劉健耘
（山東港口日照港集裝箱發展有限公司動力分公司，山東 日照 276800）
0 引 言
電力系統通信電源的可靠性直接關系著信息傳輸系統的正常運行，而電氣試驗與驗證是確保通信電源性能的關鍵環節。然而，傳統的電氣試驗方法在應對復雜的電力系統和不斷變化的工作環境時存在一系列問題和局限性[1]。為克服這些挑戰，文章引入機器學習技術，通過數據驅動的方法優化電氣試驗與驗證方法，提高通信電源的穩定性和性能。
1 電力系統通信電源概述
1.1 通信電源的基本功能
通信電源作為電力系統中的關鍵組成部分，為通信設備提供穩定可靠的電能支持。首先，通信電源需要保障通信設備的持續供電，確保其在任何工作狀態下都能正常運行。其次，通信電源在電能輸出方面具備高度的穩定性，以防電壓波動或頻率變化對通信設備造成影響。最后，通信電源需要適應不同的工作環境，包括電力系統的各種電磁干擾和溫度變化，確保通信系統在各種條件下都能保持高效穩定的運行[2]。
1.2 目前通信電源存在的問題和挑戰
目前，通信電源在電力系統中面臨著一系列問題和挑戰，如電能質量、穩定性、抗干擾能力等內容，需要尋求有效的解決方案。首先，隨著通信技術的不斷發展，通信設備對電源的需求日益增加，對電能的質量和穩定性提出更高要求。電力系統中存在的電壓波動、諧波擾動等問題直接影響著通信電源的工作效果，容易導致通信設備的故障或性能下降。其次，通信電源通常處于電力系統的邊緣位置，容易受電網突發事件的影響，如電壓異常、電力瞬變等，從而對通信電源的正常運行構成威脅。最后，通信電源的能效問題，如何提高通信電源的能效水平成為當前的研究熱點之一。
2 傳統電氣試驗與驗證方法分析
2.1 傳統電氣試驗方法
傳統電氣試驗方法是對通信電源進行靜態和動態特性測試的經典手段。其中，靜態試驗主要用于測量電源的基本電性能參數，如電流、電壓、功率因數等，以全面了解電源在不同工作條件下的基本性能。這種試驗能夠直觀地反映通信電源的靜態工作特性，為其正常運行提供基礎數據支持[3]。動態試驗涵蓋電源在負載變化、啟動和停機等動態工況下的響應特性。通過監測和分析電源在實際工作環境中的動態表現，可以評估其在不同場景下的穩定性和可靠性。這有助于發現電源在面對負載波動、溫度變化等因素時可能存在的問題，為系統設計和運行提供參考依據。
2.2 問題與局限性
傳統電氣試驗方法存在一系列問題與局限性，制約著傳統電氣試驗方法在應對現代通信電源復雜性和高性能要求方面的有效性與可行性。第一，由于測量儀器的限制，傳統方法在測試精度和靈敏度上存在較大局限，難以滿足高性能通信電源對于準確性的要求，尤其在監測小信號和快速變化信號方面表現尤為突出。第二，傳統試驗方法通常只能提供有限的電源工作參數，難以全面了解電源內部的工作機制，無法滿足復雜應用場景下的需求。第三，傳統方法測試周期較長，無法滿足對實時性要求較高的應用場景。第四，傳統電氣試驗對工作環境的適應性較差，對于模擬復雜多變的實際工況存在一定的局限性。
3 機器學習在電氣試驗與驗證方法中的應用
3.1 機器學習在電力系統的應用
在電氣試驗與驗證方法的優化中，機器學習的一項關鍵應用是支持向量機，該方法在電力系統領域取得顯著成果。支持向量機是一種監督學習算法，其主要目標是尋找一個最優的超平面，以分割不同類別的數據點。在電力系統中，支持向量機常用于完成故障診斷和分類任務。其基本思想是將電氣特征數據映射到高維空間，找到一個能夠最大限度分離不同類別數據點的超平面。對于一個包含電氣特征xi和對應類別標簽yi的訓練數據集，支持向量機的分類函數可表示為
式中：N為訓練樣本數量；αi為支持向量機的權重系數；K(x,xi)為核函數；b為偏置項。
在電力系統中，核函數的選擇對支持向量機的性能具有影響顯著。常用的核函數包括線性核函數、多項式核函數和徑向基核函數。通過調整核函數和函數的參數，能夠使支持向量機適應不同電氣特征之間的復雜關系，實現對電力系統中各種狀態的準確分類和預測[4]。這種基于支持向量機的機器學習方法為電氣試驗與驗證提供高效且可靠的工具，能夠有效優化電力系統通信電源的性能。
3.2 優化方法的設計
為提高電力系統通信電源的電氣試驗與驗證方法的效率和準確性，設計了一個綜合的優化方法。該方法基于機器學習技術，不能能夠有效解決目前電氣試驗方法存在的問題和局限性，還能實現實時監測與調整，以適應電力系統運行中的動態變化，具體的方法流程如圖1 所示。
圖1 基于機器學習的電氣試驗與驗證方法流程
3.2.1 數據采集與準備
在優化方法的初步階段，充分且準確的數據是實現高效電氣試驗與驗證的基石。通過在電力系統中部署先進的傳感器和監測設備，以實時采集大量電氣特征數據，包括電流、電壓、功率等重要參數。這些數據是模型訓練和驗證的關鍵信息源，因此需要采取嚴格的數據清洗和處理措施，確保數據的質量和可靠性。針對數據的多樣性和復雜性，需要進行特征選擇和降維處理，以更好地適應后續機器學習模型的訓練與應用。
此外，為更好地理解電力系統通信電源的運行狀態，還需要采集系統運行過程中的環境參數，如溫度、濕度等，以建立全面的數據集。這一詳細的數據采集與準備過程為后續的模型選擇和訓練奠定堅實的基礎，確保模型能夠準確把握電力系統的動態變化，為電氣試驗與驗證提供可靠的支持。
3.2.2 模型選擇與訓練
在模型選擇與訓練階段，著重考慮機器學習中的經典算法，其中支持向量機是優化電氣試驗與驗證的核心。支持向量機作為一種監督學習方法，在處理復雜非線性關系方面表現出色，且對于高維數據的處理具有優勢。因此，為了更好地符合支持向量機模型的輸入要求，需要對準備好的電氣特征數據進行特征工程處理。考慮到電力系統的復雜性，引入多項式核函數來處理非線性關系，同時對超參數進行調整，實現對模型的細致調優。
在完成數據準備后，將數據集劃分為訓練集和測試集，確保模型在未見過的數據上也能展現出良好的泛化能力。通過大量迭代的訓練過程，支持向量機能夠逐漸學習電力系統中通信電源的運行規律和特征，從而為后續的實時監測與調整提供有力支持。
模型選擇與訓練的過程旨在提高電氣試驗的準確性和效率，為系統運行的穩定性和可靠性提供保障。
3.2.3 實時監測與調整
在實施優化方法的最后階段，引入實時監測與調整機制，以提高系統性能。通過實時監測電力系統中通信電源的運行狀態和性能參數，能夠及時捕捉潛在問題或異常情況[5]。
基于監測結果，建立反饋回路，利用先前訓練好的支持向量機模型對實時數據進行分析和預測。一旦檢測到異常數據，系統將自動進行調整，并采取相應的措施來維持通信電源運行的穩定性和可靠性。該實時反饋機制有效提高了系統的健壯性，使其能夠適應不斷變化的工作環境和負載條件。
4 優化前后的試驗結果對比分析
為進一步驗證優化后的試驗方法在實際應用中的效果，對同一個通信電源進行對比實驗，對比結果如表1 所示。
表1 傳統電氣試驗與優化方法對比結果
根據表1 所示數據可知，優化方法有效改善了通信電源性能。優化后的試驗結果表現出更低的電流波動、溫升、故障率，更高的電壓穩定性和效率，以及更短的響應時間，有效提升通信電源性能，取得了顯著成效。
5 結 論
文章提出電力系統中通信電源的電氣試驗與驗證方法，通過引入機器學習技術，對電力系統中通信電源的電氣試驗與驗證方法進行優化，具有顯著的可行性和應用效果。通過對比優化前后電流波動、電壓穩定性、效率、溫升、故障率以及響應時間等關鍵指標可知，文章提出的優化方法能夠顯著提升通信電源性能。這一研究為提高通信電源性能、提升電力系統智能化水平提供了有力支持。未來可以進一步研究機器學習在電力系統中的應用，以推動該領域的創新和進步。
