刘健耘

（山东港口日照港集装箱发展有限公司动力分公司，山东 日照 276800）

0 引 言

电力系统通信电源的可靠性直接关系着信息传输系统的正常运行，而电气试验与验证是确保通信电源性能的关键环节。然而，传统的电气试验方法在应对复杂的电力系统和不断变化的工作环境时存在一系列问题和局限性[1]。为克服这些挑战，文章引入机器学习技术，通过数据驱动的方法优化电气试验与验证方法，提高通信电源的稳定性和性能。

1 电力系统通信电源概述

1.1 通信电源的基本功能

通信电源作为电力系统中的关键组成部分，为通信设备提供稳定可靠的电能支持。首先，通信电源需要保障通信设备的持续供电，确保其在任何工作状态下都能正常运行。其次，通信电源在电能输出方面具备高度的稳定性，以防电压波动或频率变化对通信设备造成影响。最后，通信电源需要适应不同的工作环境，包括电力系统的各种电磁干扰和温度变化，确保通信系统在各种条件下都能保持高效稳定的运行[2]。

1.2 目前通信电源存在的问题和挑战

目前，通信电源在电力系统中面临着一系列问题和挑战，如电能质量、稳定性、抗干扰能力等内容，需要寻求有效的解决方案。首先，随着通信技术的不断发展，通信设备对电源的需求日益增加，对电能的质量和稳定性提出更高要求。电力系统中存在的电压波动、谐波扰动等问题直接影响着通信电源的工作效果，容易导致通信设备的故障或性能下降。其次，通信电源通常处于电力系统的边缘位置，容易受电网突发事件的影响，如电压异常、电力瞬变等，从而对通信电源的正常运行构成威胁。最后，通信电源的能效问题，如何提高通信电源的能效水平成为当前的研究热点之一。

2 传统电气试验与验证方法分析

2.1 传统电气试验方法

传统电气试验方法是对通信电源进行静态和动态特性测试的经典手段。其中，静态试验主要用于测量电源的基本电性能参数，如电流、电压、功率因数等，以全面了解电源在不同工作条件下的基本性能。这种试验能够直观地反映通信电源的静态工作特性，为其正常运行提供基础数据支持[3]。动态试验涵盖电源在负载变化、启动和停机等动态工况下的响应特性。通过监测和分析电源在实际工作环境中的动态表现，可以评估其在不同场景下的稳定性和可靠性。这有助于发现电源在面对负载波动、温度变化等因素时可能存在的问题，为系统设计和运行提供参考依据。

2.2 问题与局限性

传统电气试验方法存在一系列问题与局限性，制约着传统电气试验方法在应对现代通信电源复杂性和高性能要求方面的有效性与可行性。第一，由于测量仪器的限制，传统方法在测试精度和灵敏度上存在较大局限，难以满足高性能通信电源对于准确性的要求，尤其在监测小信号和快速变化信号方面表现尤为突出。第二，传统试验方法通常只能提供有限的电源工作参数，难以全面了解电源内部的工作机制，无法满足复杂应用场景下的需求。第三，传统方法测试周期较长，无法满足对实时性要求较高的应用场景。第四，传统电气试验对工作环境的适应性较差，对于模拟复杂多变的实际工况存在一定的局限性。

3 机器学习在电气试验与验证方法中的应用

3.1 机器学习在电力系统的应用

在电气试验与验证方法的优化中，机器学习的一项关键应用是支持向量机，该方法在电力系统领域取得显著成果。支持向量机是一种监督学习算法，其主要目标是寻找一个最优的超平面，以分割不同类别的数据点。在电力系统中，支持向量机常用于完成故障诊断和分类任务。其基本思想是将电气特征数据映射到高维空间，找到一个能够最大限度分离不同类别数据点的超平面。对于一个包含电气特征xi和对应类别标签yi的训练数据集，支持向量机的分类函数可表示为

式中：N为训练样本数量；αi为支持向量机的权重系数；K(x,xi)为核函数；b为偏置项。

在电力系统中，核函数的选择对支持向量机的性能具有影响显著。常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基核函数。通过调整核函数和函数的参数，能够使支持向量机适应不同电气特征之间的复杂关系，实现对电力系统中各种状态的准确分类和预测[4]。这种基于支持向量机的机器学习方法为电气试验与验证提供高效且可靠的工具，能够有效优化电力系统通信电源的性能。

3.2 优化方法的设计

为提高电力系统通信电源的电气试验与验证方法的效率和准确性，设计了一个综合的优化方法。该方法基于机器学习技术，不能能够有效解决目前电气试验方法存在的问题和局限性，还能实现实时监测与调整，以适应电力系统运行中的动态变化，具体的方法流程如图1 所示。

图1 基于机器学习的电气试验与验证方法流程

3.2.1 数据采集与准备

在优化方法的初步阶段，充分且准确的数据是实现高效电气试验与验证的基石。通过在电力系统中部署先进的传感器和监测设备，以实时采集大量电气特征数据，包括电流、电压、功率等重要参数。这些数据是模型训练和验证的关键信息源，因此需要采取严格的数据清洗和处理措施，确保数据的质量和可靠性。针对数据的多样性和复杂性，需要进行特征选择和降维处理，以更好地适应后续机器学习模型的训练与应用。

此外，为更好地理解电力系统通信电源的运行状态，还需要采集系统运行过程中的环境参数，如温度、湿度等，以建立全面的数据集。这一详细的数据采集与准备过程为后续的模型选择和训练奠定坚实的基础，确保模型能够准确把握电力系统的动态变化，为电气试验与验证提供可靠的支持。

3.2.2 模型选择与训练

在模型选择与训练阶段，着重考虑机器学习中的经典算法，其中支持向量机是优化电气试验与验证的核心。支持向量机作为一种监督学习方法，在处理复杂非线性关系方面表现出色，且对于高维数据的处理具有优势。因此，为了更好地符合支持向量机模型的输入要求，需要对准备好的电气特征数据进行特征工程处理。考虑到电力系统的复杂性，引入多项式核函数来处理非线性关系，同时对超参数进行调整，实现对模型的细致调优。

在完成数据准备后，将数据集划分为训练集和测试集，确保模型在未见过的数据上也能展现出良好的泛化能力。通过大量迭代的训练过程，支持向量机能够逐渐学习电力系统中通信电源的运行规律和特征，从而为后续的实时监测与调整提供有力支持。

模型选择与训练的过程旨在提高电气试验的准确性和效率，为系统运行的稳定性和可靠性提供保障。

3.2.3 实时监测与调整

在实施优化方法的最后阶段，引入实时监测与调整机制，以提高系统性能。通过实时监测电力系统中通信电源的运行状态和性能参数，能够及时捕捉潜在问题或异常情况[5]。

基于监测结果，建立反馈回路，利用先前训练好的支持向量机模型对实时数据进行分析和预测。一旦检测到异常数据，系统将自动进行调整，并采取相应的措施来维持通信电源运行的稳定性和可靠性。该实时反馈机制有效提高了系统的健壮性，使其能够适应不断变化的工作环境和负载条件。

4 优化前后的试验结果对比分析

为进一步验证优化后的试验方法在实际应用中的效果，对同一个通信电源进行对比实验，对比结果如表1 所示。

表1 传统电气试验与优化方法对比结果

根据表1 所示数据可知，优化方法有效改善了通信电源性能。优化后的试验结果表现出更低的电流波动、温升、故障率，更高的电压稳定性和效率，以及更短的响应时间，有效提升通信电源性能，取得了显著成效。

5 结 论

文章提出电力系统中通信电源的电气试验与验证方法，通过引入机器学习技术，对电力系统中通信电源的电气试验与验证方法进行优化，具有显著的可行性和应用效果。通过对比优化前后电流波动、电压稳定性、效率、温升、故障率以及响应时间等关键指标可知，文章提出的优化方法能够显著提升通信电源性能。这一研究为提高通信电源性能、提升电力系统智能化水平提供了有力支持。未来可以进一步研究机器学习在电力系统中的应用，以推动该领域的创新和进步。