狀態(tài)檢修為電力變壓器的穩(wěn)定運行與優(yōu)質(zhì)電力的正常供應(yīng)提供了重要保障。隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷推進,包括狀態(tài)監(jiān)測、生產(chǎn)管理、運行調(diào)度、氣象環(huán)境等在內(nèi)的電力變壓器運行狀態(tài)相關(guān)信息已逐步呈現(xiàn)出體量大、種類多、增長快的典型大數(shù)據(jù)特征。因此,在電力大數(shù)據(jù)的時代背景下,開展結(jié)合人工智能技術(shù)的電力變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)綜合挖掘與分析研究,對于進一步提升設(shè)備狀態(tài)檢修的全面性、高效性與準(zhǔn)確性具有十分重要的意義。鑒于此,首先概述了面向數(shù)據(jù)分析的人工智能技術(shù),涵蓋專家系統(tǒng)、不確定性推理、機器學(xué)習(xí)及智能優(yōu)化計算等研究內(nèi)容;然后,結(jié)合電力變壓器狀態(tài)檢修各階段任務(wù)的智能化需求,論述了人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在數(shù)據(jù)清洗、文本挖掘、圖像識別、狀態(tài)評估、故障診斷、狀態(tài)預(yù)測及檢修決策優(yōu)化等典型場景中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀;最后,探討了現(xiàn)階段影響基于人工智能的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在狀態(tài)檢修領(lǐng)域應(yīng)用效果的關(guān)鍵問題,并對未來的主要研究方向進行了展望。
【部分圖文】：

劉云鵬，許自強，李剛，等：人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電力變壓器狀態(tài)檢修中的應(yīng)用綜述339專家系統(tǒng)等[9]。1.2不確定性推理不確定性推理泛指除確定性推理以外的其他各種推理問題，包括不完備、不精確知識的推理，模糊知識的推理，非單調(diào)性推理等[10]。不確定性推理是指以不確定的初始證據(jù)為基礎(chǔ)，依據(jù)不確定性知識進行推理，最終推出具有一定不確定性但卻又是合理或基本合理的結(jié)論的思維過程。在不確定性推理中，知識和證據(jù)均有不同程度的不確定性，這就增加了推理機設(shè)計與實現(xiàn)的難度。它既需解決推理方向、推理方法、控制策略等基本問題，也需解決不確定性的表示與度量、不確定性匹配、不確定性的傳遞算法以及不確定性的合成等重要問題。1.3機器學(xué)習(xí)作為現(xiàn)代人工智能的重要組成，機器學(xué)習(xí)使計算機能夠模擬人類的學(xué)習(xí)行為，自動通過學(xué)習(xí)來獲取知識與技能，并不斷改善系統(tǒng)自身的性能。應(yīng)用較為廣泛的機器學(xué)習(xí)方法主要包括傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等。1.3.1傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)依據(jù)數(shù)據(jù)是否被標(biāo)識，可劃分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)3類。常見的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法如表1所示。1.3.2集成學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)是一種集眾多個體學(xué)習(xí)器學(xué)習(xí)結(jié)果為一體的機器學(xué)習(xí)方法。其基本思想是通過訓(xùn)練一系列解決相同問題的個體學(xué)習(xí)器，并結(jié)合某種規(guī)則對各個學(xué)習(xí)結(jié)果進行整合，從而獲得比單一學(xué)習(xí)器顯著優(yōu)越的泛化性能。根據(jù)個體學(xué)習(xí)器生成方式以及個體學(xué)習(xí)器間依賴關(guān)系的不同，集成學(xué)習(xí)可分為Boosting算法與Bagging算法2類。以前者為例，其算法原理如圖1所示[20]。首先，從初始訓(xùn)練集開始，為每個訓(xùn)練樣本平均分配初始權(quán)重，并訓(xùn)練出弱學(xué)習(xí)器1；然后，

340高電壓技術(shù)2019,45(2)圖2深度學(xué)習(xí)回歸預(yù)測模型Fig.2Forecastingregressionmodelofdeeplearning2人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在變壓器狀態(tài)檢修中的應(yīng)用在長期運行的過程中，電力變壓器會受到電應(yīng)力、熱應(yīng)力、機械應(yīng)力以及運行工況、氣象環(huán)境等多種內(nèi)外部因素的綜合作用與影響，進而破壞絕緣性能，導(dǎo)致產(chǎn)生缺陷甚至故障。而這一過程中的設(shè)備運行狀態(tài)變化與故障演變規(guī)律蘊含在巡檢試驗、帶電檢測、在線監(jiān)測以及運行工況、環(huán)境氣候、電網(wǎng)運行等眾多狀態(tài)信息中。隨著輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、能量管理系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)及氣象信息系統(tǒng)等電力信息化平臺的逐步完善與應(yīng)用，電力變壓器運行狀態(tài)的相關(guān)信息呈現(xiàn)出多源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)特征。其中，多源性表現(xiàn)為變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)來源多樣化，涵蓋設(shè)備數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)3個方面；異構(gòu)性則表現(xiàn)為變壓器狀態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣化，包括數(shù)值、文本、圖像、視頻等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[28]。綜上，海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的綜合處理與挖掘有助于全面、及時、準(zhǔn)確地掌握電力變壓器的運行狀態(tài)及發(fā)展趨勢。同時，多維度、精細(xì)化的狀態(tài)評估及預(yù)測結(jié)果可為設(shè)備檢修決策優(yōu)化提供更為可靠的參考依據(jù)，從而進一步提升變壓器的狀態(tài)管理水平。因此，本節(jié)圍繞狀態(tài)檢修的3個階段性任務(wù)，歸納了包括數(shù)據(jù)清洗、文本挖掘、圖像識別、狀態(tài)評估、故障診斷、狀態(tài)預(yù)測及檢修決策優(yōu)化在內(nèi)的7個典型場景，并就人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在其中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀進行總結(jié)與分析，其應(yīng)用技術(shù)框架如圖3所示。2.1數(shù)據(jù)清洗應(yīng)用場景狀態(tài)監(jiān)測信息的數(shù)據(jù)質(zhì)量是影響電力變壓器狀態(tài)評估及預(yù)測模型準(zhǔn)確度的重要因素[29-30]。由于復(fù)雜的現(xiàn)場運行環(huán)境會

構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[28]。綜上，海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的綜合處理與挖掘有助于全面、及時、準(zhǔn)確地掌握電力變壓器的運行狀態(tài)及發(fā)展趨勢。同時，多維度、精細(xì)化的狀態(tài)評估及預(yù)測結(jié)果可為設(shè)備檢修決策優(yōu)化提供更為可靠的參考依據(jù)，從而進一步提升變壓器的狀態(tài)管理水平。因此，本節(jié)圍繞狀態(tài)檢修的3個階段性任務(wù)，歸納了包括數(shù)據(jù)清洗、文本挖掘、圖像識別、狀態(tài)評估、故障診斷、狀態(tài)預(yù)測及檢修決策優(yōu)化在內(nèi)的7個典型場景，并就人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在其中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀進行總結(jié)與分析，其應(yīng)用技術(shù)框架如圖3所示。2.1數(shù)據(jù)清洗應(yīng)用場景狀態(tài)監(jiān)測信息的數(shù)據(jù)質(zhì)量是影響電力變壓器狀態(tài)評估及預(yù)測模型準(zhǔn)確度的重要因素[29-30]。由于復(fù)雜的現(xiàn)場運行環(huán)境會對傳感器的監(jiān)測性能造成干擾，且監(jiān)測信號在傳輸過程中也會存在通信異常及信道噪聲等問題，因此采集到的原始數(shù)據(jù)中通常會含有部分噪聲點及缺失值。數(shù)據(jù)清洗即識別并修復(fù)上述無效異常數(shù)據(jù)的過程[31]。需要特別注意的是，電力變壓器缺陷或故障所造成的異常數(shù)據(jù)包含著重要的狀態(tài)信息，被稱為有效異常數(shù)據(jù)[32]，并不屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法在處理異常識別問題時會存在準(zhǔn)確性較低及實時性較差等問題，通過引入機器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督聚類方法[33]，基于信息相似度原則對監(jiān)測數(shù)據(jù)流信息進行集聚處理，可實現(xiàn)異常點與缺失值的快速、有效辨識。常用的聚類算法包括K-means聚類算法[34]、模糊C均值（fuzzyc-means，F(xiàn)CM）聚類算法[35]及DBSCAN（density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise）聚類算法[36]等。在異常識別結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過利用人工神經(jīng)網(wǎng)圖3人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析
【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2857808