智能电网中高电流负载异常检测与定位的创新方法研究

为解决智能电网中高电流负载引发的电压波动、设备损伤及电网稳定性问题，研究人员集成IoT实时监测与机器学习算法（MGPR/DWT/FHWT），开发了动态阈值异常定位系统。该研究通过三种特征提取方法对比，证实DWT（Daubechies 18小波）最优（RMSE 53.44，R2 0.98），为电网安全与能效提升提供关键技术支撑。

　　

研究背景与意义
传统电网面对高电流负载时，常因电压骤降、谐波失真等问题导致设备损坏或电网崩溃。例如，工业生产线因电压波动停机，单次事故损失可达数百万；变压器过热甚至可能引发火灾。尽管现有研究关注能耗异常或网络攻击，但缺乏针对高电流负载的实时定位技术。土耳其科学和技术研究委员会（TüB?TAK）支持的团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，填补了这一空白。

关键技术方法
研究团队构建了包含配电变压器、智能电表（集成RF模块）的IoT监测网络，采用三种特征提取方法：模式分析（Pattern Analysis）、离散小波变换（DWT）和快速沃尔什-哈达玛变换（FHWT），结合Matern高斯过程回归（MGPR）和可优化提升方法（Optimizable Boosting）进行算法训练。动态阈值基于24小时历史数据计算，附加20%安全裕量以降低误报。

研究结果

1. 模式分析性能：MGPR模型测试集RMSE为69.36，R²达0.97，平均误差率4.09%。
2. DWT优势：五层Daubechies 18小波分解的RMSE仅53.44，误差率低至3.02%，定位精度符合IEEE PC37.114标准。
3. FHWT表现：虽误差率较高（4.86%），但R²仍保持0.95，适用于快速筛查。

结论与意义
该研究首次实现高电流负载的实时检测与精准定位，DWT方法的卓越性能为电网运维提供决策依据。动态阈值机制减少60%误报，IoT与ML的融合使响应时间缩短至秒级。成果可降低15%能源损耗，延长设备寿命，对智能电网安全与可持续发展具有里程碑意义。