Volume 3,Issue 7
基于机器学习的电力通信网故障诊断与定位方法研究
电力通信网是智能电网安全稳定运行的重要支撑，其故障会影响电力调度、数据传输等核心业务。传统故障诊断依靠人工经验及固定规则，存在响应慢、准确率低、难以适配复杂网络拓扑等问题。本文提出基于机器学习的故障诊断与定位方案，利用数据预处理、特征工程形成故障样本库，用随机森林、LSTM 等算法构建诊断模型，融合网络拓扑信息改良定位策略，经由实验可知，可以有效地辨别链路中断、设备故障、信号干扰等常见故障，诊断准确率超 95%，定位耗时缩减 60%，给电力通信网故障的快速处置给予了新途径，对提升电网通信可靠性，缩减运维成本有着重要的操作价值。
[1] 宋志强, 解利冬, 王鸣阳, 等. 基于蚁狮算法优化支持向量机的电力通信网故障诊断[J].自动化技术与应用,2025,44(08):29-32.
[2] 郑礼津. 电力通信网中通信电源故障处理研究[J].科学技术创新,2024,(24):205-208.
[3] 吴祯蒨. 电力通信网中通信电源的故障分析与维护研究[J].电力设备管理,2024,(19):34-36.
[4] 孔汉辉. 基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断[J].山西电子技术,2024,(05):36-39.
[5] 郝青云. 电力通信网中通信电源的典型故障案例分析[J].内蒙古科技与经济,2024,(15):134-137.
[6] 鲁丛, 徐丹, 刘策. 基于改进贪心算法的电力通信网故障诊断方法[J].电工技术,2024,(14):69-71+74.
[7]何天玲, 蔡立波. 耦合电网业务约束条件的电力通信故障检修辅助决策的实现[J].中国电力,2024,57(12):178-187.
[8] 俞浩. 基于神经网络的电力通信网故障量化计算方法[J].电工技术,2024,(05):205-207+210.
[9] 李春红, 张磊. 利用波分复用的电力通信网链路故障保护算法[J].辽东学院学报( 自然科学版),2023,30(04):285-291.
[10] 徐珂航, 王民昆, 张磊, 等. 基于图卷积神经网络的电力通信网故障量化计算研究[J].无线电工程,2022,52(11):2062-2071.