基于智能故障指示器的配電網故障自動化定位系統

韓 寒

（滁州東源電力工程有限公司，安徽 滁州 239000）

0 引 言

近年來，以智能故障指示器為核心的配電網故障自動化定位技術得到了廣泛關注和應用。文章分析智能故障指示器的技術原理，并在此基礎上提出一種基于智能故障指示器的配電網故障自動化定位系統的設計方案，以期實現配電網故障的快速、準確定位。

1 智能故障指示器技術原理與功能分析

智能故障指示器是一款集電流、電壓傳感技術、先進信號處理及通信模塊于一體的高科技裝置，其關鍵運作原理在于實時捕捉并嚴密監控配電線路中的多元信號參數，包括電流、電壓等信息。該設備采用前沿的小波變換、希爾伯特-黃變換等信號分析手段，深入挖掘故障信號的獨特特征屬性，并綜合考慮故障瞬間的波形記錄、故障頻率特性、時間加權平均值（Time Weighted Average，TWA）指標等多元化信息資源，構筑一套基于支持向量機、隨機森林等尖端機器學習算法的模型體系。這套模型致力于實現對配電網各類故障類型的精確區分、故障發生的具體區段定位以及故障距離的高度精準判斷。同時，智能故障指示器具有故障自我隔離和重合閘的智能化功能，可根據實際故障狀況迅速發出相應的跳閘或合閘命令，精準調控開關動作，從而在最短時間內縮小故障影響范圍，提升供電系統的穩定性和可靠性。

2 基于智能故障指示器的配電網故障自動化定位系統設計

2.1 硬件設備層

以智能故障指示器為核心的配電網故障自動化定位系統，在硬件設備層面，主要由布置在配電線路戰略要點的智能故障指示器終端設備群和中央主站服務器共同構成[1]。其中，智能故障指示器終端采用了高度集成的模塊化設計理念，將電流互感器、電壓互感器、高性能數據處理單元、高效通信模塊以及精細化電源管理系統融為一體。其中，電流互感器的變換比為600 A/5 A，精度等級為0.5 級，線性范圍可達120%。電壓互感器的變換比為10 kV/100 V，精度等級為0.5 級。數據處理模塊選用德州儀器（Texas Instruments，TI）公司的TMS320F28335 型號數字信號處理（Digital Signal Process，DSP）芯片，運算頻率高達150 MHz，內置512 kB Flash 和68 kB 靜態隨機存儲器（Static Random Access Memory，SRAM），可實現高達4 096 點的實時快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT）運算。通信模塊包括RS-485 有線通信接口和通用分組無線服務（General Packet Radio Service，GPRS）無線通信模塊，支持IEC60870-5-101/IEC60870-5-104 等通信規約，可實現與主站服務器的雙向通信。同時，系統配備了基于現場可編程門陣列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）的時鐘同步模塊，采用IEEE 1588 精確時間協議（Precision Time Protocol，PTP），時鐘同步精度優于1 μs，為故障錄波數據的準確對齊提供了保障。此外，智能故障指示器終端內置了基于卡爾曼濾波的線路參數在線估計算法，其狀態方程為

式中：x(k)為狀態變量；u(k)為輸入變量；w(k)為過程噪聲；A和B為狀態轉移矩陣。通過實時估計線路正序、零序電阻和電抗參數，可為故障距離算法提供精確的線路模型參數。主站服務器采用符合IEC61970/IEC61968 國際標準的開放架構設計，擁有大規模數據存儲、并行計算能力及高速網絡通信硬件資源。它能夠集中收集、處理及管理智能故障指示器產生的數據，提供直觀的人機交互界面和決策支持服務，高效監控與智能分析配電網絡故障。

2.2 數據通信層

本系統的數據通信層采用混合通信架構，綜合利用光纖、電力載波及無線等多種通信方式，構建覆蓋配電線路的全域通信網絡[2]。智能故障指示器終端支持RS-485、GPRS 及LoRa 等多種通信接口，可根據通信距離、傳輸帶寬及可靠性要求，靈活選擇有線或無線通信方式。對于地理位置集中、通信距離較短的場景，系統優先采用RS-485 有線通信，傳輸距離可達1.2 km，波特率高達115.2 kb/s。對于地理位置分散、通信距離較長的場景，系統采用GPRS無線通信，傳輸距離可達10 km，數據傳輸速率可達171.2 kb/s。同時，系統引入基于LoRa 的無線自組網技術，通過多跳路由實現大范圍、低功耗的數據傳輸，單跳傳輸距離可達5 km。在通信協議方面，系統遵循IEC60870-5-101/IEC60870-5-104、DNP3.0 等標準規約，采用面向連接的可靠傳輸機制，通過循環冗余校驗（Cyclical Redundancy Check，CRC）、自動重傳請求（Automatic Repeat Request，ARQ）等措施保障數據傳輸的完整性和可靠性。此外，為提高數據傳輸的安全性，系統引入基于橢圓曲線密碼（Ellipse Curve Cryptography，ECC）的加密認證機制，密鑰長度為256 位，滿足AES-256 加密標準[3]。系統采用自適應速率控制算法動態調整通信參數，其中信號傳輸功率Pt的計算公式為

式中：Pr為接收靈敏度；d為傳輸距離；L為鏈路損耗；Gt和Gr分別為發射天線和接收天線的增益；λ為信號波長。通過動態調整傳輸功率和調制方式，可在保證通信質量的同時降低能耗，延長電池使用壽命。

2.3 數據處理與分析層

數據處理與分析層采用分布式計算架構，在智能故障指示器終端和主站服務器之間合理分配計算任務，實現故障數據的高效處理與分析。智能故障指示器終端內置了ARM Cortex-M7 內核的微處理器，運算頻率高達480 MHz，可實現故障錄波數據的本地特征提取與初步分析。終端采用小波變換對采集的電流、電壓信號進行時頻域分析，提取故障瞬時量和穩態量特征，包括故障初始角、故障持續時間、故障類型等。同時，終端內置基于支持向量機（Support Vector Machines，SVM）的故障識別模型，通過分類小波能量、奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）熵及曲式距離等多維特征，可實現故障類型的快速識別，準確率高達98.7%[4]。主站服務器采用高性能計算集群，配置了Intel Xeon Gold 6148 處理器和NVIDIA Tesla V100 顯卡，可提供高達112 TFLOPS 的雙精度浮點運算能力。主站引入了基于卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）的深度學習算法，二次挖掘分析智能故障指示器上傳的故障錄波數據，提取深層特征，實現故障距離的精確估計。故障距離估計模型的損失函數采用平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE），其數學表達式為

式中：yi為實際故障距離；y^i為估計故障距離；n為樣本數量。通過引入L1 正則化和隨機失活技術，可有效避免模型過擬合，增強故障距離估計的泛化能力。此外，主站采用了基于Spark 的分布式計算框架，挖掘分析海量歷史故障數據，提取故障發生的時空相關性和潛在規律，為配電網的風險評估、預防性維護等決策提供數據支撐。

2.4 決策與控制層

決策與控制層位于主站服務器，融合故障定位結果、網絡拓撲、設備狀態等多源信息，通過知識推理與優化決策，自動生成故障隔離與恢復重構方案，并下發控制指令實現配電網的自愈重構[5]。決策與控制層采用基于深度強化學習的智能算法，構建了以最小停電范圍、最短恢復時間為目標的多目標優化模型。該模型以馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，MDP）為基礎，狀態空間包括故障類型、故障位置、負荷功率及網絡拓撲等維度，動作空間包括開關操作、負荷轉移、電源切換等控制變量，獎勵函數綜合考慮停電成本、電能質量損失等因素。通過深度Q 網絡（Deep Q Network，DQN）算法對MDP 進行求解，得到最優控制策略π*，其數學表達式為

式中：γ為折扣因子；rt為即時獎勵；s0為初始狀態；E為期望值。同時，決策與控制層引入基于主動配電網的實時仿真技術，采用FPGA 并行硬件加速，實現配電網的毫秒級實時仿真，為控制策略的在線驗證與優化提供支撐。通過硬件在環（Hardware-In-the-Loop，HIL）測試，可評估控制策略的安全性和可靠性，提升故障自愈重構的健壯性。

3 系統的實現與驗證

3.1 實驗平臺搭建與實驗設計

為驗證基于智能故障指示器的配電網故障自動化定位系統的可行性和有效性，搭建了一套實驗平臺，包括配電網物理模型、智能故障指示器終端、主站服務器等設備。配電網物理模型采用1 ∶1 的實物仿真方式，由10 kV 配電線路、開關柜、變壓器等元件組成，線路總長度達10 km，包含8 個負荷節點和2 個分布式電源節點。在線路的關鍵節點安裝了3臺智能故障指示器終端，采樣頻率為12.8 kHz，測量精度優于0.5%。主站服務器采用雙機熱備架構，配置了Intel Xeon Gold 6248 處理器和256 GB 內存，存儲容量達100 TB。實驗設計了短路故障、接地故障、斷線故障等3 種典型故障場景，故障電阻覆蓋范圍為0.01 ～200.00 Ω。對于每種故障場景，在不同位置注入100 次隨機故障，記錄智能故障指示器的遙測數據和故障錄波數據，同時通過人工方式獲取故障參考標簽，構建實驗數據集。

3.2 實驗結果與討論

通過對100 次隨機故障的測試，系統表現出了優異的故障檢測與定位性能。表1 為系統對不同類型故障的檢測準確率統計結果。短路故障、接地故障及斷線故障的檢測準確率分別高達99.2%、98.5%及97.8%，總平均檢測時間僅為53.6 ms，遠優于傳統的人工巡檢方式。系統能夠快速捕獲故障瞬時特征，通過智能故障指示器內置的SVM 故障識別模型實現故障類型的精確判別。同時，全站部署的CNN 故障距離估計模型對故障區段的定位精度可達97.3%，定位誤差優于100 m，故障區段定位精度統計結果如表2所示。相較于傳統的阻抗法和行波法，本系統能夠適應復雜多變的配電網絡拓撲，克服分布式電源接入、非線性負荷擾動等不利因素的影響，顯著提升故障定位的速度與精度。綜合實驗結果表明，文章提出的基于智能故障指示器的配電網故障自動化定位系統具有實用價值，為配電網的智能化運行與調度奠定了堅實基礎。

表1 系統對不同類型故障的檢測準確率統計結果

表2 故障區段定位精度統計結果

4 結 論

基于智能故障指示器的配電網故障自動化定位系統充分利用了物聯網、大數據及人工智能等新興技術，實現了配電網故障的快速、準確、自動化定位。該系統通過智能故障指示器實現故障信息的采集與分析，并通過主站服務器實現故障信息的綜合研判與定位，有效提高了配電網故障處理的效率和可靠性。未來，該系統可進一步集成配電自動化、配電物聯網等技術，向更高級的配電網智能調度與控制方向發展。