输变电设备可靠性评估中的智能化评估模型构建案例

输变电设备是电力系统的核心支撑，其可靠性直接关系到电网安全稳定运行。传统可靠性评估多依赖人工经验与离线数据分析，难以应对海量实时数据、复杂故障模式的挑战。智能化评估模型通过融合机器学习、物联网等技术，实现数据自动处理与故障精准预测，已成为行业升级的关键方向。本文以某地区电网公司的智能化评估模型构建案例为样本，拆解从需求分析到落地应用的全流程，为同类实践提供可借鉴的路径。

需求分析与场景定位

某地区电网公司负责管辖110kV及以上输变电设备共1000台（套），包括变压器500台、断路器300台、架空线路200条。此前，该公司采用“定期巡检+离线试验”的传统模式，存在三大痛点：一是变压器油色谱异常预警延迟，曾因未及时发现绝缘老化导致1台变压器烧毁；二是断路器机械故障漏判，2021年有5台断路器因分合闸时间偏差未被检测到，引发线路跳闸；三是线路覆冰、舞动等极端天气故障难以提前预判。基于此，公司明确智能化评估模型的核心需求：覆盖多类型设备、实时监测状态、精准预测故障、给出根因建议。

场景定位上，模型需聚焦“核心设备+关键故障”：变压器重点关注油色谱异常、绝缘老化；断路器聚焦机械振动、分合闸时间偏差；线路侧重覆冰厚度、舞动振幅。目标是将“事后抢修”转向“事前预警”，降低设备非计划停运风险。

数据采集与预处理

模型构建的基础是数据，该公司整合了三类数据源：一是实时运行数据，来自SCADA系统的电压、电流、温度（每秒1条）；二是在线监测数据，包括变压器油色谱（每小时1条）、断路器机械振动（每10分钟1条）、线路张力传感器数据（每5分钟1条）；三是离线管理数据，涵盖每周1次的人工巡检记录、每年2次的检修历史（故障类型、处理时间）、设备出厂参数。

数据预处理是关键环节。针对缺失值，比如某变压器的油色谱数据缺失3天，采用“同型号均值+邻近插值”法：先取10台同型号变压器的同期H2、乙炔浓度均值填充，再用邻近3台变压器的油色谱趋势进行插值修正，确保数据连续性。针对异常值，用“3σ法则+人工核验”：某断路器的分合闸时间突然增大到正常的2倍，通过3σ法则识别为异常后，调取巡检记录确认是传感器松动导致误报，予以剔除。最终，预处理后的数据完整率从82%提升至98%，为后续建模奠定基础。

特征工程与模型选择

特征工程的目标是提取“能反映设备状态”的关键信息。针对变压器，提取油中H2浓度日增长率（(今日-昨日)/昨日×100%）、乙炔含量月阈值突破次数（超过10ppm的次数）、顶层油温与环境温度差的周变化率；针对断路器，计算分合闸时间标准差（近7天的波动程度）、触头磨损量（通过振动信号的高频分量反推）、操动机构电压波动；针对线路，通过张力传感器计算覆冰厚度（张力值×0.85）、通过加速度传感器提取舞动振幅（最大位移）。

特征选择用“互信息法”：计算每个特征与“设备故障”标签的相关性，筛选出前20个高相关特征（如H2增长率、分合闸时间标准差、覆冰厚度）。模型选择上，采用“组合模型”策略：1、故障分类（是否故障）用随机森林，因其抗过拟合能力强，适合多特征分类；2、状态趋势（未来1周状态变化）用LSTM，擅长处理时间序列数据；3、根因分析（故障原因）用XGBoost，可解释性好，方便运维人员理解。

模型训练与验证

训练数据集为2019-2021年的历史数据，共1200条故障记录、5000条正常状态记录，按8:2拆分为训练集与验证集。随机森林的参数调优用网格搜索：n_estimators=200（决策树数量）、max_depth=10（树深度），最终准确率达93%、召回率91%（即91%的故障被正确识别）。LSTM模型设置2层隐藏层、64个神经元，batch_size=32、epoch=50，用“状态值归一化”（将设备状态映射到0-1）后，验证集的RMSE（均方根误差）仅0.05，说明趋势预测精度高。XGBoost的根因识别准确率达89%，比如变压器油色谱异常的根因，模型判断“绝缘老化”的概率为92%，与运维经验一致。

边缘部署与实时推理

为应对“实时数据量大、云端延迟高”的问题，模型采用“边缘部署”模式：将模型部署在变电站的边缘计算网关（英伟达Jetson Xavier NX），实现本地实时推理。部署流程分三步：一是模型转换，将随机森林、LSTM转换成ONNX格式（跨平台兼容）；二是推理加速，用TensorRT优化LSTM模型，将推理延迟从200ms缩短至50ms以内；三是接口对接，与变电站的在线监测系统打通，实时接收数据并输出推理结果。

以某变电站的10台变压器为例，边缘网关每秒处理100条数据，推理结果（故障概率、状态趋势）实时上传到电网监控中心，运维人员可在电脑端查看每台设备的“健康评分”（0-100分，低于70分预警）。

异常预警与闭环优化

预警规则结合“模型预测+阈值约束”：当随机森林预测故障概率≥85%，或LSTM预测的状态趋势值超过设备阈值的90%，立即触发预警。预警信息通过手机APP推送给运维人员，内容包括：设备ID（如“110kV-变压器-005”）、故障类型（“绝缘老化风险”）、根因分析（“H2浓度连续7天增长18%，超过阈值15%”）、建议措施（“立即开展油色谱复测与绝缘电阻检测”）。

闭环优化是模型持续迭代的关键。运维人员处理预警后，需将结果反馈到系统：比如某变压器预警后，检测发现是分接开关故障，就在系统中给该样本打上“分接开关异常”标签。模型每周自动 retrain，将新标签纳入训练集，更新参数。比如2022年10月，某断路器预警后，运维人员发现是操动机构缺油，反馈后模型将“操动机构油位”特征的权重提高了10%，后续类似故障的预测准确率提升了8%。

效果评估与问题修正

模型运行1年后（2022年），效果显著：1、故障预测准确率从传统方法的65%提升到92%；2、故障响应时间从平均48小时缩短到8小时；3、误报率从25%下降到10%；4、设备非计划停运次数减少30%（从20次降至14次）。比如2022年8月，模型预测某变压器故障概率92%，运维人员2小时内到达现场，检测发现绝缘纸老化，及时更换，避免了变压器烧毁事故，减少直接经济损失约50万元。

实践中也遇到问题：一是新型设备（如智能断路器）的历史数据少，模型适应性差，初期预测准确率仅70%；解决方法是迁移学习，将旧型号断路器的模型参数迁移到新型设备，用2个月的新型设备数据微调后，准确率提升到88%。二是极端天气（如台风）下，数据噪声大，模型误报率上升；解决方法是加入天气特征（风速、降雨量），用注意力机制让模型关注“风速>10m/s时，线路舞动振幅的变化”，误报率下降了12%。三是运维人员对模型解释性要求高，初期不信任；解决方法是在APP中增加“决策依据”模块，显示“该变压器故障预测的主要依据是H2浓度增长18%（超过阈值15%）+顶层油温差增大5℃”，让运维人员直观看到模型的“决策逻辑”，信任感显著提升。