基于遗传算法的输变电设备数据补全*
电子技术应用
龙玉江，卫薇，舒彧
（贵州电网有限责任公司信息中心，贵州 贵阳 550003）
摘要： 在数字孪生技术的发展下，我国电网行业也在由原来的物理电网逐步向数字电网发展。输变电设备作为电网中的电能输送和传输的枢纽设备，其运行的可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。因此，及时掌握输变电设备当前的运行状态以及未来一段时间的运行趋势，实现对设备运行状态的准确评估，对于保证设备安全可靠运行具有重要意义。然而，在目前的实际应用过程中，受限于传感装置稳定性差、现场运行环境恶劣、电磁环境复杂等原因，输变电设备的状态量数据会出现数据缺失造成获得的数据质量较差，这会直接影响设备状态评估模型的准确性。提出一种基于遗传算法的输变电设备缺失数据补全方法，首先对变换域随机赋值，然后通过实现稀疏域中系数向量最小化达到缺失点恢复的效果。实验证明，该算法能够准确地恢复缺失数据。
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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