架空輸電線路跳閘故障智能診斷

蘭宏斌，李明，李成峰

（國網鐵嶺供電公司，遼寧鐵嶺 112000）

1 架空輸電線路跳閘故障的現狀分析

輸電線路多敷設在戶外，線路長度長、沿途環境復雜，非常容易受到周圍環境的影響，如受到雷電、農業種植、高大樹木、覆冰、大風天氣、民宅建設、工業施工等影響而發生跳閘事故。跳閘事故不僅會影響到所負載設備的供電，還會對整個局部電網系統造成沖擊，使系統電壓陡降、部分設備損壞。因而在系統發生跳閘情況后，如何迅速準確地找到故障點并第一時間恢復供電就變得非常重要。如果是重復出現的跳閘情況，還需要對情況進行對比，找出跳閘的原因，彌補架空輸電線路檢修的不足，并采取針對性的手段進行預防。我國目前使用的故障定位、分析等診斷技術還不夠成熟，雖然國內現行的一些系統可以進行故障定位，但準確性和時效性都有待提高。該文通過對架空輸電線路故障跳閘情況的研究，介紹了一種智能通信技術和在線監控系統相結合的智能診斷方法對跳閘故障進行有效定位，保證了電網的安全運行，同時減輕了電網工作人員的勞動強度[1]。

2 智能診斷系統的原理剖析

對故障的準確定位以及對故障原因的準確識別是所有智能診斷系統的共同目標。架空輸電線路故障跳閘的數據采集現在已經達到了毫秒級別，這就對系統提出了很高的要求。

2.1 如何對跳閘故障進行定位

該文介紹的故障診斷系統是采用分布式故障定位技術對架空輸電線路跳閘故障進行定位，其原理就是將電流信號的采集終端裝置均勻的安裝在輸電線路的各個區段，通過采集每個區段的工頻故障電流和行波電流，然后輸送到上級系統進行分析比對，實現對故障的準確定位。工頻故障電流反映了故障發生的區間，而通過對行波電流運行狀態的比對又大大提高了故障定位的準確性[2]。

圖1 工頻電流流向示意圖

如圖1所示，在變電站1 和2 之間共設置了N 個監控線路跳閘故障電流采集終端。在第M 和M+1 個終端之間發生了雷擊造成的線路接地故障，系統采集到工頻故障電流和行波電流狀態，通過系統自動進行邏輯分析與運算，從而準確地定位了接地故障發生的位置。

2.2 如何判斷故障的性質

架空輸電線路跳閘故障的性質主要分為雷擊造成事故和非雷擊造成事故。雷擊造成事故又分為反擊故障和繞擊故障兩種。所謂反擊故障就是當雷電擊中架空線路的某個桿塔時，雷電攜帶的大電流會通過桿塔進入大地，大電流在桿塔自身阻抗和接地電阻的共同作用下使桿塔產生了較大的壓降、 橫擔和塔架電勢陡升，絕緣子所承受電壓超過閃絡電壓而發生絕緣子被擊穿故障。絕緣子在被擊穿前架空線路產生了一個與雷電電流極性相反的禍合電流，擊穿后雷電電流通過絕緣子進行架空導線[3]。而繞擊是雷電直接流入架空導線，造成導線對地電勢瞬間升高，絕緣子受到超過閃絡電壓的沖擊而發生擊穿現象，造成架空線路故障。而反擊和繞擊產生的故障都存在絕緣子閃絡后行波電流經過桿塔入地會產生1 個反向的電流，使導線中的電流在波前和波尾部分陡度很大。非雷擊造成的故障原因就比較多，如農業種植、高大樹木、覆冰、大風天氣、民宅建設、工業施工等。其閃絡過程與交流電流的變化密切相關，電弧呈現熄滅重燃、延伸收縮的變化，與雷擊故障相比其暫態行波電流頻率較低口序班。因此診斷系統可以通過行波電流來對故障進行判斷。

3 智能診斷的創新性

為了提高故障診斷的高效性與準確性，應用智能診斷系統勢在必行。智能診斷系統可以有效提高故障的檢測水平，對故障進行迅速診斷與反應，縮短故障維修時間，提高用戶的滿意度，為故障智能化診斷提供理論依據。故障智能診斷系統可以對故障的原因進行識別與判斷，并將讀取到的信息及時進行處理。基于計算機技術之上的智能診斷系統可以接受前端傳達的命令，實現對故障的有效診斷。

3.1 行波測距提高故障定位精確度

與傳統故障診斷技術相比，智能診斷技術可以實現對故障的迅速診斷和處理。常見的技術是行波測距，可迅速對故障點進行定位，確保位置精確。對故障測距時，主要結合先進的行波傳輸理論，并結合波頭到達兩個測量點的時間差，保障故障得到合理診斷，操作迅速、便捷。總之，智能化行波測距能夠有效彌補傳統故障診斷技術的不足，保障故障診斷與定位精確度大大提高。

3.2 分布式系統迅速發現故障

智能診斷系統之所以可以迅速發現和解決故障，主要是因為架空線路的跳閘故障往往十分復雜，需借助先進的智能診斷系統對故障進行實時監測，從而得到所需數據。常見的應用是分布式系統，該系統結構雖然復雜，但卻更加容易實現對故障信息的搜集和整理。一旦線路出現故障，利用分布式系統中的現場終端環節就可以對關鍵的信息進行搜集與整理。這一部分通常安裝在導線上，使得信息搜集迅速、便捷；利用系統中的數據中心可以實現WEB 服務查詢，方便需求者隨時查詢所需信息，便于對故障進行高速識別和定位。與傳統故障診斷系統相比，分布式系統能夠對故障發生的時間及時進行記錄，找出故障的源頭，有效減少維修時間，提高維修效率。

3．3 人工神經網絡技術模擬人的思維

智能診斷技術的創新之處還在于應用了先進的人工神經網絡技術，該技術不僅可以提高故障診斷效率和效果，還可以模擬人的思維，對信息進行智能處理與識別。人工神經網絡技術的學習能力很強，系統動力很強，可實現對信息的高效率存儲。基于人工神經網絡技術的智能診斷系統可連續分析信息，能夠處理龐大的信息與數據，具有廣泛的發展前景。

3.4 高效監測雷擊避雷線耦合電流

智能診斷技術能夠有效應對雷擊事故，起到有效的預防效果。通過智能診斷技術可以對雷電準確定位，對走廊落雷的密實度進行仔細分析后，再監測避雷線耦合電流現象，從而明確雷擊位置，提高故障的處理效率，保證線路安全。

總之，為了方便故障診斷工作順利進行，減少診斷時間，就要應用智能診斷技術迅速定位故障位置，減少時間損耗，創新故障診斷手段。

4 智能診斷系統的應用

該文介紹的架空輸電線路故障跳閘智能診斷系統可以為檢修人員的雷電預防工作提供參考，而且保證電網的安全穩定運行。系統采用成本低廉的差異化防雷方法，有效地提升了輸電線路運行的穩定性。系統中裝設的電流采集裝置具有雷電定位功能，對于所轄區域線路走廊的落雷情況進行采集，通過一定的方式進行運算實現對故障跳閘的預判。在實際運用中由于輸電線路長度較長，沿途環境復雜，這就使得電流采集裝置對避雷線禍合電流和繞擊導線未跳閘電流的精確采集變得尤為重要，這也是對雷擊故障進行預判的基礎。通過對雷擊點的準確定位，判斷雷擊發生可能的角度，通過診斷系統進行運算將結果反映在公共機主畫面上。某地區110kV 變電所兩回路高壓進線在每年3月雨季來臨之前都要進行一次預防性試驗，在試驗同時對故障跳閘診斷系統進行模擬操作[4]。在雨季過程中，對110kV 線路走廊的落雷情況進行實時的檢測，并與往年數據進行對比。尤其對于曾經發生過故障的地區重點進行監控。系統自動生成的曲線可供隨時查閱。記錄顯示3—10月之間該地區共出現落雷12 次，其中73%集中在7、8 兩個月，線路的12-19# 桿塔為落雷的密集區域，該線路檢修人員每月使用紅外探測儀對線路的電暈進行一次全面檢查，對重點區域每周檢查一次，發現桿塔懸掛樹枝1 次、鳥窩23 個，檢修人員及時進行了停電消缺。該線路在雨季過程中未出現故障跳閘情況，運行穩定。

5 結語

現代工業的飛速發展帶動了電力行業的不斷進步，同時也讓電力在工業領域中的發揮的作用越發的重要。電力系統的穩定運行已經成了一個關乎國計民生的重要問題，這些都為電力行業的從業人員提出了很高的挑戰。如何采取有效措施避免線路跳閘故障的產生是電力專業科技攻關的一項重要的命題。該文簡單介紹了一種架空線路故障診斷系統，希望能為電網穩定運行提供幫助。