35 kV 及以下輸電線路的故障檢測與智能化維護

蔡 希

（智方設計股份有限公司，湖北 武漢 430000）

0 引 言

在電力行業快速發展和城市化進程加快的大背景下，35 kV 及以下輸電線路對城市和農村電網至關重要。然而，自然環境變化、生物侵擾以及設施磨損等多種因素導致電力傳輸線路頻繁故障，影響供電穩定性和可靠性，同時增加了電網運行與維護的難度。因此，深入研究35 kV 及以下輸電線路的故障檢測和智能維護技術至關重要。通過先進的傳感器技術、高效的數據采集與處理方法以及智能故障診斷機制，能夠實時監控輸電線路的運行狀態，準確捕捉可能出現問題的初期跡象，為維護工作提供精確的決策支持。這不僅有助于減少故障發生，提高電網可靠性和穩定性，還能降低維護成本，提升電網運營的經濟效益。深化研究35 kV 及以下輸電線路的故障檢測與智能維護技術，對于推動電力系統向智能化、高效化發展具有深遠意義。

1 輸電線路故障檢測技術概述

1.1 35 kV 及以下輸電線路的故障類型與特征

在電力系統中，35 kV 及以下輸電線路扮演著至關重要的角色，然而這些線路常常需要應對各種各樣的故障情況。短路故障是其中最常見的，通常是由于線路中兩相或多相之間產生短接，導致電流異常升高，可能損壞設備或造成電網中斷。接地故障則通常是由線路或設備絕緣材料的破損導致電流非正常地流向地面，可能對設備造成損壞并引發電擊事故。此外，線路材料的疲勞或外界因素可能導致斷線，中斷電路，影響電力傳輸的穩定性和供電可靠性。擊穿是絕緣故障的典型表現，可能由設備老化或過電壓等因素引發，會導致電力系統絕緣能力下降，對輸電線路的安全穩定運行造成負面影響。因此，對35 kV 及以下輸電線路的故障進行迅速且準確的識別與處理，是保障電網安全穩定運行的關鍵。

1.2 傳統故障檢測方法與技術

定期的人工巡檢通過對線路設備進行視覺和聽覺的細致審查，能夠發現潛在的異?，F象。然而受人力資源、時間及環境等條件的限制，難以實現全面且及時的監測。絕緣電阻和絕緣耐壓測試有助于評估設備的絕緣性能，但通常需要在斷電環境下執行，無法實現在線監測。電力系統的過電流、過載及短路等故障主要依靠保護裝置來預防和修復，然而這些設備在系統發生故障后才能發揮作用，無法提前警報或準確定位故障地點[1]。由于現行電網管理需要更高的準確度和效率，傳統檢測技術已經無法滿足快速進展的電網建設和維護需求，不能確保電力系統的穩定性和安全性。

1.3 智能化故障檢測技術的發展與應用

近年來，隨著傳感器和數據處理技術的飛速發展，35 kV 及以下輸電線路的智能化故障檢測技術備受關注。通過在關鍵位置部署電流、電壓及溫度等傳感器，實時監控電路運行狀態并收集相關數據。隨后，利用尖端數據處理技術對數據進行實時分析和處理。通過融合故障診斷算法與模型，能夠迅速且精確地進行線路故障的識別與定位。這項技術實現了對電力網絡故障的智能監控和處理，不僅提高了故障識別的準確性和可靠性，還節省了人力成本，增強了電網的安全性和可靠性。

2 35 kV 及以下輸電線路的故障檢測關鍵技術

2.1 傳感器與監測設備

在35 kV 及以下輸電線路的故障檢測中，傳感器與監測設備扮演著至關重要的角色。電流監測依賴電流傳感器的精確測量，能夠敏感地檢測電流變化，以便快速診斷短路和過載故障。電壓傳感器則致力于實時監控電路的電壓狀況，及時發現接地故障或設備擊穿等異常現象。溫度傳感器能夠實時追蹤設備溫度的變化，及時識別過熱風險。通過選用適宜的傳感器品種與數量，并在關鍵位置妥善安置，可以實現對輸電線路各項指標的即時監控與數據收集，為故障診斷提供所需的數據支持，具體如表1 所示。傳感器數據由監測裝備采集、加工及保存，包括數據采集裝置、監控終端等，能夠實時監測、分析并傳輸數據，為故障檢測提供技術支持[2]。

表1 傳感器類型及其相關內容

2.2 數據采集與處理技術

在35 kV 及以下輸電線路的故障監測中，數據收集與處理技術發揮著核心作用。首先，利用先進的數據采集系統，實時獲取電流、電壓、溫度等多項關鍵運行指標。電力傳輸線路的狀況監控和異常診斷依賴于這些基礎數據。其次，對采集的數據進行存儲與整理，然后利用數據處理技術對數據進行加工處理。數據處理包括清洗、特征提取以及模式識別等多個環節。其中，數據清洗旨在消除雜質與異常數據點，確保數據品質的可信度；特征提取是為了提取代表性的線路狀態變化特征，對于大量數據分析至關重要；通過對特征的分析，模式識別技術能夠識別出線路的異常狀況和可能的故障模式。最后，利用數據挖掘與機器學習技術構建故障診斷模型，實現對線路故障的自動識別與精確定位。融合多項數據處理技術將提升電網線路監控的準確性與操作效率，為故障檢測提供可靠的數據，從而確保電力系統的安全與穩定運行。

改進數據采集與處理技術鞏固了智能輸電線路故障檢測的技術基礎。技術革新促使線路運行數據的采集與處理朝著智能化和效率化的方向發展。精確的數據處理和分析能力可以及時偵測線路異常，助力工作人員早期發現和處理線路問題，進而顯著提高電網的安全和可靠水平。

2.3 故障診斷算法與模型

在35 kV 及以下輸電線路發生故障的情況下，開發故障識別與診斷算法模型具有重要意義。研究人員利用機器學習和人工智能等先進技術，深入分析大量線路運行數據，成功訓練出一種能夠獨立執行故障識別和定位任務的模型。這些模型融合了數據特征、模式識別以及統計學方法，可以智能化地分析線路運行狀態。通過挖掘歷史數據，這些模型能夠掌握識別各類故障的技巧，并根據預設的故障標識自主檢測異常狀況。實時的電流和電壓監控結合機器學習算法，能夠精確識別短路和過載等潛在故障。利用深度學習技術，可以更精確地識別復雜故障模式[3]。持續改進和精細調校使得這些算法模型在故障識別準確性與效率方面都有了顯著提升。它們能夠快速響應并高效解決輸電線路故障，從而保障電網的安全、穩定運行。

受益于大數據技術和人工智能的迅猛發展，故障診斷算法及其模型的研究不斷取得突破。未來，通過運用深度學習、強化學習等先進技術進行故障檢測，以提高故障檢測的準確性和可靠性。同時，結合故障診斷模型和實時監測系統，實現對線路故障的及時反映和預測，從而進一步增強電網的安全性和穩定性。

3 輸電線路智能化維護技術研究

3.1 基于大數據分析的智能維護技術

智能維護技術作為一種新興方法，依賴于大數據分析。該技術能夠深入分析電力傳輸線路的大量運行數據，捕捉和預測潛在的故障模式和異常行為。利用大數據技術實時跟蹤設備運行情況，執行預見性維修策略，準確發現設備問題，從而提前進行維護，降低故障導致的損害和停電危險。智能維護技術有效提高了維護工作的效率和精確性，顯著延長了設備壽命，降低了維護成本，保障了電網運行的穩定性。借助大數據分析，在輸電線路領域顯示出巨大的應用前景，這項技術將構筑起電網安全和可靠性的堅實基礎[4]。

3.2 基于物聯網技術的智能維護技術

智能物聯網維護系統利用傳感器與通信技術，完成了對輸電線路的遠程監控與管理。傳感器被布置在關鍵位置，實時搜集線路設備的運行數據，然后通過物聯網技術傳輸到監控中心。監控中心利用數據處理與分析手段，對設備狀況進行即時監管與評估，并具備預測設備未來運行趨勢的能力。若設備出現異常，系統將迅速激活警報系統，執行必要的維修工作，并通過遠程控制排除故障。智能維護技術能夠顯著提高作業效率，降低人力資源成本，實時發現并規避潛在故障風險，有效預防故障事故的發生，從而大幅提升輸電線路的可靠性與安全性。

3.3 基于人工智能技術的智能維護技術

運用先進的人工智能技術，智能維護系統對輸電線路設備的維護管理進行了深度挖掘，充分運用了機器學習和深度學習等手段。通過分析大量歷史信息，人工智能系統能夠建立設備性能模型，并準確識別設備的異常表現和可能故障。利用這些模型，系統能夠自動執行輸電線路設備的故障檢測，迅速確定故障點，并提出相應的維修策略?；谌斯ぶ悄芗夹g的智能維護系統能夠對電網進行優化調度，分析線路設備運行狀態和負載變化，以便對設備進行精準管理，并對資源進行合理分配。這種做法不僅提高了電網運行效率，還提高了其智能化水平[5]。因此，該系統可以靈活地適應多種復雜的操作環境和需求，在增強電網運行智能化和維護效率方面具有巨大的應用前景。

4 結 論

文章系統地總結了35 kV 及以下輸電線路在故障診斷與智能檢修方面的研究進展，并對未來的發展方向進行了預測和展望。隨著傳感器、數據處理以及人工智能等領域的技術不斷創新，未來輸電線路智能化維護技術的發展將更加智能化。持續改進和整合尖端技術預計將推動智能維護系統向更智能化、自動化以及高效化的方向發展。這一舉措將極大增強電力網絡的安全可靠性，并有力推動電力行業的持續發展。