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人机协同+智能电网设备故障诊断分析报告

一、项目概述

1.1项目背景

随着全球能源结构转型与电力需求的持续增长，智能电网作为能源互联网的核心载体，其安全、稳定、高效运行已成为保障国民经济发展的关键要素。智能电网设备数量庞大、类型多样（包括变压器、断路器、电缆、继电保护装置等），且长期处于高负荷、复杂电磁环境下运行，设备故障风险日益凸显。传统故障诊断方法主要依赖人工巡检与经验判断，存在实时性差、准确率低、主观性强等问题，难以满足智能电网对设备状态“全息感知、精准诊断、提前预警”的高要求。

与此同时，人工智能（AI）技术的快速发展，特别是深度学习、知识图谱、多模态数据融合等技术在工业领域的成熟应用，为设备故障诊断提供了新的技术路径。然而，单一智能算法存在“黑箱”决策、数据依赖性强、复杂场景适应性不足等局限性，完全替代人工诊断在当前技术阶段仍不现实。因此，构建“人机协同”的智能电网设备故障诊断模式，通过人工智能的快速数据处理与模式识别能力，结合人类专家的经验判断与逻辑推理优势，成为提升故障诊断效率与准确性的必然趋势。

国家政策层面，《“十四五”现代能源体系规划》明确提出“推进智能电网建设，提升设备智能化运维水平”，《关于加快推动新型储能发展的指导意见》也强调“强化智能传感、故障诊断等技术在电力系统中的应用”。在此背景下，开展“人机协同+智能电网设备故障诊断”研究，既是响应国家能源战略的重要举措，也是解决智能电网运维痛点、提升设备可靠性的关键抓手。

1.2项目意义

1.2.1技术意义

本项目通过融合人工智能与人类专家知识，构建“数据驱动+知识驱动”的人机协同诊断框架，突破传统单一诊断方法的局限性。一方面，利用深度学习模型（如CNN、LSTM、Transformer等）对多源异构数据（如温度、振动、局部放电、油色谱等）进行特征提取与模式识别，实现故障的自动检测与初步分类；另一方面，通过人机交互界面将诊断结果、置信度及关键依据可视化呈现，辅助专家进行快速决策，形成“AI初筛+专家复核”的双层保障机制。这种模式不仅提升了诊断的准确率与效率，也为复杂故障场景下的知识沉淀与经验传承提供了技术支撑。

1.2.2经济意义

智能电网设备故障导致的非计划停机会带来巨大的经济损失，据行业统计，一台500kV主变压器突发故障的修复成本可达数百万元，同时引发的供电中断损失更为巨大。通过人机协同诊断系统，可实现故障的早期预警与精准定位，将故障处理时间缩短30%以上，减少设备维修成本与停电损失。此外，系统通过持续学习专家决策过程，逐步优化诊断模型，降低对资深专家的依赖，缓解电力行业运维人才短缺问题，间接降低人力资源成本。

1.2.3安全与社会意义

智能电网作为国家关键基础设施，其安全稳定运行关系到社会民生与国家安全。人机协同诊断系统通过提升故障响应速度与处理精度，可有效避免因误判、漏判导致的设备损坏事故，降低大面积停电风险，保障电力供应的可靠性。同时，该系统的推广应用将推动智能电网运维模式从“被动检修”向“主动运维”转型，助力构建新型电力系统，为实现“碳达峰、碳中和”目标提供坚实保障。

1.3项目目标

1.3.1总体目标

构建一套具备“感知-分析-决策-反馈”全流程能力的人机协同智能电网设备故障诊断系统，实现设备故障的早期预警、精准定位、原因分析与辅助决策，显著提升诊断效率与准确性，为智能电网安全稳定运行提供技术支撑。

1.3.2具体目标

（1）建立覆盖变压器、断路器、电缆等关键设备的多源数据采集与预处理体系，实现数据的高效融合与清洗；

（2）开发基于深度学习的智能诊断算法，实现故障类型的自动识别与严重程度评估，算法准确率不低于95%；

（3）构建人机协同交互平台，支持诊断结果可视化、专家知识录入、决策反馈与模型迭代优化；

（4）形成标准化的人机协同诊断流程与知识库，完成不少于5类典型故障的诊断案例积累；

（5）在试点电网区域完成系统部署与应用，验证其实际效果，故障平均处理时间较传统方法缩短40%以上。

1.4研究内容

1.4.1多源异构数据融合技术研究

针对智能电网设备监测数据类型多样（如电气量、非电气量、状态量）、采样频率不一致、数据质量参差不齐等问题，研究多模态数据对齐与特征提取方法。采用小波变换、自编码器等技术进行数据降噪与特征降维，通过图神经网络（GNN）构建设备拓扑关系模型，实现物理空间与数据空间的映射，为故障诊断提供高质量数据输入。

1.4.2基于深度学习的智能诊断算法研究

针对不同设备故障特征差异，设计混合深度学习模型：对于变压器油色谱数据，采用LSTM网络结合注意力机制，实现故障类型的时序特征提取；对于断路器机械振动信号，采用CNN-ResNet混合模型进行故障模式识别；对于电缆局部放电数据，采用改进的YOLOv8算法实