CN113033837A - 基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统及方法 - Google Patents

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CN113033837A CN202110245717.2A CN202110245717A CN113033837A CN 113033837 A CN113033837 A CN 113033837A CN 202110245717 A CN202110245717 A CN 202110245717A CN 113033837 A CN113033837 A CN 113033837A
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朱太云
李健
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周展科
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黎炎
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Abstract

本发明提供了一种输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统及方法，该系统包括信号预处理模块、人工标注模块、波形识别模块、训练与调优模块和性能测试与优化模块，基于该系统实现故障辨识的方法主要包括以下步骤：针对原始波形信号进行故障类型人工标注生成数据标签，建立输电线路暂态波形故障样本库；基于滑动窗口方法完成输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的序列图像数据；搭建深度学习模型，实现输电线路暂态波形识别；对深度学习模型进行参数训练与调优；对深度学习模型进行性能测试，并完成针对性优化以提升性能。经过测试，该方法可以快速实现输电线路暂态波形辨识，识别准确率达到92.67％，能够代替人类专家开展此方面工作。

Description

基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统及方法
技术领域
本发明涉及电力系统故障识别领域，尤其涉及一种基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统及方法。
背景技术
输电线路途经的地域条件复杂多样，极易遭受雷电、污秽、动植物、大风、覆冰等各种自然因素的影响而发生跳闸事故。线路跳闸对系统安全、设备安全以及供电可靠性都有较大影响，我国电网运行规程要求在跳闸后最短的时间内查明故障位置及故障类型。因此，快速、精确、可靠的故障辨识和定位技术对输电线路安全运行尤为重要。
目前，我国输电线路安装了分布式故障行波检测装置，可以测量线路上的暂态电流波形。根据记录到的行波电流，人类专家可辨别雷击和非雷击故障(主要包括污秽闪络、树枝闪络、冰闪、鸟闪、大风舞动等)，雷击故障又可具体区分绕击和反击故障。中国专利CN102788923A提出了一种输电线路雷电绕击故障的辨识方法，主要利用行波电流幅值最大值前的一小段同极性脉冲来辨识绕击故障。实际故障处置中，专家通过综合研判行波波形形状和特征参数得到辨识结果。客观上讲，正确辨识线路故障要求人类专家专业知识和经验丰富。人类专家辨识故障主要问题在于及时性不够、经验不容易复制以及不同专家识别结果存在差异。
发明内容
本发明的目的就是要提出一种基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统及方法，旨在解决上述人类专家辨识故障及时性难以保证、经验不统一等问题。
为实现此目的，本发明提出了一种基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，包括如下步骤：
S1，基于滑动窗口方法进行实时的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的实时的输电线路暂态波形序列图像数据；
S2，将实时的输电线路暂态波形序列图像数据输入到深度学习模型中，由深度学习模型进行序列图像数据的特征提取和前向推理，最终获得实时的输电线路暂态波形信号对应的各个输电线路故障类型的置信度，得到输电线路故障类型；所述深度学习模型是基于历史的输电线路暂态波形与输电线路故障对应关系的样本库利用深度学习框架建立得到。
本发明设计的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统，包括信号预处理模块和波形识别模块；所述信号预处理模块基于滑动窗口方法进行实时的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的实时的输电线路暂态波形序列图像数据；所述波形识别模块用于将实时的输电线路暂态波形序列图像数据输入到深度学习模型中，由深度学习模型进行序列图像数据的特征提取和前向推理，最终获得实时的输电线路暂态波形信号对应的各个输电线路故障类型的置信度，得到输电线路故障类型。
本发明的有益效果：
1、通过本发明可以建立机器自动辨识输电线路暂态波形的识别模型，可以及时、高效、准确的对由雷击或非雷击引起的线路故障进行辨识和分类，替代人类专家，减少人类专家劳力，同时克服人类专家可能存在的问题。
2、通过本发明构建的识别模型可以通过训练更多样本数据得到进化，有利于持续提高模型辨识故障准确度。
3、按照本发明训练的模型可以部署到嵌入式硬件装置中良好运行，可以实现装置端的故障自动识别，减少大量波形的通讯传输，提高信息反馈的实时性。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为本发明方法流程图；
图3为本发明深度学习模型的神经网络结构图；
图4为本发明实例的对正例波形信号原始图像以及GADF/GASF图像化处理后生成的彩色图像；
图5为本发明实例的对反例波形信号原始图像以及GADF/GASF图像化处理后生成的彩色图像；
图6为本发明实例的雷击波形预测案例；
图7为本发明实例的非雷击波形预测案例；
其中，1-信号预处理模块、2-人工标注模块、3-波形识别模块、4-训练与调优模块、5-性能测试与优化模块。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：
本发明所提出的一种基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，如图2所示，它包括如下步骤：
S1，基于滑动窗口方法进行实时的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的实时的输电线路暂态波形序列图像数据；
S2，将实时的输电线路暂态波形序列图像数据输入到深度学习模型中，由深度学习模型进行序列图像数据的特征提取和前向推理，最终获得实时的输电线路暂态波形信号对应的各个输电线路故障类型的置信度，得到输电线路故障类型；所述深度学习模型是基于历史的输电线路暂态波形与输电线路故障对应关系的样本库利用深度学习框架建立得到；
S3，进行深度学习模型的参数训练与调优；
S4，进行深度学习模型的性能测试和针对性计算优化。
上述技术方案中，所述深度学习模型的建立方法具体包括如下步骤：
S21，针对历史的输电线路暂态波形信号进行故障类型人工标注，生成对应的故障类型数据标签，利用所有故障类型数据标签建立输电线路暂态波形与输电线路故障对应关系的样本库；
S22，基于滑动窗口方法完成历史的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的历史暂态波形序列图像数据；
S23，利用历史暂态波形序列图像数据与步骤S21输出的样本库，使用Pytorch深度学习框架建立深度学习模型。
所述步骤S1中输电线路暂态波形信号由输电线路故障感应引起，不同故障引起的波形信号具有不同的特征，针对相应的输电线路暂态波形信号和故障类型进行人工标注形成数据标签。
上述技术方案中，所述步骤S22完成输电线路暂态波形信号预处理的具体方法为：
S22.1，波形信号归一化：统一输电线路暂态波形信号的持续时间和采样频率，统一采样率为2000000HZ，统一采样点数为2400；
S22.2，波形信号切分：基于滑动窗口的采样长度控制方法将输电线路暂态波形切分为有重叠的若干份，获得输电线路暂态波形序列数据；
S22.3，波形信号转化：基于GAF(Gramian Angular Field，格拉米安角度场)方法对输电线路暂态波形序列数据进行转化，得到对应的序列图像数据。
上述技术方案中，所述步骤S22.2波形信号切分的具体方法为：
将归一化后的输电线路暂态波形信号切分为有重叠的若干份，重叠区域的大小为滑动窗口大小的一半，即每次将滑动窗口向前移动半个窗口单位，并将窗口滑动所获得的序列数据生成输电线路暂态波形信号序列数据。
上述技术方案中，所述步骤S22.3波形信号转化的具体方法为：
S22.3.1，将输电线路暂态波形信号序列数据转化为极坐标系数据格式；
输电线路暂态波形信号的时间序列是X＝{x1,x2,...,xn}，其长度为n，使用公式(1)将输电线路暂态波形信号时间序列归一化缩放到[-1,1]范围内：
Figure BDA0002964015460000051
式中
Figure BDA0002964015460000052
使用三角函数来代替归一化之后的值，用
Figure BDA0002964015460000053
来表示使用公式(1)归一化之后的时间序列，令
Figure BDA0002964015460000054
因此，
Figure BDA0002964015460000055
Figure BDA0002964015460000056
S22.3.2，使用三角函数获得GAF矩阵，包含GASF(Gramian Angular SummationField，格拉米安角求和场)和GADF(Gramian Angular Difference Field，格拉米安角差分场)两种；
将公式(1)中归一化的数据，使用两角和的cos函数获得格拉米安角求和场GASF：
定义矩阵GASF为
Figure BDA0002964015460000057
于是，有
Figure BDA0002964015460000058
令
Figure BDA0002964015460000059
T表示转置，可以得到:
Figure BDA0002964015460000061
同理，使用两角差的cos函数获得格拉米安角差分场GADF，计算GADF方式如下：
Figure BDA0002964015460000062
S22.3.3，生成三通道彩色图像：
对获得的大小为n×n的GADF和GASF矩阵数据，使用matplotlib库中的pyplot应用函数接口(API)，生成对应的尺寸为n×n×3的三通道彩色图像。
上述技术方案中，所述步骤S3进行深度学习模型的参数训练与调优的具体方法为：
S31，数据集划分：将数据集按7:3分为训练集和测试集；
S32，优化器设置：选择Adam(Adaptive Moment Estimation)优化器；
S33，设置学习率初始值及调整策略：设置学习率(Learning Rate)初始值为0.01，配合余弦退火(Cosine Decay)学习率动态策略调整学习率的大小，使学习率按照周期变化：即在一个完整的训练周期内，学习率大小按照余弦函数变化规律从初始值0.01逐渐降到0，再逐渐升回0.01；
S34，模型参数训练及调优：使用步骤S31划分好的训练集进行模型训练，在训练集上完整迭代B余次，观察模型收敛情况，并使用早停(Early stopping)策略以防止模型发生严重的过拟合(over fitting)现象，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合：取测试集上准确率最高的模型参数文件并保存，训练完成后即获得最优的参数文件；
所述准确率的计算方法为：
Figure BDA0002964015460000071
式(5)中所用缩写分别为：
TP(True Positive)：代表实际为正例，且模型判断为正例；
FP(False Positive)：代表实际为正例，且模型判断为反例；
TN(True Negative)：代表实际为反例，且模型判断为反例；
FN(False Negative)：代表实际为反例，且模型判断为正例。
上述技术方案中，所述步骤S4进行深度学习模型的性能测试和针对性计算优化的具体方法为：
S41，在提高模型推理速度上，对同类型计算任务进行任务合并和多线程处理，可节省60％的计算耗时；
S42，在改善模型识别精度上，针对数据集中模型识别的错例进行误差分析，并针对该数据进行微调。
上述技术方案中，所述深度学习模型如图3所示，深度学习模型网络的输入为九帧序列图片，均为三通道的彩色图片，尺寸为112×112×3(此处表示三维数据，‘×’符号用于区分不用的维度，下同)，网络的输出为识别的结果，结果中包含每个类别的归一化概率值；在网络结构中，输入的序列图片会首先通过3D卷积和3D池化部分，由此部分网络提取时域特征，其中3D卷积核大小为5×7×7，卷积步长(Stride)大小为1×2×2，填充(Padding)大小为2×3×3，3D池化部分滑动窗口的大小为1×3×3，步长大小为1×2×2，填充大小为0×1×1。此后通过34层的Resnet作为骨干网络(Backbone)来提取空间语义特征，最后由1D卷积层和连续的全连接层完成解码(Decode)，通过Softmax层输出每个类别的归一化概率值(取值范围[0,1])，至此完成全部的前向推理过程。
上述技术方案中，所述模型搭建、参数训练与调优和性能优化均采用Pytorch深度学习框架，配合英伟达(NVIDIA)公司发行的GPU(型号:2080Ti 11G)使用。至于性能评测方面，该模型在训练集上准确率可以达到99.8％，同时测试集上也有92.6％的准确率；在PC端(硬件型号为CPU:i78700，GPU:GTX 10708G)图形化处理时间为0.04s，识别处理时间为0.02s；而在嵌入式端(NVIDIA Jetson Nano)图形化处理时间为0.05s，识别处理时间为0.15s。
对于不同参数设置下的准确率及推理耗时如下表所示：
Figure BDA0002964015460000081
图4和图5为GADF/GASF图像化后的图像。其中，图3中从左到右三个子图分别为正例(雷击波形)的原始波形、GADF图像、GASF图像；图4中从左到右三个子图分别为反例(非雷击波形)的原始波形、GADF图像、GASF图像。图6和图7为深度学习模型识别结果的案例。其中，图6为雷击波形预测案例，图7为非雷击波形预测举例案例。图示中顶端文字gt代表真实的类别(ground truth)，pred表示深度学习模型预测的类别(prediction),score中用’|’符号间隔的两个数值分别为类别一(雷击)和类别二(非雷击)的置信度。
一种基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统，如图1所示，它包括信号预处理模块1、人工标注模块2、波形识别模块3、训练与调优模块4和性能测试与优化模块5；所述信号预处理模块1基于滑动窗口方法完成历史的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的历史暂态波形序列图像数据；所述人工标注模块2针对历史的输电线路暂态波形信号进行故障类型人工标注，生成对应的故障类型数据标签，利用所有故障类型数据标签建立输电线路暂态波形与输电线路故障对应关系的样本库；所述波形识别模块3利用历史暂态波形序列图像数据与步骤S21输出的样本库，使用Pytorch深度学习框架建立深度学习模型；所述信号预处理模块1基于滑动窗口方法进行实时的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的实时的输电线路暂态波形序列图像数据；所述波形识别模块3将实时的输电线路暂态波形序列图像数据输入到深度学习模型中，由深度学习模型进行序列图像数据的特征提取和前向推理，最终获得实时的输电线路暂态波形信号对应的各个输电线路故障类型的置信度，得到输电线路故障类型；所述训练与调优模块4用于完成深度学习模型的参数训练与调优；所述性能测试与优化模块5用于完成深度学习模型的性能测试和针对性计算优化。
上述技术方案中，所述信号预处理模块1的序列图像数据输出端连接所述波形识别模块3的输入端，所述人工标注模块2的波形分类标签数据连接所述信号预处理模块1的输入端，所述人工标注模块2的波形分类标签数据输出端连接所述训练与调优模块4的输入端，所述波形识别模块3的模型输出端连接所述训练与调优模块4的输入端，所述训练与调优模块4的输出端连接所述性能测试与优化模块5的输入端。
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (9)

1.一种基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于，它包括如下步骤：
S1，基于滑动窗口方法进行实时的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的实时的输电线路暂态波形序列图像数据；
S2，将实时的输电线路暂态波形序列图像数据输入到深度学习模型中，由深度学习模型进行序列图像数据的特征提取和前向推理，最终获得实时的输电线路暂态波形信号对应的各个输电线路故障类型的置信度，得到输电线路故障类型；所述深度学习模型是基于历史的输电线路暂态波形与输电线路故障对应关系的样本库利用深度学习框架建立得到。
2.根据权利要求1所述的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于，所述深度学习模型的建立方法具体包括如下步骤：
S21，针对历史的输电线路暂态波形信号进行故障类型人工标注，生成对应的故障类型数据标签，利用所有故障类型数据标签建立输电线路暂态波形与输电线路故障对应关系的样本库；
S22，基于滑动窗口方法完成历史的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的历史暂态波形序列图像数据；
S23，利用历史暂态波形序列图像数据与步骤S21输出的样本库，使用Pytorch深度学习框架建立深度学习模型。
3.根据权利要求1所述的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于，还包括如下步骤：
S3，进行深度学习模型的参数训练与调优；
S4，进行深度学习模型的性能测试和针对性计算优化。
4.根据权利要求2所述的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于：所述步骤S22完成输电线路暂态波形信号预处理的具体方法为：
S22.1，将输电线路暂态波形信号的持续时间和采样频率设置为相同的值；
S22.2，基于滑动窗口的采样长度控制方法将输电线路暂态波形切分为有重叠的若干份，获得输电线路暂态波形序列数据；
S22.3，基于格拉米安角度场GAF方法对输电线路暂态波形序列数据进行转化，得到对应的序列图像数据。
5.根据权利要求4所述的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于：所述步骤S22.2的具体方法为：
将归一化后的输电线路暂态波形信号切分为有重叠的若干份，重叠区域的大小为滑动窗口大小的一半，所获得的序列数据生成输电线路暂态波形信号序列数据。
6.根据权利要求4所述的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于：所述步骤S22.3的具体方法为：
S22.3.1，将输电线路暂态波形信号序列数据转化为极坐标系数据格式；输电线路暂态波形信号的时间序列是X＝{x1,x2,...,xn}，其长度为n，使用公式(1)将输电线路暂态波形信号时间序列归一化缩放到[-1,1]范围内：
Figure FDA0002964015450000021
式中
Figure FDA0002964015450000022
使用三角函数来代替归一化之后的值，用
Figure FDA0002964015450000023
来表示使用公式(1)归一化之后的时间序列，令
Figure FDA0002964015450000024
因此，
Figure FDA0002964015450000025
Figure FDA0002964015450000026
S22.3.2，使用三角函数获得GAF矩阵，包含格拉米安角求和场GASF和格拉米安角差分场GADF两种；
将公式(1)中归一化的数据，使用两角和的cos函数获得格拉米安角求和场GASF：
定义矩阵GASF为
Figure FDA0002964015450000031
于是，有
Figure FDA0002964015450000032
令
Figure FDA0002964015450000033
T表示转置，可以得到:
Figure FDA0002964015450000034
同理，使用两角差的cos函数获得格拉米安角差分场GADF，计算GADF方式如下：
Figure FDA0002964015450000035
S22.3.3，对获得的大小为n×n的GADF和GASF矩阵数据，使用matplotlib库中的pyplot应用函数接口，生成对应的尺寸为n×n×3的三通道彩色图像。
7.根据权利要求3所述的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于：所述步骤S3进行深度学习模型的参数训练与调优的具体方法为：
S31，将数据集按7:3分为训练集和测试集；
S32，选择Adam优化器；
S33，设置学习率初始值为A，配合余弦退火学习率动态策略调整学习率的大小，使学习率按照周期变化，在一个完整的训练周期内，学习率大小按照余弦函数变化规律从初始值A逐渐降到0，再逐渐升回A；
S34，使用步骤S31划分好的训练集进行模型训练，在训练集上完整迭代B余次，观察模型收敛情况，并使用早停策略以防止模型发生严重的过拟合现象，取测试集上准确率最高的模型参数文件并保存，训练完成后获得最优的参数文件；
所述准确率的计算方法为：
Figure FDA0002964015450000041
式(5)中所用缩写分别为：
TP：代表实际为正例，且模型判断为正例；
FP：代表实际为正例，且模型判断为反例；
TN：代表实际为反例，且模型判断为反例；
FN：代表实际为反例，且模型判断为正例。
8.根据权利要求3所述的基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识方法，其特征在于：所述步骤S4进行深度学习模型的性能测试和针对性计算优化的具体方法为：
S41，在提高模型推理速度上，对同类型计算任务进行任务合并和多线程处理；
S42，在改善模型识别精度上，针对数据集中模型识别的错例进行误差分析，并针对该数据进行微调。
9.一种基于输电线路暂态波形的人工智能故障辨识系统，其特征在于：包括信号预处理模块(1)、波形识别模块(3)；
所述信号预处理模块(1)基于滑动窗口方法进行实时的输电线路暂态波形信号预处理，获得对应的实时的输电线路暂态波形序列图像数据；
所述波形识别模块(3)用于将实时的输电线路暂态波形序列图像数据输入到深度学习模型中，由深度学习模型进行序列图像数据的特征提取和前向推理，最终获得实时的输电线路暂态波形信号对应的各个输电线路故障类型的置信度，得到输电线路故障类型。
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