姜俊秋 车德敏
（1.山东兴烨电力科技有限公司 2.烟台未来自动装备有限责任公司）
0 引言
随着全球的工业化和现代化，电力系统已经成为现代社会生活的核心部分。从家庭、工厂到关键基础设施，电力系统的稳定性和连续性对于维护社会运行和经济发展都至关重要。然而，由于系统的复杂性和外部环境的多变性［1］，故障和中断在电力系统中仍然是一个不可避免的问题。这些故障不仅可能导致经济损失，还可能影响人们的生活，并在某些情况下，造成安全事故。
近年来，人工智能（AI）技术在诸多领域都已经展现出其强大的潜力。从医疗、金融到自动驾驶，AI的应用不仅提高了效率，还创造了新的可能性。考虑到AI的这些优势，其在电力系统中的应用也成为了研究的焦点。特别是深度学习技术凭借其强大的数据驱动能力，有望对故障进行更为精确的检测［2］。此外，通过结合强化学习，我们还可以实现电力系统的自动修复［3］，从而大大提高系统的稳定性和可靠性。
鉴于此，本文旨在利用深度学习方法构建一个先进的电力系统故障检测模型，并进一步通过强化学习实现自动修复策略。我们希望通过这种结合，为电力系统提供一个更为稳健、快速且自适应的故障应对机制。
1 基于深度学习的电力系统故障检测方法
1.1 基于循环神经网络（RNN）的时间序列数据分析
电力系统中的数据，特别是传感器数据，通常呈现出时间序列的特性，如电流、电压、频率等参数随时间的变化。为了有效捕捉这些时间序列数据中的模式和关系，循环神经网络（RNN）成为了一个理想的选择［4］。
RNN是设计用来处理序列数据的，其基本思想是利用序列中元素之间的时间依赖关系。传统的神经网络（如全连接网络或卷积神经网络）无法实现这一点，因为它们没有内部状态的概念。RNN的一个关键特点是它拥有一个内部状态，可以记住过去的信息。
考虑时间序列数据x（t），其中t表示时间步。RNN更新其状态h（t）通过以下公式表示：
式中，W 和U分别是权重矩阵；b是偏置量；σ是激活函数，往往使用Sigmoid或tanh函数。
图 一个简化的RNN单元及其时间展开图
对于电力系统中的时间序列数据，RNN可以在每个时间步捕获和记住之前步骤中的模式，这对于识别和预测系统中的长期依赖性和动态变化特别有价值。
1.2 数据采集与预处理
1.2.1 电力系统实时数据获取
需要从电力系统中收集实时数据，这通常可以通过已经部署在系统中的各种传感器和仪器完成。数据可能包括但不限于：电压、电流、功率、频率等。采集的实时传感器信息如表1所示。
表1 电力系统故障检测中采集的实时传感器信息
1.2.2 数据清洗及标准化
我们需要进行数据清洗，对于这些传感器数据，可能存在的问题包括数据缺失、异常值和噪声。对于缺失值，直接删除含有缺失值的记录。特别是对于时间序列数据，使用前一个时间点的数据或后一个时间点的数据进行填充。异常值，我们可以设定一个阈值，超过或低于这个阈值的数据被认为是异常值，对于噪声，我们可以使用平滑法或滤波法来处理。
数据标准化是一个关键步骤，尤其是当使用深度学习模型时。标准化可确保所有输入特征都在相同的尺度上减少量纲的影响，这有助于模型的训练。常见的方法是Min-Max标准化或Z-score标准化。
式中，μ为平均值；σ为标准差。
1.2.3 数据增强方法
在实际电力系统中，故障可能不是经常发生的，这导致我们在正常和故障数据之间存在不平衡。为了提高模型的性能，可以使用故障模拟来生成额外的故障数据。另外，数据增强技术，如噪声注入、时间扭曲等，可以进一步扩展和丰富训练集，提高模型的泛化能力。
2 基于Q-learning的电力系统故障自动修复决策
强化学习（RL）为自动决策系统提供了一个有效的框架，其中智能体学习如何在给定环境中采取行动，以最大化某种长期的奖励［5］。在电力系统故障自动修复的场景中，我们可以将电力系统的状态视为环境，而采取的修复动作则是智能体的行为。
2.1 Q-learning算法简介
Q-learning是一种无模型的强化学习方法，它估计了在给定状态下采取某一行动所能获得的预期未来奖励。Q函数的定义如下：
式中，s是当前状态；a是状态s下采取的行动；r是采取行为a所得到的即时奖励；γ是折现因子，位于0～1；s′是采取a后电力系统到达的新状态；a′是新状态下使得Q值最大的行动。
2.2 电力系统自动修复的应用
在电力系统中，状态s可以是由各种传感器读数、电力流、频率等构成的向量。行动a可能包括：切断某个电路、更改配电方式、启动备用电源等。奖励函数设计尤为关键。例如，成功修复故障可以给予正的奖励，而系统中断或过载可能会得到负的奖励。这里使用电力分配效率η和负荷均匀度δL的线性叠加表示采取措施后，电力系统的整体运行状态：
式中，k1，k2为网络超参数，人为设定。
2.3 训练实施
初始化：所有的Q值都被初始化为0。
探索与利用：采用ε-greedy策略，智能体以ε的概率随机选择一个行动，以1-ε的概率选择当前Q值最大的行动。
学习：采取行动，并观察奖励和新的状态，然后使用上述Q函数更新规则来更新Q值。
迭代：重复上述过程，直到Q值收敛。
3 实验设计与结果分析
3.1 数据来源
本文首先基于历史数据进行数据获取，针对某小型电力系统，过去的电力系统运行数据包括了系统在正常操作和已知故障情况下的记录。这些历史数据不仅可以用于分析电力系统的正常运行模式，还可以用于建立故障检测模型和算法，以便在实际运行中检测异常情况并进行诊断。包括上文所提及的多种传感器所采集的数据。
然后，针对数据不均衡问题，本文采用故障模拟的方法，基于真实的电力系统模型，通过模拟各种故障情况，如短路、过载和设备故障等，可以生成标记的故障数据。这些故障模拟数据对于系统的故障检测和诊断算法的训练和验证非常有用，因为它们提供了各种故障情况下的参考数据。从而扩充数据集，实现数据增强。
最后，为验证本文提出的基于人工智能的电力系统故障检测与自动修复方法的实时性与有效性，电力系统通过各种传感器，如电流传感器、电压传感器和频率传感器等，实时采集运行数据。这些传感器持续地监测电力系统的各个参数，并提供实时信息，以便对系统状态进行实时监控和分析。
3.2 评价指标
针对本文所提出的基于人工智能的电力系统故障检测与自动修复方法，我们采用四种评价指标对其结果进行评价。
（1）故障检测准确率：衡量RNN模型正确检测电力系统故障的能力，是一个二分类问题，公式表达如下：
（2）故障类型分类准确率：衡量RNN模型对故障类型的分类能力，其公式与式（6）一致。
（3）自动修复成功率：衡量强化学习模型成功修复电力系统故障的能力，这里结果用自动修复过程中施以Q-learning输出的动作之后的故障排除率表示。
（4）系统稳定性：在自动修复后，系统应维持其稳定运行的状态，这里用修复后开始到下一次相同故障状态之间时间的均值表示，由于这里单位是在模拟环境下进行，因此量纲直接取为1。
3.3 实验流程
首先，数据预处理是一个关键的初始步骤。在这个阶段，我们对收集的数据进行清洗、标准化和分割，以便创建训练集和测试集，其中训练和测试集将被分为4∶1，并且各种故障之间的记录也将被均匀分布到训练集和测试集中，以防止对某一类预测结果的倾向。
然后，进入模型训练的阶段。在这个阶段，我们采用两种不同的方法来训练模型：
（1）RNN模型训练：我们使用训练集来训练RNN模型，以便它能够检测和分类电力系统的故障。
（2）强化学习模型训练：在一个模拟环境中，我们使用Q-learning来训练模型，使其能够学习自动修复策略。
最后，我们进行系统的测试与性能评估，根据上述评价指标来评估模型的性能。这个阶段可以帮助我们了解模型的有效性和适用性，以及在电力系统维护和管理中的实际价值。
（1）RNN模型测试：使用测试集，我们对RNN模型的故障检测和分类性能进行评估。
（2）强化学习模型测试：在模拟环境或实际环境中，我们评估强化学习模型的自动修复性能。
3.4 实验结果与分析
基于人工智能的电力系统故障诊断与自动修复结果如表2所示。
表2 基于人工智能的电力系统故障诊断与自动修复结果
从上表可以看出，所得到的RNN故障检测准确率均达到80%以上，在电力系统自动化诊断中达到了较高的准确率，而在多分类问题中，基于RNN的分类准确率有所降低，这和故障类型选择有关，选择区分度更大的故障类型时，有望进一步提高其分类准确率。而在强化学习自动修复策略中，结果表明该系统具有一定的自动修复成功率，但距离完全脱离人工干预仍有一定差距。从系统稳定的角度来看，实时电力系统是一个复杂多变的系统，该自动修复模型的稳定性需要进一步加强。
4 结束语
本文利用RNN网络模型构建了一个先进的电力系统故障检测系统，并进一步通过强化学习实现自动修复策略。我们希望通过这种结合，为电力系统提供一个更为稳健、快速且自适应的故障应对机制。通过实验验证，本文提出的方法一定程度上实现了电力系统自动化、智能化故障诊断与修复，但仍需要进一步研究来增强其稳定性和诊断效果。
