配電自動化及故障處理分析

陳明龍

摘要：現階段，國內配電自動化已經成為常態，在配電自動化環境下配電網的故障處理方式一般會按照配電自動化的要求配置饋線自動化，實現自動隔離故障點，自動恢復供電，以保證供電可靠性。本文著重對配電自動化下的故障處理模式進行了討論，并結合實際的案例說明了饋線自動化的實際效益，同時依托當前智能電網建設實際，對配電自動化智能運維進行了簡單思考，僅供參考。

關鍵詞：配電自動化;配電網;故障處理

隨著電網改造升級的不斷推進，配電自動化覆蓋率越來越大，配電自動化的本質是對用電信息的全面監控，對配電網中的故障段進行自動定位和隔離，減少停電，提高供電可靠性。

一、配電自動化故障處理

（一）配電自動化故障處理流程

在配電自動化覆蓋的配電網一般自動化系統會在故障發生時先分析FA推圖，系統自動分析判斷線路中保護動作的情況，判斷故障動作過程，進而確定故障區段，同時統計損失負荷情況。

（二）配電自動化故障處理主要模式

在配電自動化中，針對配電網的故障處理主要有三種模式，分別是基于集中控制的主站監控式饋線處理模式、基于重合器的饋線處理模式以及基于系統保護的饋線處理模式。

首先，基于集中控制的主站監控式饋線處理模式。這是配電自動化中最常見的方式，也是一種主流模式。其核心在于集中控制，利用SCADA+FA（饋線自動化）來實現對故障的有效切除。比如重合閘、RTU遙控、電能保護等，一般發生故障到切除故障，再恢復非故障段供電，僅僅需要幾分鐘時間。在這種模式下，一般會在每個開關的位置都安裝饋線終端，正常情況下饋線終端會采集信息包括開關位置、電壓、功率、負荷等，然后通過通信網絡上傳到SCADA，同時配合繼電保護即可實現對故障段的自動切除。這種模式對配電自動化的通信網絡要求非常高。

其次，基于重合器的饋線處理模式。重合器主要是依靠切除短路電流的功能來實現對故障段的切除。在實際應用中，重合器一般會和分段器配合，分段器主要的功能是關合短路電流，二者結合就構成了故障判定+隔離+線路恢復的一個完整的自愈體系，它并不太依賴通信網絡，總體比較類似于繼電保護，但是故障切斷的效率不高，而且對繼電保護裝置的依賴性非常強。

最后，基于系統保護的饋線處理模式，該模式主要是利用分散安裝的區域性饋線的全線速動保護，與集中控制的故障處理模式相似，在開關為智慧配置饋線終端，不過當三相故障、相間故障發生后，系統保護模式下主要進行功率方向判定，并確定故障區段，然后再執行開關跳閘操作，以達到切斷故障段的目的。該模式與高壓線路的縱聯保護具有相似性，是對全分布式母線保護模式竣工驗收的充分理解應用。不過該模式對硬件的要求很高，而且也需要很強的通信能力做支撐。

（三）饋線自動化應用實例

從上述三種模式分析中，可以看出在配電自動化故障處理中非常關鍵的就是FA即饋線自動化。

以某市為例，該市為國家電網公司智能電網第二批配電自動化試點城市，技術線路采取的是集中模式，其架構采取的配電終端與主站兩層架構形式，實施的是典型的集中型FA。

該市的FA共啟用612次，成功啟動并執行600次，FA成功率在98.04%，該市的FA有兩個部分，一部分是從故障信息采集研判、定位、隔離直至恢復無故障區域供電全流程的一次性貫通FA。另一部分則是執行過程中，因故轉為交互模式的FA。這兩個部分在全自動閉環控制當中正確執行次數318次，成功率是100%。其中一次性貫通FA正確執行125次，交互模式FA正確執行193次。故障處理用時平均只有50s，最快的達到30s。

該市所用的FA解決了依靠人工處置配電網故障效率低的問題，為FA的應用積累了經驗，對配電自動化的認知也進一步深化，同時極大地保證了配電網運行的安全性、可靠性。其中總負荷損失平均降低，或者說挽回47.88%，饋線自動化產生的電量效益非常高，以成功的600次正確執行來說，總計可達2298058kWh的電量效益，以當地0.70289元/kWh的售電均價來計算，FA可以產生161.52萬元的直接電費效益，如果進一步分析城市用戶停電損失來進行估算，取30～47元/kWh的損失來進行計算，那么可以貢獻6894～10800萬元的經濟效益。

同時基于遙控手段來處理日常配電調控事務，工作效率大大提升并且在技術上保證了值班員調控操作的安全性，隨著FA的的投運，配電網調控作業中基本都保持零事故的狀況。考慮調控作業的情況，假設每次FA需要遙控3個開關，以600次成功執行來算，那么就會減少1800次人工到現場實際操作的工作量。實際上FA如果全部實施全自動貫通，那么還將減少21.37%的遙控操作量，顯然FA提升了配電調度安全水平以及運行管理效率，縮短了用戶故障停電時間。

二、配電自動化智能運維思考

當下人工智能技術是最火爆的前沿技術，在計算機科學領域是最值得期待的一個分支。智能化將大大減輕人的勞動，以最少的人工干預來完成復雜的工作。在運維領域，如果將智能化程序代替運維人員，能夠在最少的人員干預下使用故障探測技術尋找故障點，當發生故障問題是，通過問題分析引擎快速定位故障根源，并給出解決方案，并且可以自動運行腳本與工具嘗試進行故障修復，同時還可以根據暴露出來的問題進行關聯分析，找出潛在的隱患并制定預防方案。當然現在的人工智能技術還達不到這樣的技術水平。但是大數據技術卻提供了偽智能的可能，因為大數據分析可以通過各種數據來挖掘關聯信息，進而實現相對科學的預測。目前智能化運維所走的道路主要就是利用大數據技術來實現。

實際上在現行的配電自動化環境下，當配電網發生異常情況，SCADA系統的事件報警窗口實際上只會接收到保護動作、開關分閘等相關的信息，但具體發生了什么樣的異常，還需要運行人員去結合配電房的接線方式、運行方式、開關刀閘位置以及監控信號進行具體的研究分析，以確定故障類型，這需要一定的時間。現在大量數據保存在電力系統的數據庫當中，實時采集的數據，離線數據均呈現出指數化增長的趨勢，由此可以從數據挖掘開始，基于科學的數學模型，添加相應的最新數據來進行綜合分析，進而對未來走勢進行預判。而數據來源則不僅僅依靠電力系統的數據，還有包括及交通部門、住建部、氣象部門、電信運營商等。當然基本的數據類型可以歸納為設備空間學習數據，通道基礎地形數據，基礎臺賬數據，運行維護專題數據，氣象數據，林業數據等等。通過對這些數據的挖掘進而分析出配電網當中可能存在的薄弱環節，進而識別出危險源。因此按照信息化建設的要求，應當建立一個故障推理模型，通過該模型來自動完成異常情況的分析判斷。在該模型當中，就需要將常見的電網調度運行當中發現的異常情況進行歸納總結，依托機器學習的方式來預測電網調控運行當中可能出現的異常情況，確保預防到位，保證供電的可靠性。

結束語

綜上所述，配電自動化下配電網的故障處理通常都基于配電自動化系統的FA來實現故障的自動處理，目前主流的方式是集中控制的故障處理方式，即SCADA采集數據并保存數據，FA執行具體的故障處理操作。隨著技術的進步，配電自動化必定會向智能化轉變，目前已經有了雛形，所以還需要進一步研究配電自動化及故障處理。

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