基于信息融合的絕緣子污閃故障診斷研究

吳 念 ，王 釗 ，林 卿 ，周贊東

（1.南瑞集團公司（國網電力科學研究院），南京211106；2.國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司，武漢430074）

0 引言

作為輸電線路的重要組成部件，絕緣子的狀態直接影響線路的運行狀態。絕緣子運行于高壓、強電磁環境下，并長期暴露于惡劣氣候、化學物質腐蝕等環境中，當表面有一定程度積污后，在潮濕氣象條件下極易發生污閃事故[1-2]。絕緣子污閃事故不同于其他設備事故，它表現出來的共性特點往往造成大面積、多設備的連鎖事故。近年來，盡管電力系統采取了諸多防污措施，如：絕緣子定期清洗、選用大爬距絕緣子、復合絕緣子增量投運和使用PRTV涂料等，但隨著國民經濟的快速發展，由工業污染和環境問題導致的絕緣子污閃事故仍然頻繁發生[3]。隨著人工智能技術的引入和監測技術手段的提升，國內外在絕緣子狀態評估和故障診斷方面開展了深入的研究。絕緣子故障診斷以人工神經網絡診斷法、模糊診斷法、專家系統診斷法等主，目前的診斷方法已取得較多研究成果，為理論研究提供了指導性技術支撐，但大多數診斷模型過于復雜，信息量獲取難度較大，制約了絕緣子污閃故障的診斷。

為了提高電網防污閃工作水平和線路故障響應速度，本文通過研究絕緣子污閃影響因子、災害形式，基于多源信息融合，綜合電網各類狀態信息與實際運行經驗，構建線路污閃故障診斷模型，開展絕緣子污閃故障診斷分析，實現線路故障診斷的自動化和智能化，減少運維工作人員工作量，為電網防災工作提供高效輔助支撐[3]。……