电力系统故障诊断中的主动学习与样本标注优化1
电力系统故障诊断中的主动学习与样本标注优化
摘要
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加，故障诊断技术面临着前所未
有的挑战。传统基于监督学习的故障诊断方法需要大量标注样本，而电力系统故障数据
具有稀缺性、不平衡性和高标注成本等特点，严重制约了智能诊断技术的发展。本报告
系统研究了主动学习与样本标注优化在电力系统故障诊断中的应用，提出了一套完整
的理论框架和技术路线。报告首先分析了电力系统故障诊断的现状与挑战，然后深入探
讨了主动学习的理论基础和样本标注优化策略，接着设计了基于主动学习的故障诊断
系统架构和实施方案，最后对预期成果、风险分析和保障措施进行了详细阐述。研究表
明，通过主动学习技术可以有效减少对标注样本的依赖，提高诊断模型的性能和泛化能
力，为电力系统的安全稳定运行提供有力支撑。
引言
研究背景
随着能源转型和电力体制改革的深入推进，我国电力系统正朝着高比例可再生能
源、高比例电力电子设备的”双高”方向快速发展。国家能源局发布的《电力发展”十四
五”规划》明确提出，到2025年，全国风电、太阳能发电量将翻一番，非化石能源消费
比重提高到20%左右。这种转型趋势使得电力系统结构日趋复杂，运行特性发生深刻
变化，故障形态呈现多样化、连锁化特征，对故障诊断技术提出了更高要求。
传统的电力系统故障诊断主要依赖于保护装置的动作信息和运行人员的经验判断，
存在响应速度慢、准确性低、难以适应复杂故障场景等问题。近年来，随着人工智能技
术的快速发展，基于机器学习的智能故障诊断方法成为研究热点。然而，这些方法大多
需要大量高质量的标注数据进行模型训练，而电力系统故障数据具有明显的稀缺性特
征——根据国家电网公司2022年运行报告，220kV及以上电压等级系统的故障率仅为
0.12次/百公里·年，且多数为简单故障，复杂故障样本更是凤毛麟角。
研究意义
电力系统故障诊断中的主动学习与样本标注优化研究具有重要的理论价值和实践
意义。在理论层面，该研究可以丰富和发展主动学习理论在电力系统领域的应用，解决
小样本、不平衡数据条件下的机器学习难题，推动电力系统人工智能理论体系的完善。
在实践层面，通过主动学习技术可以显著降低故障诊断模型的标注成本，提高诊断准确
率，为电力系统的安全稳定运行提供技术保障。
电力系统故障诊断中的主动学习与样本标注优化2
根据国际大电网委员会(CIGRE)的评估报告，采用先进的故障诊断技术可以将故
障定位时间缩短40%以上，减少停电损失约15%。以我国为例，2022年全国全社会用
电量达到8.6万亿千瓦时，即使减少1%的停电损失，也将产生巨大的经济效益和社会
效益。此外，随着新型电力系统的建设，电力系统故障诊断将面临更多挑战，主动学习
技术可以为这些挑战提供有效的解决方案。
研究内容
本报告围绕电力系统故障诊断中的主动学习与样本标注优化问题，系统开展以下
研究内容：首先，分析电力系统故障诊断的现状与挑战，明确传统方法的局限性；其次，
深入研究主动学习的理论基础和样本标注优化策略，包括查询策略、标注成本模型、样
本选择算法等；然后，设计基于主动学习的故障诊断系统架构，提出完整的技术路线和
实施方案；最后，对研究成果进行预期评估，分析潜在风险并提出保障措施。
报告特别关注以下几个关键问题：如何设计适合电力系统故障特点的主动学习查
询策略；如何平衡标注成本与模型性能；如何处理故障数据中的类别不平衡问题；如何
评估主动学习算法在电力系统环境中的实际效果。通过对这些问题的深入研究，旨在为
电力系统智能故障诊断提供新的理论和方法支持。
电力系统故障诊断现状分析
传统故障诊断方法
电力系统故障诊断技术经历了从简单到复杂、从经验到智能的发展过程。传统的故
障诊断方法主要分为三大类：基于解析模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识推
理的方法。基于解析模型的方法通过建立电力系统的数学模型，利用状态估计和参数辨
识技术进行故障诊断，如扩展卡尔曼滤波器(EKF)和粒子滤波器(PF)等方法。这类
方法在模型准确的情况下具有较好的诊断效果，但电力系统是一个高度非线性、时变的
复杂系统，精确建模极为困难。
基于信号处理的方法主要利用故障暂态信号的