本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)通信，即基于gcn-gru的電力通信網(wǎng)絡(luò)故障檢測方法。
背景技術(shù)：
1、電力通信網(wǎng)絡(luò)是電網(wǎng)的“神經(jīng)系統(tǒng)”，承擔(dān)著監(jiān)控和控制任務(wù)，為智能電網(wǎng)的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。在現(xiàn)代能源系統(tǒng)中，智能電網(wǎng)逐漸成為核心，這種網(wǎng)絡(luò)通過支持?jǐn)?shù)據(jù)的遠(yuǎn)距離無縫傳輸，確保從發(fā)電站到最終用戶的所有組件實(shí)時(shí)同步。電力通信網(wǎng)絡(luò)的作用非常廣泛，從負(fù)荷平衡、故障檢測到系統(tǒng)優(yōu)化和預(yù)測性維護(hù)，這些功能都是保障電網(wǎng)可靠運(yùn)行的關(guān)鍵。
2、隨著世界向可再生能源的整合和分散化電力系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型，電力通信網(wǎng)絡(luò)的重要性進(jìn)一步凸顯。它不僅僅是數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ溃€是智能電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障。然而，伴隨著通信網(wǎng)絡(luò)的快速擴(kuò)展以及規(guī)模的持續(xù)增長，管理這些網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性也隨之增加。新型通信技術(shù)(如5g、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算)的引入，一方面提升了網(wǎng)絡(luò)的靈活性和響應(yīng)能力，另一方面也帶來了基礎(chǔ)設(shè)施管理、數(shù)據(jù)集成和系統(tǒng)協(xié)調(diào)方面的困難。
3、目前在電力通信網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度、運(yùn)維、監(jiān)控控制等方面依然存在許多問題。隨著網(wǎng)絡(luò)愈發(fā)復(fù)雜和互聯(lián)，實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)組件的狀態(tài)變得更加困難。同時(shí)，技術(shù)的快速發(fā)展引入了新的不確定性，使得傳統(tǒng)的管理策略難以跟上步伐。頻繁的故障從輕微的信號中斷到嚴(yán)重的系統(tǒng)宕機(jī)，都會對智能電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性構(gòu)成威脅。這些問題突出了更先進(jìn)、更高效的故障檢測和診斷方法的重要性，從而在故障引發(fā)重大損害或停機(jī)之前預(yù)防、發(fā)現(xiàn)并減輕這些故障。
4、當(dāng)前，大多數(shù)故障診斷方法都依賴于分析告警數(shù)據(jù)與故障發(fā)生之間的關(guān)系。這些方法通常是基于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性算法或手動檢查的方式。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大和結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化，這些傳統(tǒng)方法越來越難以應(yīng)對。例如，當(dāng)電力通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兊酶訌?fù)雜，節(jié)點(diǎn)和設(shè)備數(shù)量顯著增加時(shí)，快速而準(zhǔn)確地定位和診斷故障的難度就大幅提高。
5、另外，故障樣本分布不均的問題也使得現(xiàn)有方案的效果受到限制。盡管網(wǎng)絡(luò)生成了海量的告警數(shù)據(jù)，但許多小型網(wǎng)絡(luò)中標(biāo)記的故障樣本非常有限，這使得基于傳統(tǒng)故障診斷方法的模型需要耗費(fèi)大量時(shí)間、人力以及經(jīng)驗(yàn)積累。即便如此，這些方法在面對高維復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)仍表現(xiàn)得捉襟見肘，導(dǎo)致檢測效率低下、定位不準(zhǔn)確。
6、為了解決這些問題，現(xiàn)有的研究提出了一些改進(jìn)措施。例如，有研究開始利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來改進(jìn)故障診斷。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘告警信息和故障事件之間的模式和關(guān)系，現(xiàn)有技術(shù)在某種程度上提升了故障檢測的準(zhǔn)確性和效率。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式能夠?qū)崿F(xiàn)更主動、更預(yù)測性的響應(yīng)，減少故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間，并優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，從而提高網(wǎng)絡(luò)的可靠性。
7、然而，這些方法依然面臨挑戰(zhàn)。首先，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膹?fù)雜性使得傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以有效提取拓?fù)湫畔ⅲ黄浯危?fù)樣本分布的不均衡和標(biāo)記樣本種類的匱乏進(jìn)一步限制了模型的性能。因此，盡管現(xiàn)有技術(shù)在故障檢測和診斷方面取得了一定進(jìn)展，但仍需要引入更先進(jìn)的模型和方法來應(yīng)對這些復(fù)雜性和不平衡問題。
8、現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)是：傳統(tǒng)的電力通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法存在多方面的問題，其中最為顯著的是成本高昂和效率低下。以行波法為例，其故障定位通常要求在線路兩端安裝高精度的行波測量裝置，而信號注入法則需要在系統(tǒng)中引入額外的信號源和檢測設(shè)備。這些硬件設(shè)施價(jià)格昂貴，加之安裝和維護(hù)成本高，使得整體投入十分巨大。此外，許多傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜投喾种Ь€路時(shí)效率低下，計(jì)算量大且精度不足，往往依賴于人工巡檢和經(jīng)驗(yàn)判斷，導(dǎo)致故障定位耗時(shí)長，進(jìn)而影響了電網(wǎng)的可靠性和用戶體驗(yàn)。
9、與此同時(shí)，隨著電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理算法在應(yīng)對海量數(shù)據(jù)時(shí)顯得力不從心。數(shù)據(jù)處理速度緩慢，再加上在處理非線性、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)時(shí)容易產(chǎn)生較大的計(jì)算誤差，導(dǎo)致故障定位結(jié)果不夠準(zhǔn)確。此外，電力系統(tǒng)通信過程中常常受到電磁干擾，網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)緩存問題也會引起數(shù)據(jù)傳輸延遲，進(jìn)一步降低了實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。
10、此外，傳統(tǒng)故障診斷方法普遍缺乏主動防御能力，主要依賴故障發(fā)生后的被動響應(yīng)，無法預(yù)測和預(yù)防潛在故障。在極端天氣條件下，如臺風(fēng)或暴雨，故障診斷手段往往無法及時(shí)、準(zhǔn)確地識別和定位故障，嚴(yán)重影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。隨著新能源和分布式電源的不斷接入，配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行方式發(fā)生了變化，傳統(tǒng)方法對這種新型網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性不足，進(jìn)一步削弱了故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。
11、最后，不同設(shè)備之間通信協(xié)議的不兼容性、信號干擾、數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)性不足以及海量數(shù)據(jù)處理難題也使得故障診斷變得更加復(fù)雜。同時(shí)，外部因素如市政施工等造成的光纜等通信設(shè)施損壞，加上配套管理能力不強(qiáng)和管理流程復(fù)雜，使得故障發(fā)現(xiàn)和定位更加困難。
12、綜上所述，傳統(tǒng)電力通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法由于存在高成本、低效率、耗時(shí)長、數(shù)據(jù)處理速度慢、計(jì)算誤差大、缺乏主動防御能力以及對極端天氣和分布式電源適應(yīng)性差等問題，亟需技術(shù)和管理上的改進(jìn)，以更好地保障電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定和高效運(yùn)行。
13、為此，考慮到電網(wǎng)拓?fù)淠軌蛴行в成涓婢畔⑴c組件之間的關(guān)系，并快速計(jì)算可疑組件的故障概率，同時(shí)具備良好的可解釋性和適應(yīng)鏈?zhǔn)焦收显\斷的優(yōu)勢，本發(fā)明提出了一種基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)與門控循環(huán)單元(gru)的電力通信線路故障檢測方法，該方法利用gcn捕捉網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息、gru處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對故障的準(zhǔn)確檢測與定位。與此同時(shí)，隨著新能源接入比例的不斷提高，電力通信網(wǎng)絡(luò)亟需具備更高的實(shí)時(shí)性和精確控制能力，以應(yīng)對新能源帶來的波動性和分布式特性，因此，電力通信網(wǎng)絡(luò)的故障檢測和診斷方法也需要不斷優(yōu)化，以滿足新型電力系統(tǒng)對可靠性和穩(wěn)定性的更高要求。綜上所述，本發(fā)明旨在針對電力通信網(wǎng)絡(luò)中日益復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和不平衡的故障樣本分布，提出一種基于gcn-gru的故障檢測方法，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的是針對上述不足而提供一種基于gcn-gru的電力通信網(wǎng)絡(luò)故障檢測方法，旨在提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。
2、本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：基于gcn-gru的電力通信網(wǎng)絡(luò)故障檢測方法,其特征在于：
3、(1)故障數(shù)據(jù)編碼與構(gòu)建故障狀態(tài)矩陣：
4、從電力通信網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)站點(diǎn)收集故障事務(wù)數(shù)據(jù)，并根據(jù)不同的故障類型對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。生成故障狀態(tài)矩陣，反映各站點(diǎn)的故障事務(wù)狀態(tài)。
5、(2)電力拓?fù)浞治雠c鄰接矩陣構(gòu)建：
6、通過電力通信系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使用鄰接矩陣表示站點(diǎn)之間的連接關(guān)系。矩陣的元素反映了站點(diǎn)之間的直接連接情況(例如，0表示沒有連接，1表示有連接)。對每個(gè)故障時(shí)刻，構(gòu)建基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的故障編碼，映射到故障狀態(tài)矩陣中。
7、(3)圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)特征提取：
8、使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)從故障狀態(tài)矩陣中提取空間特征，捕捉電力通信設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)特性。gcn通過鄰接矩陣傳播信息，提取設(shè)備間的空間特征，處理電力通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。
9、(4)圖傅里葉變換與頻譜分析：
10、對電力通信設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)(如電壓、電流、溫度等)進(jìn)行圖傅里葉變換，轉(zhuǎn)換到頻率域和頻譜域。這有助于更好地捕捉設(shè)備間的動態(tài)關(guān)聯(lián)特性和時(shí)空變化規(guī)律。
11、(5)gru網(wǎng)絡(luò)時(shí)間特征提取：
12、使用門控遞歸單元(gru)網(wǎng)絡(luò)處理時(shí)序數(shù)據(jù)，捕捉電力通信設(shè)備在時(shí)間維度上的非線性關(guān)系。通過多層gru網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，處理電力通信設(shè)備的數(shù)據(jù)序列，提取時(shí)空特征，為故障診斷和預(yù)測提供支撐。
13、(6)時(shí)空特征融合：將從gcn提取的空間特征與通過gru獲得的時(shí)間特征進(jìn)行融合，以構(gòu)建綜合的時(shí)空特征表征。通過融合后的時(shí)空特征，進(jìn)一步提升電力通信故障檢測的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。
14、(7)故障檢測與預(yù)測：
15、基于時(shí)空特征的分析，進(jìn)行電力通信網(wǎng)絡(luò)故障檢測，定位并預(yù)測潛在的故障源。
16、提供故障診斷、定位以及網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的建議，從而提升電力通信系統(tǒng)的可靠性和應(yīng)急響應(yīng)能力。
17、(8)多元宇宙算法優(yōu)化：
18、使用多元宇宙算法(mfa)對模型進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的性能。在優(yōu)化過程中，多個(gè)“宇宙”代表不同的解，進(jìn)行交互、合并和分裂等操作，從而找到全局最優(yōu)解或接近最優(yōu)解，優(yōu)化故障檢測與預(yù)測模型。
19、上述方法中,還包括:
20、所述的故障數(shù)據(jù)編碼與構(gòu)建故障狀態(tài)矩陣是通過將電力通信網(wǎng)絡(luò)中的各站點(diǎn)的故障事務(wù)進(jìn)行編碼，每個(gè)站點(diǎn)的故障事務(wù)編碼根據(jù)故障類型優(yōu)先級進(jìn)行排序，并通過二值化處理映射為矩陣表示。
21、所述的電力拓?fù)浞治雠c鄰接矩陣構(gòu)建是采用電力通信系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來構(gòu)建鄰接矩陣，矩陣中的每個(gè)元素代表兩個(gè)站點(diǎn)之間的連接關(guān)系。此矩陣用于反映電力通信網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備連接情況，且鄰接矩陣的每個(gè)元素被賦值為0或1，表示是否存在直接連接。
22、所述的圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)特征提取是使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)對故障狀態(tài)矩陣進(jìn)行處理，以提取設(shè)備間的空間特征。gcn利用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的鄰接矩陣傳播信息，從而捕捉設(shè)備間的空間關(guān)系。
23、所述的gru網(wǎng)絡(luò)時(shí)間特征提取包括將電力通信設(shè)備的時(shí)序數(shù)據(jù)(如電壓、電流、溫度等)輸入至門控遞歸單元(gru)網(wǎng)絡(luò)。gru網(wǎng)絡(luò)通過時(shí)間卷積捕捉設(shè)備的時(shí)間特征，識別網(wǎng)絡(luò)故障的時(shí)間模式。
24、所述的(8)多元宇宙算法優(yōu)化是通過模擬多個(gè)潛在解的交互、合并與分裂，探索全局最優(yōu)解或接近最優(yōu)解，從而進(jìn)一步提升模型的性能與精度。
25、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：1、在故障識別的準(zhǔn)確性方面，傳統(tǒng)方法主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)和預(yù)設(shè)規(guī)則，難以及時(shí)、精準(zhǔn)地定位故障根因，尤其在復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下更顯局限。本發(fā)明結(jié)合圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)和門控循環(huán)單元(gru)，充分挖掘電力通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與時(shí)間序列特征，實(shí)現(xiàn)對故障的精準(zhǔn)識別與定位，提高了檢測的可靠性。gcn的引入使得模型能夠充分考慮網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜拓?fù)洵h(huán)境下的故障精準(zhǔn)分析和定位。2、極大地提升了故障處理效率。傳統(tǒng)故障分析方法通常需要耗費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行人工排查，導(dǎo)致故障處理周期長、效率低下。而本發(fā)明利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠自動分析海量告警數(shù)據(jù)，快速定位故障源頭，顯著縮短故障處理時(shí)間，提高電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。3、相較于依賴人工巡檢和專用硬件設(shè)備的傳統(tǒng)方法，本發(fā)明通過智能化的故障診斷手段，減少了對人工和硬件的依賴，從而有效降低運(yùn)維成本。4、本發(fā)明特別針對電力通信網(wǎng)絡(luò)中常見的鏈?zhǔn)焦收蠁栴}，構(gòu)建了綜合的告警事件關(guān)聯(lián)矩陣，能夠快速識別鏈?zhǔn)焦收系膫鞑ヂ窂剑瑸榫珳?zhǔn)的故障處理提供依據(jù)。5、具備對動態(tài)拓?fù)渥兓淖赃m應(yīng)能力。電力通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會隨著設(shè)備的增減或運(yùn)行狀態(tài)的變化而調(diào)整，傳統(tǒng)靜態(tài)模型難以適應(yīng)。而本發(fā)明的gcn-gru模型能夠根據(jù)拓?fù)渥兓M(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，始終保持高效準(zhǔn)確的故障檢測能力。同時(shí)，面對電力通信網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，本發(fā)明優(yōu)化了數(shù)據(jù)編碼和優(yōu)先級分配機(jī)制，提高了數(shù)據(jù)處理能力，確保故障診斷的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。