10 kV配電線路故障及其自動化技術分析

魯登旻

(國網四川省電力公司達州市蒲城供電分公司,四川 達州 636150)

0 引言

隨著城市化進程的不斷推進,電力需求量不斷增加,配電網絡規模也逐漸擴大。10 kV配電線路作為電力系統的重要組成部分,直接面向用戶供電,其穩定性和可靠性對電力系統和用戶具有重要影響,然而,由于環境、設備、人為等多種因素影響,配電線路常常出現故障,導致電力系統供電中斷,影響用戶正常用電。如何提高配電線路的穩定性和可靠性,成為電力行業亟待解決的問題。近年來,自動化技術在電力行業得到了廣泛應用,對10 kV配電線路故障及其自動化技術進行分析,對于提高配電線路的穩定性和可靠性具有重要的現實意義。

1 10 kV配電線路故障概述

通過對已有文獻進行梳理和評價,筆者發現10 kV配電線路的故障主要涉及自然因素、設備因素和人為因素等多個方面,常見的故障類型包括短路、斷線、接地等。

1.1 10 kV配電線路短路故障分析

10 kV配電線路常見的短路故障有相間短路、對地短路、跨步電壓短路、絕緣損壞短路、負載短路、誤操作短路等類型。相間短路是指不同相的電流相互干擾,導致兩相或三相電流不平衡,最終導致短路。對地短路是指電路中的某處斷開,導致電流無法正常流過,從而引發短路。跨步電壓短路是指當電路斷開時,由于電荷移動導致電壓分布不均,從而引發短路,這種故障通常發生在電路斷路器瞬間閉合或斷開時。絕緣損壞短路是指由于電路絕緣不良,導致電流不經負載而直接流過,從而引發短路。負載短路是指電路中的某個或多個器件與線路并聯,導致電流分流,最終引發短路。誤操作短路是指由于操作不當,導致電路出現異常情況,從而引發短路。

1.2 10 kV配電線路斷線故障分析

常見的10 kV配電線路的斷線故障原因主要有線路負載過大、線路老化、惡劣天氣影響以及外力破壞等方面因素。具體表現在以下幾個方面:一是用電負荷的急劇增加,導致線路承受的電流超過其設計能力;二是線路本身的缺陷,如線路規格過小、布局不合理等,導致線路在正常運行時容易出現斷線故障;三是線路絕緣層破損、導體氧化腐蝕、螺栓松動等,導致線路的電阻增加、載流量下降,嚴重時會產生斷線故障;四是惡劣天氣對10 kV配電線路的影響較大,如風災、雪災、雷擊等惡劣天氣都可能導致線路斷線故障;五是在施工過程中施工方法不當或施工質量控制不嚴格,導致線路在運行過程中出現斷線故障;六是人為或由動物引起的外力破壞。

1.3 10 kV配電線路接地故障分析

10 kV配電線路接地故障分為瞬時性接地故障、永久性接地故障、斷線接地故障、混線接地故障、雷電接地故障、毛線接地故障等類型。在10 kV配電線路中,接地故障是指電流或電壓異常導致設備與大地之間的連接發生問題,這種故障可能會導致設備損壞、人員傷亡以及供電中斷等后果。

2 自動化技術分析

自動化技術是利用計算機、電子、通信等技術,實現生產過程的自動檢測、控制、優化和管理。在電力領域,自動化技術主要涉及變電、配電、用電等環節。自動化技術的應用可以有效提高配電線路的穩定性和可靠性,其中遠程監控技術、智能巡檢技術和故障定位技術是較為常見的自動化技術,可以對10 kV配電線路故障起到故障定位、隔離和恢復供電等方面的作用。此外,自動化技術的應用還可以優化電力系統的運行方式,提高供電的經濟性和環保性。

2.1 遠程監控技術

在配電線路中,電力設備、通信設備和控制系統共同組成了遠程監控系統。其中,電力設備主要負責對線路運行狀態的監測和數據的采集,通信設備負責將采集到的數據傳輸到監控中心或管理平臺,控制系統負責對數據的處理和分析以及對設備的控制和調整。

在電力線路的運行過程中,可能會遇到各種故障,比如短路、過載、漏電等。這些故障不僅會影響電力線路的運行效果,還可能引發安全事故。而遠程監控技術的出現,使得配電線路的運行狀態可以實時監控,及時發現并處理這些故障。通過遠程監控系統,管理人員可以實時了解配電線路的運行狀態,及時發現并處理故障。同時,通過對采集到的數據進行分析和處理,還可以對電力線路的運行狀態進行預測和維護,提前發現并解決問題,減少故障的發生。

2.2 智能巡檢技術

智能巡檢技術是通過無人機、智能巡檢車等設備,定期對配電線路進行巡檢,發現并處理潛在故障的配電線路運維管理的重要手段之一,該技術可以大大提高巡檢的效率和精度。其中,無人機和智能巡檢車是常見的智能巡檢設備。

通過無人機搭載高清晰度攝像頭、紅外線掃描儀等設備,對配電線路進行全方位、高精度的拍攝和檢測。然后通過對拍攝到的圖像進行分析和處理,可以及時發現線路的潛在故障和隱患,如線路老化、絕緣損壞等。同時,無人機還可以進行實時的數據傳輸和遠程控制,使得管理人員可以在第一時間了解線路的情況,并采取相應的處理措施。

智能巡檢車則是一種集成了多種檢測設備的車輛,通過智能巡檢車搭載高清晰度攝像頭、紅外線掃描儀、超聲波檢測器等多種設備,實現對檢測線路的外觀、溫度、絕緣等各個方面的監測。隨后對檢測到的數據進行分析和處理,及時發現線路的潛在故障和隱患,并進行相應的處理和維護。智能巡檢車具有自動化、智能化、高效、準確的優點,可以實現對配電線路的全面監控和故障預警。同時,智能巡檢車可以在不同的環境和條件下進行巡檢,具有很好的適應性和靈活性。

2.3 故障定位技術

故障定位技術可以快速準確地確定故障位置,提高故障排除效率。在配電線路中,故障定位技術是通過對線路中的故障信號進行測量和解析,快速定位故障位置,從而有效地進行故障排除和修復。常見的方法包括阻抗法、行波法、和音頻法等,在實際應用中,這些方法可以互相結合使用,提高故障定位的精度和效率。

2.3.1 阻抗法

阻抗法是通過測量電力系統中故障點到測量端之間的阻抗變化,來推測故障位置的方法。在實際應用中,阻抗法多以線路集中參數模型為基礎,通過測量不同故障點的阻抗值,可以推測故障點所在的位置。對于短路故障,常見的故障類型包括單相短路、兩相短路和三相短路。通過測量不同故障點的阻抗值,可以推測故障點所在的位置。例如在一條輸電線路上,如果測量到某一段線路的阻抗值明顯低于其他段,那么可以推測該段線路可能存在短路故障,進而對該段線路進行進一步的檢修和維護。

2.3.2 行波法

行波法是基于行波檢測原理實現的,利用測量行波在故障點和測量端之間往返的傳播時間來確定故障位置[1]。當線路發生故障時,會產生行波信號,這些信號會在線路中傳播。通過測量行波信號的到達時間和反射點的位置,可以準確確定故障點的位置。在實際應用中,行波法是比較先進和準確的故障定位方法之一。其優點是可以通過測量行波信號的傳播速度和時間差來確定故障位置,不受線路復雜程度的影響;且測量精度高,可以在較短的時間內快速準確地定位故障位置。

2.3.3 音頻法

音頻法是通過聽取線路中聲音的變化來確定故障位置。當線路發生故障時,會產生特定的聲音,這些聲音可能來自故障點周圍的放電聲、設備故障的噪聲等。通過音頻設備可以捕捉到這些聲音信號的強度、頻率等特征的變化,從而確定故障位置。這種方法不需要在電力線路上附加任何設備,只需要將音頻設備(如拾音器或傳聲器)放置在線路周圍,捕捉這些聲音的變化,從而確定故障位置。

3 故障分析系統設計

基于自動化技術,本文設計了一種10 kV配電線路故障分析系統,主要包括數據采集、數據處理和故障分析3個模塊。

3.1 數據采集模塊

數據采集模塊通過智能傳感器和實時監測設備獲取10 kV配電線路的電流、電壓、溫度等參數,并識別數據源,如互聯網、數據庫、數據文件等,以及確定從哪些數據源中提取需要的數據。所有信號采集后,會通過數據采集模塊,如嵌入式系統、PLC、單片機等設備,將這些信號轉化為數字信號,并通過串口、以太網或其他通信方式發送到計算機或控制系統進行處理和顯示。該模塊的主要原理是通過傳感器將這些參數轉換成電信號或數字信號,然后通過數據采集模塊將這些信號輸入計算機或控制系統進行處理和分析。

3.1.1 電流的獲取

通常使用電流互感器(CT)或電流傳感器來采集10 kV配電線路的電流,這些設備基于法拉第電磁感應定律工作,將電流轉換為感應電動勢。法拉第電磁感應定律的公式為:

E=nΔΦ/Δt

(1)

公式中,E代表感應電動勢,n代表感應線圈匝數,ΔΦ代表磁通量變化,Δt代表時間變化。然后通過測量該電動勢來計算電流值。

3.1.2 電壓的獲取

電壓的獲取是通過在10 kV配電線路和大地之間建立一個電位差來實現的,這個電位差可以通過電壓傳感器進行測量。

3.1.3 溫度的獲取

溫度參數的獲取一般通過溫度傳感器來實現,常用的有熱電阻、熱電偶等。這些傳感器將溫度變化轉化為電信號,數據采集模塊通過測量這個電信號就能知道當前的溫度。

3.2 數據處理模塊

數據采集后,數據需要進行濾波、標度轉換、補償等處理,以便更準確地反映實際狀態。再通過數據處理模塊實現對采集到的數據進行處理和存儲,提取出與故障相關的信息。其主要步驟為:第一步,數據抓取。在確定數據源后,通過程序自動化地從這些數據源中提取所需要的數據。第二步,數據清洗。對收集到的數據進行清洗和過濾,去掉無用的數據,對數據進行必要的加工,以提高數據的準確性和精度。第三步,數據存儲。經過清洗的數據會被轉換成結構化的數據格式,并存儲在預先設定好的存儲空間中,以便后續的分析和處理。第四步,數據處理。對數據進行各種處理,包括數據的濾波、去噪、協議轉換等操作,以提高數據的準確性和精度。

3.3 故障分析模塊

故障分析模塊運用人工智能算法對故障進行診斷和預測。根據數據處理的結果,實現特定的應用功能,比如實時判斷設備故障或安全風險等問題,提高生產過程的可控性和生產安全性。至于提取與故障相關的信息,這通常涉及對數據的特定分析。例如,如果發現某些數據(如設備運行參數)超過或低于正常范圍,這可能預示著設備故障或潛在問題。系統可以設置設備運行的預警閾值,一旦監測數據超過或低于這個閾值,系統會發出告警信息,及時通知相關人員進行處理和維護[2]。此外,數據處理模塊也可能通過模式識別、聚類分析等方法自動識別出故障模式或趨勢,提前進行預警或預測,以避免故障的發生或減少故障帶來的損失。如何自動地生成和篩選滿足要求的測試用例是一項很有意義的工作[3],預測性維護已經在很多領域得到廣泛應用[4]。

此外,故障分析模塊還可以結合多種人工智能算法進行綜合診斷和預測。例如,可以將模糊方法與神經網絡相結合,或者將專家系統與神經網絡相結合,以提高故障診斷和預測的準確性和可靠性。同時,也可以采用分布式人工智能技術,將診斷和預測任務分布到多個子系統上并行處理,提高整體效率。

4 結語

本文通過對10 kV配電線路故障及其自動化技術的研究,提出了一種基于自動化技術的故障分析系統。通過應用該系統,可以有效降低10 kV配電線路的故障率,提高電網的穩定性和可靠性,這將對保障電力系統和用戶的正常運轉具有重要意義。在未來的研究中,將進一步優化系統性能,提高故障診斷的準確性和效率。同時,將研究更多的自動化技術在電力系統的應用場景,為推動電力行業的創新發展作出貢獻。