基于深度学习的电力系统PMU优化配置与故障分类协同优化研究

针对相量测量单元(PMU)高成本制约与故障数据稀缺的电力系统双重挑战，本研究创新性地提出融合深度强化学习(DRL)的优化配置策略(DQN-CA)、贝叶斯优化多任务学习框架及k-means聚类数据增强技术，在IEEE标准测试系统中实现PMU部署成本降低18.7%的同时将故障分类准确率提升至96.2%，为智能电网"感知-决策"一体化提供了新范式。

　　

随着可再生能源大规模并网和电力需求持续增长，现代电力系统正面临经济性与安全性的双重压力。相量测量单元(PMU)作为电网监测的"神经末梢"，其高昂部署成本与有限故障样本严重制约了智能电网发展。现有研究往往将PMU优化配置(OPP)与故障诊断割裂处理，导致PMU部署可能遗漏关键故障特征，而传统数据增强方法又难以应对多类型故障样本的协同扩充。针对这些痛点，中国研究人员在《Expert Systems with Applications》发表创新成果，通过深度学习方法打通"设备部署-数据挖掘-故障诊断"全链条，为构建高性价比的电网智能感知体系提供了新思路。

研究团队采用三大核心技术：深度Q网络结合竞争架构(DQN-CA)的PMU配置优化、基于贝叶斯超参数调优的多任务学习框架、以及预训练模型与k-means聚类的混合数据增强策略。实验数据来自IEEE 14/30/39/118节点标准测试系统，通过Matlab仿真生成包含10类故障的PMU时序数据集。

【Evaluation of DQN-CA for Optimal PMU Placement】
通过对比二进制粒子群算法(BPSO)，DQN-CA在IEEE 39节点系统中将PMU部署数量减少21%，同时保持100%网络可观测性。算法创新性地引入已安装PMU的初始条件建模，使配置方案在不同电网拓扑下均展现强适应性。

【Multi-task Learning with Bayesian Optimization】
构建的编码器-解码器-分类器联合框架，通过贝叶斯优化自动调整网络深度(6-12层)和学习率(0.001-0.1)，在有限PMU数据下实现96.2%的故障分类准确率，较单任务CNN提升13.5%。特征重构损失函数的设计有效缓解了小样本过拟合问题。

【Clustering-guided Data Augmentation】
利用预训练VAE的潜在空间特征，结合k-means聚类生成5类合成故障样本。测试表明增强数据使LSTM模型的F1-score提高9.8%，特别对罕见故障类型（如三相接地短路）的识别率提升显著。

该研究首次实现了PMU配置经济性与故障诊断精度的协同优化，DQN-CA算法对既有PMU系统的兼容性为电网升级改造提供了实用方案。多任务学习框架通过特征共享机制，将单PMU的数据利用率提升40%。值得注意的是，聚类增强方法克服了传统GAN在多元故障数据生成中的模式崩溃问题。未来研究可探索图神经网络(GNN)在非规则拓扑电网中的应用，以及联邦学习框架下的分布式PMU数据协同优化。这项成果为构建"感知-决策"闭环的智能电网生态系统奠定了重要理论基础。