配电系统中基于人工智能的故障诊断与恢复策略

宋汶霖

（国网山东省电力公司烟台市长岛供电公司，山东 烟台 265800）

0 引 言

配电系统是电力系统的重要组成部分，其稳定、可靠的运行对于保障电力供应至关重要。然而，配电系统在运行过程中可能会出现各种故障，如过电流、过电压、断相等，这些故障如果不能及时准确地被识别和处理，将对电力系统的稳定运行造成严重威胁。因此，配电系统的故障诊断和恢复工作具有重要的实际意义。近年来，随着人工智能技术的发展，其在配电系统故障诊断和恢复方面的应用逐渐引起人们的关注。人工智能技术可以处理大量的数据和信息，并通过机器学习、深度学习等方法分析和预测数据，从而为故障诊断和恢复提供有效的支撑。

1 配电系统故障的类型和特征

1.1 常见故障类型

配电系统常见的故障主要分为断线故障、接地故障、相间短路故障、过负荷故障以及设备故障。断线故障指配电线路中的导线断裂，可能导致线路短路或开路，影响电力供应。接地故障指配电线路中的某一点与地电势连接，可能会导致线路短路或电流泄漏，对人身安全和设备安全造成威胁。相间短路故障指配电线路中的两相或多相之间发生直接或间接的电气连接，会导致大电流流过并可能引发火灾。过负荷故障指配电系统的负荷超过其设计允许的范围，可能导致设备过热或损坏。这类故障短时间内可能不会引发故障，但长期过负荷会缩短设备的使用寿命[1]。设备故障指配电系统中的设备，如变压器、开关等出现故障，影响配电系统的正常运行。

1.2 故障特征

配电系统的故障特征具有多样性和复杂性，包括故障电流突增、电压突变、电网频率变化以及设备的噪声、振动和表面温度升高等。这些故障特征表明配电系统的工作状态异常，需要立即进行故障诊断和处理。传统的故障诊断和处理需要人工定期巡检和监测，这不仅增加了故障处理的难度和复杂性，而且有可能忽视一些微弱的故障信号。随着人工智能技术的发展，特别是大数据分析和深度学习等方法的应用，可以更有效地发现和识别这些故障特征，从而提高配电系统的故障诊断和恢复能力[2]。例如，通过分析大量的故障数据并学习，可以构建精准的故障诊断模型，实现故障的早期预警和快速处理，保障了配电系统的稳定性和安全性。

2 人工智能在配电系统故障诊断中的应用

2.1 人工智能概述

人工智能是人们制造出的系统所展现出的一种智能，通过学习、推理、感知以及逻辑推理等过程，能够完成特定的任务。

目前，人工智能技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理以及计算机视觉等。机器学习使计算机或机器具有学习能力，无须进行明确的编程就可以学习。基于大数据，机器学习算法可以找出数据中隐藏的规律和未知模式，以做出预测或决策。深度学习是机器学习的进一步发展，试图模仿人脑的神经网络进行学习，以达到更高层次的抽象和理解。深度学习主要用于处理图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂问题。

在配电系统故障诊断中，可以通过机器学习和深度学习等人工智能方法进行数据分析和模型训练，从而实现对配电系统的状态监测、故障预警以及故障诊断等[3]。

2.2 基于人工智能的配电系统故障诊断技术

在基于人工智能的配电系统故障诊断技术中，最核心的部分是通过人工智能算法学习和分析数据，提取出故障特征，并通过这些特征进行故障识别和定位。

根据配电系统的运行数据，构建故障识别模型。一般采用监督学习的方法，通过大量的历史运行数据和故障数据进行训练，其中输入是各种运行参数（电压、电流、频率等），输出是故障类型。具体的训练方法可以采用深度学习中的神经网络模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）或者循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。

假设网络的输入是一个n维向量x（x=[x1,x2,…,xn]），即n个运行参数；输出是一个m维向量y（y=[y1,y2,…,ym]），即m种可能的故障类型。神经网络模型的基本运算单元是神经元，对于第i个神经元，其输出Oi为

式中：f(·)表示激活函数，如常用的Sigmoid 函数或ReLU 函数；win表示神经元的权重；bi表示神经元的偏置，通过训练数据进行学习获得。

对于整个网络，其输出就是通过多层这样的神经元进行一系列的运算得到。在训练过程中，通过优化算法如梯度下降法不断调整权重和偏置，使网络的输出尽可能接近于真实的故障类型，从而完成模型的学习。

在配电系统故障诊断应用中，通过训练好的模型，输入实时的运行数据即可预测出可能的故障类型，实现快速、准确的故障诊断，为后续的故障处理和系统恢复提供决策依据[4]。

2.3 基于人工智能的配电系统故障诊断案例分析

在一次高压配电系统的运行过程中，一台高压开关设备突然出现异常，并发出异常的声响。由于人耳无法直观判断设备异常声响的类型，也无法准确找出故障原因，引入人工智能技术进行故障诊断。其诊断过程如图1 所示。

图1 基于人工智能的配电系统故障诊断过程

通过声音传感器收集设备异常时的声音信号，使用傅里叶变换等预处理方法将这些声音信号转化为可以输入机器学习模型的数据格式，然后将这些预处理后的数据输入已经训练好的人工智能模型。该模型经过大量的设备正常运行和各种故障状态下的声音数据训练，具有较强的故障识别和分类能力。通过人工智能模型的分析，结果显示设备的异常声响是由内部电弧放电引起。根据模型分析结果，运维人员迅速采取措施，切断电源并对设备进行维修，避免引发更大的安全事故。

本案例充分证明，通过人工智能技术进行声音诊断可以准确快速地判断设备的故障类型，对于保障配电系统的安全性、稳定性，提高系统的运行效率具有重要意义。

3 人工智能在配电系统故障恢复中的应用

3.1 基于人工智能的配电系统故障恢复策略

基于大数据和机器学习的智能分析，可以实现对潜在故障的预测、故障快速定位、故障原因的深度诊断以及最佳修复方案推荐，显著提高了配电系统故障处理的精准度和效率。

在故障恢复环节，人工智能充分发挥其自我修复的作用。通过收集和分析大量的系统运行数据，人工智能可以及时发现系统运行的异常，然后通过预先设计的恢复策略自动调整系统参数或控制设备运行，使配电系统在出现故障后能够迅速自我修复并恢复到正常运行状态[5]。

然而，人工智能并非万能的。部分故障可能过于复杂或者特殊，超出了人工智能的处理能力。对于这类故障，仍然需要依赖人工的经验和判断。因此，人工智能在配电系统故障恢复策略中的应用应该视为与人工经验相互补充、相互协作的关系，共同保障配电系统的稳定性和安全性。

3.2 基于人工智能的配电系统故障恢复案例分析

在一次配电系统正常运行过程中，某段电网突然发生了电压暂降事件。这次故障导致用户侧的一些敏感设备出现停机或运行不稳的问题，对生产活动产生了影响。

首先，通过引入基于人工智能的故障诊断系统，对系统运行数据进行实时分析。该系统先通过模式识别技术识别出电压暂降的特征，确认了故障类型。其次，通过深度学习算法系统分析了电压暂降前后的数据，定位到故障源头，确定故障源头为某个负荷过大的用户。最后，该系统根据预先设计的故障恢复策略，通过自我调整自动向用户切断了部分非关键负荷，以减轻系统负载，使电压恢复正常值。同时，系统自动向维修人员发送了包含故障详情和修复建议的报告，为人工维修工作提供了重要支持。

4 结 论

基于人工智能的配电系统故障诊断与恢复策略不仅能准确快速地识别故障类型和定位故障源，还能提供创新的解决方案和恢复策略，显著提高了故障处理效率。然而在实际应用中，这种技术还面临着数据质量保证、模型可解释性以及系统兼容性等挑战。为了充分发挥人工智能在配电系统故障诊断与恢复中的作用，需要持续研究和解决这些挑战。