【摘 要】随着电力系统规模与技术复杂性的增加，故障检测与排查的高效实时性愈发关键。本研究基于大量电力系统实际运行数据，探索智能化故障检测与排查方法；采用机器学习和深度学习技术，对电力系统中常见故障类型进行特征提取和分类；进而，结合自适应神经模糊推理系统与自适应滑模控制，构建新型故障排查模型，有效解决复杂环境下电力系统故障识别与排查难题，为电力系统的稳定运行提供有力支持。研究结果表明，所构建的模型在准确率、检测速度和自适应性等方面均比传统的故障排查方法有显著提升。

【关键词】电力系统；故障检测；故障排查；智能化方法；深度学习

引言

随着电力系统规模的不断壮大和技术的愈发复杂，效率和实时性成为电力系统高效运行的关键。为了保持电力系统的顺畅运行，寻找与定位故障显得尤为重要。对电力系统故障的处理，已有愈来愈多的研究，但目前所采用的积累方法还难以轻松应对复杂的数据处理、实现正确的故障识别以及快速的故障排查。而在这个问题上，当前有了新的突破。人工智能技术的应用，让故障的检测与排查有了新的可能。在机器学习和深度学习技术的推动下，从大规模的电力系统运行数据中提取信息，识别并归类故障，已在现实中得以实践。自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-FuzzyInferenceSystem，ANFIS）在电力系统故障排查的应用，为解决实际问题提供了新的突破口。本研究将ANFIS 与自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control，ASMC）相结合，构造了一个新的故障排查模型，能在复杂环境下有效地解决电力系统故障的识别和排查问题。该模型在准确率、检测速度和自适应性等方面的表现，都明显优于传统的方法，对电力系统的运行和维护具有重要的意义。

一、电力系统的故障检测现状与挑战

（一）电力系统的故障类型及其影响

电力系统作为现代社会的重要基础设施，其稳定、安全、高效的运行为社会经济发展提供了有力保障[1]。由于系统本身结构复杂、规模庞大以及工作环境多变，电力系统在运行中难免会存在各种不同类型的故障。电力系统中的故障类型多种多样，可以大致归类为电气故障、机械故障、热能故障以及环境因素引起的故障等。电气故障主要包括设备绝缘破损、保护装置故障、接地故障、过电压、过流等状况；机械故障则涵盖了设备的物理破损、异常振动、材料疲劳、润滑不良等；热能故障是由于设备过热，可能引起设备表面烧蚀，甚至可能因冷却系统的失效导致设备损坏；超出设备承受范围的自然环境因素，如雷电、高温、湿度、尘埃、腐蚀等，也可能引发故障。电力系统中的故障会对系统的正常运行造成严重影响，如导致电压、电流的不稳定，设备寿命的缩短，设备完全失效，甚至引发火灾爆炸等严重事故，威胁到公众生命财产的安全。设备故障还直接影响到电力系统的运行效率以及经济效益，频繁故障带来的设备维修、更换以及停电损失的经济负担是巨大的。电力系统故障检测的重要性不言而喻，而对电力系统故障进行有效的管理和及时的排查则是电力行业面临的一个重大挑战[2]。

（二）当前故障检测方法的缺陷和挑战

电力系统在实时运行过程中，对于故障检测方法的有效性和准确性要求很高，而当前的故障检测方法存在诸多缺陷和挑战[3]。传统的故障检测方法主要依赖人工分析和判断，效率低下，无法满足实时运行的需求。这种方法需要消耗大量的人力资源，而且易受个体差异和主观因素的影响，难以快速、准确地完成故障检测[4]。电力系统的结构极为复杂，故障可能源于任何一个环节，而且表现形式各异。传统的检测方法在面对这种复杂性时显得力不从心，特别是对那些隐藏的、非典型或新型的故障更是难以准确识别。此外，电力系统运行环境的复杂多变，如环境噪声、设备老化、设备参数不精确等不可控因素，都可能对故障检测造成干扰，降低检测结果的准确性。而传统方法在处理故障信息时，往往仅关注故障本身，却忽视了故障信息的深度处理和利用。