基于多源信息融合的配電網故障診斷與預警技術研究

摘 要：本文針對目前配電網故障診斷與預警的復雜性，提出了一種基于多源信息融合的故障診斷與預警技術。該技術整合了SCADA系統數據、智能電表讀數、用戶反饋以及環境監測等多維度信息，利用數據挖掘與模式識別，對配電網狀態進行實時監控和故障預警。本研究構建了多源信息采集與處理框架，進而利用模糊邏輯與神經網絡相結合的算法評估配電網的運行狀態。試驗結果表明，該技術能有效提高故障診斷的準確性，縮短故障響應時間，為配電網的安全、穩定運行提供了有力保障。該技術還能優化維修資源分配，降低運營成本，對提升配電網的智能化管理水平具有重要意義。

關鍵詞：多源信息融合；配電網；故障診斷；預警技術；數據挖掘

中圖分類號：TM 712 " " " 文獻標志碼：A

現代電力系統快速發展對配電網的復雜性和運行要求不斷提高，故障診斷與預警成為保證配電網穩定運行的關鍵[1]。傳統的故障診斷方法通?；趩我粩祿?，難以全面、準確地反映配電網的真實運行狀態，因此本文提出基于多源信息融合的配電網故障診斷與預警技術。該技術能夠整合來自不同渠道的信息，例如電網監控數據、用戶反饋和環境監測數據等，采用智能算法進行數據分析和處理，從而更精確地識別和預測配電網中的故障[2]。該方法不僅可以提高故障診斷的準確性和效率，而且可以為運維人員提供及時預警，有助于減少停電時間，提升電力系統的可靠性和服務質量。本研究旨在為配電網的智能化管理和運維提供新的思路和方法。

1 配電網故障診斷與預警技術

配電網是電力系統的重要組成部分，其穩定運行對保證電力供應的連續性和可靠性至關重要。但是配電網結構復雜、設備繁多且易受環境、天氣等多種因素影響，故障不可避免。在關鍵風險區域附近，可以安裝多種傳感器，并利用綜合智能電表全面監控配電網的運行狀況，從而進行主動的運維管理。智能電表的主要監控對象是用戶的回路阻抗[3-4]。一旦線路出現老化，就會導致阻抗增加，系統能夠迅速識別該情況并發出預警，從而減少由電路和設備老化導致的故障。回路阻抗的計算基于智能電表所測電壓和電流值。通常情況下，需要測量2個不同時間點的電壓和電流的變化率，以確定回路阻抗，即，其主要受電流變化ΔI的影響。由于觀測到的電壓值下降幅度較大，因此測量出的回路阻抗值偏高。為了降低該影響，可以采用平均變化率來計算，如公式（1）所示。

（1）

式中：r0為變壓器低壓側的等效電源電阻；r1為配電側的電阻；r2為用戶側的負荷電阻。

選擇回路阻抗作為監測對象，原因如下所示。首先，回路阻抗的測量過程相對簡便、快捷，有助于高效執行監測工作，無須復雜的操作流程或高昂的檢測成本。該變化模式為檢測反竊電行為提供了一種有效、直觀的手段，使電力系統管理部門能夠及時察覺并應對潛在的竊電行為。其次，采取相應措施保障電力供應的安全和穩定。監測回路阻抗不僅能夠提升電力系統對非法行為的敏感度和響應速度，而且能夠顯著增強整個系統的安全性能，有效遏制竊電行為的發生，維護電力供應的公平性和秩序，保證電力資源的合理分配與使用，為構建更安全、可靠的電力環境奠定堅實基礎。

2 配電網故障診斷模型建立

配電網故障診斷模型構建的關鍵在于整合多源數據。利用高精度傳感器采集電流、電壓等關鍵參數，進而運用先進的數據預處理技術剔除噪聲與異常值，保證數據質量。特征提取算法從海量數據中提煉出故障敏感特征，為模型訓練奠定堅實基礎。采用機器學習或深度學習算法，對特征集與故障標簽進行深度擬合，構建高效的故障分類器[5-6]。為了更好地追蹤和記錄變化，本文引入電流突變信息邏輯陣，簡稱ATIL。該矩陣就像一個記錄本，專門記錄故障指示器捕獲的饋線電流突變數據。它類似于一個表格，每行均代表一條饋線，共有n行，表示簡易配電網中的饋線總數，每行中的列數則與某條饋線上故障指示器的最大數量m相對應，如公式（2）所示。

（2）

在ATIL矩陣中，有一個特定的值ALij，表示第i條饋線上的第j個故障指示器檢測到的電流突變情況。如果電流發生了突變，那么ALij的值為1；如果沒有突變，那么其值為0；如果某條饋線上的某個故障指示器根本不存在，那么對應的ALij值為-1。

除了電流突變，電場突變也是一個重要的指標，因此，本文還建立了另一個矩陣，即電場突變信息邏輯陣，簡稱ETIL。該矩陣的功能和結構與ATIL相似，但是它記錄的是電場強度的突變信息。這2個矩陣提供了一個全面、系統的視角，來觀察和記錄配電網中的故障情況，從而更快速、更準確地診斷和解決問題。ETIL如公式（3）所示。

（3）

在簡易配電網中，本文設計了一個特殊的記錄系統。該系統使用矩陣來追蹤和記錄每一條饋線的狀態。具體來說，在ETIL矩陣里，每一行均代表配電網中的一條饋線，共有n行，對應n條饋線，矩陣的列數m表示在所有饋線中，擁有最多故障指示器的那條饋線上的故障指示器數量。

在ETIL矩陣中，元素ELij是一個關鍵值，表示第i條饋線上的第j個故障指示器記錄的電場突變信息。如果電場出現突變，那么ELij的值為1；如果電場穩定，沒有突變，那么ELij的值為0。需要注意的是，如果某條饋線上沒有安裝某個編號的故障指示器，那么對應的ELij值為-1。

FTIL矩陣如公式（4）所示。在簡易配電網中，每一條饋線的狀態和故障情況都由一個特定的系統進行監控和記錄。在矩陣中，每個元素均對應一條特定饋線上的一個特定故障指示器讀數。FLij（在FTIL矩陣中）表示第i條饋線上的第j個故障指示器是否發生了翻牌變化。如果發生了翻牌，那么FLij的值為1；如果沒有翻牌變化，你們其值為0；如果某條饋線上沒有安裝某個特定的故障指示器，對應的FLij值為-1。

（4）

這3個矩陣共同構成了故障監控系統的核心，能夠提供關于饋線狀態的全面視圖，包括電流突變、電場突變以及翻牌變化等關鍵信息。利用這些信息，可以更有效地進行故障檢測、診斷和修復，從而提高配電網的可靠性和穩定性。

3 多信息融合的故障預警與診斷方法

在配電網故障診斷的實際應用中，在故障指示器的安裝位置、數據采集質量以及環境因素等多種因素的影響下，其采集的電流、電場和翻牌信息存在一定的誤差或不準確性。為了有效解決該問題，本文采用多信息融合的方法，對采集的信息進行綜合處理。為此，本文構建了一個名為“故障指示器融合信息陣”的矩陣（CTIL）。該矩陣全面記錄了故障指示器采集的電流、電場以及翻牌的綜合信息。該矩陣利用融合多種數據源的信息，不僅豐富了診斷依據，而且能夠利用特定算法對信息進行優化和校正，有效降低了單一數據源可能帶來的誤差和不確定性。該方法的應用顯著提高了數據的準確性和可靠性，為故障診斷奠定了更堅實的基礎。同時，故障指示器融合信息陣的構建也為后續數據分析和故障定位提供了極大便利，使故障診斷更高效、精準。綜上所述，多信息融合方法的運用和故障指示器融合信息矩陣（CTIL）的構建，為配電網故障診斷的準確性和可靠性提供了有力的技術支撐，進一步提升了電力系統的穩定性和安全性。采用該方式，可以更有效地利用故障指示器提供的信息，為配電網的故障檢測和診斷提供更精確的數據支持。

（5）

（6）

在簡易配電網中，故障指示器融合信息陣（CTIL）如公式（5）、公式（6）所示，用于全面記錄各條饋線上故障指示器采集的綜合故障信息。每一行代表一條饋線，行數n對應配電網中的饋線總數，列數m表示故障指示器數量最多的饋線上的指示器數目。

在該矩陣中，CLij是一個關鍵元素，表示第i條饋線上第j個故障指示器采集的故障信息融合值。如果某個故障指示器不存在，那么對應的CLij值為-1。利用CTIL矩陣，可以主動故障研判，并確定故障發生的具體區間。查看CTIL矩陣的每一行，特別是第一行。在配電網故障診斷模型中，如果某一行數據全部由0或-1構成，那么表示該條饋線并未發生故障，處于正常運行狀態。當行數據中出現1或2時，表示可能存在故障，需要進行進一步分析與診斷。如果一行數據同時包括1和2，通常表示更復雜的故障場景。為了精準定位故障點，系統會將這些代表故障指示器的元素，根據電流流向的順序進行排序。該步驟至關重要，因為它有助于識別故障發生的具體位置，即在最后一個標記為故障的指示器下游區域。采用該方法，不僅能夠迅速診斷出故障點，而且能夠顯著提高故障處理的效率與準確性，減少由故障導致的停電時間和影響范圍。此外，該策略還有助于優化維護計劃，分析歷史故障數據，并預測潛在的問題區域，從而提前采取措施，進一步增強配電網的可靠性和韌性。綜上所述，這種基于數據分析和電流流向排序的故障診斷方法，為配電網的安全、穩定運行提供了強有力的技術保障。

最后不斷地分析故障指示器融合信息陣CTIL的每一行，直到所有行都被檢查過，這樣就能保證每一條饋線的故障情況都得到了研判，故障區間也得到了準確確定。采用該方式，可以全面、系統地掌握配電網中的故障狀況，為后續的維修工作提供有力支持。

4 實例分析

配電網絡如圖1所示，A～L的故障指示器終端和M、N這2個饋線終端均具備電流和開關狀態的采集功能。S1、S2和S3是變電站出線開關的采集終端，共同構成了配電網的監控系統。假設在故障1和故障2處發生了故障，利用這套系統進行故障診斷。該診斷過程涉及綜合分析各終端采集的電流和開關狀態數據，以此來準確判斷故障發生的具體位置，為后續的維修工作提供明確指導。

設某一時刻獲取的故障指示器的融合信息陣CTIL如公式（7）所示。

（7）

根據既定的判定標準，在配電網故障診斷過程中，如果某行數據中邏輯值為1和2的故障指示器依次為A、B、C和D，并且這些指示器按照電流方向的排序為ABCD，那么可以確定故障發生在指示器D的下游區域。該判斷依據是故障指示器的邏輯值和電流流向的綜合分析。同理，如果在另一行數據中，邏輯值為1和2的故障指示器是H、I和J，并且它們的電流方向排序為JIH，那么故障應發生在指示器H的下游。這種基于邏輯值和電流流向的故障診斷方法為快速定位故障點提供了有力支持。對于那些邏輯值全部為0和-1的情況，例如第三行數據，可以毫無疑問地斷定該饋線并未發生故障，處于正常的工作狀態。該故障診斷模型不僅能夠準確判斷故障發生的位置，而且能夠顯著提高故障排查的效率，減少由故障導致的停電時間，并降低對電力系統的影響。該方法的運用為配電網的安全、穩定運行提供了堅實保障，同時也給電力系統的維護和管理帶來了極大便利。

5 結論

本文探討了基于多源信息融合的配電網故障診斷與預警技術，整合了多種數據源，包括電網監控、用戶反饋和環境監測等信息，運用先進的算法數據融合與分析，實現了對配電網故障的高效診斷和預警。試驗結果顯示，該技術可以顯著提升故障診斷的準確性，縮短故障發現與處理的時間，進而提高電力系統的穩定性和可靠性。此外，該技術還為配電網的運維管理提供了有力支持，有助于實現資源的優化配置，降低運營成本，對提升配電網的智能化水平、保障電力系統的安全穩定運行具有重要意義。

參考文獻

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