宋汶霖
（國(guó)網(wǎng)山東省電力公司煙臺(tái)市長(zhǎng)島供電公司，山東 煙臺(tái) 265800）
0 引 言
配電系統(tǒng)是電力系統(tǒng)的重要組成部分，其穩(wěn)定、可靠的運(yùn)行對(duì)于保障電力供應(yīng)至關(guān)重要。然而，配電系統(tǒng)在運(yùn)行過程中可能會(huì)出現(xiàn)各種故障，如過電流、過電壓、斷相等，這些故障如果不能及時(shí)準(zhǔn)確地被識(shí)別和處理，將對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行造成嚴(yán)重威脅。因此，配電系統(tǒng)的故障診斷和恢復(fù)工作具有重要的實(shí)際意義。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其在配電系統(tǒng)故障診斷和恢復(fù)方面的應(yīng)用逐漸引起人們的關(guān)注。人工智能技術(shù)可以處理大量的數(shù)據(jù)和信息，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，從而為故障診斷和恢復(fù)提供有效的支撐。
1 配電系統(tǒng)故障的類型和特征
1.1 常見故障類型
配電系統(tǒng)常見的故障主要分為斷線故障、接地故障、相間短路故障、過負(fù)荷故障以及設(shè)備故障。斷線故障指配電線路中的導(dǎo)線斷裂，可能導(dǎo)致線路短路或開路，影響電力供應(yīng)。接地故障指配電線路中的某一點(diǎn)與地電勢(shì)連接，可能會(huì)導(dǎo)致線路短路或電流泄漏，對(duì)人身安全和設(shè)備安全造成威脅。相間短路故障指配電線路中的兩相或多相之間發(fā)生直接或間接的電氣連接，會(huì)導(dǎo)致大電流流過并可能引發(fā)火災(zāi)。過負(fù)荷故障指配電系統(tǒng)的負(fù)荷超過其設(shè)計(jì)允許的范圍，可能導(dǎo)致設(shè)備過熱或損壞。這類故障短時(shí)間內(nèi)可能不會(huì)引發(fā)故障，但長(zhǎng)期過負(fù)荷會(huì)縮短設(shè)備的使用壽命[1]。設(shè)備故障指配電系統(tǒng)中的設(shè)備，如變壓器、開關(guān)等出現(xiàn)故障，影響配電系統(tǒng)的正常運(yùn)行。
1.2 故障特征
配電系統(tǒng)的故障特征具有多樣性和復(fù)雜性，包括故障電流突增、電壓突變、電網(wǎng)頻率變化以及設(shè)備的噪聲、振動(dòng)和表面溫度升高等。這些故障特征表明配電系統(tǒng)的工作狀態(tài)異常，需要立即進(jìn)行故障診斷和處理。傳統(tǒng)的故障診斷和處理需要人工定期巡檢和監(jiān)測(cè)，這不僅增加了故障處理的難度和復(fù)雜性，而且有可能忽視一些微弱的故障信號(hào)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，可以更有效地發(fā)現(xiàn)和識(shí)別這些故障特征，從而提高配電系統(tǒng)的故障診斷和恢復(fù)能力[2]。例如，通過分析大量的故障數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)，可以構(gòu)建精準(zhǔn)的故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警和快速處理，保障了配電系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。
2 人工智能在配電系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用
2.1 人工智能概述
人工智能是人們制造出的系統(tǒng)所展現(xiàn)出的一種智能，通過學(xué)習(xí)、推理、感知以及邏輯推理等過程，能夠完成特定的任務(wù)。
目前，人工智能技術(shù)主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理以及計(jì)算機(jī)視覺等。機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)或機(jī)器具有學(xué)習(xí)能力，無(wú)須進(jìn)行明確的編程就可以學(xué)習(xí)�；诖髷�(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以找出數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和未知模式，以做出預(yù)測(cè)或決策。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展，試圖模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以達(dá)到更高層次的抽象和理解。深度學(xué)習(xí)主要用于處理圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等復(fù)雜問題。
在配電系統(tǒng)故障診斷中，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等人工智能方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)配電系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警以及故障診斷等[3]。
2.2 基于人工智能的配電系統(tǒng)故障診斷技術(shù)
在基于人工智能的配電系統(tǒng)故障診斷技術(shù)中，最核心的部分是通過人工智能算法學(xué)習(xí)和分析數(shù)據(jù)，提取出故障特征，并通過這些特征進(jìn)行故障識(shí)別和定位。
根據(jù)配電系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障識(shí)別模型。一般采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，通過大量的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，其中輸入是各種運(yùn)行參數(shù)（電壓、電流、頻率等），輸出是故障類型。具體的訓(xùn)練方法可以采用深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）或者循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）等。
假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的輸入是一個(gè)n維向量x（x=[x1,x2,…,xn]），即n個(gè)運(yùn)行參數(shù)；輸出是一個(gè)m維向量y（y=[y1,y2,…,ym]），即m種可能的故障類型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本運(yùn)算單元是神經(jīng)元，對(duì)于第i個(gè)神經(jīng)元，其輸出Oi為
式中：f(·)表示激活函數(shù)，如常用的Sigmoid 函數(shù)或ReLU 函數(shù)；win表示神經(jīng)元的權(quán)重；bi表示神經(jīng)元的偏置，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)獲得。
對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，其輸出就是通過多層這樣的神經(jīng)元進(jìn)行一系列的運(yùn)算得到。在訓(xùn)練過程中，通過優(yōu)化算法如梯度下降法不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，使網(wǎng)絡(luò)的輸出盡可能接近于真實(shí)的故障類型，從而完成模型的學(xué)習(xí)。
在配電系統(tǒng)故障診斷應(yīng)用中，通過訓(xùn)練好的模型，輸入實(shí)時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)即可預(yù)測(cè)出可能的故障類型，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的故障診斷，為后續(xù)的故障處理和系統(tǒng)恢復(fù)提供決策依據(jù)[4]。
2.3 基于人工智能的配電系統(tǒng)故障診斷案例分析
在一次高壓配電系統(tǒng)的運(yùn)行過程中，一臺(tái)高壓開關(guān)設(shè)備突然出現(xiàn)異常，并發(fā)出異常的聲響。由于人耳無(wú)法直觀判斷設(shè)備異常聲響的類型，也無(wú)法準(zhǔn)確找出故障原因，引入人工智能技術(shù)進(jìn)行故障診斷。其診斷過程如圖1 所示。
圖1 基于人工智能的配電系統(tǒng)故障診斷過程
通過聲音傳感器收集設(shè)備異常時(shí)的聲音信號(hào)，使用傅里葉變換等預(yù)處理方法將這些聲音信號(hào)轉(zhuǎn)化為可以輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)格式，然后將這些預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的人工智能模型。該模型經(jīng)過大量的設(shè)備正常運(yùn)行和各種故障狀態(tài)下的聲音數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具有較強(qiáng)的故障識(shí)別和分類能力。通過人工智能模型的分析，結(jié)果顯示設(shè)備的異常聲響是由內(nèi)部電弧放電引起。根據(jù)模型分析結(jié)果，運(yùn)維人員迅速采取措施，切斷電源并對(duì)設(shè)備進(jìn)行維修，避免引發(fā)更大的安全事故。
本案例充分證明，通過人工智能技術(shù)進(jìn)行聲音診斷可以準(zhǔn)確快速地判斷設(shè)備的故障類型，對(duì)于保障配電系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性，提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率具有重要意義。
3 人工智能在配電系統(tǒng)故障恢復(fù)中的應(yīng)用
3.1 基于人工智能的配電系統(tǒng)故障恢復(fù)策略
基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在故障的預(yù)測(cè)、故障快速定位、故障原因的深度診斷以及最佳修復(fù)方案推薦，顯著提高了配電系統(tǒng)故障處理的精準(zhǔn)度和效率。
在故障恢復(fù)環(huán)節(jié)，人工智能充分發(fā)揮其自我修復(fù)的作用。通過收集和分析大量的系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，人工智能可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的異常，然后通過預(yù)先設(shè)計(jì)的恢復(fù)策略自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)或控制設(shè)備運(yùn)行，使配電系統(tǒng)在出現(xiàn)故障后能夠迅速自我修復(fù)并恢復(fù)到正常運(yùn)行狀態(tài)[5]。
然而，人工智能并非萬(wàn)能的。部分故障可能過于復(fù)雜或者特殊，超出了人工智能的處理能力。對(duì)于這類故障，仍然需要依賴人工的經(jīng)驗(yàn)和判斷。因此，人工智能在配電系統(tǒng)故障恢復(fù)策略中的應(yīng)用應(yīng)該視為與人工經(jīng)驗(yàn)相互補(bǔ)充、相互協(xié)作的關(guān)系，共同保障配電系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。
3.2 基于人工智能的配電系統(tǒng)故障恢復(fù)案例分析
在一次配電系統(tǒng)正常運(yùn)行過程中，某段電網(wǎng)突然發(fā)生了電壓暫降事件。這次故障導(dǎo)致用戶側(cè)的一些敏感設(shè)備出現(xiàn)停機(jī)或運(yùn)行不穩(wěn)的問題，對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生了影響。
首先，通過引入基于人工智能的故障診斷系統(tǒng)，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。該系統(tǒng)先通過模式識(shí)別技術(shù)識(shí)別出電壓暫降的特征，確認(rèn)了故障類型。其次，通過深度學(xué)習(xí)算法系統(tǒng)分析了電壓暫降前后的數(shù)據(jù)，定位到故障源頭，確定故障源頭為某個(gè)負(fù)荷過大的用戶。最后，該系統(tǒng)根據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)的故障恢復(fù)策略，通過自我調(diào)整自動(dòng)向用戶切斷了部分非關(guān)鍵負(fù)荷，以減輕系統(tǒng)負(fù)載，使電壓恢復(fù)正常值。同時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)向維修人員發(fā)送了包含故障詳情和修復(fù)建議的報(bào)告，為人工維修工作提供了重要支持。
4 結(jié) 論
基于人工智能的配電系統(tǒng)故障診斷與恢復(fù)策略不僅能準(zhǔn)確快速地識(shí)別故障類型和定位故障源，還能提供創(chuàng)新的解決方案和恢復(fù)策略，顯著提高了故障處理效率。然而在實(shí)際應(yīng)用中，這種技術(shù)還面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量保證、模型可解釋性以及系統(tǒng)兼容性等挑戰(zhàn)。為了充分發(fā)揮人工智能在配電系統(tǒng)故障診斷與恢復(fù)中的作用，需要持續(xù)研究和解決這些挑戰(zhàn)。
