摘要：随着现代电力系统结构日趋复杂，传统基于规则或模型的故障诊断方法在响应速度、精度以及适应性方面逐渐暴露出诸多不足。近年来，深度学习技术因其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突出表现，逐渐引入电力系统领域并取得积极进展。本文围绕电力系统中常见故障类型，系统梳理了深度学习在电力系统故障诊断与定位方面的研究进展和关键技术，构建了适用于多数据源输入的深度神经网络模型，实现对复杂电力系统中故障类型的自动识别和定位。通过引入卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）等不同结构模型进行对比分析，验证了深度学习方法在提高诊断准确率、降低误判率、提升响应效率方面的显著优势。研究结果表明，基于深度学习的故障诊断方法具有强大的特征提取与自动学习能力，为智能化电网故障管理提供了技术支撑和发展方向。

关键词：深度学习；电力系统；故障诊断；智能定位；神经网络

引言

随着电力系统结构向大规模互联、信息化和智能化方向发展，系统运行的复杂性和不确定性不断增加，使得对电力系统故障诊断与定位技术提出了更高要求。传统的基于专家经验、数学模型或规则的方法，在实际应用中面临诸多挑战，如模型准确性依赖专家经验、对复杂系统适应性差、对新型故障模式反应迟缓等。尤其是在大规模数据实时采集、多源异构信息融合背景下，传统方法已难以满足现代电力系统快速、准确、自动化的故障诊断需求。

电力系统故障特性分析与数据来源构建

电力系统中的故障具有突发性、复杂性、多样性等特点，其发生不仅影响供电稳定性，还可能引发连锁反应，导致系统瘫痪，甚至引起区域性电网崩溃。常见故障类型包括短路故障（如单相接地、两相短路、三相短路）、断线故障、接地故障、互感故障等。故障波形的变化往往迅速且不规则，且可能叠加大量噪声或非线性扰动，因此需要精准、快速、鲁棒的诊断方法。故障数据的来源主要包括变电站智能监控系统（如 PMU 数据、SCADA 数据）、继电保护装置、在线监测系统以及历史运行记录。为有效应用深度学习技术，首先需进行高质量的数据采集与预处理，包括异常值剔除、噪声滤除、数据标准化及标签标注等操作。

深度学习模型构建与优化方法探讨

深度学习作为机器学习的一个重要分支，能够通过多层神经网络自动提取高维度特征并完成模式分类与回归预测。应用于电力系统故障诊断时，模型结构的选择与优化显得尤为关键。卷积神经网络（CNN）适合处理具有空间局部关联特征的故障波形图像数据，能够有效识别时域和频域信号中的局部特征；循环神经网络（RNN）及其变种LSTM 网络适用于时序信号的建模与分析，能够记忆故障过程中的动态变化过程；图神经网络（GNN）则能够利用电力系统网络结构特性，在复杂拓扑中实现多点信息融合与传导。本文构建了一种基于CNN-LSTM 融合结构的混合深度神经网络模型，结合 CNN 的局部特征提取能力与 LSTM 的时序建模能力，对电力系统中的多维故障信号进行深层次分析。为了进一步提升模型性能，引入注意力机制以增强模型对关键时间点的响应能力，并使用残差连接结构提高模型的训练稳定性与抗过拟合能力。

电力系统智能定位策略与实现机制研究

在实现故障诊断的基础上，准确的故障定位同样至关重要。传统基于行波、阻抗或电流幅值分析的方法对传感器布置密度和模型准确性依赖较大，难以满足复杂网络结构中的快速定位需求。深度学习为故障智能定位提供了全新路径。本文提出基于GNN 的故障定位框架，将电力系统拓扑结构抽象为图结构，通过图卷积操作实现节点之间的特征共享与故障影响路径建模。模型将节点状态、支路电流变化、频率扰动等作为输入特征，通过层层传播推理出故障源位置。此外，为提高定位的精度与鲁棒性，本文设计了多模型协同策略，即在 GNN 基础上融合传统支持向量机（SVM）进行多层次判断，并利用贝叶斯优化方法对模型结构进行自动调整，进一步提升定位结果的一致性和可靠性。实验表明，在多种故障场景下，该定位策略具备高准确率和实时响应能力，在短时间内即可完成故障源区域的定位，并具备一定程度的容错能力，适用于不同类型电网结构。

实验验证与工程应用案例分析

为了验证所提出方法的有效性，本文在某大型区域电网的仿真平台上进行实验测试，并结合某 220kV 变电站的实际运行数据进行实证分析。仿真数据通过PSCAD/EMTDC 构建完整电力系统模型，模拟不同节点、不同类型、不同强度的故障情形，包括线路短路、变压器绕组故障、开关设备异常等，采集包括三相电流、电压、有功功率、频率等在内的多维数据。模型在数据集划分为训练集与测试集后进行训练与评估，结果显示所构建的深度学习模型在故障识别准确率上超过 98% ，定位精度达 95% 以上，响应时间控制在 200ms 内，显著优于传统方法。在工程实际应用方面，本文选取的变电站在近年来多次发生跳闸与电压异常事件，通过模型训练后成功对某次母线接地故障进行了准确识别与定位，为现场排查节省大量时间。该案例验证了深度学习方法在面对实际复杂工况时的良好适应性和工程应用前景，进一步推动其向更大范围的推广应用。

挑战与未来发展方向展望

尽管深度学习在电力系统故障诊断与定位领域展现出巨大潜力，但仍面临诸多挑战。首先，电力系统数据的多样性与复杂性导致模型泛化能力存在瓶颈，如何构建更具通用性的模型仍需深入研究。其次，由于电力系统属于关键基础设施，对模型的鲁棒性、安全性与可解释性要求极高，因此深度模型在面临数据扰动、攻击或设备异常时的稳定性和抗干扰能力仍有待提升。此外，数据隐私保护与边缘计算的集成问题也成为制约大规模应用的重要因素。未来的研究应进一步结合多源异构数据融合、迁移学习、自监督学习等先进技术，以提升模型的适应能力与自学习能力。同时，借助工业互联网、数字孪生等新兴技术，实现电力系统运行的全景建模与故障预测，为智能化电网建设提供更为坚实的支撑平台。深度学习与电力系统的深度融合，将持续推动电力行业向更加智能、高效、可靠的方向发展。

结论

本文针对传统电力系统故障诊断方法存在的准确性不足与响应滞后等问题，引入深度学习技术，构建了适用于多种故障模式的诊断与定位模型，系统探讨了模型结构、数据处理、算法优化等关键环节，并在实际工程中进行了验证。研究表明，基于深度学习的方法能显著提升故障识别与定位的准确率和效率，为智能电网的安全稳定运行提供了新的解决方案。未来应进一步加强深度学习与电力系统结构特性的融合研究，拓展其在故障预测、异常检测等领域的应用，实现从被动诊断向主动预警的跨越。

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