基于多源數據融合的配網故障實時預警方法研究

摘要：隨著電力系統規模擴大與技術進步，配網故障預警面臨數據孤島與研判滯后挑戰。本文闡述了多源數據融合技術，融合設備運行、地理信息、拓撲結構及環境數據，構建智能化預警系統，以實現故障快速響應與精確定位，提升預警效率與準確性，保障配網安全穩定。

關鍵詞：多源數據融合；配電網；故障預警；數據采集

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.02.019

中圖分類號：TM 769" " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）02-00-03

Research on Real-time Fault Warning Method for Distribution Networks Based on Multi-source Data Fusion

DENG Lijuan， XIE Yonghua， WU Qilin， LI Xiaoming

（Zhaotong Power Supply Bureau of Yunnan Power Grid Co.， Ltd.， Zhaotong 657000， China）

Abstract： With the expansion of power system scale and technological advancements， fault warning in distribution networks faces challenges such as data silos and delayed diagnosis. This paper investigates multi-source data fusion technology， integrating equipment operation data， geographic information， topological structure data， and environmental data to construct an intelligent warning system. This system aims to achieve rapid response and precise fault location， enhancing warning efficiency and accuracy， and ensuring the safe and stable operation of distribution networks.

Keywords： multi-source data fusion; distribution network; fault warning; data acquisition

0" "引言

在當今電力系統日益復雜且對供電可靠性要求日益提高的背景下，配網故障的快速準確預警成為保障電網穩定運行、提升用戶滿意度的關鍵環節。探索一種基于多源數據深度融合的配網故障實時預警方法，旨在通過整合來自不同渠道、不同類型的海量數據資源，如電力監控系統的實時運行數據、氣象環境數據、設備狀態監測數據以及歷史故障記錄等，運用先進的數據分析技術和機器學習算法，深入挖掘數據間的潛在關聯與異常模式。

1" "多源數據融合技術在配網故障預警中的應用背景

現有的配電網故障預警系統在實際應用中面臨多個嚴峻挑戰，尤其是數據孤島和故障研判滯后兩個主要問題。配電網中各系統之間的數據難以互通，形成了獨立的數據孤島，在數據收集、傳輸和處理上相互分割，導致無法全面共享或整合[1]。

2" "多源數據的分類與采集機制

2.1 數據源分類

2.1.1 設備運行數據

設備運行數據主要來源于SCADA系統和其他自動化系統。這類數據是配電網實時監控的核心，反映了各類設備的運行狀態、性能指標、負載情況等。由于這些數據具有高實時性和連續性，它們能夠幫助系統在故障發生的早期階段及時捕捉設備異常情況，并為預警模型提供支持。

2.1.2 地理信息與拓撲結構數據

地理信息與拓撲結構數據則為配電網物理布局與運行結構提供基礎支持。這類數據包括電網的線路布設、變電站位置、開關設備的相對位置等，對系統的整體結構認知和電力流動有直接影響。對于故障預警而言，拓撲結構數據至關重要，它能夠為故障定位、故障隔離等操作提供清晰的線路路徑和設備關聯性。

2.1.3 環境數據

環境數據涵蓋了氣象條件、負荷波動等外部因素，它們往往在設備故障的誘因中扮演重要角色。氣象數據中的溫度、濕度、風速等變量會對設備的運行狀況產生直接影響，尤其是在極端天氣情況下，設備的損壞風險顯著提高。負荷波動則直接影響設備的運行壓力，當負荷突然增加或波動過大時，設備的承載能力可能會超出設計范圍，從而導致故障。

2.2 實時數據采集與傳輸要求

2.2.1 高頻采集與低延遲傳輸

高頻采集意味著系統能夠持續從設備中獲取密集的數據流，以及時捕捉設備運行中的細微變化[2]。這種高頻采集并不是簡單地提高數據獲取頻率，而是確保在動態電網環境中，各類異常變化能夠在早期階段被迅速感知并傳輸至預警系統。

2.2.2 異常數據的實時檢測與處理

異常數據的實時檢測與處理則是數據采集后的關鍵一環。配電網中的實時數據流經常伴隨著噪聲和異常數據，這些數據可能源自傳感器故障、短時數據丟包或環境干擾。若不加以有效處理，系統將面臨大量無效信息的干擾，進而導致預警模型失效。

3" "數據融合在故障預警中的應用方法

3.1 數據融合模型的設計

3.1.1 數據融合算法選擇的依據

在數據融合模型的設計中，算法選擇的依據是確保系統能夠高效處理多源異構數據，并從中提取出具有實際價值的信息。數據融合不僅僅是簡單地將不同數據源的內容疊加，它涉及對多維數據的理解與分析，要求融合模型具備足夠的靈活性和適應性。在配電網故障預警系統中，各類數據來源廣泛且性質不同，既有實時的設備運行數據，也有靜態的地理信息和拓撲結構數據，以及外部環境數據。

3.1.2 數據加權與優先級策略

數據加權與優先級策略則是在數據融合過程中優化決策的重要步驟。在多源數據融合中，不同數據源的重要性并不相同，因此需要通過加權策略來對數據的重要性進行區分。加權策略不僅僅是簡單的權重分配，還應根據系統運行狀態、數據來源的可靠性以及歷史故障特征進行動態調整。

3.2 不同類型數據的融合處理

3.2.1 時間序列數據的融合處理

時間序列數據的融合處理在數據融合模型中具有極其重要的地位，尤其在配電網故障預警系統中，時間序列數據直接反映了設備運行的動態變化。在處理時間序列數據時，關鍵在于如何確保不同時間點的數據保持邏輯一致性和時序完整性。電網中的數據，如電壓、電流等參數，往往隨著時間連續變化，并且在不同的采集設備上，時間戳可能會出現差異[3]。

3.2.2 異構數據的對齊與整合

異構數據的對齊與整合則涉及如何將性質不同的數據源進行有效組合，這一過程在配電網故障預警中至關重要，因為系統需要同時處理設備運行數據、地理信息數據、環境數據等各類異構數據。這些數據之間不僅在格式上有差異，在采集頻率、數據維度和表達方式上也各不相同。

3.3 融合過程中的信息冗余消解

信息冗余消解首先依賴于對數據源間關聯性的分析。不同數據源可能反映同一設備或系統的運行狀態，但由于采集方式、頻率或數據結構的不同，信息表現形式可能存在差異。通過分析數據源之間的關聯性，尤其是設備運行參數的相關性，可以識別出哪些數據是重復的或高度相似的。

消解冗余信息并不意味著簡單地刪除重復數據，而是通過數據聚合、壓縮或加權等方式來優化信息。數據聚合是最常用的方式之一，通過將具有相同或相似信息的多源數據合并為單一信息，既保留了多源數據的關鍵特征，也大大減少了冗余數據的數量。

4" "配網故障特征的實時提取與識別

4.1 故障類型的劃分與特征提取

4.1.1 短路與接地故障特征

短路與接地故障在配電網中發生較為頻繁，這類故障通常表現為電流、電壓等參數的突變。在短路故障中，兩個不同電位的導體意外接觸導致電流迅速增加，系統內部的電流保護裝置會因過電流迅速動作，因此電流驟增、過流保護動作信號、電壓下降等是短路故障的主要特征[4]。接地故障則指系統中的相線與地之間發生非正常電氣連接，通常表現為零序電流的增加或單相電流的不平衡。

4.1.2 設備老化與負載故障特征

設備老化與負載故障則是另一類隱性故障，它們往往不會像短路或接地故障那樣在短時間內產生顯著的電氣量變化，而是隨著設備的長期使用或過載運行逐漸顯現。設備老化通常表現為設備絕緣性能的下降、電氣連接部分接觸電阻的增加等，這些變化會導致設備的熱損耗增加，功率損耗逐漸升高。

4.2 實時預警方法的構建與實現

該模型的核心目的是通過多層次的數據信息采集和研判，確保故障處理的全面性和準確性，同時保證及時性和系統反饋的高效性。一是實時數據采集模塊：通過多源數據實時采集系統獲取設備運行狀態、地理信息、氣象信息等關鍵數據。該模塊是預警模型的基礎部分，確保系統能夠在故障發生的初期階段獲取必要的數據。二是條件判斷與信息篩選模塊：模型需要根據不同的輸入條件進行邏輯判斷，決定是否需要進一步進行信息集合和分析。三是數據融合與分析模塊：多源數據的融合處理是預警模型的核心。通過對采集到的數據進行分類、召測和分析，模型能夠準確識別故障類型及其影響范圍。四是動態研判與自適應更新：通過實時掃描和數據更新，系統能夠對已有的研判結果進行更新與調整。五是故障定位與反饋機制：模型通過對跳閘點和故障區間的判斷，確認故障的具體位置并進行相應的反饋。

4.3 多源數據融合對預警效率的提升

多源數據融合在配網故障實時預警系統中的應用顯著提升了預警效率，這是由于融合過程能夠充分利用不同類型、不同源頭的數據資源，從而在多個層面優化預警系統的性能。在故障發生的初期，多源數據的及時融合使得系統能夠迅速對突發事件做出反應，提升了整體的響應速度，尤其是對短路或接地等故障的初步判斷，能夠通過快速綜合歷史故障記錄、實時傳感器反饋以及負載狀態，準確而迅速地定位故障點。融合多源數據還顯著提升了預警系統的穩定性。單一數據源系統在數據丟失或異常情況下常常會出現系統失效的現象，而多源數據融合通過冗余機制增強了系統的容錯能力。即便某一源頭的數據出現異常，其他來源的數據依然可以提供有效支持，確保系統的連續運行。通過整合異構數據并進行對齊與分析，預警系統在故障特征提取上更加穩健，不容易受到單一數據異常的干擾。

5" "結束語

本文主要探討了多源數據融合技術在配網故障實時預警中的應用，分析了當前配網故障預警系統面臨的數據孤島和故障研判滯后等挑戰，并提出通過多源異構數據的融合來提升系統的預警能力。文中介紹了不同數據源（如設備運行數據、地理信息和環境數據）的分類及其在故障預警中的作用，強調了高頻數據采集與低延遲傳輸的重要性。此外，文中還討論了如何通過數據融合模型設計及數據加權策略來提升預警系統的精準性與時效性，尤其是在時間序列數據處理與異構數據對齊方面進行了深入分析，旨在通過更加靈活和智能的方法，實現對復雜環境中設備狀態的精準預警和故障快速響應，保障配網的高效穩定運行。

參考文獻

[1] 侯仁政，張巖，張小易，等.基于多源數據融合的電力系統故障診斷與評估平臺開發[J].機電工程，2017，34（10）：1173-1179.

[2] 管荑，李慧聰，張鵬，等.基于多源數據融合的故障事件等級識別及風險預控研究[J].科技通報，2018，34（11）：255-259.

[3] 葛琪，劉聰，徐筱凡.配網自動化技術中的故障智能檢測技術分析[J].儀器儀表用戶，2024，31（04）：15-17.

[4] 王曜飛，王威，王波，等.調控一體化配電網故障風險評估及安全預警技術的分析與研究[J].能源工程，2015，（04）：13-17.

作者簡介：鄧麗娟（1988-），女，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為數字化、人工智能。

謝永華（1988-），男，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為配搶指揮及服務。

吳麒麟（1989-），男，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為智能配網規劃。

李曉明（2000-），男，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為數字化。