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电力系统故障诊断中的时空注意力机制优化研究1

电力系统故障诊断中的时空注意力机制优化研究

摘要

本报告系统研究了电力系统故障诊断中时空注意力机制的优化方法与应用实践。随

着电力系统规模不断扩大和复杂度持续提升，传统故障诊断方法已难以满足现代电网

安全稳定运行的需求。本研究基于深度学习理论，结合时空数据特性，提出了一种改进

的时空注意力机制模型，显著提升了故障诊断的准确性和实时性。报告首先分析了电

力系统故障诊断的技术现状与挑战，然后详细阐述了时空注意力机制的理论基础和优

化路径，设计了完整的技术实施方案，并通过仿真实验验证了方法的有效性。研究结果

表明，优化后的时空注意力机制模型在故障识别准确率上达到98.7%，较传统方法提升

15.3%，诊断时间缩短至0.2秒以内，为电力系统智能化运维提供了重要技术支撑。本

报告内容涵盖理论分析、模型构建、实验验证和工程应用等多个维度，对推动电力系统

数字化转型具有理论价值和实践意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着全球能源结构转型和”双碳”战略目标的推进，我国电力系统正经历着前所未有

的深刻变革。根据国家能源局发布的《新型电力系统发展蓝皮书（2023年版）》，截至

2022年底，我国可再生能源装机容量已突破12亿千瓦，占总装机容量的47.3%。这种

高比例可再生能源接入、电力电子设备广泛应用以及跨区域大电网互联的复杂形态，使

得电力系统运行特性发生了根本性变化，故障传播路径更加复杂，故障特征更加隐蔽，

对传统故障诊断方法提出了严峻挑战。

电力系统故障诊断是保障电网安全稳定运行的关键技术环节，其准确性和实时性

直接影响供电可靠性和系统韧性。传统基于物理模型和规则推理的诊断方法在处理现

代电力系统高维、非线性、时变特性时逐渐显现局限性。近年来，以深度学习为代表的

人工智能技术在电力系统故障诊断领域展现出巨大潜力，特别是注意力机制能够有效

捕捉关键故障特征，已成为研究热点。然而，现有方法大多侧重于时间或空间单一维度

的特征提取，难以全面刻画故障演化的时空耦合特性，导致诊断精度和效率仍有较大提

升空间。

1.2国内外研究现状

国际上，美国、欧盟等发达国家和地区已将智能故障诊断技术列为电力系统数字化

转型的重点方向。美国能源部2022年发布的《电网现代化战略报告》明确提出，要开

发基于人工智能的先进故障诊断系统，实现毫秒级故障识别与隔离。欧盟”地平线欧洲”

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计划资助的”SmartGrid4EU”项目，重点研究了基于时空数据融合的电网故障诊断方法，

在葡萄牙电网的试点中取得了良好效果。

国内方面，国家电网公司和南方电网公司相继发布了数字化转型行动方案，将智能

故障诊断列为关键技术攻关方向。清华大学、华北电力大学等高校在电力系统故障诊断

领域开展了深入研究，发表了一系列高水平论文。中国电力科学研究院联合多家单位开

发的”电网故障智能诊断系统”已在多个省级电网公司部署应用，但现有系统在处理复杂

连锁故障时仍存在识别率不足、响应延迟等问题。

1.3研究内容与创新点

本研究聚焦电力系统故障诊断中的时空注意力机制优化，主要内容包括：构建电力

系统故障时空演化模型，揭示故障传播的内在规律；设计融合时空特性的注意力机制架

构，提升关键特征提取能力；开发基于多源异构数据融合的故障诊断算法，增强模型鲁

棒性；搭建高保真仿真测试平台，验证方法的有效性和实用性。

本研究的创新点主要体现在三个方面：一是提出了一种新颖的时空注意力机制框

架，能够动态捕捉故障演化过程中的时空关联特性；二是构建了基于图神经网络和

Transformer的混合诊断模型，兼顾了电网拓扑结构和时序动态特征；三是开发了轻

量化模型压缩技术，满足工程应用的实时性要求。这些创新为解决电力系统复杂故障诊

断难题提供了新的思路和方法。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在通过优化时空注意力机制，构建高精度、高效率的电力系统故障诊断系

统，实现三个层次的目标：在技术层面，开发新型时空注意力算法，使故障识别准确率

达到98%以上，诊断时间控制在200毫秒以内；在应用层面，形成可工程化部署的故

障诊断解决方案，覆盖输变电设备、配电网和新能源场站等典型场景；在产业层面，推