西北地区输电线路普遍存在规模大、距离长、结构复杂和环境气候恶劣等特点,它的安全稳定运行关系到东部负荷中心城市的用电可靠性。变电站是输电线路中极为重要的环节,因其工作条件较为复杂,且站内设备对绝缘性能、机械性能等要求较高,所以站内多发设备故障。一旦出现站内设备故障,造成供电可靠性下降,会直接影响到东部经济发达和人口密集地区的生产生活,造成巨大的经济损失。而传统的人工巡视工作条件恶劣,安全隐患较高,且巡视人员并不能完全掌握站内设备的运行状态,更无法准确实现故障辨识。因此,需要建立一套站内运行设备监测系统,且通过采集的运行数据并基于机器学习算法,能够实现故障的自动辨识。变电站故障诊断系统的建立,有助于工作人员及时了解站内设备的运行情况,实现故障的辨识,这对保证供电系统的安全稳定运行具有重要意义。首先,对故障诊断系统进行系统设计,主要包括Java技术分析、可行性分析和需求分析。基于上述分析,构建了故障诊断系统的框架结构,部署Tomcat服务器,建立SSM框架,构建MySQL类型数据库,使用ECharts作为数据可视化工具。此外,对站内设备及其常见故障类型进行了整理分析,选择330kV高压断路器弹簧操动机构作为研究对象,对其故障诊断算法开展研究。然后,通过实验模拟了弹簧机构的正常状态,分闸弹簧退化、合闸弹簧退化和油缓冲器漏油三种单一故障,以及分合闸弹簧共同退化和合闸弹簧退化伴随油缓冲器漏油两种复合故障,采集了其行程数据。分别通过支持向量机、随机森林和深层神经网络算法对上述状态进行辨识,通过精确率、召回率和F值等参数对比不同算法在故障识别中的表现。结果表明随机森林算法训练和识别时间最短,且识别准确率最高,更适用于对本文模拟的弹簧操动机构进行分类。最后,基于故障诊断系统设计和机器学习算法,本文对变电站故障诊断系统的关键功能进行了实现。主要包括用户注册管理、菜单管理、设备管理、电气参数显示以及系统报警。用户使用该系统,可以实时查看站内设备的运行状态,系统通过机器学习算法对故障进行诊断,并将故障信息以短信的形式发送给相关工作人员。