首页 > 论文范文 > 工程工业论文 > 电力工业论文 > 基于人工智能的配电网智能化维修管理系统设计与实现

基于人工智能的配电网智能化维修管理系统设计与实现

2024-12-08 61 上传者：管理员

摘要：本文提出了一种基于人工智能的配电网智能化维修管理系统，旨在解决传统维修管理方法存在的局限性和不足。该系统利用传感器网络、边缘计算、数据分析和智能决策等技术手段，实现对配电网运行状态的实时监测、故障诊断和维修决策的智能化管理。

关键词：
人工智能
传感器网络
智能化维修管理系统
边缘计算
配电网
加入收藏

本文旨在设计和实现一种基于人工智能的配电网智能化维修管理系统，通过结合传感器网络、边缘计算、数据分析和智能决策等技术手段，实现对配电网运行状态的实时监测、故障诊断和维修决策的智能化管理，以期为配电网维修管理领域的研究和应用提供理论和实践支持。

1、基于人工智能的配电网智能化维修管理系统架构

1.1 数据感知与采集层

增强型传感器网络是配电网智能化维修管理系统的核心组成部分，负责实时捕捉配电网的细微变化和异常情况[1]。这些传感器具备高精度和多功能特性，能够监测诸如电压波动范围（±0.5%以内）、电流谐波失真率（THD<5%）、温度变化范围（-40℃～+85℃）、机械振动频率（0～50Hz）等关键参数[2]。这些参数对于准确评估配电网的运行状态和预测潜在故障至关重要。为了确保数据的准确性和完整性，传感器以高采样率（如每秒数千次）连续收集数据，并通过预处理算法对数据进行筛选、压缩和加密，有效去除噪声和冗余信息，保留对后续分析有价值的数据[3]。

1.2 边缘计算层

边缘计算层是配电网智能化维修管理系统中的关键环节，通过在关键位置部署边缘计算设备，实现数据的本地处理和分析。这些边缘计算节点强大的计算能力和存储资源，可以高效地处理大量的实时数据。具体来说，边缘计算节点接收的原始数据包括电压（精度±0.2%）、电流（精度±0.5%）、温度（分辨率0.1℃）、振动频率（范围0～20kHz）等。这些数据以高频率进行采样，确保捕捉到配电网的实时运行状态。每个边缘计算节点都能够处理至少数十个传感器同时发送的数据流，并保证处理延迟在毫秒级别内[4]。

1.3 数据传输与通信层

数据传输与通信层在配电网智能化维修管理系统中发挥着至关重要的作用，能够实现端到端的传输延迟低于10毫秒，同时保证数据包传输的成功率高于99.999%。这样的性能指标可确保配电网运行状态的实时监测和快速响应[5]。为了保障数据的完整性，数据传输与通信层采用了校验和、循环冗余校验（CRC）等错误检测和纠正技术。这些技术能够检测到数据传输过程中出现的错误，并通过重传或修复机制进行纠正。具体来说，数据传输与通信层的误码率（BER）低于10-6，即每传输10-6比特数据中出现错误的比特数少于1个。这样的误码率能保证接收到的数据与原始数据的一致性。

1.4 数据存储与分析层

(1）分布式存储系统：

采用分布式数据库技术，实现数据的冗余存储和高效访问。系统将数据划分为多个数据块，并分散存储在多个独立的存储节点上。每个数据块都会在多个节点上创建副本，以确保数据的冗余性和容错性。通常，数据的副本因子会根据系统的可靠性和性能需求进行设置，常见的副本因子为3或5。在存储容量方面，分布式存储系统能够支持数十PB(Petabytes）甚至数EB(Exabytes）级别的数据存储。每个存储节点的存储容量可以进行扩展，达到数十TB(Terabytes）或数百TB的级别。

图1基于人工智能的配电网智能化维修管理系统架构

(2）高级数据分析：

运用复杂的数据挖掘和机器学习算法，深入分析配电网的运行模式和故障趋势。这些算法处理的数据量通常达到TB或PB级别，以确保分析的全面性和准确性。

1.5 智能决策层

其核心功能，即维修策略的自动生成，是建立在对海量数据的深入分析与挖掘基础之上的。历史数据是涵盖了数十年来的故障记录，包含故障类型、确切的发生时间、故障影响的具体范围、维修操作所耗费的时长以及相应的成本等详细信息。这些数据反映了设备在不同环境、不同使用条件下的性能和状况，是理解设备生命周期和故障模式的关键。为了确保数据的质量和有效性，这些原始数据会经过一系列清洗和整理流程，对数据进行标准化处理，最终整合成一个结构清晰、信息量丰富的故障数据库。这个数据库的规模相当庞大，数据量轻松达到数十GB，甚至更多，为智能决策层提供坚实的数据支撑。

1.6 人机交互层

在人机交互层，通过自然语言处理和增强现实（AR）技术的应用，为维修人员提供了高效、准确的交互体验。

自然语言处理技术使系统能够理解和回应维修人员的语音指令，通过语音识别和语音合成技术实现实时对话，并提供指导和建议；AR技术将虚拟信息与现实场景相结合，提供直观的操作指导和故障诊断，使维修人员能够通过AR眼镜或手机等设备实时获取设备的运行状态、故障位置和维修步骤等信息。系统会根据操作需求，动态调整交互方式和界面布局，以提高交互的效率和准确性。

2、基于随机森林的故障诊断与预测

2.1 数据准备

在配电网智能化维修管理系统中，数据收集的运行机理涉及从多个来源获取关键信息。历史故障数据通过配电网故障记录系统收集，涵盖故障时间、原因和维修记录等详细信息；实时运行数据则通过部署在配电网中的传感器、监控设备和智能终端实时采集，涉及电压、电流、功率等关键运行参数。此外，环境参数的获取同样重要，通过气象监测站等设备，收集配电网周边的温度、湿度、风速等环境数据。设历史故障数据集为Dhist，实时运行数据集为Dreal，环境参数数据集为Denv。这些数据集公式如下：

其中，xi表示历史故障数据中的特征向量，yi表示对应的故障标签，x'j表示实时运行数据中的特征向量，zk表示环境参数。对于缺失值，可以采用插值方法进行填充，本文使用线性插值公式来估算缺失值公式如下：

其中，是缺失值的估算值，xi-1和xi+1是缺失值前后的已知值，ti、ti-1和ti+1是对应的时间点。

接下来，使用滤波器来去除数据中的噪声，使用的移动平均滤波器公式如下：

其中，是去噪后的值，N是滤波器的窗口大小。

2.2 构建随机森林模型

步骤1：划分训练集和测试集。训练集用于训练随机森林模型，测试集用于评估模型的性能。训练集和测试集的划分比例是任意的，但通常训练集占比较大，本文选取70%的数据作为训练集Dtrain,30%的数据作为测试集Dtest，计算公式如下：

步骤2：构建决策树。决策树的构建过程涉及到信息增益，由于配电网故障最后需要分类，所以对于分类问题，信息增益IG(T,A)的公式如下：

其中，T是当前节点的样本集合，A是某个特征，values(A)是特征A所有可能取值的集合，Tv表示在特征A上取值为v的样本集合，H(T）表示集合T的经验熵。

步骤3：集成学习。将多个决策树的预测结果结合起来，形成随机森林模型的最终预测结果。本文使用投票法进行预测，公式为：

其中，ht(x）表示第t棵决策树对样本x的分类结果，Cmajority表示最终得票最多的类别。

2.3 故障诊断与预测

故障诊断是确保配电网稳定运行的关键环节。它涉及实时采集配电网的各种运行数据，如电压、电流、功率因数、设备温度等，将这些数据输入到先前训练好的随机森林分类模型中。由于模型经大量的历史数据训练，学习了不同故障类型与配电网运行数据之间的关联模式，当新实时数据输入时，模型会根据其内部决策树的集合对每个数据点进行分类，预测出故障的类型和可能的发生位置。

3、实验分析

3.1 实验环境

为了验证基于人工智能的配电网智能化维修管理系统的有效性和性能，设计了一个仿真实验环境。该环境采用模块化架构，在专业的仿真平台上构建，详细模拟了包含100个节点和50km馈线的配电网拓扑，以及包括变压器、断路器和传感器在内的各种设备模型。还定义了多种故障类型，并模拟在不同环境条件下的发生频率和影响。实验环境能够实时生成包括电压、电流和功率在内的数据，并引入噪声和不确定性以模拟真实情况。在此基础上，实现基于随机森林的机器学习模型用于故障诊断和预测，并利用模拟的历史数据进行训练和测试。同时构建维修管理系统的决策逻辑，模拟维修资源和系统的交互过程。为评估系统性能，还需设定包括故障识别率、维修响应时间和系统可用性在内的关键指标，并与传统维修管理策略进行基准比较，具体结果如表1所示。

3.2 结果分析

首先，从故障类型来看，常见的短路故障、断路故障和设备故障在实验中都得到了模拟，因此实验具有很好的代表性。其次，在响应时间和维修完成时间方面，平均响应时间在1min～2min，平均维修完成时间在30min～45min。这些数据表明系统具有较高的效率。此外，实验中还记录了维修人员数量和备件使用情况，根据故障的复杂程度，维修人员数量在1～4人间变化，反映系统能根据实际需求合理配置维修资源。备件使用情况则显示了维修过程中可能需更换的设备或部件，为实际的维修工作提供参考。

表1不同实验次数下的系统性能表现

最后，系统可用性在实验期间保持在较高水平，平均在99.9%以上，表明维修管理系统在保障配电网持续运行方面具有显著的效果。但某些故障情况下，系统可用性可能会有所下降。因此，在实际应用中还需要进一步优化故障检测和维修流程，以提高系统的整体性能。

4、结语

本文基于人工智能技术，设计并实现了一套配电网智能化维修管理系统，在实验验证和案例分析中取得了显著的成效。通过对系统的性能评估和效果分析，验证了本文所设计的系统具有较强的通用性和可扩展性，可以适用于不同规模和类型的配电网。

参考文献:

[1]俞晓荣,冯伟,赵辛等.基于改进网格化算法的智能化配电网精细分析模型设计[J].电子设计工程,2024,32(04):112-115+120.

[2]张佳.城市配电网不停电作业管理体系中的智能化数字化技术应用[J].电子技术,2024,53(01):332-334.

[3]张书维.输配电网智能化调控与可再生能源融合研究[J].电气技术与经济,2024(01):249-251.

[4]曲晓.配电网智能化监测与控制技术研究[J].光源与照明,2023(11):228-230.

[5]张福.配电网智能化在线路故障处理中的方法分析[J].集成电路应用,2023,40(11):376-377.

文章来源:李炜.基于人工智能的配电网智能化维修管理系统设计与实现[J].家电维修,2024,(12):95-97.