深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷中的應(yīng)用研究

國(guó)網(wǎng)恩施供電公司 王 錫 田 斌 謝赫淅 楊怡然

1 電力系統(tǒng)繼電保護(hù)概述

電力系統(tǒng)繼電保護(hù)是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其是一種自動(dòng)化控制系統(tǒng)，主要目的是在電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，迅速、準(zhǔn)確地檢測(cè)故障位置和類型，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障部分的隔離，最大限度地減小故障對(duì)系統(tǒng)的影響，確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。繼電保護(hù)的作用包括提高電力系統(tǒng)的可靠性，減少故障對(duì)設(shè)備的損害，降低對(duì)用戶供電的影響，以及提高電力系統(tǒng)的自動(dòng)化程度。

電力系統(tǒng)繼電保護(hù)主要由傳感器、繼電保護(hù)裝置和輔助設(shè)備組成。其工作流程一般包括數(shù)據(jù)采集、信號(hào)處理、故障檢測(cè)與判斷、控制指令以及故障記錄與通信等步驟。首先，通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的電氣參數(shù)。然后，對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行處理，濾除噪聲、抗干擾，并進(jìn)行模擬量轉(zhuǎn)數(shù)字量轉(zhuǎn)換。接下來(lái)，在處理后的信號(hào)和預(yù)設(shè)保護(hù)邏輯的基礎(chǔ)上，繼電保護(hù)裝置根據(jù)收到的信號(hào)判斷是否存在故障，若存在故障，則進(jìn)行故障類型和位置判斷。隨后，根據(jù)故障判斷結(jié)果，向輔助設(shè)備發(fā)送控制指令，實(shí)現(xiàn)故障部分的隔離。最后，將故障信息記錄下來(lái)，并通過(guò)通信系統(tǒng)傳輸給監(jiān)控中心。

2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的原理及特點(diǎn)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，通過(guò)構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)特征的自動(dòng)學(xué)習(xí)和抽象。其借鑒了人類大腦神經(jīng)元之間的連接方式，將數(shù)據(jù)通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，使模型能夠自動(dòng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)包括以下幾點(diǎn)。

一是自動(dòng)提取特征：傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取方法，這通常需要對(duì)數(shù)據(jù)領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。而深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，降低了特征工程的復(fù)雜性，減少了對(duì)專業(yè)知識(shí)的依賴。

二是強(qiáng)大的表征能力：深度學(xué)習(xí)模型可通過(guò)多層次的非線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高層次的抽象空間，使得模型具有更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)表示能力。這使得深度學(xué)習(xí)在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)具有很高的準(zhǔn)確性。

表1 深度學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的表現(xiàn)

三是端到端的學(xué)習(xí)方式：深度學(xué)習(xí)模型可直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到目標(biāo)任務(wù)的映射關(guān)系，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理和特征提取。這使得深度學(xué)習(xí)方法具有更高的自適應(yīng)性和泛化能力。

四是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力：深度學(xué)習(xí)模型具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性，能夠有效地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法可以充分利用現(xiàn)代計(jì)算硬件（如GPU）的并行計(jì)算能力，進(jìn)一步加速模型的訓(xùn)練過(guò)程。

3 電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷中的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

3.1 傳統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷問(wèn)題分析

傳統(tǒng)的繼電保護(hù)故障診斷方法主要包括模式識(shí)別、專家系統(tǒng)和模糊邏輯等。模式識(shí)別：模式識(shí)別方法主要通過(guò)對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的檢測(cè)與識(shí)別。然而，這類方法通常需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器，依賴于專家知識(shí)。此外，模式識(shí)別方法對(duì)于非線性、多變量及復(fù)雜的故障數(shù)據(jù)處理能力有限，可能導(dǎo)致故障類型識(shí)別不夠準(zhǔn)確。

機(jī)器人的編程學(xué)習(xí)是一個(gè)綜合性的過(guò)程中，可以有效地提高學(xué)生的動(dòng)手能力，關(guān)于機(jī)器人的貶稱搞學(xué)習(xí)階段可以分成六個(gè)階段，首先，是進(jìn)行初級(jí)程序的編寫(xiě)學(xué)習(xí)，初級(jí)編程主要是進(jìn)行開(kāi)始和結(jié)束圖標(biāo)的學(xué)習(xí)，此外還學(xué)習(xí)各種程序的控制圖標(biāo)，所以高中生可以通過(guò)初級(jí)程序的變成來(lái)控制馬達(dá)。

專家系統(tǒng)：專家系統(tǒng)通過(guò)模擬人類專家的知識(shí)和推理過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷。雖然專家系統(tǒng)可以利用領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)進(jìn)行故障診斷，但其推理過(guò)程通?；陬A(yù)定義的規(guī)則，導(dǎo)致系統(tǒng)在面對(duì)新型故障，或復(fù)雜故障場(chǎng)景時(shí)缺乏自適應(yīng)性和泛化能力。

模糊邏輯：模糊邏輯方法通過(guò)模糊集合和模糊推理實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的診斷。模糊邏輯方法在處理不確定性信息方面具有優(yōu)勢(shì)，但由于其處理過(guò)程依賴于領(lǐng)域?qū)＜抑贫ǖ哪：?guī)則，因此在面對(duì)復(fù)雜故障場(chǎng)景時(shí)，可能難以準(zhǔn)確判斷故障類型。

上文方法在一定程度上可實(shí)現(xiàn)故障診斷，但仍存在一定的局限性。例如：對(duì)故障類型識(shí)別不夠準(zhǔn)確：由于這些方法在處理非線性、多變量及復(fù)雜的故障數(shù)據(jù)方面能力有限，可能導(dǎo)致故障類型識(shí)別不夠準(zhǔn)確。對(duì)故障數(shù)據(jù)處理能力有限：傳統(tǒng)方法通常需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器，這不僅需要專家知識(shí)，而且可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理效率較低。缺乏自適應(yīng)性和泛化能力：這些方法在面對(duì)新型故障或復(fù)雜故障場(chǎng)景時(shí)，可能難以準(zhǔn)確判斷故障類型，缺乏自適應(yīng)性和泛化能力。

3.2 基于深度學(xué)習(xí)的繼電保護(hù)故障診斷模型

采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，構(gòu)建繼電保護(hù)故障診斷模型。這些模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和抽象故障信號(hào)的特征，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。以下將詳細(xì)描述這些模型的應(yīng)用。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：CNN主要用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像和時(shí)間序列信號(hào)。在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷中，CNN可以用于提取故障信號(hào)的局部特征，如振幅、頻率和相位等。通過(guò)多層卷積和池化操作，CNN可以學(xué)習(xí)到更高層次的特征表示，從而提高故障識(shí)別的準(zhǔn)確性。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：RNN是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有處理變長(zhǎng)輸入序列的能力。在繼電保護(hù)故障診斷中，RNN可以用于捕捉故障信號(hào)的時(shí)序特征。由于電力系統(tǒng)故障信號(hào)具有顯著的時(shí)序性，RNN可以在識(shí)別故障類型時(shí)考慮故障信號(hào)的時(shí)序變化，提高診斷準(zhǔn)確性。

長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）：LSTM是一種特殊的RNN，通過(guò)引入門(mén)控機(jī)制解決了RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)的梯度消失問(wèn)題。在繼電保護(hù)故障診斷中，LSTM可以捕捉故障信號(hào)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。

在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)故障信號(hào)的特點(diǎn)和實(shí)際需求選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。例如，對(duì)于具有顯著局部特征的故障信號(hào)，可以采用CNN進(jìn)行特征提?。欢鴮?duì)于具有明顯時(shí)序特征和長(zhǎng)期依賴關(guān)系的故障信號(hào)，可以考慮使用RNN或LSTM進(jìn)行建模。此外，還可以嘗試將不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合，以充分挖掘故障信號(hào)中的多層次信息，進(jìn)一步提高故障診斷的性能。

3.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

通過(guò)收集大量的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)，對(duì)比分析傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)模型在故障診斷中的表現(xiàn)。試驗(yàn)中，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以便對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。

一是數(shù)據(jù)集。收集了一個(gè)包含1000個(gè)樣本的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障數(shù)據(jù)集。這個(gè)數(shù)據(jù)集包括五種故障類型：A（線路短路）、B（過(guò)載）、C（接地故障）、D（設(shè)備故障）和E（諧波問(wèn)題）。每個(gè)樣本包含輸入特征（如電壓、電流、相角等測(cè)量數(shù)據(jù)）以及對(duì)應(yīng)的故障類型標(biāo)簽。數(shù)據(jù)集被分為訓(xùn)練集（700個(gè)樣本，70%）、驗(yàn)證集（150個(gè)樣本，15%）和測(cè)試集（150個(gè)樣本，15%）。

二是試驗(yàn)方法。傳統(tǒng)方法：支持向量機(jī)（SVM）；深度學(xué)習(xí)方法：a.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）b.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

三是性能評(píng)估指標(biāo)。將使用分類準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)作為評(píng)估指標(biāo)，見(jiàn)表2。

表2 傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

3.4 結(jié)果分析與評(píng)價(jià)

試驗(yàn)結(jié)果表明，在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集上，基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法（CNN和LSTM）相較于傳統(tǒng)方法（支持向量機(jī)）表現(xiàn)出了更高的準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。這說(shuō)明深度學(xué)習(xí)方法在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷任務(wù)上具有較強(qiáng)的性能。具體來(lái)說(shuō)，與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)模型能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別故障類型，更迅速地定位故障位置。這一優(yōu)勢(shì)主要源于深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和抽象故障信號(hào)的特征，使其在處理復(fù)雜和多變的故障情況時(shí)具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。

此外，CNN在故障信號(hào)的時(shí)空特征提取上表現(xiàn)出較強(qiáng)的能力，能夠識(shí)別出故障信號(hào)中的局部模式，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。而LSTM由于其具有記憶單元，能夠更好地處理時(shí)序數(shù)據(jù)，捕捉長(zhǎng)時(shí)依賴關(guān)系，因此在故障診斷中也表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性。由此可見(jiàn)。不同的深度學(xué)習(xí)模型在故障診斷中有不同的優(yōu)勢(shì)，可以根據(jù)具體問(wèn)題和故障信號(hào)特點(diǎn)選擇合適的模型，這對(duì)于實(shí)際應(yīng)用具有重要意義。

4 深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷中的應(yīng)用展望

雖然基于深度學(xué)習(xí)的繼電保護(hù)故障診斷模型在一定程度上已經(jīng)取得了較好的效果，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨一些挑戰(zhàn)，例如模型的泛化能力有限，對(duì)于復(fù)雜故障場(chǎng)景的適應(yīng)性不足。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)出一些新的趨勢(shì)，包括優(yōu)化與創(chuàng)新模型結(jié)構(gòu)以提高診斷準(zhǔn)確率，將跨領(lǐng)域技術(shù)融合到現(xiàn)有方法中，例如引入遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，以便在不同場(chǎng)景下提高模型性能，以及逐步實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)故障診斷，從而提高電力系統(tǒng)的智能化水平，降低故障對(duì)電力系統(tǒng)的影響。

5 結(jié)論

本文研究了深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)故障診斷中的應(yīng)用，試驗(yàn)結(jié)果表明基于深度學(xué)習(xí)的模型具有較高準(zhǔn)確率和魯棒性。然而，當(dāng)前研究仍存在模型泛化能力和復(fù)雜故障場(chǎng)景適應(yīng)性不足的問(wèn)題。未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)將聚焦于模型優(yōu)化、跨領(lǐng)域技術(shù)融合和在線實(shí)時(shí)故障診斷，以提高電力系統(tǒng)智能化水平和保障其安全穩(wěn)定運(yùn)行。