配網饋線自動化終端防止自愈誤合閘判別方法的研究

［摘 要］配網饋線自動化終端的自愈功能在提升供電可靠性方面起著重要作用，但自愈過程中存在的誤合閘問題對系統的安全穩定運行構成了威脅。文章旨在研究防止自愈誤合閘的判別方法。分析了配網饋線自動化終端自愈功能的原理及誤合閘問題的成因和影響。提出了基于電壓和電流特征、信號處理技術以及智能算法的多種判別方法，并通過實驗驗證了其效果。實驗結果表明，這些判別方法能夠有效降低誤合閘的發生率，提高配電網系統的穩定性和可靠性，該研究對配網系統的安全運行具有重要意義。

［關鍵詞］配網饋線自動化終端；自愈功能；誤合閘；判別方法

［中圖分類號］TM76 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0132–03

在現代電力系統中，配網饋線自動化終端的自愈功能大幅提高了供電可靠性。然而，在自愈過程中，誤合閘問題時有發生，嚴重影響了系統的安全穩定運行。現有研究多集中于自愈功能的實現，但針對防止誤合閘問題的研究相對較少。文章將深入探討配網饋線自動化終端自愈功能中的誤合閘問題，分析其成因和影響，并提出有效的判別方法，旨在提高配網系統的安全性和可靠性。

1 配網饋線自動化終端自愈功能概述

1.1 配網饋線自動化終端簡介

配網饋線自動化終端是以實現對配網的監控、控制和保護為主要功能的配網自動化系統中的關鍵設備，自動化終端通常包括安裝在開關柜、變壓器和配電線路關鍵節點上的遠程終端單元（RTU）、配電自動化終端（DTU）等。自動化終端通過對電壓、電流等電量參數的采集，可對配電網絡的運行狀態進行實時監控，并向調度中心傳輸數據。配網饋線自動化終端還具有遠程控制功能，通過終端對故障隔離和恢復供電的開關設備，調度員可實現遠程遙控操作。此外，自動化終端內置的防護功能，可快速響應過電流、短路等故障，確保快速隔離故障區域，減少對電網的沖擊，同時也能有效地保護故障區域的安全防護功能。自動化終端的應用是現代配電網智能化的重要組成部分，大幅提高了配電網的自動化水平和運行效率。

1.2 自愈功能的實現原理

自愈功能主要依賴于故障檢測、隔離問題，以及恢復電力供應這3 個關鍵步驟，其是配電網饋線自動化設備的一項核心特征。在配電系統遭遇故障時，借助持續監測的電力參數迅速鎖定故障位置。當感知到異常時會迅速啟動故障分離流程，通過操控切斷機制，將出現問題的部分與運行正常的區域分開，以避免問題的擴散。在障礙得到隔絕之后，激活電力恢復流程，采取使用替代能源或規避問題節點等策略，實現對無故障區域的迅速電力重啟。自愈流程不依賴于手動操作，反應迅速，完全由機械化設備自主執行，可顯著減少故障恢復時長，增強電能供給的穩定性。自愈功能的實現取決于對配電自動化末端的嚴密監測和迅速調節的能力，以及制訂的自修復方案和計算方法。配電網供電線路的自動化恢復設備將通過持續改進自愈算法和方案逐步提升其智慧化和效率。

1.3 自愈功能中的誤合閘問題分析

盡管自愈功能在提高供電可靠性方面具有顯著優勢，但在實際應用中，自愈過程中出現的誤合閘問題仍然是一個挑戰。誤合閘指開關設備在故障隔離和恢復供電過程中，錯誤地重新閉合，造成故障區重新閉合供電，造成二次故障或使故障范圍擴大。造成誤合閘問題的原因比較復雜，包括很多方面的因素，如設備故障、環境干擾、數據傳輸延遲和算法誤判等，具體體現如下：檢測到故障后，設備故障可能導致隔離或關閉操作不正確；自動化終端的監控精度和數據傳輸穩定性會受到雷擊、外部電磁干擾等環境干擾的影響；數據傳輸延遲可能造成調度指令不同步于實際切換狀態，從而造成誤操作。此外，復雜工況下的故障檢測和自我修復算法，在自我修復過程中可能存在誤判，從而導致錯誤操作的執行。

2 誤合閘問題的影響

2.1 誤合閘問題對配網的影響

誤合閘問題對配網的影響是多方面的，可能會對配電網運行的安全性造成威脅。誤合閘導致故障區域重新合閘供電，可能引發二次故障，擴大故障范圍，甚至引起設備損壞和線路損壞，嚴重時會造成大范圍停電事件。誤合閘問題影響供電可靠性，使得用戶體驗感下降，尤其是在重要負荷區域，如醫院、數據中心等，誤合閘導致的瞬時斷電或多次斷電會造成重大影響。此外，誤合閘問題增加了運維成本，頻繁的誤合閘操作不僅增加了開關設備的磨損，還需要運維人員進行更多的巡檢和維護，增加了人力和物力的投入。

2.2 常見的誤合閘案例分析

在實際運行中，誤合閘問題時有發生，典型的案例有設備故障引發的誤合閘、環境干擾導致的誤判、操作錯誤引發的誤合閘等。例如，某電力公司在一次雷雨天氣中，由于強雷電干擾，自動化終端誤判線路發生故障，執行了錯誤的合閘操作，導致已經隔離的故障區域重新供電，引發二次故障，造成大面積停電，損失嚴重。在另一案例中，某區域的配網自動化系統由于通信網絡不穩定，數據傳輸延遲嚴重，導致自動化終端無法及時接收到正確的故障信號，錯誤地執行了合閘操作，導致故障區域的再次合閘供電，擴大了故障范圍。

3 防止自愈誤合閘的判別方法

3.1 判別方法的基本原理

防止自愈誤合閘的判別方法旨在通過實時監測和分析配電網中的電氣參數，準確識別故障狀態并做出相應的控制決策，避免誤合閘的發生。判別方法的核心在于建立一套高精度、高可靠性的算法體系，這些算法能夠對電壓、電流等電氣信號進行深度分析，提取出故障特征，并結合配網的拓撲結構和運行狀態，判斷當前是否存在誤合閘的風險。

3.2 基于電壓和電流的判別算法

基于電壓和電流的判別算法是防止自愈誤合閘的基礎方法，通過對配電網中電壓和電流的實時監測，分析其變化特征，判斷是否存在故障以及故障的類型。在正常運行狀態下，配電網中的電壓和電流波動較小，呈現出穩定的特征[3]。然而，當發生故障時，電壓和電流會發生顯著變化，例如，短路故障會導致電流劇增、電壓驟降等。通過對這些特征變化的分析，可準確識別故障的發生。通常，基于電壓和電流的判別算法包括穩態分析和暫態分析兩部分。

3.3 基于信號處理的判別算法

基于信號處理的判別算法，是對配電網中的電氣信號進行深度分析并提取故障特征的判別算法，利用信號處理技術從電壓電流信號中提取出更為細致的特征信息，以在處理復雜故障時能夠提高判別的精確度。常用的信號處理技術有傅里葉變換、小波變換、希爾伯特變換等，可將電氣信號分解成不同的頻率成分或時間– 頻率成分，從中提取出故障發生時的特征信息。例如，當發生短路時電流信號中的高頻成分會明顯增大，而利用小波變換可識別出這一變化特征從而判斷故障發生情況。通過信號處理技術的運用，可使配電網故障診斷工作更加準確[4]。信號處理技術還能對噪聲進行濾波，以增加信號的清晰度和特征提取的精確度。

3.4 基于智能算法的判別方法

通過引入人工智能技術，以智能算法為基礎的判別方法，可使故障識別和判別的精確度以及智能化程度進一步提高。智能算法包括能從大量歷史數據和實時數據中學習故障特征和模式，實現自適應故障識別和判別的機器學習、神經網絡、專家系統等。智能算法可通過訓練大量的故障案例建立故障識別模型，模型可通過實時數據的輸入，在實際應用中快速判斷故障。作為一種深度學習算法，神經網絡在處理復雜的非線性關系時，顯示出了較高的故障識別精確度，具有強大的特征提取和模式識別能力。專家系統則建立故障診斷規則庫，通過人工經驗和知識的整合進行推理判別。

4 防止誤合閘判別方法的應用與效果驗證

4.1 試驗平臺與測試方法

為了驗證防止誤合閘判別方法的有效性，試驗平臺設計了一個模擬真實配電網運行環境的系統。試驗對象包括配網饋線自動化終端、模擬故障點、監測設備以及數據采集和處理系統。試驗平臺在試驗室條件下搭建，通過配置不同類型的模擬故障點，包括短路、接地和斷線故障，來測試判別方法的響應速度和準確性。監測設備如電壓傳感器和電流傳感器安裝在關鍵節點，實時采集電氣參數數據，并通過高速數據傳輸鏈路將數據傳輸至中央處理系統[5]。數據采集和處理系統利用信號處理技術和智能算法對實時監測數據進行分析，提取故障特征，并與預設閾值進行對比，以判定是否存在誤合閘風險。

4.2 判別方法的應用案例

防止誤合閘的判別方法在某電力公司配網改造工程中得到實際應用，成效顯著。項目覆蓋包括1 個工業園、兩個大型住宅小區在內的多個重點負荷區域，總用戶5 000 余戶。設計的系統在應用過程中，實時監控判別了多起故障案例。在一次短路故障中，判別方法成功偵測到故障發生后20 ms 內的異常信號，避免了誤合閘的發生，并將故障隔離操作在50 ms 內完成。此故障造成電流驟升至500 A，電壓降至80 V，系統對故障特征識別準確，反應迅速。該系統在一次雷雨天氣中，為避免執行兩次錯合閘作業，保證供電的連續性和穩定性，成功識別了雷擊引發的瞬時電磁干擾信號。

4.3 試驗結果與分析

對防止誤合閘判別方法的應用進行了驗證，試驗結果見表1。

通過試驗數據分析可以看出，防止誤合閘的判別方法在不同類型故障下均表現出較高的檢測和隔離效率。短路故障和雷擊干擾的檢測時間分別為20 ms 和15 ms，故障隔離時間為50 ms 和45 ms，均未發生誤合閘事件，供電可靠性分別提升了15% 和20%[6]。接地故障和斷線故障的檢測時間略長，分別為25 ms 和30 ms，故障隔離時間分別為55 ms 和60 ms，雖然發生了1 次誤合閘，但供電可靠性仍分別提升了10% 和12%。

數據表明，在處理短路故障和雷擊干擾方面，判別法表現出色，能夠快速檢測并隔離故障，從而有效避免誤合閘現象的發生。雖然對接地故障和斷線故障的試驗中也出現了誤合閘現象，但整體供電可靠性有較大幅度提高。綜合來看，防止誤合閘的判別法對提高配電網系統的安全性和可靠性有顯著效果，可對多種復雜故障情況有效地應用。今后，可針對接地和斷線故障對算法進行進一步的優化，以在降低誤合閘發生率方面取得更進一步的成效。

5 結束語

通過試驗驗證了基于電壓電流特征、信號處理和智能算法的綜合判別方法的有效性，研究了配網饋線自動化終端防止自愈誤合閘的判別方法。試驗結果顯示，提出的方法可顯著提高識別故障的精確性和實時性，減少誤合閘的發生，增加電力供應的可靠性。本研究對于增強配網饋線自動化終端的安全性和穩定性意義重大，可為今后的進一步優化提供技術借鑒。

參考文獻

[1] 姚芳，陳建鈿，丘冠新，等.AVC 技術支持下的智能電網調控一體自動化建設[J]. 微型電腦應用，2023，39（12）：49-52，57.

[2] 彭鎮華. 常見配網饋線自動化終端不正確動作案例分析[J]. 技術與市場，2022，29（12）：88-91.

[3] 黃銳東，郭思偉，周宗杰. 基于配網自動化的故障處理技術研究與應用[J]. 中國新技術新產品，2022（21）：47-49.

[4] 趙東輝，師恩達，何永濤. 基于5G 的配電網自協商配電終端應用研究[J]. 科技與創新，2022（20）：90-92，95.

[5] 王亮. 滕州市某線路配網自動化系統的研究與優化[D].濟南：濟南大學，2021.

[6] 魯成. 基于5G 通信的配網拓撲模型生成方法研究[J]. 光源與照明，2021（5）：41-42.