故障智能诊断

为解决变压器故障样本类内不平衡与人为确定深度信念网络（deep belief network，DBN）的网络参数导致故障诊断精度低的问题，提出一种基于样本均衡和改进DBN的变压器故障诊断方法。首先，针对合成少数类过采样算法（synthesis minority oversampling technique，SMOTE）生成样本加剧类内不平衡的问题，提出基于改进K均值（improved K-means，IK-means）的IK-means SMOTE算法，据此得到类间、类内均衡的故障样本；其次，利用Tent混沌映射改进的鹈鹕优化算法（chaotic hybrid pelican optimization algorithm，CHPOA）对DBN的隐含层节点数、反向微调学习率寻优，构建CHPOA-DBN变压器故障诊断模型；最后，基于实验数据，分别将经典过采样算法、经典故障诊断模型与所提方法进行对比分析，结果表明：所提方法故障诊断准确率达到96.25%，可以为变压器故障样本不均衡条件下的故障智能诊断提供重要参考。

以“计量设备类型/故障代码/厂家”的分层分类方式构建计量设备故障智能诊断处置模型，并逐步形成面向多厂家、多装置、覆盖全面的专家运维知识库，方便客户应对实际现场的复杂运维需求。

本项目属于电气工程学科，涉及高电压工程、输电工程等专业，历时8年，产学研用协同攻关完成。传统的输电线路运维巡检手段单一、巡检效率低；缺陷识别智能化程度低；灾害监测、预警较为薄弱。针对上述问题，开展了空地协同集群巡检、缺陷故障智能识别诊断以及自然灾害智能预警分析三方面研究，① 提出了无人机和机器人及线路多参数监测多手段融合巡检技术，构建了包含不同电压等级、巡检任务、地形、巡检内容和巡视周期的输电线路多模式空地全天候协同巡检体系，实现输电线路前端数据全覆盖、多方位、立体化快速采集；② 提出了复杂地理条件下多维度立体输电线路巡检数据自动处理及缺陷故障智能诊断方法，建立了基于空间拓扑分析、视觉识别和数据挖掘的输电线路缺陷故障智能诊断模型，实现了复杂地理条件下输电线路状态评估；③ 提出了输电线路自然灾害演化特性和发展态势智能预警方法，构建了输电线路自然灾害智能预警模型，建立了融合气象数据、监测数据、巡视信息多源融合的输电线路灾害风险预警体系，实现了对复杂地理条件下的线路灾害早期预警和决策支撑。项目共授权专利56项（其中发明专利21项、实用新型专利35项），发表论文62篇，获得软件著作权12项，出版专著3本。项目成果获广泛应用，构建的空地协同巡检体系已全面覆盖贵州全网481条重要线路；自动化智能巡检数据分析技术投入运用以来，节省90%人力成本，有效减少约85%的误判率；防灾决策支撑系统全面排查重要线路427条、杆塔39727基，确定668处，杆塔消缺改造准确率达80%。项目构建了巡检数据获取、巡检数据分析、决策支撑为一体的输电线路智能运维和决策支撑技术体系，有力推动了输电线路智能运维的发展，对保障电网安全、促进经济社会健康发展发挥了重要作用。

随着经济社会的快速发展，以智能电表为主的智能计量器具基本实现了用电现场全覆盖，仅国网现场运行的智能电表就高达5.1亿只，计量器具作为电力供应的“秤杆子”，涉及供用电双方的经济利益，社会责任和运维压力巨大。计量故障种类多、定位难、分析过程复杂，尤其在电能表串户检测、用电信息采集故障分析、低压大用户防窃电监控等方面，国内外均无有效的解决方案，创新难度大，主要体现在: 目前用电线路串户排查方法主要有:简单跳负荷开关、增加负荷判别法、万用表对线法。此类方法效率低，问题多，无法确保检测完全准确。创新主要难点:实现各类电能表所有串户问题全工况检测难度大:实现同一表箱所有电能表一次性接入检测难度大:实现电能表串户问题智能检测与分析难度大。 目前用电信息采集现场运维没有统-一标准，技术手段欠缺，很大程度依赖工作人员的经验和能力，现场载波模块误换率达50%。创新主要难点:实现在线和离线模式下各类载波模块故障智能判别技术难度大:实现台区所有电能表各类异常和故障综合分析与判别技术难度大。 目前国内外主流的防窃电技术研究主要集中在对电压、电流的监测方面，但不具备远程控制能力，现有的研究和技术手段均未有效解决低压大用户和低压工商用户的防窃电问题。创新主要难点:实现塑壳断路器、低压电流互感器、三相电能表高度集成与一体化技术难度大:实现低压大用户用电数据的远程监测及异常用电智能控制技术难度大。 针对.上述难题，开展技术攻关，攻克了计量故障智能诊断关键技术，提出新方法、研制新工具，取得了系列重要成果，并在全国广泛推广应用，技术路线如图1。

项目的实施可为电网电缆输电线跆故障智能诊断系统的工程化应用草定基础，也为进一步研究和全面实现电力电缆线路的故厚预警预报提供重要技术支荐，主要应用优势体现在以下几个方面： (1)构建电力电缆多源测试数据、运行状况、电缆基础参数与电力电缆运行状态的关联体系，以单条电力电缆为最小单元的电力电缆风险评估软件的应用可获得相关电缆运行状态的科学评估结果，为电缆线路运维部门主动规避故障风险提供辅助决策信息。同时，以电力电缆有限元分析软件为辅助，提出了有选择、有差别、有针对、有偏重的电力电缆运维检修工作策略，以达到电力电缆运维检修工作的经济最优。 (2)提出了基于有限元法的电缆三维立体电场分析方法，揭示了电缆本体及附件从缺陷产生到故障的电场分布演化机理，发现了其故障下的电势梯度和电场强度变化特征，实现了从电缆故障表象到原因的逆推。在实用性、先进性等各方面部达到了新的技术高度。 (3)提出丁工频、振荡波、超低频不同激励源下局部放电的等效评估方法，揭示丁三种不同激励源输入参数与电缆局部放电响应特性的关联关系，确定丁振荡波、超低频电压试验在电缆绝缘缺陷诊断中的最优应用场景。提出丁基于改进BP神经网络算法的电缆放电模式识别方法，从三维放电谱图中提取了正负半波的偏斜度、峰值个数等七个权值最优的特征量，准确辨识电缆产品质量不良、施工工艺不当的典型缺陷，解决了电缆局部放电类型识别率低的难题。本项目具备非常广阔的推广应用前景。

1、本系统通过在监控系统上下位机分别设置不同的功能模块，巧妙的生成并采用流程步故障信号、跨步条件中反馈信号和“反馈信号超时未收到”报警信号三个变量状态组合判断实现颜色的转换，通过颜色标记并保持流程故障时刻流程步所有跨步条件反馈信号状态，实现了机组流程故障智能诊断功能 2、本系统显示模块能在机组流程正常执行时显示设备的实时状态，在故障时保持故障时刻各设备的运行状态（由机组事故复归按钮复归显示为实时状态），使得维护人员不用再通过分析眼花练乱的生产信息，而只是简单的查看流程显示画面，即能获知流程故障时刻跨步条件各信号状态，迅速定位故障。 3、本系统无需任何额外设备，直接集成在电站监控系统中，在国内抽水蓄能电站监控系统中首次实现了流程故障智能诊断功能。 4、本系统采用的策略方法已申报国家发明专利专利号为：201610894320.5。