首页 > 论文范文 > 工程工业论文 > 电力工业论文 > 基于人工智能技术的电力线路架设故障诊断与智能修复的研究

基于人工智能技术的电力线路架设故障诊断与智能修复的研究

2024-09-04 78 上传者：管理员

摘要：随着电力系统的不断发展，电力线路架设作为基础设施之一，由于其外部环境、设备老化等原因，常常面临潜在故障的威胁，需要及时诊断和修复。本文基于人工智能技术，特别是LSTM算法，针对电力线路架设的故障诊断与智能修复展开深入研究，设计整合传感器网络、监控设备和智能修复机器人的系统，实现对关键参数的实时监测、对异常情况检测和自动修复。实验结果表明，该系统能够在实际运行中准确诊断潜在故障，并通过智能机器人实施高效的修复，为电力系统的稳定性和可靠性提供创新性的解决方案。

关键词：
LSTM算法
人工智能
故障诊断
智能修复
电力线路架设
加入收藏

随着电力系统规模和复杂性的不断增加，电力线路架设的安全性和可靠性成为能源领域亟需解决的关键问题[1]。为了应对线路潜在的故障和提高系统的智能化水平，本研究基于人工智能技术，特别是LSTM (Long ShortTerm Memory）算法，对电力线路架设的故障诊断与智能修复进行深入研究。本研究的目标是通过设计基于LSTM的电力线路架设故障诊断与智能修复系统，实现对关键参数的实时监测、对异常情况检测和自动修复，提高电力系统的稳定性和可用性。

1、电力线路架设故障诊断与智能修复系统架构

在电力线路架设中，系统架构如图1所示。数据采集模块扮演着至关重要的角色，其为确保系统安全性和稳定性提供坚实的数据支撑[2]。传感器网络和监控设备负责实时监测关键参数，如温度（-50°C～+150°C）、湿度（0%～100%RH）、电流（0A～5000A）、电压（0V～1000k V）以及线路振动频率（1Hz～1000Hz）等，为整个系统提供及时而准确的数据。传感器网络包括温度传感器，用于监测电力线路温度，以便及时发现潜在的过热问题[3]。

图1 电力线路架设故障诊断与智能修复系统架构图

数据传输模块承担了从传感器网络和监控设备中收集数据并传送到随后的处理模块的重要任务，同时进行云端存储和深入分析。通信网络的搭建充分考虑了有线和无线通信的双重机制，确保1Gbps的传输速率，实现高速、可靠的数据传输，同时也提供更加灵活的数据采集方式。数据处理与分析模块负责对传感器和监控设备所采集到的数据进行深度处理，包括对数据进行滤波和降噪的操作，消除传感器数据中的噪声，提高数据的质量。此外，数据清洗着眼于处理异常数据，确保后续模块输入的数据的准确可靠。故障诊断模块通过智能算法对处理后的数据进行精准分析，以准确识别潜在的故障类型和位置。智能算法的设计涵盖了模型训练，通过大量历史数据对机器学习模型进行训练，不断提升系统对各类故障的识别能力。实时分析则借助实时数据，以高效迅速的方式响应电力线路上可能存在的潜在问题，从而最小化故障发生的时间。智能修复模块通过配置智能机器人（操作精度：±0.5mm）和遥控系统（遥控距离：5km），实现对电力线路故障的智能修复。

2、基于LSTM算法的诊断算法研究

2.1 数据准备

从电力线路的传感器网络和监控设备中收集关键参数的时间序列数据，包括温度T、湿度H、电流I、电压V、振幅F等，将这些数据作为输入，构建多维时间序列数据集。数据集包含正常运行和各种故障类型的样本。正常运行样本用于模型训练，以学习系统的正常行为；故障样本用于训练模型以识别不同故障类型。为提高模型的泛化能力，可以采用数据扩充的方法，通过对原始数据进行随机扰动、时间序列插值等操作，生成更多的样本。具体而言，可使用以下数学公式进行数据扩充：对于时间序列数据X={x1,x2,...,xn}，其中xi是时间步i的观测值，数据扩充可以通过随机扰动方式进行：xi’=xi+ε，其中，ε是从某个分布中随机采样的噪声。

时间序列插值公式为：xi’=(xi-1+xi+1)/2，通过前后时间步的平均值进行插值。这样的数据扩充有助于增加训练集的多样性，提高模型适应能力。

2.2 数据预处理

(1）滤波操作：在电力线路的实际环境中，传感器受到各种干扰，包括电磁干扰或设备振动，导致时间序列数据中存在高频噪声。为平滑数据并保留关键特征，本文采用低通滤波操作。其核心是通过对当前数据点和先前滤波结果进行加权平均，减少高频成分的影响。滤波系数α控制了新数据与过去滤波结果的权重，公式如下：

其中，xifiltered是滤波后的第i个时间步的观测值，α是滤波系数，控制着新数据与过去滤波结果的权重。

降噪操作：电力线路数据中存在由于外部干扰或传感器错误引起的异常值，影响模型的准确性。为减少这些异常值和不必要的波动，引入了移动平均法进行降噪。通过在数据中采用窗口大小为k的移动平均，能平滑时间序列并减少噪声的影响，这有助于提高模型对系统状态的稳定感知。移动平均法进行降噪公式如下（xismoothed是降噪后的第i个时间步的观测值，k是窗口大小）：

2.3 序列转换

在序列转换阶段，通过滑动窗口策略，将从电力线路的传感器网络和监控设备中收集到的关键参数的时间序列数据划分成多个窗口[4]。每个窗口包含一段时间内的关键数据点，并保留它们间的时间关系。窗口大小W和步长S是通过实际问题进行调整的超参数。对时间序列X={T,H,I,V,F}，可将其转换为滑动窗口的序列集合：

滑动窗口操作能确保每个窗口都包含一段时间内关键参数的观测值，同时维持时间序列的连续性。

2.4 构建LSTM模型

本文选用长短时记忆网络（LSTM）作为模型的主干架构，以强大的序列建模能力捕捉时间序列数据中的长期依赖关系[5]。模型的输入由多个关键参数的时间序列组成，包括温度T、湿度H、电流I、电压V、振幅F等。为更好地利用序列信息，先通过滑动窗口操作将时间序列切分成多个子序列，再将它们作为输入传递到LSTM网络中。

其次，LSTM层是模型的核心，负责处理序列数据。它具有记忆单元，能有效地捕捉序列中的长期依赖关系。每个时间步的输入包括多个变量的观测值，例如Ti、Hi、Ii、Vi、Fi，其中i表示时间步。LSTM的记忆单元允许模型在处理序列时保持对历史信息的记忆，有助于理解系统状态的演变。模型的输出公式为：Htj=LSTM(Xj,1,Xj,2,…,Xj,W)，其中，Htj表示在时间步tj的LSTM输出。

为了将LSTM的输出映射到故障类别的预测，本文引入了全连接层，负责学习时间序列中的模式，并生成对每个故障类别的概率分布。采用softmax激活函数，它将模型的输出转化为概率分布，表示每个类别的概率。其中，全连接层输入为：FCin=Htj。

全连接层输出为：Softmax (FCin)=[σ(ht1),σ(ht2),…,σ(htn)]，其中，σ（x）表示softmax激活函数，将输入转化为概率分布。模型架构能够充分利用LSTM的序列建模能力，从多变量的时间序列数据中提取关键信息，进行准确的故障诊断预测。

2.5 模型训练

在模型训练阶段，利用带有已知故障类别标签的数据集对模型进行训练。以下是模型训练的主要步骤：

(1）步骤1：损失函数选择

为了度量实际预测和标签之间的差异，选择交叉熵损失作为损失函数。交叉熵损失在分类问题中是一种常用的损失函数，能够有效地衡量模型输出的概率分布与实际标签之间的距离公式如下：

其中，是模型的预测概率分布，y是实际标签的概率分布，C是类别数。

(2）步骤2：优化算法选择

为最小化损失函数，本文选择梯度下降算法的变体Adam优化器。Adam算法结合动量法和自适应学习率的特性，能更快地收敛于全局最优点。具体模型为：Adam(learning＿rate=lr)，其中，lr是学习率。

(3）步骤3：反向传播

通过反向传播算法，沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以降低预测值与实际值之间的差异。这一步确保模型在训练数据上逐渐提高性能。

(4）步骤4：批量训练

为了提高训练效率和稳定性，采用批量训练的方式。将训练数据集分成小批量，在每个批量上进行前向传播和反向传播，然后更新模型参数。

其中，θ表示模型参数。

3、实验分析

3.1 实验环境

为了验证基于LSTM的故障诊断模型在电力线路架设故障诊断与智能修复系统中的性能，设计了一套实验环境。硬件环境包括高性能服务器和GPU加速器，以支持数据处理和深度学习任务，并确保服务器与传感器网络、监控设备之间的高速通信。实验数据来源于电力线路传感器网络和监控设备，经过数据预处理工具Num Py库进行清洗和处理。实验室设备包括监控设备、传感器网络、智能机器人和遥控系统，用于模拟电力线路监测、巡视和智能修复。

3.2 实验分析

经高速铁路电力线路上安装的传感器实时采集的物联网设备数据，包括温度、湿度、电流、电压、振动频率等参数，通过同步设备的高精度时钟获取准确的时间戳，以确保对数据进行精准的时序标记。利用本文所构建的LSTM算法模型进行故障检测，得出如表1所示的监测数据。

表1 电力线路的异常情况

基于上述实验数据，可以初步观察到电力线路架设中关键参数的动态变化。在特定时间点，例如11:00、13:00、15:00和17:00，系统经历了故障状态，这些时间点的数据显示了一些显著的趋势，即温度和振动频率在这些时间点相对较高，同时电流和电压也呈现出明显的增加。这初步分析暗示，高温度和高振动频率可能是导致电力线路架设故障的主要原因。基于这些观察结果，LSTM算法将能够深入学习这些时间序列数据中的复杂模式，并在特定时间点检测到系统的异常状态。通过考虑多个关键参数的时序关系，该算法将具备较强的故障诊断能力。

4、结语

本研究致力于探索电力线路架设中故障诊断与智能修复的新方法。通过深入研究和实践，本文提出了一种创新性的解决方案，它不仅可提高电力线路故障诊断的准确性和效率，还能实现对故障的智能修复，显著提升电力系统的稳定性和可靠性。具体而言，本研究综合运用了LSTM机器学习算法，对电力线路架设中的故障进行全面深入的分析，对故障特征进行学习和识别，能实现对故障的快速准确定位。研究不仅为电力线路架设的故障诊断与智能修复提供一种创新性的解决方案，也为相关领域的学术研究和实际应用提供了有益的参考和启示。

参考文献:

[1]毛建锋,李铮,伍军等.基于PSO-LSTM的重载铁路车轨桥系统随机振动响应预测方法[J/OL].铁道科学与工程学报,2024,03(02):1-11.

[2]金伟勇,卢丽娜,赖欢欢等.基于功率特征的K-ISSALSTM光伏功率预测[J].太阳能学报,2024,45(02):429-434.

[3]余嗣兵,施华俊等.架空光缆线路与电力线路合杆架设可行性分析[J].电信工程技术与标准化,2021,34(07):24-29.

[4]王小燕,东国忠,东桂花.浅谈光纤复合架空地线光缆在110kV架空输电线路中的应用[J].山西电力,2024(01):17-19.

[5]郑文.电力送电线路架设工程施工技术的相关研究[J].工程建设与设计,2020(06):165-166.

[6]刘健,王效妍,白梦.浅析变电站继电保护抗干扰技术[J].黑龙江科技信息,2015(32):157.

文章来源:花鹏.基于人工智能技术的电力线路架设故障诊断与智能修复的研究[J].家电维修,2024,(09):80-82.