AI对现阶段故障分类模型的改进建议
这是一个非常清晰和结构化的电网配网终端设备故障分类方案。分阶段处理、结合规则经验与机器学习是目前解决此类问题的常见且有效的思路。下面我对您提出的方案进行分析，指出其优缺点并提供一些可能的改进方向。
方案概述回顾：
- 数据源： 配网终端15分钟上报的100+遥信数据（TI）和22项遥测数据（TM）。无录波、红外、图像、温度等。
- 第一阶段：基于规则和经验
- 主要依赖遥信数据（如断路器断路、开关跳闸）判断明显故障。
- 结合遥测数据，对设备本体故障进行分类（如绝缘击穿、气体泄漏、密封油漏）。
- 逻辑复杂，结合遥信和遥测。
- 第二阶段：基于机器学习
- 触发条件：第一阶段无结果，或遥信无异常但遥测异常。
- 目标：基于遥测数据，对电气故障分类（短路、接地、断路、失压、过载）。
- 模型：LSTM。
- 训练数据：基于2台真实FTU一年数据统计的阈值，使用“大模型”生成模拟遥测数据进行训练。
- 第三阶段：兜底简单模型
- 触发条件：第二阶段无结果。
- 逻辑：根据三相电流不平衡、三相电压不平衡，归类到电流异常、电压异常。
方案优点：
- 分层处理逻辑清晰：
- 优先处理确定性高的故障（遥信明显异常），效率高。
- 对不确定性高、特征相对隐蔽的故障采用机器学习，发挥其模式识别能力。
- 最后有兜底模型，保证所有异常情况都有一个初步的分类。
- 结合专家经验与数据驱动： 第一阶段的规则和经验是宝贵的领域知识，能快速准确处理已知模式的故障。第二阶段的机器学习则弥补了规则难以覆盖所有未知或复杂情况的不足。
- 针对性故障分类： 对本体故障和电气故障分别进行考虑，分类目标明确。
- 尝试解决数据稀缺问题： 认识到真实故障数据不足，并尝试通过统计真实数据特征，利用大模型生成模拟数据来扩充训练集，这是一个积极的尝试。
- 利用现有数据： 方案最大限度地利用了现有的遥信和遥测数据。
方案潜在的缺点和挑战：
- 数据采集频率与故障性质的匹配：
- 15分钟的数据间隔对于快速瞬态的电气故障（如短路、接地）可能太长。 很多故障发生和结束都在秒级甚至毫秒级，15分钟的数据点可能只捕捉到故障后的稳态，或者完全错过故障过程，这会极大影响故障特征的提取和机器学习模型的性能。
- 对于本体故障中的绝缘击穿，通常发展缓慢，但关键特征（如局部放电）可能在15分钟间隔的常规遥测数据中难以体现。气体泄漏和密封油漏更是物理化学变化，除非引起电气参数的显著持续异常，否则也很难通过15分钟间隔的电气数据直接判断。
- 第一阶段本体故障分类的难度：
- 如上所述，仅凭15分钟间隔的22项遥测数据，要准确分类绝缘击穿、气体泄漏、密封油漏等本体故障，难度非常大。这些故障往往需要特定的传感器（如油中溶解气体分析DGA、红外热成像、局部放电检测、压力传感器等）或更精细的电气特征分析（如高频暂态信号）。目前的遥测数据可能只能反映这些故障发展到非常严重、已经显著影响电气参数（如三相不平衡、电压异常、电流异常）的阶段。
- 第二阶段机器学习模型的挑战：
- 模拟数据的质量和真实性：
- “大模型”生成模拟数据的方法是关键。如果只是在统计阈值内生成随机数据，或者简单地复现已知模式，那么生成的模拟数据可能与真实故障数据的动态特性、多变量之间的复杂相关性相去甚远。
- LSTM模型对序列数据的动态模式敏感。如果模拟数据未能真实反映各种故障类型下遥测数据的时间序列特征（如故障发生前、中、后的电流电压变化形态、相位关系等），模型的泛化能力会很差。
- 过拟合风险： 模型可能在模拟数据上表现良好，但在真实的、模式可能不同的故障数据上表现不佳。
- 真实训练数据的代表性： 仅有2台真实FTU一年的数据，其覆盖的工况、设备类型、故障模式可能非常有限，难以代表整个配网的多样性。基于此统计出的阈值可能也存在偏差。
- 特征工程： 22项遥测数据是否经过了有效的特征工程以凸显故障特征？例如，是否考虑了变化率、差值、与日前/周同比的偏差等？
- 模型的可解释性： 机器学习模型（尤其是深度学习模型如LSTM）通常被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释。在关键的电力系统中，故障诊断结果的可解释性非常重要。
- 阶段间的衔接和信息损失：
- 第一阶段若未能分类，其间的一些判断信息（即使不构成最终分类）是否可以传递给第二阶段作为辅助输入？
- 遥信数据在第二阶段似乎未被充分利用（“遥信数据没有异常，但是遥测数据有异常”）。即使遥信本身没有直接指示故障，其状态组合或微小变化结合遥测异常，也可能提供有价值的信息。
- 阈值的设定和维护：
- 第一阶段和第三阶段依赖阈值判断。这些阈值的设定是否具有自适应性？电网运行方式变化、季节更替、设备老化都可能影响正常运行参数的范围。
power-statistics 中统计的最大值、最小值、中位值等，虽然是真实数据的反映，但直接用作故障判断的阈值可能过于简单。故障往往是动态变化和多参数关联的结果。
可以改进的方向：
- 提升数据质量和利用率（如果可能）：
- 争取更高频率的数据： 即使不能全面实现，是否可以针对某些关键设备或在检测到初步异常时，触发短时高频数据采集（类似简易录波）？这是提升电气故障诊断能力最直接有效的方法。
- 深度挖掘现有数据：
- 时序特征工程： 对15分钟的遥测数据，构建更丰富的时序特征，如：差分、滑动窗口统计量（均值、方差、峰值、峭度、偏度）、傅里叶变换/小波变换系数（分析特定频率成分变化）等。
- 遥信数据的序列模式： 分析遥信数据在故障发生前后的序列模式，即使没有直接的跳闸信号，某些开关状态的组合变化也可能与特定故障相关。
- 优化模拟数据生成方法 (针对第二阶段)：
- 基于物理模型/仿真： 如果有配网的仿真模型（如PSCAD, DIgSILENT PowerFactory, OpenDSS等），可以模拟不同类型的故障，生成更逼真的高保真遥测数据。这是目前高质量合成故障数据的最佳途径。
- 更先进的生成模型：
- 生成对抗网络 (GANs)： 特别是针对时序数据的TimeGAN等变体，如果能获取少量真实故障样本，GANs可以学习其分布并生成更多相似样本。
- 条件VAE (Conditional Variational Autoencoders)： 可以根据故障类型标签生成相应的时序数据。
- 结合领域知识的扰动： 在正常的运行数据上，根据专家知识或故障机理，主动注入模拟的故障扰动特征，而不是完全从头生成。
- 验证模拟数据质量： 请领域专家评估生成的模拟数据是否“看起来真实”，是否符合故障的典型电气表现。
- 改进机器学习模型与策略：
- 模型选择：
- 除了LSTM，可以考虑GRU（结构更简单，可能效果相当）、Transformer（如果序列较长且需要捕捉更远距离的依赖关系，但需要更多数据）。
- 对于特征工程做得好的数据，传统的机器学习模型如随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）也可能取得良好效果，且可解释性更强。
- 多模态学习： 尝试将遥信数据（即使是“正常”状态）也作为特征输入到机器学习模型中，让模型自己学习遥信和遥测之间的关联。可以将遥信数据进行编码（如one-hot编码）后与遥测特征拼接。
- 异常检测作为前置步骤： 在进行故障分类前，先用无监督或半监督的异常检测模型（如Autoencoder, One-Class SVM, Isolation Forest）识别出“可能存在异常”的时间段和数据点。这样可以从未标记数据中筛选出潜在的故障样本，再进行后续的分类或人工标注。这对解决真实故障样本稀少问题有帮助。
- 迁移学习/领域自适应： 如果能找到其他电网或类似工业过程的更大数据集，即使故障类型不完全相同，也可以尝试在其上预训练模型，然后用您现有的少量真实数据进行微调。
- 主动学习： 对于模型难以判断的模糊样本，引入人工专家进行标注，并将标注后的数据加入训练集，迭代优化模型。
- 关于第一阶段的本体故障分类：
- 重新评估可行性： 坦诚面对仅靠15分钟电气数据诊断这些本体故障的局限性。可能需要调整分类目标，例如，不直接诊断为“绝缘击穿”，而是“疑似绝缘劣化迹象”或“电气参数持续异常，可能与设备本体有关”。
- 关注长期趋势： 对于缓慢发展的本体故障，更应关注遥测数据在数周、数月内的趋势变化、漂移、波动性增加等，而非瞬时值。可以引入统计过程控制（SPC）的思想。
- 增强可解释性 (XAI)：
- 对于机器学习模型，采用SHAP、LIME等方法来解释模型的预测依据，了解哪些特征对特定故障分类贡献最大。这有助于验证模型逻辑，并可能反过来指导特征工程和规则优化。
- 建立反馈和迭代机制：
- 当现场确认了某次故障的真实类型后，务必将这些宝贵的真实数据（包括故障前后的遥测、遥信序列）及其标签补充到训练数据集中。
- 定期对模型进行重新训练和评估，使其能够持续学习和适应新的故障模式或电网运行状态的变化。
- 第三阶段的优化：
- 除了三相不平衡度，是否可以加入更细致的规则，例如负序电流/电压、零序电流/电压的幅值和相角特征，这些对于不平衡故障的性质判断更有帮助。
- 考虑“失压”是否可以在此阶段通过更明确的电压阈值（如低于额定电压的某个百分比）进行判断，而不是简单归为“电压异常”。
总结：
您的方案框架是合理的，特别是分阶段处理的思想。主要的挑战在于数据层面（采集频率限制、真实故障数据稀缺）以及由此带来的模型训练和泛化能力的难题，尤其是针对本体故障的诊断和依赖模拟数据的机器学习模型。
建议您优先考虑：
- 尽一切可能获取更高质量的数据， 无论是更高频率的采集，还是通过仿真生成高保真数据。
- 对模拟数据生成方法的真实性进行严格评估和改进。
- 加强特征工程， 从有限数据中提取更多有价值信息。
- 对本体故障的诊断目标设定一个更现实的预期。
希望这些分析和建议能对您有所帮助！