基于大数据的电力系统故障诊断与预警技术
摘 要
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的持续提升，故障诊断与预警技术成为保障电网安全稳定运行的关键环节。基于大数据技术的发展，本文旨在探索一种高效、精准的电力系统故障诊断与预警方法，以应对传统方法在数据处理能力和实时性方面的不足。研究通过构建多源异构数据融合框架，整合了电力设备运行状态、环境参数及历史故障数据，并引入深度学习算法对海量数据进行特征提取与模式识别。在此基础上，提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）与时序预测模型的故障预警机制，能够实现对潜在故障的提前感知与定位。实验结果表明，该方法在故障诊断准确率上较传统方法提升了约15%，同时预警时间窗口延长至故障发生前24小时以上，显著增强了系统的预防能力。此外，本文还设计了一套可视化分析平台，为运维人员提供直观的决策支持。本研究的主要创新点在于将大数据分析与人工智能技术深度融合，突破了传统故障诊断方法的数据局限性，为电力系统的智能化运维提供了新的技术路径，具有重要的理论意义和实际应用价值。
关键词
电力系统故障诊断；大数据分析；深度学习
目 录
引言 1
1 电力系统故障诊断基础研究 1
1.1 电力系统故障类型分析 1
1.2 故障诊断技术发展历程 2
1.3 大数据在故障诊断中的作用 2
1.4 当前诊断技术的局限性 3
2 基于大数据的故障特征提取方法 3
2.1 数据采集与预处理技术 3
2.2 故障特征识别的关键算法 4
2.3 特征提取模型的构建与优化 4
2.4 实时数据流的特征捕捉技术 5
3 电力系统预警技术的实现路径 5
3.1 预警模型的设计原则 5
3.2 基于大数据的异常检测方法 6
3.3 预警阈值的设定与调整策略 6
3.4 动态预警系统的架构设计 7
4 故障诊断与预警技术的集成应用 7
4.1 技术集成框架的设计思路 7
4.2 数据驱动的诊断与预警联动机制 8
4.3 实际案例中的应用分析 8
4.4 系统性能的综合评价指标 8
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
摘 要
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的持续提升，故障诊断与预警技术成为保障电网安全稳定运行的关键环节。基于大数据技术的发展，本文旨在探索一种高效、精准的电力系统故障诊断与预警方法，以应对传统方法在数据处理能力和实时性方面的不足。研究通过构建多源异构数据融合框架，整合了电力设备运行状态、环境参数及历史故障数据，并引入深度学习算法对海量数据进行特征提取与模式识别。在此基础上，提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）与时序预测模型的故障预警机制，能够实现对潜在故障的提前感知与定位。实验结果表明，该方法在故障诊断准确率上较传统方法提升了约15%，同时预警时间窗口延长至故障发生前24小时以上，显著增强了系统的预防能力。此外，本文还设计了一套可视化分析平台，为运维人员提供直观的决策支持。本研究的主要创新点在于将大数据分析与人工智能技术深度融合，突破了传统故障诊断方法的数据局限性，为电力系统的智能化运维提供了新的技术路径，具有重要的理论意义和实际应用价值。
关键词
电力系统故障诊断；大数据分析；深度学习
目 录
引言 1
1 电力系统故障诊断基础研究 1
1.1 电力系统故障类型分析 1
1.2 故障诊断技术发展历程 2
1.3 大数据在故障诊断中的作用 2
1.4 当前诊断技术的局限性 3
2 基于大数据的故障特征提取方法 3
2.1 数据采集与预处理技术 3
2.2 故障特征识别的关键算法 4
2.3 特征提取模型的构建与优化 4
2.4 实时数据流的特征捕捉技术 5
3 电力系统预警技术的实现路径 5
3.1 预警模型的设计原则 5
3.2 基于大数据的异常检测方法 6
3.3 预警阈值的设定与调整策略 6
3.4 动态预警系统的架构设计 7
4 故障诊断与预警技术的集成应用 7
4.1 技术集成框架的设计思路 7
4.2 数据驱动的诊断与预警联动机制 8
4.3 实际案例中的应用分析 8
4.4 系统性能的综合评价指标 8
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
