电力系统故障诊断：图像识别与非图像数据方法

电力系统故障诊断：图像识别与非图像数据方法

电力系统故障诊断对于保障电网安全稳定运行至关重要。传统的故障诊断方法依赖于人工经验，存在效率低、误差大等问题。随着人工智能技术的发展，基于图像识别和非图像数据的故障诊断方法逐渐成为研究热点。

基于图像识别的故障诊断

图像识别技术可以应用于输电线路巡检、设备状态监测等方面，通过分析图像信息识别故障特征。

• 深度置信网络(DBN)：研究表明，DBN可以应用于输电线路航拍图像故障识别，通过确定DBN层数指标，可以有效识别故障类型。* 卷积神经网络(CNN)：采用2级联合CNN可以对大量图像样本信息进行训练学习，识别设备故障部位，并依据部位信息对故障进行分类，提高故障定位和分类精度。

基于非图像数据的故障诊断

电力系统运行过程中会产生大量的非图像数据，例如传感器数据、运行日志、缺陷记录文本等。利用机器学习算法可以挖掘这些数据中的潜在信息，实现故障诊断。

• 卷积神经网络(CNN)：针对电网生产中产生的大量设备缺陷记录文本，可以构建基于CNN的缺陷文本分类模型。测试结果表明，该模型具有较高的分类准确率和召回率，能够有效地识别设备缺陷类型，提高电力系统故障诊断的效率和准确性。

其他故障诊断方法

除了上述方法，还有许多其他基于机器学习和数据挖掘的故障诊断方法：

• 基于支持向量机(SVM)的电力设备故障诊断：SVM可以有效处理高维数据，对电力设备的各种状态进行分类，实现故障诊断。* 基于神经网络的电力系统故障预测：利用历史数据训练神经网络模型，可以预测电力系统未来可能出现的故障，为故障预警提供支持。

这些基于图像识别和非图像数据的故障诊断方法各有优势，可以相互结合，为电力系统的安全稳定运行提供有力的支持。