基于深度學(xué)習(xí)的配網(wǎng)運(yùn)維技術(shù)改進(jìn)研究

王龍 戴兵兵 孔順飛 龔沁宇 柏筱飛 胡海安 高萍

摘 要：為提高配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別的準(zhǔn)確率，結(jié)合變分模態(tài)分量（Variational Mode Decomposition，VMD）與信息熵，提出一種E-VMD配網(wǎng)運(yùn)維故障信號(hào)特征提取方法；通過(guò)改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）模型殘差模塊，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的ResNet模型；將E-VMD配網(wǎng)運(yùn)維故障信號(hào)特征輸入改進(jìn)的ResNet模型中，實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)運(yùn)維故障的準(zhǔn)確識(shí)別。仿真結(jié)果表明，所提方法可準(zhǔn)確識(shí)別配網(wǎng)運(yùn)維的單相接地、兩相短路、三相短路故障，平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到100%，平均精確率為99.59%，平均召回率為100%，平均F1值為99.88%。相較于KNN模型和SVM模型，所提方法在各項(xiàng)性能指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異的性能，且具有良好的抗噪性能。

關(guān)鍵詞：故障識(shí)別；配網(wǎng)運(yùn)維；特征提取；ResNet算法；技術(shù)改進(jìn)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP399；TM76

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1001-5922（2024）03-0173-04

Research on improvement of distribution network operation and maintenance technology based on deep learning

WANG Long，DAI Bingbing，KONG Shunfei，GONG Qinyu，BAI Xiaofei，HU Haian，GAO Ping

（State Grid Suzhou Power Supply Company，Suzhou 215000，Jiangsu，China）

Abstract：

To improve the accuracy of fault identification in distribution network operation and maintenance，a feature extraction method for E-VMD distribution network operation and maintenance fault signals was proposed by combining variational mode decomposition （VMD） and information entropy.An improved ResNet model was designed by improving the residual module of the Residual Neural Network （ResNet） model.The E-VMD distribution network operation and maintenance fault signal features were input into the improved ResNet model to achieve accurate identification of distribution network operation and maintenance faults.The simulation results showed that the proposed method could accurately identify single-phase grounding faults，two-phase short circuit faults，and three-phase short circuit faults in distribution network operation and maintenance.The average recognition accuracy reached 100%，the average accuracy was 99.59%，the average recall rate was 100%，and the average F1 value was 99.88%.Compared to the KNN model and SVM model，the proposed method exhibits excellent performance in various performance indicators and has good noise resistance.

Key words：Fault identification;distribution network operation and maintenance;feature extraction;resNet algorithm;technical improvements

配網(wǎng)運(yùn)維故障準(zhǔn)確識(shí)別是降低配網(wǎng)運(yùn)維故障發(fā)生率的基礎(chǔ)。目前，針對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別方法主要是基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法，如趙梓辰通過(guò)結(jié)合離散小波變換和模糊推理理論，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的配網(wǎng)故障識(shí)別方法［1］；陳開(kāi)等通過(guò)采用LSTM建立低壓配電網(wǎng)告警信號(hào)分析模型，有效實(shí)現(xiàn)了配網(wǎng)運(yùn)維故障的診斷與識(shí)別定位［2］；許可等通過(guò)分析主流配網(wǎng)故障類(lèi)別，利用契比雪夫圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為編碼器，提出一種基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)故障識(shí)別方法［3］。通過(guò)上述研究可以發(fā)現(xiàn)，基于深度學(xué)習(xí)的配網(wǎng)故障識(shí)別方法在配網(wǎng)運(yùn)維故障中取得了良好的成果，但鄭聰?shù)热苏J(rèn)為現(xiàn)有方法在配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別中的準(zhǔn)確率仍有待進(jìn)一步提高［4］?；诖?，研究在采用深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，首先采用VMD算法對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維故障信號(hào)進(jìn)行分解，然后基于信息熵對(duì)故障特征進(jìn)行提取，最后采用改進(jìn)的ResNet模型進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，以提高配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別的準(zhǔn)確率。

1 基本算法

1.1 VMD算法

VMD是一種時(shí)頻分析方法，通過(guò)將輸入信號(hào)x（t）分解為K個(gè)本征模態(tài)函數(shù)fBi，可將復(fù)雜信號(hào)分解成多個(gè)單分量信號(hào)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)特征的提取，如式（1）［5］：

x（t）=∑mi=1fBi+∑Ki=m+1fBi+γ（t）? （1）

式中：m為低頻有效分量的個(gè)數(shù)；γ（t）為其余分量。

然后，將模態(tài)函數(shù)fBi按照頻率大小從低到高排列，可得到重構(gòu)信號(hào)y～（t）［6］：

y～（t）=∑mi=1fBi

（2）

配網(wǎng)運(yùn)維中，由于故障數(shù)據(jù)信號(hào)模態(tài)復(fù)雜，且具有非線性和非平穩(wěn)的特點(diǎn)，研究采用VMD算法對(duì)該復(fù)雜信號(hào)進(jìn)行分解［7］。

1.2 信息熵

信息熵是信息論中信息量的統(tǒng)計(jì)表述，其基本定義如式（3）［8］：

H（k）=－∑Nk=1pklog2（pk）（3）

式中：H（k）為信息熵；pk表示時(shí)間k的發(fā)生概率；N為類(lèi)別數(shù)目。

基于信息熵，可有效描述配網(wǎng)運(yùn)維故障信號(hào)的不確定性，故研究在VMD算法分解的信號(hào)特征基礎(chǔ)上，利用信息熵進(jìn)一步提取配網(wǎng)運(yùn)維故障信號(hào)特征，并提出E-VMD配網(wǎng)運(yùn)維故障特征提取方法。

1.3 ResNet模型

ResNet模型的核心組成部分是殘差模塊，其主要思路是將模塊輸入與模塊輸出相加，以保證模型增加殘差模塊后輸出結(jié)果與增加殘差模塊前接近［11］。殘差模塊的實(shí)現(xiàn)分為兩種情況，一是采用Hadamard積運(yùn)算將卷積塊輸出與輸入相加，構(gòu)成殘差塊，這類(lèi)情況適用于模型卷積塊輸入與輸出形狀一致；二是引入一個(gè)卷積核大小為1×1的卷積層對(duì)輸入形狀進(jìn)行調(diào)整再相加，構(gòu)成殘差塊，這類(lèi)情況適用于模型卷積塊輸入與輸出形狀不一致。2種情況下殘差模塊的結(jié)構(gòu)分別如圖1（a）和圖1（b）［12-13］。

ResNet模型具有優(yōu)異的分類(lèi)性能，被廣泛應(yīng)用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和故障診斷領(lǐng)域。因此，研究選用該模型作為配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別的基礎(chǔ)模型。同時(shí)，為盡可能多的學(xué)習(xí)有效特征，提高ResNet模型對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維故障的識(shí)別準(zhǔn)確率，研究對(duì)ResNet模型的殘差模塊進(jìn)行了改進(jìn)。

改進(jìn)的ResNet模型殘差模塊結(jié)構(gòu)如圖2（a）所示?；谠摎埐钅K，本文將ResNet模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為圖2（b）所示。

首先，為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征壓縮，利用放行卷積核提取數(shù)據(jù)特征。然后，為擴(kuò)大特征的感受野，采用多種不同尺寸的橫向和縱向卷積核提取特征。最后，為避免模型過(guò)擬合，引入“快捷鏈接”分支增強(qiáng)特征表征能力。

2 基于深度學(xué)習(xí)的配網(wǎng)運(yùn)維識(shí)別

基于上述算法，為實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別，研究首先結(jié)合信息熵與VMD算法，提出一種E-VMD特征提取方法，并利用E-VMD對(duì)采集的配網(wǎng)運(yùn)維故障數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后采用改進(jìn)的ResNet模型進(jìn)行分類(lèi)，即可實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別。

（1）數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。收集整理配網(wǎng)運(yùn)維故障數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)量綱不同，采用歸一化方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

（2）故障特征提取。采用VMD分解預(yù)處理后的信號(hào)并選取前K個(gè)頻帶分量重構(gòu)成放大的故障特征，然后在各頻帶上基于信息熵對(duì)故障特征進(jìn)行提取；

（3）改進(jìn)ResNet訓(xùn)練。將通過(guò)特征提取的數(shù)據(jù)輸入改進(jìn)ResNet模型中進(jìn)行訓(xùn)練，待其預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出誤差小于設(shè)定誤差，或達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，保存模型。反之調(diào)整模型的權(quán)重偏差，繼續(xù)訓(xùn)練；

（4）故障識(shí)別。將測(cè)試數(shù)據(jù)集輸入保存的改進(jìn)的ResNet模型中進(jìn)行學(xué)習(xí)，其輸出結(jié)果即為配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別結(jié)果。

上述流程可用圖3示意。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建

實(shí)驗(yàn)基于TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架搭建所提模型，基于Python語(yǔ)言搭建網(wǎng)絡(luò)，并在64位Windows10操作系統(tǒng)上運(yùn)行。系統(tǒng)配置Intel 酷睿 i7 8700K CPU，NVIDIA RTX 3070Ti GPU。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)選用自主采集的配網(wǎng)運(yùn)維中變壓器10 kV側(cè)的單相接地故障信號(hào)、二相短路故障信號(hào)、三相短路故障信號(hào)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，共10 000個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)?？紤]到采集的數(shù)據(jù)集中不同變量的量綱不同，為避免其對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別結(jié)果的影響，實(shí)驗(yàn)前對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理，歸一化公式如式（4）［14］：

X=x－xminxmax－xmin（4）

式中：x、X分別表示歸一化前后的數(shù)據(jù)；xmax、xmin分別表示歸一化前數(shù)據(jù)的最大值和最小值。

為滿足所提模型訓(xùn)練需求，將歸一化后的數(shù)據(jù)按3∶1比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

實(shí)驗(yàn)選用準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值作為評(píng)估所提模型性能的指標(biāo)，其計(jì)算方法［15-18］如下：

準(zhǔn)確率=TP+TNTP+TN+FP+FN（5）

精準(zhǔn)率=TPTP+FP（6）

召回率=TPTP+FN（7）

準(zhǔn)確率=2×精確率×召回率精確率+召回率（8）

式中：TP表示真正例；TN表示真負(fù)例；FP表示假正例；FN表示假負(fù)例。

3.4 參數(shù)設(shè)置

本次實(shí)驗(yàn)設(shè)置所提模型的批處理大小為64，迭代批次為10，通過(guò)Adam算法進(jìn)行優(yōu)化［19］。

3.5 結(jié)果與分析

3.5.1 模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證所提模型采用改進(jìn)ResNet的有效性，研究分析了ResNet改進(jìn)前后模型的識(shí)別準(zhǔn)確率，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，相較于改進(jìn)前，改進(jìn)后的ResNet識(shí)別準(zhǔn)確率更高。由此說(shuō)明，本文對(duì)ResNet的改進(jìn)有效，一定程度上可提高所提模型對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維故障的識(shí)別準(zhǔn)確率。

3.5.2 模型對(duì)比

為驗(yàn)證所提模型對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別的有效性，研究對(duì)比了所提模型與常用故障識(shí)別模型KNN（k-nearest neighbor）模型、SVM（support vector machine）模型，對(duì)不同配網(wǎng)運(yùn)維故障的識(shí)別效果，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，不同模型對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維故障的識(shí)別效果不同，其中，所提模型對(duì)配網(wǎng)運(yùn)維單相接地故障、二相短路故障、三相短路故障的識(shí)別準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值均高于對(duì)比模型，平均識(shí)別準(zhǔn)確率為100%，平均精確率為99.59%，平均召回率為100%，平均F1值為99.88%；相較于KNN模型和SVM模型，所提模型的各項(xiàng)性能指標(biāo)均得到了不同程度的提升。

3.5.3 實(shí)例驗(yàn)證

為檢驗(yàn)所提模型在實(shí)際配網(wǎng)運(yùn)維中的故障識(shí)別效果，研究結(jié)合配網(wǎng)運(yùn)行故障采集裝置實(shí)際情況，接收的信號(hào)中包含有用信號(hào)和噪聲信號(hào)，在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中添加了10 dB的噪聲模擬實(shí)際配網(wǎng)運(yùn)維，并采用所提模型進(jìn)行故障識(shí)別，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，所提模型具有良好的抗噪性能，在10 dB噪聲干擾下仍具有良好的配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別性能，對(duì)單相接地故障、二相短路故障、三相短路故障的平均識(shí)別準(zhǔn)確率為90.75%、平均識(shí)別精確率為92.75%，平均召回率為92.21%，平均F1值為91.22%。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，所提的基于深度學(xué)習(xí)的配網(wǎng)運(yùn)維識(shí)別技術(shù)，通過(guò)利用E-VMD算法提取配網(wǎng)運(yùn)維故障信號(hào)特征，并采用改進(jìn)的ResNet模型進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了配網(wǎng)運(yùn)維故障單相接地故障、二相短路故障、三相短路故障的準(zhǔn)確識(shí)別，平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到100%，平均精確率為99.59%，平均召回率為100%，平均F1值為99.88%。相較于未使用E-VMD算法進(jìn)行配網(wǎng)運(yùn)維故障信號(hào)特征提取，以及改進(jìn)前ResNet模型，所提模型具有更優(yōu)異的配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別準(zhǔn)確率；相較于常用故障識(shí)別模型KNN模型和SVM模型，所提模型在準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值各項(xiàng)指標(biāo)上均得到了不同程度的提升，且可用于實(shí)際配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別中，在10 dB噪聲干擾下仍具有良好的配網(wǎng)運(yùn)維故障識(shí)別性能，平均識(shí)別準(zhǔn)確率為90.75%、平均識(shí)別精確率為92.75%，平均召回率為92.21%，平均F1值為91.22%。

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收稿日期：2023-11-22；修回日期：2024-02-21

作者簡(jiǎn)介：王 龍（1990-），男，碩士，工程師，研究方向：車(chē)輛設(shè)備管理；E-mail：wanglong_nuaa@126.com。

基金項(xiàng)目：浙江省科技廳“尖兵”“領(lǐng)雁”研發(fā)攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2022C01SA371625）。

引文格式：

王 龍，戴兵兵，孔順飛，等.基于深度學(xué)習(xí)的配網(wǎng)運(yùn)維技術(shù)改進(jìn)研究［J］.粘接，2024，51（3）：173-176.