。2） 非線性和非平穩(wěn)性。當故障發(fā)生時，系統(tǒng)狀態(tài)急劇變化，波形呈非線性和非平穩(wěn)性。時頻分析方法，例如希爾伯特-黃變換（HHT）、短時傅里葉變換（STFT）以及自適應濾波技術(shù)能夠更好地處理這些特性[4]。3）信息量大。故障波形包括大量信息，例如低頻穩(wěn)態(tài)分量和高頻暫態(tài)分量。大數(shù)據(jù)分析和云計算技術(shù)能夠構(gòu)建大規(guī)模故障波形數(shù)據(jù)庫，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取有價值的故障特征。深度學習技術(shù)，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）在處理大規(guī)模波形數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，能夠自動學習并提取故障特征，提高診斷準確性和效率[5]。

2 超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)

2.1 技術(shù)框架

本文提出的超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)框架是一個綜合性的系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取、模型訓練和故障診斷4個關鍵環(huán)節(jié)。該框架的設計充分考慮了超高壓電網(wǎng)故障波形的特性和深度學習技術(shù)在處理此類數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢。

2.2 數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理是超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)中的關鍵步驟，主要包括去噪、歸一化和數(shù)據(jù)增強等。

2.2.1 去噪

小波變換能夠有效分離信號中的噪聲和有用信息，具體步驟如下所示。

第一，小波分解。對故障波形信號進行多尺度小波分解，選擇合適的小波基和分解層級，將信號分解為一系列不同尺度下的細節(jié)系數(shù)（dj）和逼近系數(shù)（aj）。這些系數(shù)分別代表信號的高頻噪聲部分和低頻有用信號部分。

第二，閾值處理。對細節(jié)系數(shù)進行閾值處理，采用軟閾值或硬閾值方法。設定一個閾值，處理過程如公式（1）所示。

閾值的選擇對去噪效果至關重要，過高的閾值可能導致信號失真，過低的閾值可能無法有效去除噪聲。

第三，小波重構(gòu)。利用處理后的細節(jié)系數(shù)和逼近系數(shù)aj進行小波重構(gòu)，如公式（2）所示。

利用上述過程，能夠有效去除故障波形中的噪聲，為后續(xù)的特征提取和分類提供更干凈的數(shù)據(jù)。

2.2.2 歸一化

歸一化是為了將數(shù)據(jù)縮放到一個固定的范圍內(nèi)，通常為[0，1]，以提高算法的收斂速度和穩(wěn)定性，如公式（3）所示。

2.2.3 數(shù)據(jù)增強

數(shù)據(jù)增強能夠在原始數(shù)據(jù)上應用多種變換操作以擴展訓練樣本集，常用的技術(shù)包括旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、平移和縮放波形。這些變換操作創(chuàng)造出多樣化的訓練樣本，增強了模型的魯棒性和泛化能力。

2.3 特征提取

針對超高壓電網(wǎng)故障波形的復雜性，本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）進行特征提取，以自動學習故障波形的高級特征，克服了傳統(tǒng)方法中人工選取特征的局限性。具體技術(shù)框架如下所示。

2.3.1 卷積層

卷積層利用卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的特征，如公式（4）所示。

2.3.2 激活函數(shù)

2.3.3 池化層

2.3.4 特征提取流程

輸入層接收故障波形數(shù)據(jù)，卷積層應用多個卷積核進行卷積操作，激活層通過ReLU引入非線性，池化層進行最大池化操作，全連接層將池化后的特征圖展平，進而進行特征提取和分類。

2.3.5 模型結(jié)構(gòu)

本文采用的CNN模型結(jié)構(gòu)為：輸入層接收故障波形數(shù)據(jù)，卷積層1（3*3卷積核，64個，ReLU激活函數(shù)），池化層1（2*2最大池化），卷積層2（3*3卷積核，128個，ReLU激活函數(shù)），池化層2（2*2最大池化），全連接層（256個神經(jīng)元，ReLU激活函數(shù)），輸出層根據(jù)故障類型數(shù)量設置神經(jīng)元數(shù)量，激活函數(shù)為Softmax。

2.4 模型訓練

模型利用最小化損失函數(shù)更準確地預測標簽。為了優(yōu)化模型性能，本文采用采用的策略如下：進行梯度裁剪以防止梯度爆炸，即設置梯度的最大值來限制梯度的大??；正則化（例如L2正則化）以防止過擬合；學習率調(diào)整，即動態(tài)調(diào)整學習率以加速收斂。這些優(yōu)化方法有助于提高模型在分類任務中的準確率。

2.5 故障診斷

將預處理后的故障波形輸入訓練好的模型中，進行故障類型智能識別。同時，結(jié)合故障特征分析，為運維人員提供故障處理建議。

2.5.1 故障類型識別

利用訓練好的模型，例如RNN或CNN，可以對輸入的故障波形進行分類，從而識別故障類型。比較模型輸出與真實標簽，以計算模型的識別準確率，即當模型預測結(jié)果與實際故障類型一致時，計入正確識別的次數(shù)。整體準確率是正確識別的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比例。

2.5.2 故障特征分析

傅里葉變換能夠?qū)r域信號f（t）與復指數(shù)函數(shù)e-jωt相乘并積分，實現(xiàn)了信號從時域到頻域的轉(zhuǎn)換。這種轉(zhuǎn)換揭示了信號的頻率成分，以便分析信號的頻譜特性。因為不同的故障往往會在特定的頻率范圍內(nèi)產(chǎn)生特征性的變化，所以在故障特征分析中，頻率特征可以幫助識別故障的類型和嚴重程度。

2.5.3 故障定位

行波法能夠測量行波到達不同測量點的時間差，以確定故障。傳播速度v的準確性對故障定位結(jié)果有直接影響。如果v的估計不準確，會導致Δx的計算出現(xiàn)偏差，從而影響故障定位的精確度。因此，為了提高定位的準確性，需要精確測量或估計行波在電網(wǎng)中的傳播速度。

2.5.4 故障處理建議

結(jié)合故障類型識別和特征分析的結(jié)果，可以為運維人員提供故障處理建議。例如，對于短路故障，可以建議檢查線路絕緣情況；對于接地故障，可以建議檢查接地裝置的完好性。

3 實際應用與效果驗證

為了深入驗證本文提出的超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)的實際應用效果，在某省級超高壓電網(wǎng)進行現(xiàn)場測試。下文將對實際應用情況進行詳細描述和效果分析，包括數(shù)據(jù)表格和性能對比圖。

3.1 實際應用場景描述

本文選擇的典型超高壓電網(wǎng)故障場景包括單相接地故障、兩相短路故障、三相短路故障和斷線故障。測試數(shù)據(jù)源于超高壓電網(wǎng)的實際運行記錄，包括不同故障類型、不同故障和不同時間段的故障波形數(shù)據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)準備與模型訓練

在數(shù)據(jù)準備階段，本文從電網(wǎng)歷史故障數(shù)據(jù)中篩選出1000個故障樣本，包括800個訓練樣本和200個測試樣本。每個樣本包括故障發(fā)生前、后的電流和電壓波形數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理的具體應用和模型訓練過程如下所示。

3.2.1 數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理包括3個步驟。1） 去噪。對電流和電壓波形進行小波變換，移除信號中的噪聲部分，提高數(shù)據(jù)的信噪比。2） 歸一化。將去噪后的波形數(shù)據(jù)縮放到一定范圍內(nèi)，以加快模型訓練的收斂速度，并提高模型的泛化能力。3） 數(shù)據(jù)增強。對原始波形數(shù)據(jù)進行平移、縮放等變換，增加訓練樣本的多樣性，從而提高模型的魯棒性。

3.2.2 模型訓練

模型訓練包括2個步驟。1） 特征提取。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取電流和電壓波形中的特征。CNN能夠自動學習波形的局部特征，為后續(xù)的分類提供有效的特征表示。2） 時序數(shù)據(jù)處理。結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM），處理由CNN提取出的特征序列。LSTM能夠捕捉波形數(shù)據(jù)中的時間依賴性，對識別故障波形的時間序列模式非常有效。

3.3 實際應用效果分析

故障類型識別準確率對比見表1。由表1可知，本文提出的超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)在故障類型識別方面表現(xiàn)出色，平均準確率為95.5%。具體來說，單相接地故障、兩相短路故障、三相短路故障和斷線故障的識別準確率分別為96%、94%、98%和94%。這些數(shù)據(jù)表明，該方法在識別不同故障類型方面具有較高的準確性和實用性。

故障定位精度對比如圖1所示，包括單相接地故障、兩相短路故障、三相短路故障和斷線故障。在所有故障類型中，本文方法的定位精度普遍高于傳統(tǒng)方法。特別是在三相短路故障中，本文方法地定位精度接近98%，優(yōu)于其他故障類型。傳統(tǒng)方法在斷線故障中的定位精度較低，僅為86%。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于深度學習的超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)，該技術(shù)在理論研究和實際應用中均具有創(chuàng)新性和實用價值。該方法能夠有效識別和定位故障波形，具有較高準確率和良好的定位精度，同時在實際應用中具有穩(wěn)定性和魯棒性，為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供了保障。未來，本文將繼續(xù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高泛化能力和適應性；研究高效算法，以提升實時性；引入更多故障數(shù)據(jù)和先進數(shù)據(jù)處理技術(shù)，以增強準確性；并將研究成果集成到電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中，以實現(xiàn)廣泛應用。

參考文獻

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