電表電壓失電特征分析及其在低壓故障點診斷中的應用

張永超，高榮欽

（貴州電網有限責任公司六盤水供電局，貴州 六盤水 553000）

0 引 言

電能計量是電力系統運行的基礎，而電表作為電能計量系統的核心設備，其正常運行狀態對電網的可靠性至關重要。電壓失電作為電表可能面臨的一種異常情況，其特征分析和在低壓故障點診斷中的應用，對提高電力系統的穩定性和可靠性具有重要意義。因此，文章對電表電壓失電進行深入研究，為電力系統的安全運行提供技術支持。

1 電表電壓失電的相關分析

1.1 電表電壓失電的定義和分類

電表電壓失電指電力系統中電表所測量的電壓在一定時間內無法正常供應的狀態，主要分為瞬時失電和持續失電2 類。瞬時失電指電壓在極短時間內突然下降至0，而持續失電指電壓在一段時間內無法恢復正常。在實際應用中，電表電壓失電的分類不僅考慮了時間因素，還涉及電壓下降的幅度和持續時間，以更精準地描述失電事件的特征。這種分類為后續的特征分析和故障診斷奠定了重要的基礎，有助于深入理解失電現象的復雜性，并為電力系統的穩定運行提供科學依據。

1.2 電表電壓失電的典型特征分析

電表電壓失電的典型特征主要包括失電的持續時間、失電的頻率以及失電引起的電壓下降幅度。首先，失電的持續時間指失電事件發生后電壓降為0 的時間長度，對于評估失電事件的影響程度至關重要。其次，失電的頻率指在一定時間內失電事件發生的次數，反映了電力系統在特定時間段內的失電頻繁程度，對系統可靠性的評估具有重要意義。最后，失電引起的電壓下降幅度指失電事件發生后電壓降低的程度，該指標直接關系到系統在失電時的穩定性和可恢復性[1]。通過對這些典型特征的詳細分析，能夠更全面、準確地把握電表電壓失電的本質，為后續的故障診斷和電力系統維護提供科學依據。

1.3 電表電壓失電與低壓電網運行的關聯性

電表電壓失電與低壓電網運行密切相關，其關聯性主要表現在2 個方面。一是電表電壓失電直接反映了低壓電網中的電能供應中斷情況。在低壓電網運行中，電表作為電能計量的主要工具，其失電事件可能導致電能計量的異常，從而影響用電數據的準確性。二是電表電壓失電的發生往往與低壓電網的故障或異常運行狀態有關。低壓電網中的過載、短路或設備故障等問題可能導致電表電壓失電，因此通過對電表電壓失電事件的分析，有助于診斷低壓電網中潛在的問題，提高電網的可靠性和穩定性。在實際運行中，通過監測電表電壓失電的發生，可以及時發現低壓電網的異常情況，采取相應的維護和修復措施，確保電力系統的正常運行[1]。這種關聯性的深入理解對于提高電力系統的運行效率和降低故障風險具有重要意義。

2 低壓故障點診斷中的電表電壓失電應用

2.1 電表電壓失電與低壓故障點的關聯

電表電壓失電在低壓電網故障點診斷中發揮著關鍵作用，其與低壓故障點的關聯主要表現在多個方面。首先，電表電壓失電事件往往與低壓電網中的電能供應中斷相關，可能是故障點導致的電能傳輸中斷或設備故障引起的電能計量異常。其次，通過對電表電壓失電的時序特征進行分析，可以定位到具體的故障點。例如，電表電壓失電的瞬時發生與低壓電網中的設備故障或線路故障有明顯的時間對應關系，通過時間戳的匹配，可以精確定位故障點。最后，電表電壓失電的持續時間和頻率信息也為低壓電網的故障類型提供了重要線索，有助于不同類型故障的診斷和區分[2]。因此，充分利用電表電壓失電事件的特征信息，能夠為低壓電網的故障點定位和診斷提供精準的技術支持。

2.2 電表電壓失電在故障點診斷中的優勢

電表電壓失電在低壓故障點診斷中具有顯著的優勢，主要表現在以下幾個方面。首先，電表電壓失電是一種實時、高頻率的事件記錄，其精細的時序數據能夠提供高分辨率的故障信息。通過對電表電壓失電的時域和頻域分析，可以捕捉到故障瞬態過程中的細微變化，為故障點的診斷提供更加精準的特征。其次，電表電壓失電與故障點之間存在直接的因果關系，故障點的發生往往導致電能供應的中斷，從而引發電表電壓失電。這種明確的因果關系使得電表電壓失電成為一種可靠的故障指示器，能夠迅速響應故障發生并及時提供故障信息。最后，電表電壓失電作為一種基于設備運行狀態的監測手段，還能通過與電網運行數據的關聯分析，實現對設備健康狀況的綜合評估，為故障的原因分析和預防提供有效的支持[3]。因此，充分利用電表電壓失電的特征信息，不僅可以提高故障點診斷的準確性，還能為電力系統的智能化運維和故障預測提供技術保障。

2.3 基于電表電壓失電的低壓故障點診斷算法設計

在基于電表電壓失電的低壓故障點診斷算法設計中，采用一種綜合時頻域特征的深度學習算法，以實現對故障點的高效準確識別。通過數學建模，將電表電壓失電的時序數據表示為信號函數V(t)，其中t表示時間。采用小波變換對信號函數進行時頻域分析，提取頻譜特征，得到頻譜函數F(ω,t)，其中ω表示頻率。具體公式為

引入卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）結構，對時頻域特征進行深度學習處理，訓練模型以識別故障點的模式。算法流程如圖1 所示。

圖1 基于電表電壓失電的低壓故障點診斷算法流程

第一步，數據采集與預處理。獲取電表電壓失電的時序數據，并進行預處理，包括去噪、濾波等操作，以保證數據的質量和穩定性。第二步，小波變換。對預處理后的時序數據進行小波變換，將信號轉換為時頻域上的小波系數，得到頻譜特征。第三步，特征提取。從頻譜函數中提取關鍵的時頻域特征，如頻率成分、能量分布等。第四步，建立CNN 模型。設計卷積神經網絡結構，輸入為提取的特征，輸出為故障點的分類結果。第五步，模型訓練。利用已標記的訓練集對CNN 模型進行訓練，優化模型參數，以提高模型的泛化能力。第六步，故障點診斷。對新的電表電壓失電數據應用訓練好的模型，實現對低壓故障點的準確診斷[4]。

通過該算法設計，能夠有效地利用電表電壓失電的時頻域特征，結合深度學習算法實現對低壓故障點的自動化診斷，為電力系統運維提供了一種高效可靠的技術手段。

3 應用案例分析

3.1 電力系統中的低壓故障點實際案例

在某城市工業區的配電網中，由于線路老化和設備運行異常，導致低壓故障的發生。故障點位于工業區的一個次級配電站，故障主要表現為電壓異常下降和頻繁的電力中斷。電力系統監測設備反饋的數據顯示，該配電站所供應的若干生產線經常受到電力波動的干擾，給工業生產帶來了不穩定的電力供應。經過初步分析，懷疑故障與低壓電網中的某些節點存在問題。通過基于電表電壓失電的診斷方法，收集了該次級配電站內部多個電表的電壓失電時序數據。經過分析發現，在故障發生的時間點，電表記錄的電壓失電特征明顯偏離正常范圍，表明故障點可能與電壓失電有關。然后通過深度學習算法分析這些電壓失電特征的時頻域模式，與正常運行情況下的電壓波動明顯不同[5]。通過模式匹配和特征提取，成功識別導致低壓故障的具體節點，為后續的修復工作提供明確的方向。

3.2 電表電壓失電特征在故障點診斷中的應用效果

為了詳細評估基于電表電壓失電的診斷方法在低壓故障點診斷中的應用效果，收集并整理了該次級配電站內部多個電表的電壓失電數據，如表1 所示。

表1 電表電壓失電特征在故障點診斷中的應用效果

綜合表1 所示的電表電壓失電數據，可以清晰地看到基于電表電壓失電的診斷方法在低壓故障點的定位上取得了顯著的應用效果。以2 個電表為例，它們在故障發生時記錄的電壓失電特征值范圍分別為0.2 ～0.5 V 和0.3 ～0.6 V。這些數值為故障點診斷提供了有力依據，確切指示了故障點的位置。

在具體的診斷結果中，2 個電表均成功定位了故障點，表明電壓失電特征在故障點診斷中發揮著關鍵作用。通過對電表記錄的數據進行深入分析，能夠精準確定故障發生的時間點和位置，為后續的維修工作提供明確的方向。

4 結 論

通過對電表電壓失電進行深入分析，并將其應用于低壓故障點的診斷過程，取得了顯著的成功。這一方法不僅提高了故障點定位的準確性，還在電力系統運行狀態監測和異常診斷方面展現了出色的性能。未來，期待這一方法能夠在更廣泛的領域得到推廣應用，為電力行業的發展帶來更多的技術創新和突破。