基于XTU/FTU上报的三遥数据、录波数据和设备运维数据，我将设计一个机器学习模型来识别和分类配网故障。
从提供的数据中，我挑选以下关键特征：
三遥数据
录波数据
设备运维数据
我设计一个多级分类模型，分为故障检测和故障分类两个阶段：
故障检测（二分类）→ 故障大类分类 → 故障子类分类
故障检测模型：XGBoost
故障大类分类：Random Forest
故障子类分类：SVM或随机森林集成
预处理 → 特征提取网络 → 分类网络
预处理：数据归一化、缺失值处理
特征提取网络：
序列分析：LSTM层处理时序特征
分类网络：全连接层 + Softmax
故障检测阶段
故障分类阶段
以下是模型框架的简要Python代码示意：
# 数据处理与特征提取
def extract_features(raw_data):
features = {}
# 提取三遥基础特征
features['current_max'] = np.max(raw_data['current'], axis=0)
features['current_min'] = np.min(raw_data['current'], axis=0)
features['voltage_max'] = np.max(raw_data['voltage'], axis=0)
features['voltage_min'] = np.min(raw_data['voltage'], axis=0)
# 计算不平衡度
i_a, i_b, i_c = raw_data['current'][:, 0], raw_data['current'][:, 1], raw_data['current'][:, 2]
features['current_imbalance'] = max(abs(i_a - i_b).mean(), abs(i_b - i_c).mean(), abs(i_c - i_a).mean())
# 电压不平衡特征
v_a, v_b, v_c = raw_data['voltage'][:, 0], raw_data['voltage'][:, 1], raw_data['voltage'][:, 2]
features['voltage_imbalance'] = max(abs(v_a - v_b).mean(), abs(v_b - v_c).mean(), abs(v_c - v_a).mean())
# 频域特征 - FFT变换后获取谐波信息
fft_current = np.fft.fft(raw_data['current'], axis=0)
features['harmonic_3rd'] = np.abs(fft_current[3]) / np.abs(fft_current[1])
features['harmonic_5th'] = np.abs(fft_current[5]) / np.abs(fft_current[1])
# 功率因数及变化
features['power_factor'] = raw_data['active_power'] / np.sqrt(raw_data['active_power']**2 + raw_data['reactive_power']**2)
# 设备温度
features['temperature'] = raw_data['temperature']
return features
# 方案一：集成模型实现
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 故障检测模型
fault_detector = Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('classifier', GradientBoostingClassifier(n_estimators=100))
])
# 故障大类分类模型
fault_classifier_level1 = Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100))
])
# 故障子类分类模型
fault_classifier_level2 = {
'short_circuit': Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('classifier', SVC(probability=True))]),
'ground_fault': Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('classifier', SVC(probability=True))]),
'voltage_loss': Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('classifier', SVC(probability=True))]),
'overload': Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('classifier', SVC(probability=True))]),
'circuit_break': Pipeline([('scaler', StandardScaler()), ('classifier', SVC(probability=True))])
}
# 方案二：深度学习模型实现
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Concatenate
def build_deep_learning_model(input_shape_time, input_shape_freq, input_shape_device):
# 时域信号输入与处理
time_input = Input(shape=input_shape_time, name='time_input')
conv1 = Conv1D(64, kernel_size=5, activation='relu')(time_input)
pool1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1)
conv2 = Conv1D(128, kernel_size=3, activation='relu')(pool1)
pool2 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2)
lstm = LSTM(100)(pool2)
# 频域特征输入与处理
freq_input = Input(shape=input_shape_freq, name='freq_input')
freq_dense = Dense(64, activation='relu')(freq_input)
# 设备特征输入与处理
device_input = Input(shape=input_shape_device, name='device_input')
device_dense = Dense(32, activation='relu')(device_input)
# 特征融合
merged = Concatenate()([lstm, freq_dense, device_dense])
# 分类层
dense1 = Dense(256, activation='relu')(merged)
dense2 = Dense(128, activation='relu')(dense1)
output = Dense(num_fault_classes, activation='softmax')(dense2)
# 模型构建
model = Model(inputs=[time_input, freq_input, device_input], outputs=output)
model.compile(
loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy']
)
return model
基于XTU/FTU数据的配网故障分类系统可以显著提高故障检测和分类的准确性与时效性。推荐采用方案二(深度学习方法)处理复杂故障类型，方案一(集成模型)可作为备选或结合使用提高可靠性。
建议在模型部署前，先进行离线测试验证，并通过增量学习方式不断优化模型性能。重点关注召回率指标，确保不遗漏重要故障。
此设计充分利用了三遥数据和录波数据的时序特性，能有效识别短路、接地、失压、过载等各类配网故障，为电网运维提供智能决策支持。