淺析電量信息采集設備線損故障自動檢測方法

朱昶旭，李立蕊

（國網寧夏電力有限公司中衛供電公司，寧夏 中衛 756000）

隨著社會經濟的不斷發展，電網的規模和復雜度也在不斷增加。傳統的線損故障檢測方法主要依靠人工巡視，人工巡視依賴大量人力物力并效率低下，在檢測效率、準確度、成本等方面存在一系列問題。因此，本文將提出一種電量信息采集設備線損故障自動檢測方法，即通過電量信息采集設備在輸電線路上收集電量信息與歷史信息比對，識別存在異常的節點或部件，實現對輸電線路和配電設備的在線監測、檢修和診斷。這將極大地提高電力設備排障的效率和準確度。

1 電量信息采集設備原理分析

1.1 電量信息采集設備概述

電量信息采集設備是指通過在線安裝在輸電線路上的傳感器節點，收集電量數據并實現對輸電線路和配電設備的在線監測和診斷。這些節點可以感知到輸電線路上的電流、電壓、功率及頻率等電量相關信息，進而轉化為數字信號被傳輸到數據處理中心進行進一步分析處理。電量信息采集設備主要組成部分包括傳感器、數據采集器、通訊模塊以及數據處理中心。其中，傳感器是最核心的組件，負責實時測量電力系統的各種參數，并將數據采集量化輸出給數據采集器。而數據采集器則負責實現對各種傳感器數據的集中采集和存儲工作，并通過通訊模塊將采集的數據上傳到數據處理中心。同時，通訊模塊可以實現本地網絡、互聯網等多種網絡方式的通訊，從而使得數據流通更加便捷。數據處理中心則是整個系統的核心，負責采集、處理、分析和存儲所采集到的電量數據，最終生成能夠指導決策的結果報告。如今，電量信息采集設備已經成為電力系統中不可或缺的一部分，它主要應用于配電自動化、用電監測、電量計量及故障診斷等領域，影響著電力系統的安全、可靠運行。

1.2 電量信息的采集與處理流程

電量信息采集設備是一種智能電量檢測裝置，能夠對電力系統中的各項電量參數進行在線監測和實時采集。首先，在采集電量數據時，需要根據監測的對象和監測目的，在采集電量數據前，根據線路或設備的不同性質和要求選擇采集的電量參數。如電壓、電流、功率等。其次，根據不同的電力系統復雜度和監測目的，在線路或設備不同位置采集電量參數時可以采用不同的方式，如分別使用直接接觸式和非接觸式的采集方式。在這個流程之后，采集的電量數據將會在數據處理模塊內被計量和計算。在計算和計量開始前，還需要對采集的數據進行濾波處理，消除因其他外在因素的存在而導致的噪聲，提高采集數據的可靠性和精確度，同時，還需要對計算方法進行適當的選擇。在處理階段是將會對采集的數據進行信息提取、預處理和處理工作。首先，從原始數據中提取有用的信息，然后再通過對采集的數據進行分類、去噪、濾波等預處理工作來建立故障診斷模型，最后，采集和處理完的數據將通過通信傳輸模塊傳輸回監測中心，為后續的數據分析和故障判斷提供必要的依據。

2 電量信息采集設備線損故障自動檢測方法

2.1 線損檢測系統設計

傳統的線損檢測方法依賴人工巡檢和手動抄表，存在效率低、準確度不高的問題。因此，本文提出了一種基于嵌入式系統和物聯網技術的在線線損檢測系統。該系統可以實現線路功率傳輸的全速度檢測，實現實時數據采集、分析和處理。本系統的硬件部分主要包括傳感器采集單元，運算模塊、數據存儲模塊和通信模塊等。此外，該系統還具備一些特殊的功能，比如，節點異常檢測和故障定位等功能。一旦發現某一節點出現異常，系統可以通過數據分析技術迅速找到出現異常的節點，并在維修人員迅速響應的情況下實現故障定位和維修。而軟件部分主要用于對采集的數據進行分析和處理。軟件部分設計主打分布式后臺數據處理技術和大數據處理技術特點，并充分考慮系統的易操作性和易維護性。其主要模塊包括數據處理模塊、數據存儲模塊、預警處理模塊和故障分析模塊等。當一條電線路電流傳輸數據到被測終端時，系統采集電流值獲得功率和線損率。系統根據數據統計算出線路的功率損耗率，并通過通信模塊將數據發送到監測中心。如果檢測到功率線損率過高，系統會進行預警提示。

2.2 負荷模式線損故障檢測方法

負荷模式線損故障檢測方法的本質是利用功率負荷模式來檢測線路中的故障區段。該方法根據不同線路的電力負載特點，設計出相應的負荷模式。通過對電量數據的分析，并結合各線路的負荷模式，可以準確地檢測出具體故障區段，實現線路故障的高效檢測和定位。負荷模式的設計是該方法的核心。實際應用中，需要根據各個線路的負載特點以及歷史故障數據，設計相應的負荷模式。這需要對負荷性質和線路特征有一定的了解，并利用現代統計學和機器學習的技術對數據進行分析和建模。該方法的設計方案包括三個組成部分：數據采集、數據處理和故障診斷。（1）數據采集。采集電量數據，利用電量信息采集裝置獲取近期的電量數據，包括電壓、電流、功率等，進行數據預處理。（2）數據處理。對采集到的數據進行處理，以確定電線故障的具體區段。該方法采用多元線性回歸分析，根據各線路負荷模式，對數據進行預處理和預測，并基于預測結果進行線路故障檢測。分析儀采集數據一般包括以下幾類：電壓、電流、有功功率、無功功率、視在功率、功率因數、電能等。（3）故障診斷?；诙嘣貧w模型和數據分析的結果，檢測線路中的具體故障區段。該過程采用負荷模式線損故障檢測算法，對電路特征進行解析，結合歷史故障數據，確定具體故障區段。因此，該方法可以檢測出電線故障的真實區段。與高壓地下電纜故障檢測方法相比，負荷模式線損故障檢測方法所檢測出的故障范圍更準確，而且負荷模式線損故障檢測方法所需的時間和人工成本更少。

2.3 故障檢測關鍵技術

電量信息采集設備線損故障自動檢測方法核心在于故障檢測過程，該過程需要應用一定的檢測技術及算法，才能準確、高效地發現故障，及時糾正線路故障，保障電力設備和電力系統的穩定運行。

2.3.1 線路分段

為了便于檢測輸電線路上的故障點，需要將輸電線路進行分段，對每段進行獨立的檢測和分析。線路分段有利于提高故障檢測的效率和準確度，減少誤判和漏檢，從而提高電力的可靠性和穩定性。具體可以從兩個方面實現：（1）根據輸電線路的電氣特性，將線路按照長度或桿塔分段；（2）構建分段模型，并根據該模型定位故障發生位置。

2.3.2 特征變量計算

特征變量計算是判定故障的關鍵技術，對電量信息采集設備的精確度要求很高。通過特征量計算，可以從大量細節的電量信息中提取出能夠反映故障信息的特征變量，用于故障診斷和判斷。常見特征變量有以下幾種：（1）查找電壓或電流突變的點。突變的幅度和時間可以反映出故障的嚴重程度和持續時間；（2）計算線路的等效電阻、等效電容和等效電感，來識別線路的狀況和故障類型；（3）計算不同時間電壓和電流的波形特征，如峰值、頻率、相位等，通過波形變化識別故障類型。

2.4 檢測結果反饋

檢測結果反饋是將檢測到的故障信息通知給操作員并及時糾正問題的過程。這一過程通常可以通過監控中心的顯示屏、報警器等方式實現，對于嚴重的故障，還需要及時派出維修人員進行維修處理。同時，還需要對檢測結果進行記錄和分析，為今后的檢測和故障排查提供數據支持。

3 方案優化

3.1 線損故障影響區域預測

在電網行業中，線損故障的發生對電力系統運行和穩定具有重要影響。因此，對于線路故障及時預警，減少其對電網的影響，具有重要的現實意義。針對這一問題，本文提出了一種利用多源數據綜合預測線損故障影響區域的方法。該方法主要由以下三個步驟構成。首先，需要構建線損故障影響區域預測模型。這個模型的主要思想是利用多源數據進行建模，包括電量信息、氣象信息、地理信息和設備指標等。多元回歸模型用于預測線損故障影響區域。其次，該模型能夠識別潛在的線損故障，并給出影響區域的預測結果。在實踐中，模型通常被集成到電力運維平臺中進行實時在線監測。一旦檢測到線損故障，預測模型通過預測模型預測出故障影響區域，并實時發出警報。同時，通過模型的反饋機制，對模型進行優化，提高預測準確率和實際應用效果。根據線損故障影響區域的預測結果，能夠快速響應外部特殊情況，為運維人員提供及時有效的決策支持，減輕對特殊情況的響應成本。

3.2 故障診斷模型的構建

針對傳統的人工檢測方法效率低下的問題，可以利用電量信息采集設備，結合大數據分析技術構建了一種基于歷史數據和實時數據相結合的故障診斷模型，可以實現線路的實時監測和故障診斷。該模型主要分為三個部分。（1）歷史數據的構建，通過歷史數據的收集和處理，構建了一個長期的數據集，包含設備的運行情況和維修記錄等信息。（2）實時數據的采集和分析，可以通過電量信息采集設備獲取實時的數據，包括線路電壓、電流、功率等。（3）基于歷史數據和實時數據相結合，采用機器學習算法對線路開路、短路、接地故障等情況進行分類和診斷。這樣的方式能夠有效診斷不同種類的故障，并且對異常數據有很好的抗干擾能力，具有較高的診斷準確性和穩定性，可應用于電力企業的實際生產中。

3.3 電量信息采集設備與大數據技術結合

隨著現代化信息技術的發展和電力智能化的推進，電量信息采集設備逐漸被應用于電力監測和管理中。但是，電量信息采集設備采集的數據規模龐大，涉及復雜的數據清洗、處理和分析等問題。因此，需要借助大數據技術進一步升級和優化。電量信息采集設備可以通過傳感器和調控器等裝置對電力線路進行實時、高精度的數據采集。而大數據技術可以對這些數據進行定期清洗、處理和存儲，確保數據質量和安全性，同時還能提高數據傳輸和共享的效率。電量信息采集設備采集的數據中潛藏著許多有用的信息和模式規律，通過大數據技術的數據分析和挖掘，可以有效發現其中的特征，并利用這些特征來判斷電力線路的運行情況和故障危險性，達到實時監測和預警的目的。

4 結語

本文主要介紹了基于電量信息采集設備的線損故障自動檢測方法。通過電量信息采集設備和大數據技術的結合，實現對電力線路和配電設備的全方位檢測，有效避免了人工巡檢效率低下的問題，極大地提高了檢測效率和準確性。此外，本文還提出了線損故障影響區域預測的技術方案，提高對故障的預警和快速響應。雖然本文所提出的方法和模型已經在電力企業中得到了應用并取得了一定的成果，但也存在不少的問題。因此，在實際工作中，還需要深入地探索和優化，幫助改善電力設備排障、提高生產效率，進一步促進電力產業的發展，實現電力行業的可持續發展目標。