机器学习在电力设备故障检测中的实践应用

闾林秀

摘要：机器学习在电力设备故障检测中的实践应用已经取得了显著的成果。通过使用机器学习算法，可以对电力设备的运行数据进行分析和处理，从而实现故障的早期检测和预测。这种方法可以帮助电力公司提高设备的可靠性和安全性，减少故障停电时间，提高供电质量。具体应用包括基于机器学习的故障诊断、故障预测和设备状态监测等。通过对大量历史数据的学习，机器学习模型可以识别出设备故障的模式和特征，从而实现准确的故障检测和预测。

关键词：机器学习；电力设备；无人机；实践应用

一、前言

随着电力行业的不断发展，电力设备在电力生产和传输中扮演着至关重要的角色。然而，由于长时间运行和环境影响，这些设备会出现缺陷、隐患，存在着故障的风险，影响设备正常运转。

机器学习技术在近年来取得了显著的突破，其在故障检测方面的应用也逐渐成为研究热点。通过采集大量的设备缺陷和故障数据，利用一定的算法进行学习，从而智能识别不同类型的设备缺陷和故障，替代人工检测，提升检测效率，保障电力设备的稳定运行。

二、电力设备缺陷故障识别

（一）电力设备无人机缺陷识别

随着现代科技的不断发展，无人机应用技术成为当今的热点话题。无人机技术不仅仅是一项高空拍摄技术，更在物资运输、远距离作战、高空照明、农业施肥等不同领域都有深入应用。特别是考虑到电力系统工作中长期存在带电、高空等复杂环境，人工作业存在一定的危险性，地面使用肉眼检查难以观察到高处设备的缺陷和故障情况，采用无人机替代人工进行高处检查，不但可以有效减少人员触电和高处坠落的危险，还能近距离更直观地对设备进行缺陷、故障诊断。我们可以在无人机上搭载测温、测距，以及高精度拍照设备将无人机应用与各前端科学紧密相连，通过无人机拍摄高空设备状况、检测设备温度、激光雷达测量距离等方式，可以有效识别电力设备缺陷和故障情况。

通过机器学习算法，将无人机采集的大量图像、温度、距离等数据进行处理，特别是对有缺陷和故障的设备数据进行学习，对比标准缺陷库，对图像、温度、距离等数据赋予一定的定义，提取缺陷、故障特征，形成缺陷和设备的数据模型，通过反复验证和不断纠偏，推动数据模型更精准、更完善。植入机器学习算法、植入数据判断标准后，在使用无人机对高空设备进行检查时，系统智能识别设备缺陷类型，避免人工巡视主观性和判断不准的情况，提高了故障诊断的准确性和效率。如果搭载数据无线传输技术，还能快速完成缺陷、故障诊断、数据分析、数据存储、实时预警，进一步提高高空设备运行安全性能。

（二）绝缘材料破损图像检测

电力设备由导体材料和绝缘材料组成，绝缘材料的完整性对电力设备的安全性至关重要。绝缘材料的破损可能导致设备漏电、短路和电弧放电等故障，严重威胁电力系统的可靠性和安全性。机器学习技术提供了一种高效的解决方案，利用图像处理和机器学习技术，可以实现对绝缘材料的破损进行自动检测和定位。

通过监拍设备获取大量绝缘材料的图像，对采集的图像进行预处理。应用机器学习算法图像中提取特征，以识别破损，包括纹理、颜色、边缘和形状等。训练一个机器学习模型，使用标记的图像数据集学习绝缘材料破损识别，形成标准的绝缘破损图片库，再应用于新的图像时，系统自动将新采集的图像与标准图像进行运算对比，从而识别新的图像是否有绝缘破损缺陷，也能判定绝缘破损程度，为电力维护人员提供修复策略。机器学习技术的应用使绝缘材料的破损检测更加准确和高效，降低了人为错误率。此外，它还能够实现实时监控，提前发现并修复潜在的绝缘问题，从而维护电力设备的安全性能，确保电力系统的稳定运行。这为电力行业提供了一种强大的工具，有望减少故障和提高设备寿命[1]。

（三）电力电缆故障自动检测

中国城市化进程逐步加快，城市中电能传输主要采用电力电缆进行。电力电缆埋设在地下，日常运维和检测需要将电缆挖开或者通过电缆隧道进行巡视，维护难度大、费用高。且电力电缆一旦发生故障，需要将路面破开进行电缆抢修，抢修时间长，影响人们日常生活供电。

通过在电力电缆上安装一些智能感知设备，实时监测电力电缆的电流、电压、温度、湿度、水位等关键数据，将这些关键数据通过远程无线感应技术传回至后端管理平台，后端管理平台对大量关键数据进行汇总和集中分析，分析出不同类型电缆在不同长度和不同环境时的运行参数，机器学习技术对这些参数进行学习和使用，一旦发现哪一条现场测量数据与标准参数不一致进行异常告警，提前安排人员现场检测和处置隐患，将设备缺陷消除在萌芽状态[2]。

远程数据传输，采集到的数据通过远程无线感应技术传输到后端管理平台。这种方式消除了传统的巡视和手动检测的需要，从而降低了人工成本和维护费用。

数据分析和机器学习，后端管理平台接收并汇总大量数据，使用机器学习技术对这些数据进行分析。通过机器学习，系统可以建立电缆在不同工作条件下的基准性能参数，这些参数可以帮助系统识别异常情况。

异常告警和隐患处置，一旦系统检测到某个电缆的实际数据与标准参数不一致，它会发出异常告警。这能够提前通知运维人员前往现场检查并处理问题，避免了突发故障和长时间停电。这也能够帮助缺陷消除在问题扩大之前的早期阶段。

预测性维护，通过不断学习和改进，系统可以逐渐建立起更加准确的预测模型。这使得维护工作更具预测性，而不是仅仅在事后应急处理。这有助于延长电缆的使用寿命，减少停电时间，提高供电可靠性。

成本节约和便捷性，这减少了传统电缆检测和维护所需的时间和成本。它也降低了对城市道路的破坏，因为不再需要频繁挖开路面进行维护。这对城市居民的生活质量和交通流畅性都有积极影响。

电力电缆故障自动检测系统利用现代感知技术和数据分析方法，提高了电缆供电系统的可靠性和效率，减少了维护成本，改善了城市居民的生活品质。这一技术有望在城市化进程中扮演重要角色，确保电力供应的持续稳定。

三、无线感应技术应用

随着科技的不断进步和社会的不断发展，在电网中，远距离无线感应技术发挥着越来越重要的作用。现场采集的电压、电流、温度、湿度、频率等各类数据，通过无线感应技术传回至终端管控平台，就可以远距离分析各类电能指标和环境数据，然后通过机器学习技术，分析判断数据是否存在异常，是否需要进行人为调控，这对电力系统的稳定性是至关重要的[3]。

首先，无线感应技术具有实时性。随着5G技术快速发展，信号传输具有高速度、低延时特点，现场采集的各类电压、电流、频率、波动等数据可以实时进行采集，利用5G等无线网络可以将判断的数据实时回传，通过机器学习的系统可以在后台将数据进行智能分析，得出判断结论。后端管理人员及时有效地发现各类异常数据，从而提前警示、发现和消除潜在故障。

其次，无线感应技术具有精确性。高分辨率的现场数据采集设备可以提供更多的细节，现场采集的各类微小数据的波动都可以通过无线传感技术传回，精细程度与现场一致，基本不存在误差。机器学习模型通过微小数据变化进行学习和分析，得出准确的分析结论，指导现场实际工作。

最后，远距离无线感应技术具有数据多样性。电力系统现场数据种类繁多，电压、电流、频率、温度、湿度、风速等都需要及时传回，远距离无线感应技术可以整合现场各类数据，集中传回至后端管理平台，为机器算法提供更为全面的评估数据，以更准确地判断各类设备的性能和状况。

最重要的是，数据的分析和判断降低了故障诊断的人为主观性。机器学习算法是客观的，它们不受主观判断的干扰，能够提供一致和准确的分析结果。随着无线感应技术的不断演进，电力设备数据监察与传输变得更加准确、实时和全面。这使得机器学习成为发现电力设备缺陷和故障的有力工具，能够提升设备安全性能，有望改进电力效率，降低设备维护的成本，提高电力系统的可持续性。

四、机器深度学习的思考

深度学习作为机器学习的重要分支，近年来在各个领域都取得了显著的突破，特别是在图像和声音处理领域，将深度学习技术应用于电力设备的故障检测为电力行业带来了巨大的潜力和益处。

一方面，深度学习技术在电力设备的故障检测中可以提高检测的精度。通过深度神经网络的训练，可以学习和识别电力设备不同故障模式的特征，提升故障检测精度，给出更精准的检测结论，提供更有效的处置措施，减少突发故障的风险，降低设备维修成本。

另一方面，深度学习技术还可以提高故障检测的速度。传统的故障检测方法可能需要人工分析和判断，耗时较长且容易受主观因素影响。深度学习模型自动化程度更高，能够在实时或近实时基础上处理大量数据，迅速发现异常情况。这对于电力系统的安全性和可用性至关重要。

深度学习还具有适应性强的特点，它能够不断学习和优化模型，适应电力设备工作条件的变化。这使得电力行业能够更好地应对不断演变的需求和环境，对实际环境进行修正，从而更精确地识别缺陷和检测故障[4]。

五、实践案例分析

（一）案例一：线路缺陷识别

当前，能源主要采用电力线路进行远距离传输。对于电力线路离地面较高、地理环境为山区、湖泊等复杂环境的情况，人员检查电力设备时很难发现高空中的设备缺陷和异常情况，巡视效率低，无人机已基本替代人工进行电力设备检查。

某家电力公司已实现了无人机对高空线路的常规巡视，也采集了大量照片、温度、距离等数据。但是，对这些数据进行人工分析，不仅工作量大、效率低下，还可能因人员标准学习不深、精神状态不佳、注意力不集中等因素，导致设备缺陷和异常情况分析不全面、不准确。

该公司积极应用机器学习技术，研发无人机缺陷识别系统，通过神经元算法，对大量照片、温度、距离等数据进行学习，构建设备缺陷和异常情况智能识别模型，从而快速、高效处理大量照片、温度、距离等数据，辨识设备缺陷和异常情况。

这家电力公司成功应用机器学习技术开发了一套无人机缺陷识别系统，解决了高空电力线路设备检查的问题。这个系统利用神经网络算法，对无人机采集的大量数据进行学习和分析，从而实现了设备缺陷和异常情况的智能识别，带来了一系列显著的好处。

首先，这一系统大大提高了巡视效率。无人机能够在高空中迅速覆盖大范围的电力线路，快速采集数据，并通过机器学习模型的快速分析即时发现潜在问题。相比传统人工巡视，这极大地提高了效率，减少了人力资源的浪费。

其次，系统的智能识别模型提高了分析问题的全面性和准确性。不同于人工操作容易受到疲劳、主观判断的影响，机器学习模型能够基于大量数据进行客观、准确地识别。这有助于提前发现电力线路上的设备缺陷，减少了潜在安全风险。

此外，该系统还能实现实时监测和预测。机器学习模型不仅能够识别当前的设备缺陷，还可以分析数据趋势，预测设备可能的未来故障，从而提前采取维护措施，降低维修成本。

这家电力公司的机器学习应用为电力线路设备的无人机巡视带来了革命性的变化，提高了效率、准确性和安全性，有助于确保可靠的电力供应。这一案例是机器学习在电力领域的成功应用，也为其他行业的自动化检测和维护提供了有益的经验。

（二）案例二：变压器绝缘破损检测

在电力系统中，变压器是至关重要的设备，用于升降电压以便电能传输，变压器绝缘材料的状况对设备的性能和安全性至关重要。一家电力公司采用图像处理技术和深度学习算法来检测变压器绝缘材料的破损。

变压器是电力系统中的关键组件，负责升降电压以供应电能。绝缘系统的损坏可能导致设备故障，甚至引发火灾或电力中断。因此，及时检测绝缘破损至关重要，为了检测绝缘破损，通常使用高精度的传感器和监测设备。这些设备可以测量电流、电压、温度、湿度和振动等参数。它们安装在变压器内部和周围，以监测变压器的运行状态，监测设备采集到的数据被传输到一个中央监测系统。这可以通过有线或无线通信进行，确保数据的及时送达。

中央监测系统使用数据分析技术，如机器学习和人工智能来识别异常情况。它会比较实时数据与历史数据，检测绝缘破损的迹象。例如，如果温度或湿度异常升高，系统可能会发出警报，一旦检测到绝缘破损的可能性，系统会触发警报。运维人员将立即采取措施来检查并修复问题，防止进一步损害，通过不断监测和分析数据，这项技术也有助于实施预防性维护。运维人员可以根据系统的状态和数据趋势，计划维护工作，以延长变压器的使用寿命。

变压器绝缘破损检测技术提供了双重经济效益，首先，它降低了设备维修成本，避免了停电的损失。其次，它延长了变压器寿命，减少了设备更换的成本。

这一案例凸显了如何使用现代监测设备和数据分析技术，以确保电力变压器的正常运行和安全性。它在电力行业中发挥着至关重要的作用，提高了电力供应的可靠性和经济效益。这也是一个有益的例子，说明了如何利用数据和技术来改善基础设施的运行和维护。

（三）案例三：电力电缆故障诊断

当前，随着我国城市基础设施建设和国民经济的高速发展，电力电缆在我国城市电力的应用日益广泛，城市用电基本使用电力电缆进行电能传输。电力电缆线路安全稳定运行对于城市工业发展和人民正常生活至关重要。由于电力电缆通常敷设在城市道路以下，具有一定的隐蔽性，一旦发生故障，很难第一时间判断故障原因和故障位置，为了加强对电力电缆状态的实时监测和管理，在电缆表面及通道内增加状态监测装置已成为主要管理手段。

某家电力公司通过在电力电缆表面和通道环境内加装监测装置，实现了对电力电缆表面温度、电力、湿度等状态的监测，实时获取大量电力电缆运行状态数据。但是，持续、大量的监测数据被汇集到后台，为后台监测人员及时评估设备状态带来较大挑战。除此之外，高效准确评估电力电缆运行状态也是一项技术活，对电缆运维人员专业技术能力提出了较高要求。

该公司通过构建电力电缆故障诊断机器学习模型，基于监测系统接收的各类电力电缆状态数据类型，结合历年来典型电力电缆故障案例参数特征，进行算法学习，研发出电力电缆故障诊断智慧系统，能够综合分析电力电缆各类监测装置回传的状态数据，自动研判故障位置和故障原因，并且实时推送告警信息，有效提升了电力电缆运维工作质效。同时，附带的潜在风险告警功能能够提前指导运维人员关注电力电缆运行状态，及早发现并消除特定电缆缺陷和隐患，避免故障发生，有效降低电缆故障率，提升电力电缆健康水平。

这三个案例突出了机器学习和深度学习在电力设备监测和维护中的潜力，可以提前发现潜在问题，降低风险，提高效率，推动电力行业的智能化和可持续性发展。

六、结语

本文通过三个实例分析、展示了机器学习在电力设备故障检测中的三个应用场景。机器学习与无人机、远程无线传感等新技术相结合，为智能电网发展提供有力的技术支撑。

未来，随着综合能源和互联网技术的发展，物联网、云计算、大数据、人工智能等技术深入应用都将为机器学习技术在电网的深入应用提供技术保障，也将广泛推动智能电网的迅速发展。

参考文献

[1]王玉财，李志远，李绯，等.电流回路隐性缺陷在线检测装置的研制与应用[J].宁夏电力，2023（05）：45-50.

[2]马亚东.配电自动化技术在配电运维中的实践分析[J].通讯世界，2023，30（9）：98-100.

[3]刘亚伟.高压电缆绝缘在线监测与诊断系统研究[J].机械研究与应用，2022，35（03）：138-141，144.

[4]熊豪文.基于分布式光纤测温技术的管廊电缆故障检测研究[D].武汉：湖北工业大学，2022.

作者单位：武汉轻工大学生命科学与技术学院

责任编辑：尚丹