基于机器学习的电力通信可靠性分析.pdf

Applications创新应用254 集成电路应用 第 40 卷 第 10 期（总第 361 期）2023 年 10 月通过监测和分析通信质量指标、环境参数以及设备状态等数据，机器学习可以发现与故障相关的模式和规律，从而提前预测可能发生的通信故障，并采取相应的措施进行修复或切换。（3）机器学习在电力通信系统恢复与自愈中的应用。当电力通信系统发生故障或中断时，机器学习可以帮助系统实现自愈和恢复。通过对历史数据和现场信息的分析，机器学习可以判断出最佳的恢复策略，并自动进行设备切换、故障隔离和恢复操作，以快速将通信系统恢复正常运行状态。（4）机器学习在电力通信系统优化与决策支持中的应用。通过机器学习对电力通信系统进行建模和分析，可以为系统优化和决策提供支持。例如，通过学习历史数据和环境参数，机器学习可以预测不同控制策略的效果，并帮助运营人员选择最佳的策略。此外，机器学习还可以发现通信系统中的瓶颈和优化点，并提供针对性的优化方案，如网络拓扑优化、传输路由优化等，以提高电力通信系统的性能和可靠性。2 数据采集与特征选择 2.1 电力通信数据的采集技术电力通信数据的采集可以通过多种方法和技术进行。常见的数据采集方法包括传感器、监测设备、网络捕获等。传感器可以用于获取环境参数和设备状态等信息，监测设备可以记录通信质量指标和故障事件等数据，而网络捕获则可以截取通信流量和报文数据。在电力通信系统中，可以使用各种0 引言电力通信系统是指在电力系统中用于传输控制、保护和监测信息的通信网络。它在电力系统中起着至关重要的作用，实现了电力系统各个部件之间的信息交流和协调。电力通信系统包括了多种通信设备和技术，如光纤通信、微波通信、无线通信等。这些通信技术可以传输各种类型的信息，包括遥测数据、状态信息、控制命令等。通过电力通信系统，电力系统运营人员可以实时监测电力设备的状态、进行远程操作和控制，并对电力系统进行故障诊断和恢复。为提高电力通信系统的可靠性，需要采取多种措施，包括设备的合理选型和布局、通信网络的冗余设计、故障检测与自动切换机制等。此外，应用机器学习技术对电力通信系统进行监测和预测，可以及时发现潜在问题并采取相应的优化措施，从而提高可靠性和安全性。1 研究背景机器学习与电力通信可靠性。（1）机器学习算法。机器学习是一种通过从数据中学习模式和规律来进行预测和决策的方法。它利用统计学和计算机科学的技术，通过对大量数据的分析和训练，构建出能够自动学习和优化的模型。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。（2）机器学习在电力通信故障预测与检测中的应用。通过机器学习算法对电力通信系统的历史数据进行分析和建模，可以实现故障的预测和检测。作者简介：卞茂斌，国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司；研究方向：电力通信技术。收稿日期：2023-08-06；修回日期：2023-09-22。摘要：阐述机器学习与电力通信的可靠性特点，分析数据采集与特征选择，包括电力通信数据的采集技术、据预处理和清洗、特征选择和提取方法，探讨基于机器学习的电力通信自愈与优化策略。关键词：机器学习，数据采集，特征选择，电力通信。中图分类号：TP18，TP311.52 文章编号：1674-2583(2023)10-0254-02DOI：10.19339/j.issn.1674-2583.2023.10.116文献引用格式：卞茂斌.基于机器学习的电力通信可靠性分析J.集成电路应用,2023,40(10):254-255.基于机器学习的电力通信可靠性分析卞茂斌（国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司，江苏 214031）Abstract This paper describes the reliability characteristics of machine learning and power communication,analyzes data collection and feature selection,including data collection technology,data preprocessing and cleaning,feature selection and extraction methods for power communication data,and explores self-healing and optimization strategies for power communication based on machine learning.Index Terms machine learning,data acquisition,feature selection,power communication.Analysis of Power Communication Reliability Based on Machine LearningBIAN Maobin(Wuxi Power Supply Branch of State Grid Jiangsu Electric Power Co.,Ltd.,Jiangsu 214031,China.)Applications 创新应用集成电路应用 第 40 卷 第 10 期（总第 361 期）2023 年 10 月 255传感器和监测设备来采集数据，例如温度传感器、湿度传感器、光纤传感器等。此外，还可以利用网络分析工具和协议分析器等技术来抓取通信数据包，并提取所需的信息。2.2 数据预处理和清洗在进行机器学习之前，需要对采集到的电力通信数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量和可用性。数据预处理的步骤包括数据去噪、缺失值处理、异常值检测和归一化等。数据去噪是指去除数据中的噪声和干扰，可以使用滤波算法或平滑技术来实现。缺失值处理是针对数据中存在的缺失或空白值进行处理，可以选择填充缺失值或剔除具有缺失值的样本。异常值检测是为了发现和处理数据中的异常或离群值，可以使用统计方法或聚类算法进行识别。归一化是将不同特征的数值范围映射到统一的范围，以避免不同特征之间的差异对机器学习算法的影响。2.3 特征选择和提取方法在电力通信数据中，可能存在大量的特征，但不是所有的特征都对于问题的解决和模型的训练都是有益的。因此，需要进行特征选择和提取，选择最相关和最具有代表性的特征。特征选择是指从原始数据中选择出对预测或分类任务最有价值的特征子集。常见的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。过滤法通过统计指标或相关度评估特征与目标变量之间的关系，选择具有较高相关性的特征。包装法则将特征选择视为一个优化问题，并使用搜索算法来找到最佳特征子集。嵌入法是将特征选择与机器学习算法结合起来，在模型训练过程中自动选择重要的特征。特征提取是将原始数据转换为更具有代表性和可解释性的特征表示。常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、小波变换等。这些方法可以通过线性或非线性变换将原始数据映射到新的特征空间，从而减少特征维度并保留主要信息。3 基于机器学习的电力通信自愈与优化策略自动化故障诊断和恢复方法。利用机器学习算法可以实现电力通信系统的自动化故障诊断和恢复。通过对历史数据进行训练和建模，机器学习可以学习到不同故障模式和对应的解决方案。当系统发生故障时，机器学习算法可以根据实时数据和特征，自动识别故障类型并提供相应的恢复策略。自动化故障诊断和恢复方法可以包括故障分类、故障定位和故障处理等步骤。机器学习算法可以根据已有的故障案例和特征信息，进行故障分类和定位，确定故障出现的位置和原因。然后，根据预先定义的故障处理策略，自动执行恢复操作，例如切换备份通路、重启设备或调整参数等，以实现电力通信系统的快速恢复。动态优化与决策支持策略。机器学习可以应用于动态优化与决策支持，以提高电力通信系统的性能和效率。通过分析历史数据和实时监测数据，机器学习可以学习电力通信系统中的模式和规律，并基于此提供优化的决策支持。动态优化与决策支持策略可以包括网络拓扑优化、传输路由优化、资源分配优化等。机器学习算法可以根据实时的通信质量指标、网络拓扑信息和设备状态等数据，预测不同决策方案的效果，并根据目标函数进行优化选择。例如，在故障发生时，机器学习可以动态调整通信路径，选择可靠性更高的路径来保障通信的稳定性。实时监控与调度算法。利用机器学习算法进行实时监控与调度，可以帮助电力通信系统及时发现问题并采取相应的调度策略。机器学习可以对实时监测数据进行分析和建模，识别出异常情况和潜在风险，并提供相应的调度策略。实时监控与调度算法可以包括负载均衡、容量规划、动态频谱管理等。机器学习算法可以根据历史数据和环境参数，预测不同调度策略的效果，选择最佳的策略以提高系统性能和资源利用率。例如，在高负载时，机器学习可以动态分配资源和调整传输参数，以保障通信质量和可靠性。4 结语在电力通信可靠性研究中，机器学习技术扮演着重要的角色。通过对大量数据的分析和模型训练，机器学习可以提供有效的方法和工具，用于故障预测与检测、系统恢复与自愈、系统优化与决策支持等方面。通过机器学习算法的应用，电力通信系统可以实现自动化的故障诊断和恢复，提高系统的抗干扰能力和可靠性。此外，机器学习还能帮助优化系统运行策略，提高资源利用效率和网络性能，并提供实时监控和调度算法，及时发现并解决潜在问题。然而，在将机器学习应用于电力通信可靠性研究时，也需要注意数据采集与特征选择的准确性和完整性，以及数据预处理和清洗的可靠性。同时，机器学习算法的训练和模型构建也需要充分考虑领域知识和专家经验的引入，以保证研究结果的可靠性和可解释性。基于机器学习的电力通信可靠性研究为电力通信系统的稳定运行和高效管理提供了强有力的支持。参考文献1 王骥.基于机器学习理论的电力通信网的安全性及可靠性研究D.江苏：南京信息工程大学,2016.2 王慧芳,张建亮,张丽霞等.一种基于机器学习的电力通信关键业务路由配置方法P.中国:202210324497，2023-11-06.