配電線路故障檢測與定位技術的應用研究

吳 偉

（國網紫陽縣供電公司，陜西 安康 725300）

0 引 言

隨著電力系統的現代化和智能化發展，對電能傳輸的要求越來越高。配電線路作為電力系統的重要組成部分，其正常運行對于維持整個系統的穩定性至關重要。然而受各種外部和內部因素的影響，配電線路可能發生各種故障，包括短路、斷路等。如果不能及時發現和處理這些故障，將對電網產生嚴重的影響，甚至導致停電事故的發生[1]。因此，開展配電線路故障檢測與定位技術的應用研究，對于提高電力系統的安全性和可靠性具有重要的實際意義。

1 配電線路故障類型與特征分析

1.1 配電線路常見故障類型

配電線路常見的故障類型主要涵蓋接地故障、相間短路及接地相間短路，如表1 所示。

表1 配電線路常見故障類型

1.2 故障特征及其對電網的影響

故障特征及其對電網的影響是配電線路故障分析的關鍵內容。不同類型的故障在表現上具有獨特的特征，如接地故障可能表現為電流泄漏，而相間短路可能引發電流異常。這些特征對于故障的及時診斷和定位至關重要。接地故障在不引起跳閘的情況下會發送接地信號，持續時間過長可能損害其他兩相絕緣[2]。相間短路則可能導致電壓波動、電流過載等，影響電網穩定運行。此外，故障還可能對電網設備造成損壞，進而影響電網的可靠性和安全性。

2 傳感器網絡在配電線路監測中的應用

2.1 傳感器類型與選擇

在配電線路監測中，傳感器的類型與選擇至關重要。為確保不同故障類型的敏感性和準確性，需要綜合考慮多種傳感器的應用。溫度傳感器能夠監測線路溫度的異常波動，提示潛在故障點；電流傳感器用于實時監測電流的變化，對相間短路等故障類型具有高度敏感性；振動傳感器可用于檢測設備的振動情況，為設備松動或異物干擾等情況的診斷提供有力支持。通過綜合利用不同類型傳感器，可構建多層次、多角度的監測體系，提高故障檢測的全面性和可靠性。

2.2 傳感器網絡布局與數據采集

在配電線路監測中，合理的傳感器網絡布局和高效的數據采集是確保系統穩定運行的關鍵。一方面，在配電線路的不同部位，合理地布置電流傳感器、電壓傳感器、溫度傳感器。電流傳感器廣泛分布在主要供電節點和電纜連接點，實時監測電流的變化，以便及時發現過載或短路等異常情況。電壓傳感器分布在不同的電纜段和變電站，用于監測電壓的穩定性和質量。溫度傳感器被部署在線路連接器和設備接口處，用于檢測溫度異常情況，預防因過熱引發的故障。

另一方面，傳感器網絡的數據采集涵蓋多個方面。通過電流傳感器實時采集電流數值，并記錄過載時的電流波形。電壓傳感器提供各節點的電壓數據，便于分析供電質量和電壓穩定性。溫度傳感器實時監測連接器和設備的溫度狀況，為溫度異常判斷提供實時數據支持。這些采集的數據通過高效的通信網絡傳輸至監測中心，為系統的智能監測和預警提供了科學可靠的基礎[3]。通過這一合理且細致的傳感器網絡布局和數據采集方案，全面掌握配電線路的運行狀態，實現對潛在問題的早期發現和精準處理，確保配電系統的穩定、高效運行。

2.3 配電線路實時監測系統的建立

配電線路實時監測系統采用分層分布式設計，主要包括站控管理層、網絡通信層以及現場設備層，如圖1 所示。站控管理層作為核心統籌全局，負責數據處理、數據分析以及指令下發，能夠實現對整個配電線路的集中監控與管理。網絡通信層扮演著橋梁的角色，采用高效可靠的數據傳輸技術，確保信息的實時、準確傳遞[4]。現場設備層是系統的感知觸角，通過安裝各類傳感器和智能裝置，實現對線路狀態的實時監測與數據采集。

圖1 配電線路實時監測系統

3 配電線路故障檢測技術

3.1 傳統故障檢測方法回顧

在配電線路故障檢測領域，過去常用的傳統故障檢測方法正在經歷回顧與反思的階段。傳統方法主要包括基于經驗的手動巡檢和基于固定閾值的自動報警系統[5]。手動巡檢存在效率低、周期長、依賴人工經驗等問題，而基于固定閾值的自動報警系統易受環境變化和設備老化的影響，導致誤報或漏報的情況經常出現。

近年來出現了一系列基于先進技術的故障檢測手段，如機器學習、深度學習等。這些新方法通過對大量歷史故障數據的學習，能夠更準確地識別和定位配電線路的各類故障，大幅提高檢測的精度和實時性。

3.2 基于機器學習的故障檢測算法

基于機器學習的故障檢測算法是一種先進且高效的方法，通過對大量數據的學習和模型訓練，實現對配電線路故障的準確檢測。其中，常用的算法之一是支持向量機（Support Vector Machines，SVM），通過構建一個高維空間中的超平面，將不同類別的數據點分隔開，從而實現對故障的分類。其決策函數可表示為

式中：w為超平面的法向量；x為輸入數據特征向量；b為偏置項。

另一種常用的算法是深度學習中的卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN 通過卷積層、池化層等結構，自動提取數據的空間層次特征，從而實現對復雜數據的高效處理。其基本計算過程包括卷積運算、非線性激活及池化操作，計算公式為

式中：wi為卷積核；xi為輸入數據；σ為激活函數。

這些機器學習算法在故障檢測中展現出較高的準確性和泛化能力，為提高配電線路監測的智能化水平提供了可行方案。

3.3 智能傳感器在故障檢測中的作用

在配電線路故障檢測中，智能傳感器至關重要。通過高度集成的傳感器技術，系統能夠實時獲取多維度的電流、電壓、溫度等數據。這樣不僅實現了對配電線路工作狀態的精準監測，如對異常電流波動和設備溫度變化的敏感捕捉，還能通過實時分析識別電壓異常、頻率偏移等故障特征。智能傳感器的信息采集不僅為監控系統提供了及時的故障反饋，還通過通信網絡實現了對系統的聯動控制，如切斷故障區域的電源。綜合而言，智能傳感器通過高效、精準的數據采集和實時監測，顯著提升了配電線路故障檢測的智能化水平，為系統的安全可靠運行提供了強有力的技術支持。

4 配電線路故障定位技術

4.1 故障定位的基本原理

配電線路故障定位技術的基本原理涉及電氣信號傳播速度的測量，通常使用電氣距離定位法。該方法基于電信號在線路上的傳播速度，通過測量故障點到監測點的信號傳播時間，可以計算出故障點到監測點之間的距離，從而實現故障定位。

故障定位的基本原理可以表示為

式中：D為故障點到監測點的距離；V為電信號在線路上的傳播速度；t為信號傳播的時間。

4.2 時序測量與相位分析

配電線路故障定位技術中的時序測量與相位分析是通過對電流或電壓信號進行時間上的測量和相位分析來確定故障位置的方法。時序測量涉及測量信號的到達時間，通常使用微秒或納秒的時間單位。相位分析則關注信號波形的相位差異，通過對比不同位置上的信號相位，可以確定故障點的位置。

這2 個方面的原理可以表示為

式中：t1和t2分別為信號在2 個不同位置上的到達時間。

5 結 論

在配電線路故障檢測與定位技術的研究中，通過深入分析配電線路常見故障類型及其特征，結合傳感器網絡在監測中的應用，以及傳統和基于機器學習的故障檢測方法的回顧，成功建立了一套完整的故障監測與定位體系。通過這一系統的綜合應用，不僅有效提高了配電線路的安全性和穩定性，還為今后類似電力系統的故障監測與定位提供了有益的經驗。