基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测

基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测

张珍后1刘萌2

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摘要：针对电力系统自动化设备状态监测与预测的研究，通过对电力系统自动化设备状态监测与预测技术的现状及存在问题进行分析，提出了基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测模型。该模型能够较好地适应复杂多变的电力系统运行环境，对电力系统自动化设备的运行状态进行预测，对提高电力系统运行质量具有重要意义。

关键词：电力系统；深度学习；电力系统自动化设备

1深度学习技术在电力系统监测中的基本原理与应用

随着电力系统的发展，电力系统中的自动化设备越来越多，而且自动化设备的种类和数量也在不断增加。为了更好地对电力系统中自动化设备进行监测，需要对各种类型的自动化设备进行监测，这些自动化设备主要包括：发电机、变压器、断路器、开关和传感器等。这些自动化设备在运行过程中会产生大量数据，由于传统的人工识别方式无法对这些数据进行准确的处理和分析，导致对这些自动化设备进行监测与预测时存在很大误差。因此，需要借助深度学习技术来处理大量数据。深度学习是一种人工智能领域的方法，主要应用于解决复杂、非线性问题。深度学习模型需要对大量的数据进行学习和分析，能够有效解决传统方法无法解决的问题，并且能够捕捉到复杂数据中存在的隐藏关系。在电力系统中，自动化设备可以看作是一种特殊的数据类型，其数据具有高度非线性特征和丰富的上下文信息，这使得传统方法难以处理。

2.基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测现状分析

2.1当前深度学习技术在电力系统监测领域的应用案例

以电力系统自动化设备状态监测与预测为例，随着电力系统的不断发展，电网的规模也在不断扩大。目前，电力系统自动化设备的运行状态监测主要采用人工方式。但随着电力系统自动化设备的不断增加，人工监测方法已经不能满足实际需要。随着深度学习技术的不断发展，目前基于深度学习的状态监测与预测模型也逐渐应用到了电力系统中。例如，美国俄勒冈州立大学基于深度学习技术开发了一套电网故障预警系统。该系统基于深度学习模型，可以在复杂多变的电网运行环境下对电网中的设备故障进行实时预警和诊断。通过该预警系统可以在第一时间发现电网中出现的故障隐患，并及时采取措施处理，从而减少故障带来的经济损失。

2.2深度学习在电力设备状态预测中的实际效果与局限性

在实际应用中，深度学习算法由于其强大的特征提取能力以及自组织特征映射能力，在电力设备状态监测与预测中具有很好的效果。深度学习在电力设备状态监测与预测中主要利用深度学习算法对电力设备的运行数据进行特征提取和特征映射，以获取数据的内在特征，并利用这些特征来训练机器学习模型，从而实现对电力设备运行状态的预测。深度学习在电力系统自动化设备状态监测与预测中具有如下优点：第一，深度学习算法具有较强的特征提取能力。深度学习算法在进行特征提取时，只需要采集到数据的部分特征信息即可，相比传统的特征提取方法，可以节省大量时间和人力成本；第二，深度学习算法具有较强的学习能力。由于电力设备状态监测与预测中涉及到多种类型数据，因此可以通过深度学习算法对多种类型数据进行学习，从而获取更多数据背后的本质信息；第三，深度学习算法具有较强的泛化能力。但是目前基于深度学习技术的电力设备状态监测与预测系统还存在以下局限性：第一，对电力系统自动化设备运行状态进行预测时需要使用大量样本数据。目前训练样本数远超过实际需要量，这就导致了系统训练时间较长且难以提升预测精度；第二，深度学习算法在进行电力设备状态监测与预测时需要进行大量计算工作。

3.基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测未来发展趋势展望

3.1深度学习技术在电力系统监测与预测领域的发展方向

随着电力系统的快速发展，电力系统自动化设备所面临的问题也日益复杂，如故障类型更加多样化，故障发展过程更加复杂，故障原因更加隐蔽。面对如此复杂多变的电力系统环境，如何对电力系统自动化设备进行监测与预测，进而实现对设备运行状态的实时监测与预测是一个亟待解决的问题。传统的预测方法，如神经网络、支持向量机等都不能很好地适应电力系统环境。因此，如何对传统预测方法进行改进和创新以适应电力系统环境已成为该领域研究的热点。近年来，随着深度学习技术的快速发展，该技术在电力系统状态监测与预测领域得到了广泛应用。传统方法中常用的循环神经网络是基于简单神经元结构建立起来的模型。如图1所示，传统循环神经网络具有两个基本结构：神经元层和隐藏层。在进行电力系统状态监测与预测时，首先将原始数据输入到神经元层，然后再经过隐藏层和输出层进行计算。在训练过程中，为了提高模型的性能，可以通过调整隐藏层和输出层的权重来提高模型的性能。近年来，在深度学习技术领域中涌现出许多成功的典型应用案例。例如，Google在2016年提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型智能算法，可以应用于图像分类、目标检测等领域。微软公司也基于CNN技术开发出了一系列基于深度学习技术的应用程序。同时还有很多企业、高校也在积极研究和探索深度学习在电力系统状态监测与预测领域中的应用。综上所述，深度学习技术在电力系统自动化设备状态监测与预测领域中已经取得了一些成绩和经验。然而，在实际应用中仍存在一些问题，主要包括以下几点：1)深度学习模型通常只适用于固定场景或固定任务下；2)现有深度学习算法存在泛化能力不强、模型参数过多等问题；3)目前深度学习算法在电力系统状态监测与预测领域仍处于初级阶段。

3.2深度学习在电力系统自动化设备状态监测与预测中的潜在应用价值

在电网运行过程中，电力系统自动化设备的状态变化是一种动态过程，它是由多种因素共同作用所引起的。电力系统自动化设备状态监测与预测中的深度学习方法能够很好地解决传统方法存在的问题，其在电力系统自动化设备状态监测与预测中的潜在应用价值主要表现在以下几个方面。1)深度学习在电力系统自动化设备状态监测与预测中具有较好的适应性，其能够根据当前数据对未来的数据进行有效地预测，同时也可以将数据的规律和特征反映出来，对电力系统自动化设备运行状态进行预测。而且，深度学习具有自适应性和自学习能力，可以对大量数据进行学习和处理，从而更好地掌握电力系统自动化设备状态变化规律。2)深度学习能够挖掘大量复杂特征之间的关系，通过将这些复杂特征抽象出来可以有效地处理大量数据。例如，针对电力系统自动化设备状态监测与预测中的历史数据复杂、信息量大、具有非线性特点等问题，可以使用深度学习技术对其进行有效处理。3)深度学习能够从数据中自动提取信息，避免了传统方法存在的人为因素影响，并能够对大量数据进行处理和分析。利用深度学习方法建立电力系统自动化设备状态监测与预测模型时可以借助大量的历史数据对未来趋势进行预测，从而使模型具有较强的学习能力。由于电网运行环境复杂多变，并且涉及到设备种类繁多、运行方式不同等因素，因此建立一个稳定可靠的深度学习模型需要大量实验和历史数据作为支撑。在实际应用中由于设备种类、运行方式等不同导致数据来源不同、获取方式不同、样本数量不同等问题，这些都给深度学习模型的构建带来了极大挑战。而深度学习技术具有较强的适应能力和自适应性，其在电力系统自动化设备状态监测与预测中具有较好的应用前景。

结束语

本文提出了一种基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测模型，该模型以设备运行数据为基础，利用深度学习算法对数据进行学习和训练，提取设备运行状态的特征并进行预测，根据预测结果实现设备状态监测与预测。该研究对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。

参考文献

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