基于物联网的电力系统故障自动化诊断技术研究

王国祥

（滁州东源电力工程有限公司，安徽 滁州 239000）

0 引 言

随着电力系统规模与复杂性的不断增长，其故障诊断与处理面临着巨大的挑战。传统的人工巡检与故障处理方式效率低下，难以满足现代电网的可靠性要求。物联网技术的兴起为电力系统的智能化运维提供了新的思路。文章在分析物联网技术的特点及其在电力领域应用的基础上，提出一种基于物联网的电力系统故障自动化诊断技术，并通过实验对所提技术进行验证，为智能电网的发展提供有力的技术支撑。

1 物联网技术在电力系统中的应用分析

物联网技术通过广泛部署的智能传感器、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）标签等感知设备，结合ZigBee、远距离无线电（Long Range Radio，LoRa）等低功耗广域通信协议，以及边缘计算、云计算等数据处理技术，实现了对物理世界的全面感知、可靠传输及智能分析。

在电力系统中，物联网技术得到广泛应用。例如，在变电站中部署温度传感器、湿度传感器、局部放电传感器等传感器，实时监测设备状态，并利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等算法进行故障预警，可实现高达97.8%的故障诊断准确率[1]。在输电线路中，通过在线监测装置采集导线弧垂、风偏角等数据，结合气象信息，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）算法预测覆冰厚度，平均相对误差低于8.6%。在配电网中，通过智能电表采集用户用电负荷数据，利用长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）神经网络算法构建负荷预测模型，平均预测误差可控制在4.2%以内。物联网技术与电力系统的深度融合为实现电力设备状态全面感知、故障早期预警以及优化运行控制奠定了坚实的基础，对于提升电网智能化水平、保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。

2 基于物联网的电力系统故障自动化诊断技术架构

2.1 数据采集与监控

通过部署在变电站、输电线路、配电网等各个环节的智能传感器，数据采集与监控模块能够实时采集电压、电流、温度、湿度及振动等多维度的设备运行参数，并通过5G、窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）等通信技术实时传输至云端数据中心。在云端，采用Apache Kafka 等分布式消息队列对数据进行缓存与解耦，数据写入速度每秒高达100万次。同时，使用Apache Spark 等分布式计算框架对数据进行实时处理与分析，采用卡尔曼滤波、小波变换等算法对数据进行降噪与特征提取，提高数据质量。

在数据存储方面，采用Apache Cassandra 等分布式NoSQL 数据库，这些数据库支持PB 级别的海量数据存储[2]。为进一步提高数据的可用性和水平扩展性，引入基于一致性哈希算法的数据分片机制，确保数据在多个节点之间实现均衡分布和高效访问。同时，采用基于Paxos 协议的分布式数据同步机制，确保数据在多个节点之间保持一致性。

此外，数据采集与监控模块还创新性地引入基于马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）的自适应采样率调整算法。该算法能够根据设备的运行状态动态调整数据采样频率，在保证数据质量的同时，最大限度地降低传输与存储开销。自适应采样率调整可以建模为一个MDP，通过求解MDP 得到最优采样频率调整策略，从而实现监测数据量与设备运行状态的动态匹配，提高系统运行效率。

2.2 实时数据分析与预警

实时数据分析与预警模块基于Apache Flink 等流式计算框架，对采集的海量监测数据进行实时处理。通过基于密度的聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）和隔离森林算法相结合的异常检测方法，该模块实现了高达99.5%的异常检测准确率和低至0.01%的误报率[3]。同时，引入基于LSTM 神经网络的时间序列预测模型，可提前7 d 预测设备的健康状态趋势，且预测误差低于5%。在数据分析过程中，采用基于主动学习的标签传播算法，利用少量已标注数据对大量未标注数据进行自动标注，有效降低了人工标注成本。实时数据分析与预警模块中的异常检测模型为

式中：A(x)为数据点x的异常标签；D(x,xi)为数据点x与其第i个最近邻xi之间的距离；k为最近邻数量；θ为异常阈值。通过实时计算每个数据点的异常分数，并与预设阈值进行对比，实现设备运行状态的实时监控与故障预警。

此外，实时数据分析与预警模块还支持多源异构数据的融合分析，通过关联分析设备监测数据、环境数据及历史维修数据等，构建基于多视图学习的设备健康状态评估模型，进一步提高故障预警的准确性和可解释性。

2.3 自动故障诊断

自动故障诊断模块综合运用深度学习、迁移学习、图嵌入等人工智能技术，构建了一个端到端的故障诊断模型。该模型将设备监测数据、历史维修数据以及设备拓扑结构数据作为输入，通过CNN 提取设备运行状态的高维特征，利用双向长短期记忆（Bidirectional Long Short Term Memory，BiLSTM）神经网络学习设备状态的时间依赖关系，基于注意力机制自适应地聚合不同设备之间的关联信息，最终输出故障原因和位置的概率分布[4]。

在模型训练过程中，引入基于Wasserstein 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，WGAN）的数据增强方法，通过生成逼真的合成数据，将训练数据量提高了5 倍，有效解决了故障样本稀缺的问题。同时，采用基于知识蒸馏的模型压缩技术，成功将诊断模型的参数量减少了90%，推理速度提高了10 倍，实现了模型的轻量化部署。通过端到端的优化，该诊断模型在真实的输电线路故障数据集上展现出卓越的性能，实现95%的故障定位准确率和92%的故障原因识别准确率，降低了人工排查的时间成本。该模块还具备主动学习能力，能够根据诊断结果反馈的专家知识，自动调整模型参数，实现持续优化。

2.4 闭环控制与自我修复

在基于物联网的电力系统故障自动化诊断中，闭环控制与自我修复模块是实现故障自动隔离与系统自愈的关键。该模块基于强化学习和自适应动态规划等智能优化算法，构建了一个多时间尺度、多目标的电网运行控制策略。通过实时求解最优潮流（Optimal Power Flow，OPF）问题，在满足电压、频率、潮流等约束条件的同时，最小化电网的运行成本和故障风险[5]。

此外，闭环控制与自我修复模块还引入了基于区块链的分布式协同控制架构，通过智能合约确保不同控制主体之间的信任与激励，提高了故障处理的及时性和可靠性。在故障自愈方面，该模块采用基于深度强化学习的智能重构算法，通过动态调整电网拓扑结构和负荷分配，能够在不影响用户供电质量的前提下，最大限度地隔离故障区域，缩小事故范围。在实际应用中，该模块在故障发生后的1 min 内即可完成自愈重构，有效提高了电网的韧性和自恢复能力。

3 实验验证

3.1 实验设计

为验证基于物联网的电力系统故障自动化诊断技术的有效性，搭建相应的实验平台。该平台集成了高压输电线路、变电站、配电网等多个场景的仿真模型，通过硬件在环技术与实际的智能传感器、控制设备进行实时连接，构建了一个高度逼真的数字孪生电力系统。

在数据采集方面，部署超过1 000 个智能传感器，包括微相位测量单元、光纤振动传感器以及气体在线监测设备等，确保数据的全面性和准确性。这些传感器的数据采样频率高达10 kHz，每年产生的数据量超过100 TB，为故障分析提供了丰富的数据支撑。

实验设计了3 个典型的故障场景，分别是变压器绕组匝间短路、输电线路导线舞动以及配电网单相接地故障。通过注入相应的故障数据，全面评估故障诊断、定位、隔离的速度与准确性。同时，设计多种复杂环境，如雷电、风雪等恶劣天气和电磁干扰、通信中断等异常工况，全面考察该技术的健壮性和适应性。

3.2 实验结果讨论

通过深入分析实验平台上收集的海量监测数据，评估基于物联网的电力系统故障自动化诊断技术的性能指标。该技术在典型故障场景下的诊断结果如表1所示。

表1 典型故障场景下的诊断结果

实验结果表明，该技术在3 个典型故障场景下的平均诊断准确率为98.7%，能够实现高效准确的故障诊断。同时，故障定位误差均控制在10 m以内，满足现场抢修的精度需求。在故障隔离方面，平均隔离时间仅为0.5 s，大大缩小了故障影响范围。

在多种复杂环境下对该技术进行测试，以验证其环境适应性和抗干扰能力，结果如表2 所示。

表2 复杂环境下的诊断性能对比

由表2 可知，在各种复杂的环境下，该技术的诊断准确率仍保持在95%以上，故障定位误差和隔离时间也未出现剧烈变化，证明该技术较好的应用效果。基于物联网的电力系统故障自动化诊断技术在提升电网智能化水平、保障供电可靠性方面具有巨大的潜力，为后续的工程应用奠定了坚实的基础。

4 结 论

文章提出一种基于物联网的电力系统故障自动化诊断技术，通过大规模部署智能传感器，实时采集和分析海量监测数据，构建端到端的故障诊断、定位及隔离模型。实验结果表明，该技术在故障诊断准确率、定位精度、隔离时间等关键指标上均实现了出色的表现，具有较强的环境适应性和健壮性，为提升电网的智能化水平和供电可靠性提供了新的解决方案。