物聯網技術在配電網故障檢測中的應用

摘要：物聯網技術在配電網故障檢測中的應用，旨在利用智能傳感器、邊緣計算、數據融合等技術，提高故障檢測的準確性、實時性和自愈能力，優化電力系統的運行效率。本文從物聯網技術概述出發，分析了當前配電網故障檢測的不足，重點闡述了智能傳感器布設、邊緣計算處理、數據融合識別等技術在故障檢測中的應用，最后探討了自愈控制執行的實現路徑，旨在提升配電網的故障響應速度。

關鍵詞：物聯網技術；配電網故障檢測

引言

隨著電力系統向智能化、數字化方向發展，傳統配電網故障檢測手段已難以滿足現代電網對高效性、精準性和實時性的要求。物聯網技術憑借其強大的數據感知、通信和處理能力，為配電網故障檢測提供了全新的技術路徑。例如，通過智能傳感器網絡的廣泛部署，實現對配電網運行狀態的全面感知；結合邊緣計算技術，可以對海量實時數據進行快速處理與異常分析；多源數據融合與深度學習算法的應用，能夠有效提高故障識別與定位的精度；自愈控制模塊借助智能化手段實現故障自動隔離與恢復，提升配電網的供電可靠性。

1. 物聯網技術概述

物聯網技術是通過智能傳感器、邊緣計算、云計算、大數據分析等多種技術手段，實現設備與設備、設備與人之間的實時信息交互與智能控制的網絡系統。首先，物聯網技術在配電網故障檢測中，通過部署分布式智能傳感節點，實時采集電壓、電流、溫度等關鍵參數，并依托低功耗廣域網（LPWAN）、窄帶物聯網（NB-IoT）等通信協議，確保高效、低延時的數據傳輸，提升故障檢測的時效性。其次，邊緣計算技術將數據處理前置至配電網現場，實施實時計算、邊緣分析、快速異常識別，大幅度降低了數據回傳延時和計算壓力，提高了故障響應速度。同時，云平臺融合大數據處理、機器學習及深度學習算法，對多源異構數據進行高效融合與智能特征識別，精準解析故障模式，顯著提升故障定位的精度與檢測靈敏度[1]。最后，物聯網技術通過自愈控制系統，對故障點進行快速隔離，并動態調整配電網拓撲結構，實現自動化故障修復和電力路徑優化，確保非故障區域迅速恢復供電。

2. 配電網故障檢測現狀

2.1 故障檢測速度慢

故障檢測速度緩慢直接制約了電網快速響應能力。首先，傳統配電網故障檢測系統依賴于集中式檢測模式，該模式中傳感器采集的電壓、電流等數據需經過廣域網傳輸至中央控制系統進行集中處理，受限于通信帶寬不足、網絡延遲、數據丟包等問題，數據傳輸效率低，無法實現故障信息的實時傳遞。其次，故障檢測過程中的數據處理和分析依賴于中央服務器的計算資源，而服務器在應對海量數據時，計算能力有限，常出現處理瓶頸，無法實現對突發性復雜故障的快速判斷和反饋。最后，現有檢測系統大多基于固定規則庫和專家系統進行分析，缺乏自適應調節機制，難以應對配電網運行中的負荷波動和多樣化故障類型。

2.2 數據采集精度不足

配電網故障檢測中的數據采集精度不足問題主要表現在傳感器精度、數據采樣率及抗干擾能力的不足，這直接影響故障檢測的可靠性與準確性。首先，現有系統中使用的電壓互感器、電流互感器、溫度傳感器等設備，存在測量誤差較大、線性度差、靈敏度低的問題，難以精準捕捉故障前dichOa/+cITgk3pcXFRMcA==兆特征。其次，傳統數據采集裝置的采樣率較低，無法滿足高頻次電氣量波動監測需求，尤其在短時諧波、電壓閃變及瞬態故障檢測中表現出明顯的精細化不足[2]。最后，配電網現場環境中的電磁干擾和噪聲信號對數據采集系統的抗干擾能力提出了嚴苛挑戰，現有信號處理技術在應對復雜干擾時存在滯后性，導致采集數據的精度降低。

2.3 故障定位不準確

現階段配電網故障定位不準確的問題主要表現在定位算法的適應性和精度不足。首先，傳統故障定位方法大多依賴于基于規則庫的專家系統和單一的阻抗法，在復雜電網拓撲和多故障狀態下難以精確判斷故障位置，定位誤差較大。其次，現有系統對數據同步性和采樣頻率的要求較高，且容易受到噪聲干擾，導致故障信號特征提取不充分，無法有效區分正常波動與故障信號，定位精度受到嚴重影響[3]。最后，現有配電網多采用集中式數據處理方式，數據處理延遲和計算資源有限，無法實時響應動態故障變化，導致定位結果與實際情況偏離，影響故障處理效率。

3. 物聯網技術在配電網故障檢測中的應用

3.1 智能傳感器布設

智能傳感器布設是一種在配電網關鍵節點安裝高精度傳感器來實現運行狀態監測的技術，旨在通過實時采集電壓、電流、溫度等多維數據，為故障檢測、定位及狀態評估提供全面的數據支持[4]。智能傳感器節點布設如圖1所示。

根據配電網的運行特性，確定變電站、電纜分支箱、配電柜等設備為布設的關鍵節點，并在這些節點處安裝電流互感器（CT）、電壓傳感器（PT）、溫度傳感器、振動傳感器等智能傳感器設備[5]。電流互感器選用額定電流為5A的型號，電壓傳感器配置為適應0～110kV電壓范圍的設備，溫度傳感器需滿足-40℃至125℃的工作溫度區間，防護等級要求達到IP65及以上，以確保傳感器在配電網環境中的長期穩定運行。

完成傳感器的物理布設后，各智能傳感器節點利用LoRa、NB-IoT等低功耗廣域網絡與中心的數據匯聚節點建立通信。配置過程中，LoRa通信速率設定為2.4kbps，NB-IoT頻段選擇800MHz或900MHz，以保障傳感器節點與數據匯聚節點的穩定通信。傳感器節點的布設應遵循“主區-子區-監測點”的層次結構，每個傳感器節點被分配一個唯一的地址。如圖1所示，“1.1.i”表示第一主區內的第一子區的第i個監測點。這種地址編碼方式能夠有效區分不同監測點的數據來源，便于后續的數據分類、分析和管理。完成網絡配置后，對各傳感器進行調試與校準，確保采集數據的精度和穩定性。調試過程中，電流傳感器的采樣頻率設為1kHz以上，以便及時捕捉故障信號；溫度傳感器靈敏度設置為0.1℃，確保對環境溫度變化的迅速響應。校準完成后，傳感器采集的數據經過無線模塊傳輸至數據匯聚節點，由數據匯聚節點進行數據的實時監控與處理。

3.2 邊緣計算處理

邊緣計算處理在配電網故障檢測中通過將數據處理與計算能力下沉至電網現場，實現對故障的實時檢測和快速響應。邊緣計算下的數據處理流程如圖2所示。

圖2 邊緣計算下的數據處理

在配電網故障檢測的具體操作過程中，運行環境為配電站、變電站和配電房等關鍵電力場所，這些環境具備嚴苛的電氣安全要求和復雜的電磁干擾背景。首先，在這些環境中安裝電流互感器、電壓互感器和溫度傳感器，用于監測電流、電壓和溫度等關鍵運行參數[6]。設置電流互感器的測量范圍為0～200A，電壓互感器的測量范圍為0～35kV，溫度傳感器的報警閾值設定為85°C，確保數據采集的精確性。各類傳感器節點利用LoRa通信協議將采集數據傳輸至邊緣計算網關。邊緣計算網關對接收到的傳感器數據進行預處理，內置的邊緣計算處理模塊通過卷積神經網絡（CNN）等深度學習算法，快速識別電流、電壓的異常波動及溫度超限情況，實現對故障類型的初步判斷[7]。隨后，預處理結果被傳遞至邊緣數據分析模塊，進行更深入的優化分析，以提高故障檢測的準確性。最后，經過邊緣網關處理的數據與故障識別結果上傳至云端的配電網監控與分析平臺，云端平臺負責數據存儲、深度分析和隱私脫敏處理，并對復雜故障進行全面診斷與決策，生成控制指令后反饋至本地。控制指令經由邊緣計算網關傳達至現場保護裝置，自動執行斷路器的分閘或重合閘操作，響應時間小于100ms，迅速實現故障區域的隔離與非故障區供電恢復，保障配電網的安全穩定運行。

3.3 數據融合識別

數據融合識別模塊通過多源異構數據的集成分析，實現對配電網故障的精確識別與定位[8]。首先，數據融合識別采用多模態數據融合技術，將來自電流互感器、電壓互感器、溫度傳感器等多種傳感器的數據進行時序同步與特征提取，通過構建多維特征向量，實現對電力系統運行狀態的全方位感知。假設電壓數據V（t）、電流數據I（t）和溫度數據T（t）為時間序列信號，經過特征提取后得到特征向量X的計算公式為

（1）

式中，fV、fI、fT分別代表對電壓、電流和溫度信號的特征提取函數，這些函數包括傅里葉變換、短時能量計算、均值和方差等處理，用于提取信號的頻率特性、時域特性等關鍵信息。基于融合的特征向量X，采用深度學習模型對故障類型進行識別。卷積神經網絡（CNN）通過構建卷積層和池化層，提取電力信號的高階特征，實現復雜故障模式的自動識別[9]。故障分類概率向量P的計算公式為：

（2）

式中，W1和W2分別是第一層和第二層的權重矩陣，b1和b2為對應的偏置向量，ReLU為激活函數，用于增加非線性特征，σ為Softmax函數，用于將網絡輸出轉換為故障類型的概率分布。上述過程通過多層特征映射和迭代優化，使模型能夠深度分析傳感器融合數據，精確識別過流、斷線、諧波干擾等配電網故障類型。

3.4 自愈控制執行

自愈控制執行旨在提升配電網的故障快速響應和恢復能力。首先，系統通過智能分段斷路器和智能開關控制器對配電網各節點的電流和電壓進行實時監測。當監測到電流波動超過額定值的10%或電壓偏差超過5%時，系統自動識別并精準定位故障區域，觸發隔離策略。其次，基于SCADA系統的控制指令，重合閘設備會在0.5s內執行隔離操作，同時通過電力線載波通信技術，重新配置電力流向，迅速恢復非故障區域的供電，最大限度減少停電時間。

同時，智能變壓器監控終端對配電負荷狀態進行動態調整，當檢測到負荷不平衡率超過15%時，系統自動啟動無功補償設備和調壓裝置，優化電壓穩定性，確保電能質量達標。最后，系統通過遠程終端單元RTU將故障處理過程中的故障定位結果、隔離操作次數、故障電流和電壓變化等關鍵數據，實時上傳至主站監控系統，生成詳細的故障處理報告[10]。這些報告為后續故障模式分析和設備維護優化提供了數據依據，有效提升配電網故障檢測與恢復的整體效率。

結語

物聯網技術的引入為配電網故障檢測提供了全新的解決方案，通過智能傳感器的布設，實現了對故障信息的實時監測與精準定位。邊緣計算技術大幅提高了數據處理效率，減少了數據傳輸延遲，增強了系統的實時響應能力。數據融合技術有效整合了多源數據，提高了故障識別的準確性和可靠性。同時，自愈控制機制的應用提升了配電網的故障恢復能力，保證了供電系統的穩定運行。物聯網技術在配電網中的深度應用，將推動智能電網的進一步發展。

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[10]李釗，劉趙如.基于深度學習算法的配電網故障定位檢測研究[J].電氣技術與經濟，2023（6）：268-270.

作者簡介：孫暢，碩士研究生，工程師，13363887350@163.com，研究方向：配網運維及故障檢修方面；吳牧野，本科，工程師，研究方向：電力營銷。