基于智能算法的配網饋線自動化故障定位與隔離技術研究

［摘 要］文章介紹了配電網饋線自動化技術，分析了智能算法在故障定位與隔離中的應用，提出了以智能算法為基礎的故障定位與隔離方法，旨在提高配電網的運行效率與安全性。

［關鍵詞］配電網；饋線自動化；智能算法；故障定位；故障隔離

［中圖分類號］TM76 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0096–03

1 配電網饋線自動化技術概述

1.1 配電網結構與功能

配電網的結構包括供電系統、配電變壓器、饋線和用戶接入系統等，主要具備電力傳輸、電能分配和供電保障等功能，其中供電系統負責將變電站產生的電能送達各個配電變壓器，配電變壓器將高壓電轉變為用戶可用的低壓電，饋線則將電力輸送至各個用戶終端。

1.2 饋線自動化的基本原理

饋線自動化技術主要是通過智能監控、通信和控制技術，實現對配電饋線的實時監測、故障檢測、定位、隔離及恢復供電。饋線自動化技術的核心在于利用配電自動化設備（如自動化開關、斷路器和傳感器）及配電管理系統（DMS），對配電網運行狀態進行實時采集和分析。當饋線發生故障時，系統能夠迅速定位故障點，并自動隔離故障區域，以最小化停電范圍和時間。饋線自動化系統通過安裝在饋線上的電流互感器（CT）和電壓互感器（PT），實時監測饋線的電流I（t）和電壓V（t）。當發生故障時，電流和電壓會出現異常波動，通過檢測這些異常，可以判斷故障的發生[1]。

設定故障檢測閾值為Ith 和Vth， 當I（t）≥Ith或V（t）＜Vth時，系統識別為發生故障，啟動故障定位算法，根據電流和電壓的波形特征，如電流突變和電壓跌落，精確定位故障點xf。系統控制智能開關自動隔離故障段，通過開斷非故障區域的開關，恢復非故障段的供電。故障隔離完成后，系統通過遠程控制或現場操作對故障點進行維修，并在修復后重新投入運行。

1.3 現有故障定位與隔離技術的局限性

傳統的故障定位方法主要依賴于定值保護和簡單的電流電壓突變量分析，無法精確應對復雜的多分支配電網結構，進而導致故障定位的準確性較低，尤其在高阻接地故障和短暫性故障情況下，傳統方法難以準確識別故障點，故障定位誤差較大。故障隔離過程常需要人工干預，自動化程度不足，導致隔離時間較長，不能及時恢復非故障區域的供電。此外，現有系統對于故障信息的實時采集和處理能力有限，數據傳輸延時和計算處理速度制約了故障定位與隔離的及時性和有效性。由于設備之間的通信協議和數據格式不統一，不同廠商設備的兼容性差，導致系統集成復雜度高，維護成本大。傳統方法在面對大數據和人工智能技術的發展時，缺乏相應的算法和技術支持，無法充分利用智能算法的優勢進行故障特征提取和智能診斷，限制了系統的智能化水平和自適應能力。

2 智能算法在故障定位與隔離中的應用

2.1 智能算法概述

智能算法是利用先進計算技術和機器學習方法，對大量數據進行分析處理，以更精確高效地對故障進行檢測和隔離。智能算法主要有人工神經網絡、支持向量機、模糊邏輯、遺傳算法及深度神經網絡技術。這些智能算法通過對歷史故障數據和實時監測數據的學習建立故障特征庫，并運用模式識別技術快速匹配、診斷故障的類型和位置，從而進行有效的故障定位與隔離。

2.2 故障特征提取與分析

在配電網饋線自動化故障定位與隔離中，智能算法通過對故障信號的深入分析和處理，提取有效特征，為后續的故障定位和隔離提供依據。故障特征提取與分析流程如圖1 所示，通過安裝在配電網各個節點的傳感器和監測設備，實時獲取電流、電壓、頻率、諧波等多種電力參數。采集的數據量較多且復雜，涵蓋正常運行狀態和故障狀態下的各種電力特性。由于采集到的數據可能包含噪聲和缺失值，需要通過濾波器、插值法等技術手段進行處理，去除噪聲和異常值，保證數據的準確性和完整性。歸一化處理可以將不同量綱的數據轉換到相同的范圍內，提高數據的一致性，提高算法的收斂速度。特征提取主要是將能夠反映故障特征的指標從原始數據中提取出來，利用信號處理和數據分析技術進行處理。

常用的特征提取方法有時域分析、頻域分析、時頻域分析等。時域分析關注均值、方差、峰值等信號出現的時間特征；頻域分析則是將信號的頻率成分通過傅里葉變換等方法進行分析，從中提煉出諧波含量、頻譜能量等特點；時頻域分析將時域和頻域的優點結合起來，在時頻平面上對故障特征進行精確定位，如小波變換等[2]，該模型的性能和計算效率通過選取最具代表性和診斷價值的特點而得以提升。常用的特征選擇方法有主要成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、最大相關最小冗余（mRMR）等。這些方法能夠確保提取的特征可準確地反映故障的類型和位置，通過降維、特征篩選和組合來去除冗余和無用信息。

2.3 構建智能故障診斷模型

智能故障診斷模型以人工神經網絡為例，通過學習歷史故障數據，模擬人類大腦處理復雜問題的能力，從而對新的故障模式進行識別和預測。構建ANN 模型需要對故障數據進行預處理，包括對消除數據尺度不一致問題的歸一化處理，以及為了改善數據質量而進行的去噪處理。然后，選擇前饋式多層感知機（FNN）或循環神經網絡（RNN）等合適的網絡結構，確定各層神經元的數量。如典型的 FNN 結構表示如下：

式中，o1為輸出層的第一個神經元的輸出值；o2為輸出層的第二個神經元的輸出值；xi為輸入層的信號；w1i和w2j分別為連接到第一層和第二層神經元的權重；b1和b2為偏置項；f為激活函數，如Sigmoid或ReLU函數。

通過反向傳播算法（Backpropagation）對網絡進行訓練，該算法利用梯度下降法來最小化損失函數，如均方誤差：

式中，Tk為期望輸出，Ok為實際輸出，N為樣本數量。

在訓練過程中，需要通過交叉驗證等技術，設定合適的學習率和迭代次數，避免過度擬合。經過培訓后，ANN 模型可以在識別故障類型和位置的同時，對新的輸入數據進行故障診斷。為了改善模型的泛化能力，可以引入正則化技術，如L1 或L2 正則化，以及結合多個神經網絡的預測結果，提高診斷的精確性和可靠性。

3 故障定位技術

3.1 故障定位算法的設計原則

故障定位算法必須具有高效率，能夠對大量實時數據進行處理，并對故障位置進行快速輸出，以適應動態特性的配電網。精確性是故障定位算法的核心，即使在電網結構復雜、噪聲干擾的情況下，算法也需要能夠對包括單相連地、兩相短路等各種類型的故障進行準確的識別和定位，確保精確性。算法的設計還需要考慮適應負載變化、電網拓撲變化等不同電網運行條件和故障特性的自適應能力。魯棒性也是算法在包括數據不完整、測量誤差和外部干擾在內的各種運行條件下都應該能夠穩定工作的重要原則。實時性要求算法在發生故障后，能夠對實時的數據流進行處理并即時給出定位結果。為了提高故障定位的準確性，算法通常需要采用先進的信號處理技術，如小波變換、短時間傅里葉變換等，結合電流、電壓、頻率等多個數據源和信號特征，對故障特征進行提取。同時，利用統計分析或機器學習的方法來識別數據中的異常模式。

3.2 基于智能算法的故障定位方法

基于智能算法的故障定位方法在配電網饋線自動化中的具體流程如下：開始→數據采集→信號處理→特征提取→智能分析→故障模式識別→故障決策→結束。先通過布署在配電網關鍵節點上的傳感器實時采集電壓、電流、功率等電氣量數據，然后利用信號處理技術（如快速傅里葉變換（FFT）和小波變換等）進行信號處理，再從原始數據中提取故障特征，包括頻率成分、幅值變化和相位信息等。在智能分析階段，使用機器學習算法，如支持學習特征數據和模式識別的量機（SVM）、隨機森林或深度學習中的卷積神經網絡（CNN）。這些算法可以借鑒歷史故障案例，建立故障特征和故障類型、故障地點的映射關系。通過訓練，智能算法可以對不同的失效模式進行識別，并對可能失效的地點進行預測。在故障決策階段，智能算法提供包括故障類型、位置和建議的隔離策略在內的故障定位決策支持，根據分析結果進行決策。

4 故障隔離技術

4.1 故障隔離的策略與方法

在配電網饋線自動化中，故障隔離是在發生故障時，迅速對故障區域進行識別和隔離，將其余部分對配電網的影響降到最低程度，迅速恢復正常供電。這個過程通常涉及FDU 和FIV 的協同工作。故障檢測單元通過設定的閾值或智能算法，利用實時監測數據來判斷故障的發生，而具體的隔離操作則由故障隔離單元負責執行。一旦發現故障，立即啟動斷路器自動斷開等預設的隔離程序，利用繼電保護裝置、智能開關和自動化控制系統對配電網狀態進行實時監控，切斷故障電流。現代故障隔離方法也將物聯網、高速通信網絡等先進通信技術結合起來，以達到隔離作業更迅速、更精確的目的。

4.2 智能算法在故障隔離中的應用

在故障隔離技術中，通過優化決策流程，智能算法的應用使隔離的精確度和效率得到提高。例如，利用模糊邏輯控制器（FLC）來處理不確定性和模糊性，FLC 表達式如下：

式中，μij為第i條規則中第j個輸入變量隸屬度函數的值，f 為模糊推理過程， 和分別為“或”和“與”運算。

FLC 對故障隔離邏輯的模糊化處理是通過模糊集合理論將輸入空間映射到輸出空間。

4.3 故障隔離系統的設計與實現

故障隔離系統采用分層設計原則，將系統分為數據采集層、數據處理層、決策層、執行層4 個層次。數據采集層通過電流、電壓、功率等智能傳感器和智能終端設備對配電網運行參數進行實時采集。數據處理層則是利用先進的信號處理技術和數據融合算法，將故障特征從原始數據中提取出來，并將信息通過通訊網絡傳輸到決策層。決策層是系統的核心，為實現故障判斷、定位和隔離策略的智能決策，整合了模糊邏輯、專家系統和遺傳算法等多種智能算法，該層依據預設規則和實時數據，能夠快速確定故障區域并生成隔離命令。執行層則是在接收到決策層的命令后，自動進行故障隔離操作，以保證在非故障區連續供電。在實現過程中，為了提高系統的可靠性和適應性，故障隔離系統還需要將故障錄波分析、故障模擬測試及自適應學習等功能進行整合。

5 結束語

配電網饋線自動化的故障定位與隔離技術是提高配電網運行可靠性和穩定性的重要手段。文章所提的智能故障診斷模型優化了傳統算法的局限性，實現了更為高效、精準的故障處理。而通過引入智能算法，不僅提升了故障定位的精度和響應速度，也在故障隔離中大幅縮小了停電范圍，縮短了停電時間，確保了配電網的安全性和供電連續性。未來，隨著智能算法和大數據技術的進一步發展，配電網饋線自動化將在更大范圍內得到應用與優化，使得電力系統向著更加智能化、自動化的方向邁進。

參考文獻

[1] 裘德璽，宋哲，冷磊磊，等. 基于改進煙花算法的配電網集中式饋線自動化故障定位研究[J]. 浙江電力，2021，40（9）：99-104.

[2] 李夢媛，史輝，宋艷爭. 基于改進布谷鳥算法的配網故障定位研究[J]. 機械設計與制造工程，2022，51（6）：112-116.