基于大数据的继电保护故障诊断与预测研究

雨婷 施(浙江省送变电工程有限公司，中国)
崇庆 王(浙江省送变电工程有限公司，中国)

摘要

电力系统的安全稳定运行离不开继电保护装置的高可靠性与快速响应。随着电网规模扩大与设备复杂性提高，传统基于定值整定与逻辑判断的继电保护方法已难以满足智能化与精细化运维需求。本文基于大数据分析技术，研究继电保护故障诊断与预测模型的构建方法。通过对电流、电压、相角、开关状态等多源监测数据进行采集与清洗，建立特征数据库，利用机器学习与深度学习算法实现故障特征提取与模式识别。研究提出基于时序特征融合与智能算法优化的故障诊断流程，并在实际变电站运行数据上进行了验证。结果表明，该方法在故障识别准确率、响应时间与预警能力方面均优于传统算法。研究为继电保护智能化和电网安全运行提供了理论依据与技术支撑。

关键词

大数据；继电保护；故障诊断；故障预测；机器学习；电力系统

参考

王荣印,彭先.基于大数据的继电保护装置故障诊断技术研究[J].电气技术与经济,2025,(01):391-393.

张瑞程,张仁尊,王书源,等.基于大数据的电力系统继电保护自动化技术的研究[J].自动化应用,2024,65(02):36-38.

孙雅丽,李君妍,李孟特.人工智能技术在变电站继电保护系统故障诊断中的应用研究[J].自动化应用,2025,66(S1):218-221.

张瑞程,张仁尊,王书源,等.基于大数据的电力系统继电保护自动化技术的研究[J].自动化应用,2024,65(02):36-38.

罗明飞,汤瑞,秦正升,等.基于信息技术的继电保护与故障诊断分析[J].集成电路应用,2024,41(03):256-257.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v4i1.35458