基于供电局运维数据的故障预测与维修策略优化

基于供电局运维数据的故障预测与维修策略优化

袁伟

云南电网有限责任公司德宏梁河供电局  云南 德宏州678400 

摘要：电力系统的可靠性和稳定性直接影响着国民经济的正常运行。尤其是供电局的设备运维工作，事关整个电力系统的正常运行。本研究基于供电局运维数据，构建了一套电力设备故障预测模型，并同时针对电力设备的故障情况研究了维修策略的优化。本文的研究成果有望为供电局的运维决策提供有力的技术支撑，提升供电系统的运行效率和供电可靠性。

关键词：供电局运维数据；故障预测模型；机器学习算法；维修策略优化；电力系统稳定性。

引言

电力系统的正常运行是支撑国民经济发展的重要保障，然而电力系统的稳定运行往往受到设备故障的威胁。尤为关键的是供电局的设备运维工作，其状态直接关联着整个电力系统的稳定性。如何准确预测电力设备的故障并优化维修策略，已成为当前供电系统必须解决的问题。本研究在深入理解供电局运维工作基础上，利用供电局大量的历史运维数据，构建电力设备故障预测模型，结合机器学习算法对设备运行状态进行监控和分析。同时，本研究针对预测结果，对电力设备维修策略进行优化，包括维修优先级排序以及修复工作的动态调度。这将有可能为供电局运维决策提供日益精确的预测支持和科学的策略建议，从而提升整个供电系统的运行效率和可靠性。

1、电力设备运维数据解析与故障特征提取

电力设备的运维数据是评估设备状况和预防故障的重要依据[1]。供电局运维数据的收集与处理是大学数据分析的基础。随着现代信息技术的发展，越来越多的设备都开始实施在线的数据监测系统。电力设备产生的运维数据包括设备的运行状态数据、故障数据、维修数据、更换部件的数据等。所有这些数据都需要经过清洗、筛选和分析，才能为后续的预测和决策提供支持。

电力设备历史故障特征的提取也是数据分析的重要步骤。这涉及到对设备历史故障数据的深入剖析，如故障时间、故障原因、维修及换件信息等，理解这些故障特征能够帮助分析师理解设备的故障模式，找出可能导致故障的关键影响因素，从而提高设备的预警和预测能力。

电力设备运行状态的分析与判断是运维数据分析的关键环节[2]。电力设备的运行状态具有复杂的动态性和不确定性，通过对设备的运行数据进行有效的分析和处理，将设备的运行状态划分为正常、预警、故障等不同等级，可以提前发现设备可能出现的问题，实现故障的预防和早期发现，避免设备的突发性故障，确保设备的稳定、安全运行。

在大数据和人工智能技术的推动下，通过利用电力设备运维数据进行故障特征提取，不仅可以帮助电力企业提高运维效率，降低运维成本，也为电力设备故障预测和维修策略优化提供了可能[3]。但是，电力设备运维数据分析涉及到数据的采集、处理、分析等一系列复杂的过程，需要专业的人力资源、丰富的经验和先进的技术才能实现。电力企业应当充分认识到它的重要性，做好电力设备运维数据的分析工作，优化运维策略，提高供电可靠性。

2、基于机器学习的电力设备故障预测模型构建与验证

2.1 故障预测模型的理论依据和构建方法

在电力设备的运维过程中，故障预测属于预测性维护的重要内容。通过对设备故障的预测，可以及时制定相应的应对措施，降低故障发生的可能性。机器学习作为一种开发性学习方法，通过从大量数据中学习提取特征，再对新的未知数据进行预测，特别适合于维护海量运维数据的电力领域。

具体的构建方法以决策树、神经网络、支持向量机等理论为基础，结合电力设备的运行状态、负载情况、环境温度等多模态数据的分析与融合，及对历史故障数据的深层挖掘，形成统一的故障预测模型。

2.2 历史运维数据在故障预测模型中的应用

历史运维数据包括设备的运行参数、设备状态、故障情况等多维度数据，是模型构建的重要输入。实际中的设备运行数据不仅包含设备本身的特性信息，也含有环境因素等外部信息，需要对历史运维数据进行处理，并选取归一化数据，分析各特征数据对故障预测的影响程度，进行特征选择，将这些特征的数据输入到模型中，进行训练与预测，提高故障预测的准确性[4]。

2.3 故障预测模型的有效性验证与分析

模型的有效性验证主要通过计算预测准确率、漏报率和误报率等指标进行。通过设备历史故障数据的学习训练，构建完整的机器学习模型。通过设备的新数据进行实际测试，查看模型预测结果与实际出现故障的情况是否相符，进而评估模型的预测精度。以此为基础，进一步优化模型，如对模型参数进行调整，提高模型的性能，以确保在实际运用过程中，能够实现较好的故障预测效果。

3、电力设备故障维修策略的优化与实施

3.1 对不同设备的故障模式和影响的识别与分类

电力设备的维修策略主要相应设备的故障模式，识别与分类设备的故障模式对于制定维修策略具有重要的指导意义。通常设备的故障模式包括磨损故障、临时故障、突发故障等[5]。根据不同的故障模式，可以进行细致的分类，如：磨损故障可以进一步分类为轴承磨损、齿轮磨损等，临时性故障可以细分为软件故障、硬件故障等。通过对设备故障的深入认识和准确分类，为后续的故障预防和故障处理提供了依据。

3.2 维修优先级排序的制定与调度策略的优化

有了对设备故障模式的深入理解，并进行分类后，便可以进行设备的维修优先级排序。以故障影响程度、设备重要性、维修成本和维修时间等因素作为参考，制定合理的维修优先级。在设备出现故障或维修资源有限的情况下，通过优先级排序，优先修复重要、影响大的设备。制定了优先级后，需进一步考虑维修的调度优化，如使用优化算法进行维修资源分配，以最小化整体故障维修响应时间和成本。

3.3 维修策略优化的效益分析与评估

制定并实施了维修策略后，需要对优化的维修策略进行效益分析和评估，主要从故障发生频率、维修响应时间、维修成本和设备运行效率等方面，定量分析维修策略对设备运行效率的改善度。当维修策略实施后，设备的故障频率明显减少，维修响应时间短，成本低，设备的运行效率有显著提升，表示维修策略优化效益良好。在效益评估的过程中，需要对比不同的维修策略，选择综合评价指标最优的策略。最终，这些维修策略优化的实施结果，应反馈到供电局运维数据中，为进一步的数据分析和故障预测提供重要输入。

结束语

我们通过详细分析设备运行，可以准确预测设备故障，提高了预防故障的效果。针对不同设备，我们设计修理方案，优化修复故障工作，使修复时间缩短，大大提高了电力系统的稳定度和供电可靠度，给供电局运营决策提供了技术支持。未来，我们将深入研究设备故障和修理策略，从而做到电力系统更好运行和更快修复设备。

参考文献

[1] 张芳，谭珑瑞，徐磊.电力系统运维数据对故障预测的影响.[J].电力系统及其自动化学报,2018,30(11):22-29.

[2] 张云, 王胜男, 趙睿, 李鑫, 武珺.基于机器学习的电力设备故障预测研究.[J].电力系统保护与控制,2019,47(15):154 - 159.

[3] 刘广亚，吴晓燕，陈顺.电力设备维修策略优化方法研究.[J].电力自动化设备,2018,38(08):124 - 130.