电力计量设备智能化监测与故障诊断研究

王 乐

（国网陕西省电力有限公司华阴市供电分公司，陕西 渭南 714200）

0 引 言

电力计量设备智能化监测与故障诊断是提高电力系统安全性和稳定性的关键。传统的手动巡检方式存在着人力成本高、效率低等问题，难以满足对电力计量设备进行实时监测和快速故障诊断的需求[1]。因此，提出了一种基于物联网和数据挖掘技术的智能化监测与故障诊断方法。该方法通过物联网技术实时监测电力计量设备，获取大量传感器数据，并利用数据挖掘技术对数据进行处理和分析，提取关键特征。基于机器学习算法，建立了电力计量设备的故障诊断模型，使其能够准确判断设备是否存在故障，并给出故障类型的预测结果[2]。

1 方法与实验设计

1.1 物联网技术在电力计量设备监测中的应用

文章采用物联网技术实现电力计量设备的实时监测，通过在电力计量设备上部署传感器节点，能够实时采集电流、电压、功率等参数数据。传感器节点将数据通过无线通信技术传输至数据传输模块[3]。借助物联网平台的搭建，实现传感器节点的远程管理和数据收集，及时获取电力计量设备的运行状态数据，为后续的故障诊断提供准确可靠的基础数据。

1.2 数据挖掘技术在电力计量设备故障诊断中的应用

在电力计量设备故障诊断方面，本研究运用数据挖掘技术处理和分析数据。首先预处理从物联网平台获取的大量数据，包括数据清洗、去噪和异常值处理，以确保数据的准确性和可靠性。其次，利用特征提取算法提取原始数据中关键特征，如电流波形的频谱特征和电压波形的时域特征。再次，采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，建立电力计量设备故障诊断模型。最后，通过训练模型，并结合历史故障数据，实现对设备故障类型的自动诊断和预测。

1.3 故障诊断模型的建立

基于机器学习算法，建立了电力计量设备的故障诊断模型。首先，在数据预处理阶段，清洗采集的原始数据，去除异常值和噪声。其次，采用相关性分析和统计方法，选取与故障相关的重要特征，如电流波形的频谱特征、电压波形的时域特征等。最后，对于数据平衡处理，采用欠采样或过采样技术，使不同故障类型的数据量相对平衡，以提高模型的训练效果。

1.4 实验设计和数据采集方法

文章选择了不同类型的电力计量设备，并在实验室中模拟了各种故障情况。通过改变电流、电压等参数，生成了包括正常状态和各种故障类型的样本数据。在数据采集过程中，使用高精度的传感器设备，以确保采集的数据具有较高的准确性和可靠性。

2 研究过程与结果分析

2.1 电力计量设备智能化监测流程

本研究提出了一种电力计量设备智能化监测流程，以实现对设备状态的实时监测和故障诊断。首先，通过传感器节点的部署和数据采集，实时获取电流、电压等参数数据。利用无线通信技术，将数据传输至数据传输模块[4]。其次，通过建立物联网平台，实现传感器节点的远程管理和数据收集。再次，通过云端计算和存储，实时处理和分析大量数据。最后，应用故障诊断模型，实现设备状态的自动监测和故障诊断。该智能化监测流程能够提高电力计量设备的安全性和稳定性，同时减少人工巡检和维护成本。

2.2 数据处理与特征提取方法

在数据处理阶段，采用多种技术方法对采集到的原始数据进行处理。首先，进行数据清洗，去除异常值和噪声干扰。其次，进行数据归一化处理，将不同参数的数据统一到相同的尺度。最后，针对数据不均衡问题，采用欠采样或过采样技术，以解决不同故障类型数据量不平衡的情况。

在特征提取方面，采用频域和时域分析方法提取电流和电压波形的关键特征；通过傅里叶变换将原始信号转换到频域，并提取频谱特征，如频率分量和谐波含量等。同时，计算电压波形的时域特征，如均值、方差和峰值等[5]。这些特征能够反映电力计量设备在不同工作状态下的特点和异常情况。

2.3 机器学习算法的训练和优化

针对电力计量设备故障诊断，采用了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林、深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）等机器学习算法，并对其进行训练和优化。

使用SVM 算法训练和分类特征数据。对特征数据进行标准化处理，确保各个特征具有相同的尺度，再根据训练数据集，通过调整SVM 模型的参数和核函数的选择，使得模型能够准确地分类故障和正常状态。

构建一个包含多个决策树的随机森林模型。在训练过程中，采用自助采样法对训练数据进行有放回的抽样，以构建多个决策树。每个决策树根据一部分特征进行分裂，并最终通过投票机制来确定最终的分类结果。

DNN 设计了一个多层的深度神经网络模型来学习特征数据的非线性关系。模型包括输入层、多个隐藏层和输出层，每个隐藏层都采用激活函数对输入进行非线性变换。通过反向传播算法，对模型的权重和偏置进行优化，使模型能够准确地进行故障诊断。

2.4 实验结果分析

通过对采集到的电力计量设备数据进行处理和特征提取，并使用训练和优化的SVM、随机森林、DNN 机器学习算法进行故障诊断，得到了以下实验结果如表1 所示。准确率表示模型对故障的正确诊断率，召回率表示模型能够正确检测到故障的能力。

表1 实验结果

根据实验结果表格，可以看出不同特征提取方法和算法模型会影响故障诊断的性能。实验结果分析如下。

（1）实验编号1 使用统计特征提取方法和SVM算法，特征提取准确率为0.92，召回率为0.91，F1值为0.91。表明在使用统计特征进行故障诊断时，SVM模型能够取得较高的准确性和性能。

（2）实验编号2 采用频域特征提取方法和随机森林算法，特征提取准确率为0.89，召回率为0.88，F1值为0.88。表明频域特征对于故障诊断具有一定的识别能力，而随机森林模型能够实现较好的分类效果。

（3）实验编号3 使用时域特征提取方法和深度神经网络算法，特征提取准确率为0.95，召回率为0.94，F1值为0.94。表明深度神经网络在利用时域特征进行故障诊断时具有很好的性能和准确性。

（4）实验编号4 采用组合特征提取方法和随机森林算法，特征提取准确率为0.93，召回率为0.92，F1值为0.92。证明将不同特征进行组合可以提高故障诊断的准确性和性能。

表1 的实验结果表明，不同特征提取方法和机器学习算法对于电力计量设备的智能化监测具有一定的影响。根据实验结果，可以选择适合具体应用场景的特征提取方法和算法模型，以实现准确的故障诊断和智能化监测。

文章建立的电力计量设备的故障诊断模型在过载、短路、漏电、断相以及电压异常故障类型下的故障诊断准确率和召回率的比较结果如表2 所示。

表2 不同故障类型下的准确率和召回率比较

由表2 可知，该模型在5 个故障诊断中取得了不错的表现，准确率和召回率相对较高，具有较好的过载和断相故障识别能力。然而，在短路和漏电故障的诊断中仍有改进的空间。未来可以针对准确率较低的故障类型进行优化，以提高模型的全面性能和可靠性。

3 结 论

通过本研究，成功地建立了电力计量设备的故障诊断模型，并给出了智能化监测流程。通过采用数据处理和特征提取方法，结合机器学习算法进行训练和优化，取得了较好的实验结果。不同特征提取方法和算法模型对于故障诊断的准确性和性能有着显著影响。文章研究为电力行业提供了一种有效的监测和诊断手段，有助于提高电力设备的可靠性和运行效率。未来，将进一步优化算法模型，提升诊断准确度，并结合实际应用场景进行进一步验证，以推动电力计量设备的智能化发展和应用。