聲紋識別技術快速識別電網故障

前不久，合肥高新區的中國聲谷舉辦了一場特殊的語音識別領域競賽。來自全國26家省級電力公司的電網算法高手正在這里進行一場主題為“電力設備聲音解密”的比賽，賽題是如何更好地利用聲紋技術診斷電網設備運行情況，主辦方希望通過這次比賽篩選出識別準確率最高、識別效率最快的優秀算法。

“安徽電網是西電東送的‘大動脈’，我們一直在應用聲紋技術改善對電網的監測能力，提高供電可靠性，為居民、企業用電提供‘新保險’。”賽事工作組成員、國網安徽電力工作人員黃偉民向記者詳細介紹了比賽的目的。

“我和電力設備打交道十余年了，其實它們不是冰冷的機器，它們和人一樣有溫度，有反饋。就像老中醫聽診一樣，有經驗的老師傅可以通過運行聲音判斷出設備‘五臟六腑’的情況。我們現在所做的工作就是給每一臺設備配置一個24小時不休息的‘老中醫’。”國網安徽電科院工作人員楊海濤介紹說，“我們通過前端麥克風傳感器，不間斷地監聽設備的聲響，再通過后端的數據分析中心，及時出具體檢報告，實現了設備診斷的全程自動化。”

(資料圖片僅供參考)

楊海濤介紹，建設安全高效的新型電力系統，就要對關鍵電力設備做到全面監測，聲紋識別作為一種非接觸式、高靈敏度的感知手段，具有明顯優勢。

電網設備大多運行在高電壓、強磁場環境下。一個特高壓變電站站內設備數量達到1000多個，各類設備的聲波傳播到同一空間里，信號之間存在復雜的耦合關系，同時混雜著外部風聲、雨聲等干擾，在聲音的大海中找到設備最本真的聲音是一項技術活。

“我們自主研發了電網寬頻聲紋傳感器，它的靈敏度、指向性、重復性、頻率響應等指標都通過了第三方檢驗，滿足現場應用的要求。”聲紋技術負責人、國網安徽電科院工作人員張晨晨說，“我們的樣本庫里有上萬個故障樣本，通過機器學習，算法模型得到了充分的訓練，訓練的過程就像大海撈針的過程，熟能生巧，現在我們的識別速率達到了毫秒級，準確率也達到了90%。”

張晨晨告訴記者，隨著聲紋技術的快速發展，基于聲紋的各類衍生應用，如調令識別、線路檢測、電纜溝巡視、設備狀態評估等也正大顯身手，在電網生產運行中漸趨流行。

在國網安徽聲紋監測預警分析中心，工作人員胡嘯宇正在對全省的聲紋監測數據進行分析，這個平臺接入了將近100個設備聲紋測點數據，工作人員足不出戶就可以完成對電站各級設備聲音的巡查，系統一旦發現數據出現異常，就可“抽絲剝繭”對故障精準排查。

在安徽馬鞍山雨山區的220千伏劉村變電站，巡檢工作人員汪隆臻熟練地操作著無人機巡檢。這臺無人機集成搭載了360度的聲紋組件，可以遠距離識別變電站絕緣子的局部放電。

“通過聲紋無人機的輔助巡檢，我們對電力設備的運行狀態心里就更有底了。”汪隆臻說。

近日，國內電力聲紋領域的專業研討會在合肥高新區中國聲谷召開。“看到越來越多的企業、專家加入到聲紋技術的研究隊伍中來，我們對聲紋技術在電網乃至整個工業領域的應用充滿期待。”科大訊飛能源業務總經理李心說，從最初的聲紋技術用于電網設備監測開始，僅僅用了5年時間，涌現出近百家從事聲紋識別領域的企業，代表性的拳頭產品有幾十個。

“最早的需求往往來自我們電網生產一線，技術的源頭大多來自于大學和科研院所，我們與華北電力大學、中國電科院形成產學研用團隊，貫通了整個創新鏈。”張晨晨表示。

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