摘要：电力设备的故障预测对于维持电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。传统的故障预测方法，如物理模型和统计分析方法，难以捕捉复杂的多维时序特征及设备运行中的非线性关系。为了解决这些问题，本文提出了一种基于LSTM和Transformer的混合模型，该模型结合了LSTM对时间依赖性数据的短期和长期记忆能力以及Transformer对全局上下文的自注意力机制，突破了传统方法难以捕捉全局依赖性和非线性关系的局限性。实验结果表明，本文提出的模型在故障预测精度、召回率和F1分数上均显著优于传统的故障预测方法，展示了其在电力设备故障预测领域的创新性和有效性。

1. 引言

电力设备的可靠运行直接关系到整个电力系统的稳定性，而设备故障的早期预测和预防性维护可以有效降低设备停运带来的经济损失。传统的电力设备故障预测方法主要依赖物理模型或统计分析方法，如ARIMA、SVM等。这些方法在处理线性和单一特征数据时表现尚可，但在面对多维特征、非线性模式和长期时间依赖时表现出明显的局限性。

为了应对这些挑战，本文提出了一种基于LSTM和Transformer的混合电力设备故障预测模型。LSTM能够有效捕捉设备运行中的短期和长期依赖性，而Transformer的自注意力机制则可以建模全局上下文依赖性，从而提升模型对复杂时序数据的理解能力。通过将这两者结合，模型能够更好地处理多维时序特征和非线性依赖性问题。

2. 相关工作

2.1 电力设备故障预测方法

传统的电力设备故障预测方法多依赖物理模型和统计方法。这些方法在设备运行条件稳定且依赖少数特征的情况下效果较好，但随着电力设备的复杂化、数据源的多样化及系统的动态变化，传统方法的有效性逐渐下降。

2.2 深度学习在故障预测中的应用

深度学习，特别是循环神经网络（RNN）和其变体LSTM，在处理时间序列数据方面表现出色。LSTM可以通过其门控机制有效捕捉长时间依赖性。另一方面，Transformer通过自注意力机制能够并行处理数据，并捕捉全局依赖性，特别适合处理多维、复杂的时序数据。

3. 模型架构

为了应对电力设备故障预测中的多维时序数据处理需求，本文提出了一种基于LSTM和Transformer的混合模型。该模型结合了LSTM在时间序列处理中的短期和长期依赖性建模能力，以及Transformer在捕捉全局上下文信息中的优势，能够高效地处理实时监测数据、历史数据、环境参数及设备信息，提供高精度的故障预测。

3.1 模型框架

模型由四个主要部分组成：输入层、LSTM层、Transformer编码器层、全连接层和输出层。每个部分的设计都针对电力设备故障预测的特定挑战，确保模型能够从多源数据中提取有效特征并提供准确的预测。

·输入层：接收设备的实时监测数据、历史运行记录、环境参数及设备信息。

·LSTM层：处理时间依赖性，提取短期和长期的序列特征。

·Transformer编码器层：捕捉全局依赖性，通过自注意力机制学习多维特征的交互关系。

·全连接层：对Transformer的输出进行特征映射。

·输出层：用于故障概率预测。

3.2 数据输入与特征融合

输入数据由四类特征组成：①实时监测数据：包括电流、电压、功率因数等设备的运行状态数据。这些数据通过高精度传感器实时采集，反映设备的即时运行状态。②历史数据：设备的历史运行记录和故障日志。历史数据提供了设备的长期运行趋势和故障模式，有助于模型识别周期性故障和设备性能下降的趋势。③环境参数：包括温度、湿度等外部环境因素。外部环境对电力设备的性能有显著影响，这些因素与故障发生有直接关联。④设备信息：设备的静态信息，如型号、安装日期、规格等。这些静态信息提供设备背景知识，有助于综合分析设备的健康状态。这些数据经过预处理后被整合为多维时间序列输入矩阵，用以捕捉设备的综合运行状态。

3.3 LSTM层：时间依赖性建模

LSTM层在处理长时间依赖性数据上具有显著优势。通过多层LSTM的堆叠，模型可以有效捕捉设备运行中的短期波动及长期趋势。这为后续的Transformer编码器提供了更加语义丰富的时间序列特征。

3.4 Transformer编码器层：全局依赖性建模

Transformer编码器层通过自注意力机制处理输入特征，能够在序列的每个时间步之间施加不同的权重，从而捕捉到全局依赖性。该层能够识别设备运行状态中的关键时间点，特别适合处理长时间依赖的复杂数据模式。

3.5 输出层：使用线性激活函数输出故障发生的可能性。

4. 实验与评估

4.1 数据集

实验数据来自某电力公司提供的设备监测数据集，数据包括：①实时监测数据：电流、电压、功率因数等，采样频率为10分钟；②历史运行数据：过去两年内的设备运行状态和故障记录；③环境参数：包括温度、湿度；④设备信息：包括设备型号、规格、安装日期。

4.2 实验设置

本文采用TensorFlow框架进行模型训练，并与传统机器学习模型（随机森林、决策树、XGBoost）进行了对比。每个模型都通过交叉验证进行评估。

4.3 评估指标

为了公平地比较不同模型的性能，本研究采用以下评估指标。①准确率 （Accuracy）：用于衡量分类任务中模型预测结果的整体正确性。②召回率 （Recall）：用于评估模型在故障检测中的敏感性，即识别故障的能力。③F1分数 （F1 Score）：结合了精确率与召回率的平衡指标，特别适用于数据不平衡的情况下评估模型的性能。④均方误差 （MSE）：用于回归任务的误差评估，表示预测值与真实值之间的误差平方和的平均值。

5. 结论

本文提出了一种基于LSTM与Transformer的混合电力设备故障预测模型，旨在解决传统方法难以处理多维时序特征和全局依赖性的问题。通过结合LSTM的时间依赖性建模能力和Transformer的自注意力机制，模型能够更加精确地捕捉设备运行中的重要特征。实验结果验证了该模型的有效性，在各项评估指标上均优于传统机器学习模型及单一深度学习模型。未来的研究可以进一步优化模型结构，结合更多的电力设备先验知识，以提升预测的准确性和可解释性。

参考文献：

Mariani， V. C.， Coelho， L. S. Machine Fault Detection Using a Hybrid CNN-LSTM Attention-Based Model[J]，Sensors 2023， 23（9）， 4512-4521.

作者简介：陶玉叶（1980.7--），女，汉族，浙江杭州，技术总监，专科，主要从事电力设备的智能监控装置，新能源电力电子元器件开发，软件开发。