基于遺傳算法的輸變電設備數據補全*
電子技術應用
龍玉江，衛薇，舒彧
（貴州電網有限責任公司信息中心，貴州 貴陽 550003）
摘要： 在數字孿生技術的發展下，我國電網行業也在由原來的物理電網逐步向數字電網發展。輸變電設備作為電網中的電能輸送和傳輸的樞紐設備，其運行的可靠性直接關系到電網的安全穩定運行。因此，及時掌握輸變電設備當前的運行狀態以及未來一段時間的運行趨勢，實現對設備運行狀態的準確評估，對于保證設備安全可靠運行具有重要意義。然而，在目前的實際應用過程中，受限于傳感裝置穩定性差、現場運行環境惡劣、電磁環境復雜等原因，輸變電設備的狀態量數據會出現數據缺失造成獲得的數據質量較差，這會直接影響設備狀態評估模型的準確性。提出一種基于遺傳算法的輸變電設備缺失數據補全方法，首先對變換域隨機賦值，然后通過實現稀疏域中系數向量最小化達到缺失點恢復的效果。實驗證明，該算法能夠準確地恢復缺失數據。
中圖分類號：TM744 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.233729
中文引用格式： 龍玉江，衛薇，舒彧. 基于遺傳算法的輸變電設備數據補全[J]. 電子技術應用，2023，49(9)：74-79.
英文引用格式： Long Yujiang，Wei Wei，Shu Yu. Data completion of power transmission and transformation equipment based on genetic algorithm[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(9)：74-79.
中文引用格式： 龍玉江，衛薇，舒彧. 基于遺傳算法的輸變電設備數據補全[J]. 電子技術應用，2023，49(9)：74-79.
英文引用格式： Long Yujiang，Wei Wei，Shu Yu. Data completion of power transmission and transformation equipment based on genetic algorithm[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(9)：74-79.
Data completion of power transmission and transformation equipment based on genetic algorithm
Long Yujiang，Wei Wei，Shu Yu
(Guizhou Power Grid Co.， Ltd. Information Center，Guiyang 550003，China)
Abstract： With the development of digital twin technology, the power grid industry in China is also gradually developing from the original physical power grid to the digital power grid. Power transmission and transformation equipment, as the pivot equipment of electric energy transmission and transmission in the power grid, the reliability of its operation is directly related to the safe and stable operation of the power grid. Therefore, it is of great significance to grasp the current operating status of the power transmission and transformation equipment and the operating trend of the future period of time, and to achieve an accurate evaluation of the equipment operating status, to ensure the safe and reliable operation of the equipment. However, in the current practical application process, limited by the poor stability of the sensing device, the harsh on-site operating environment, and the complex electromagnetic environment, the state quantity data of the power transmission and transformation equipment will be missing data, resulting in poor data quality. This directly affects the accuracy of the equipment condition assessment model. In this paper, a genetic algorithm-based method for missing data completion of power transmission and transformation equipment is proposed. The method first randomly assigns values to the transform domain, and then achieves the effect of missing point recovery by minimizing the coefficient vector in the sparse domain. Experiments show that the algorithm can recover missing data accurately.
Key words : digital twin；digital power grid；state assessment of power transmission and transformation equipment；data completion；genetic algorithm
0 引言
近些年來，大數據、物聯網以及云計算等數字技術的出現，促進了第四次工業革命的更進一步發展，同時也更好地提高了信息數據的收集、儲存以及共享的效率，使生產方式以及經濟形態發生了整體上的變化，在這樣的背景下，數字經濟也成為了我國實現高質量發展的最主要動力之一[1]。
為滿足和適應社會化、個性化、服務化、智能化、綠色化等制造發展的需求和趨勢，世界各國相繼提出了各自國家層面的制造發展戰略，這些制造發展戰略的共同目標之一就是要實現制造的物理世界和信息世界的互聯互通和智能化操作，進而實現智能制造[2]。而運用數字孿生技術對輸變電系統建立相應的數字化模型，通過多維虛擬模型和融合數據雙驅動，將物理對象的數據和虛擬模型進行動態的交互，實現對物理對象的監控、仿真、預測等實際功能，并在一定程度上做到物理對象和虛擬模型的共生。
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作者信息：
龍玉江，衛薇，舒彧
（貴州電網有限責任公司信息中心，貴州 貴陽 550003）
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