電力通信設備故障診斷分析

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.00？

中圖分類號：TN07 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）06-0056-03

Diagnostic Analysis of Power Communication Equipment Failure

SU Jinjin， ZHAO Zhenghong

（The StateRadio_monitoring_center Testing Center，Beijing1ooo41，China）

Abstract：With the continuous development of the power system，the reliability of power communication equipment is becoming more and more important.This article first elaborates the current research status of domestic and foreign research，and then analyzes the common faults of modern communication equipment and the alarm characteristics of the monitoring system. Improve the efciency offault predictionand diagnosis.

Keywords： electric power system; equipment failure; packaging logic model; regular logic model

0 引言

在現代電力系統中，電力通信設備作為保障電力系統安全、穩定的關鍵支撐，可靠性至關重要。一旦通信設備出現故障，可能導致電力調度指令無法及時準確傳達，引發電力系統運行異常，影響整個電網的安全。因此，對電力通信設備故障進行高效診斷分析意義重大。

當前，隨著科技發展現代通信設備日益復雜，故障類型多樣。本文通過建立封裝邏輯模型、規則邏輯模型兩層模型的研究有助于提高故障預測和診斷的效率。

1 國內外研究現狀

方超等提出結合告警過濾與案例推理的網絡故障智能管理方法。周飛2提出基于網絡拓撲和事例推理的故障診斷方法，提高故障診斷效率。唐明濤等[3]分析通信電源系統故障，總結其作為\"心臟\"對通信系統穩定運行的重要性。GyulaDorgo等[4開發新算法，將警報序列轉為貝葉斯分類，用以制定警報抑制方案。YazhouJiang等人5開發基于混合整數線性規劃的電力系統故障分析新方法。

2 通信設備故障及告警特征分析

2.1現代通信設備的常見故障

現代通信設備在電力系統的穩定運行中起著關鍵作用，然而故障類型復雜多樣。從硬件層面來看，設備元器件老化是較為普遍的問題，這將導致設備功能異常。

在軟件方面，操作系統漏洞可能被惡意程序利用，導致通信中斷或數據泄露。

通信鏈路故障同樣常見，如電磁干擾則會使信號出現衰減或畸變，導致通信數據丟失或錯誤。雷擊等自然災害也可能對通信設備及鏈路造成嚴重破壞。

2.2監控系統告警特征分析

2.2.1監控數據特征剖析

在電力通信設備的運維體系中，動環監控系統扮演了至關重要的“感知”作用，具有遙測和遙信兩個核心功能。遙測功能重在收集那些持續變動的模擬量數據，這種數據就像是設備健康的“脈象”，即使是微小的變化也可能預示潛在的問題。而遙信功能則是專門監測開關量，采用二進制的“0”和“1”來直觀地顯示關鍵設備如熔絲、設備開關等關鍵部件的即時狀態，使得運維人員清晰地獲取設備的啟停和通斷信息。

當下，多數監控系統針對遙測量采取設定上下限閾值的策略，此方法存在一定的局限性。一旦監測值逾越預設邊界，系統即刻發出告警，然而在復雜的電力通信環境中，大量告警信息頻繁涌現，極易造成信息過載，干擾運維人員對故障的精準判斷。

2.2.2告警關聯性與特征挖掘

從告警特征來看，動環設備間聯系緊密，一個設備告警往往引發多條相關告警。例如，在一次 220kV 變電站市電中斷故障中，備用路和常用路交流輸入電壓各相、交流輸出總電壓各相等多個量同時出現越下限告警。整體上，機房電源設備參數相關性強，同一故障告警的發生與結束時間集中在同一段時間，呈相交或相鄰狀態。

經過分析和討論，確定了故障診斷系統的需求：

（1）能對相同類型的監測數據進行分類整理，以便用戶的閱讀和理解。（2）設備出現故障時，系統應能通過分析追蹤并定位故障源，并提供相應的建議。（3）能夠自定義添加計算量，以便用戶可以根據實際需求靈活管理設備。

3 故障診斷研究

3.1預處理

在開始對故障進行診斷之前，必須先對收集的告警信息進行預處理。告警數據在數據庫中以單條形式存儲，并需按照時間順序排列。告警的間隔越大，關聯性也就越低。在處理告警信息時，關鍵時間字段包括告警的開始時間、結束時間及持續時間。

告警記錄 A 的開始和結束時間分別是s和e，而告警記錄 B 的開始和結束時間也分別是s和e。因此，警報點為 |A_i=（s，e） 和 |B_i=（s，e） 。通過使用開始時間和結束時間的絕對差值，可以測量警報點間的曼哈頓距離，具體表示為 D_AB 。

最后，通過設定一個時間閾值 T_c ，可以對“事件”進行分類。如果 ?D_AB?T_c ，那么 A 和 |B| 視為屬于同一“事件”；反之，則 $| B ＼rrangle$ 被認為是下一“事件”。

3.2封裝邏輯模型

在電力通信設備故障檢測過程中，經?？吹竭@一現象：一個設備的狀態變化可能會與同組其他設備在通信電源上的影響相似。例如，市電輸入三相電壓、同電源整流模塊的輸出值等。通過將這類告警信息進行歸類與封裝處理，可以幫助用戶更清晰地解讀告警信息，從而提高故障診斷效果。故障樹分析法（FTA）主要用于分析告警信息之間的邏輯關系，通過使用邏輯運算符如與、或、非來組織處理原始告警數據，清晰表達信息之間的邏輯關系。見表1。

3.3規則邏輯模型

封裝處理的告警信息有助于用戶認識到出現的問題，并可以幫助維護隊伍快速識別并解決問題。因此，對結果進行初步的分析與處理不容忽視。封裝后的信息多建立在原始告警基礎上，而后續步驟則需依賴設備操作原理和工程師的專業經驗來推斷。

（1）電源規則模型，涵蓋了交流常用（備用）電路故障、ATS故障、電源停止工作和部分整流模塊故障。交流常用路和備用路的無輸出、缺相、過壓和欠壓等情況可以被歸類為電路故障，這需要具體的故障現象進行診斷。交流電路正常但電力分配單元輸出異常時，表示ATS可能有故障，這需要手動干預以維持系統的正常運行。當交流和直流輸出均無，且電池開始放電時，表明電源可能全面中斷，應檢查市電輸入和ATS狀態。若整流模塊輸出不均或完全無輸出，應檢查交流和直流環節以及開機狀態，必要時更換故障模塊。

（2）蓄電池組規則模型，包括電池組電量不足、電壓過高和充電裝置故障。在充電初期電壓過高可能因閾值設定較低而發生，應暫停充電并進行觀察，電池在充電時若發現電量不足，應立即檢查充電機工作狀態并接通電源，確保設備正常運行。電池單體電壓不平衡可引起過充或過放，應及時替換有問題的電池。

4 故障診斷系統的設計

4.1系統的需求分析

（1）能夠進行電力通信設備故障歷史數據分析：必須使電力通信設備故障系統具備強大的數據存儲與分析功能。

（2）能夠高效進行故障等級的識別：系統應能實時對故障的嚴重程度進行分析，并優先處理高風險的缺陷，確保電力系統的穩定運行。

（3）能夠提供詳細故障相關信息：系統需能夠依據收集到的故障告警信息，制定有效的應對策略。

（4）能夠提供準確故障處置措施：系統需要準確依據診斷出的故障原因，幫助電網操作人員迅速解決問題。

（5）能夠保證系統的穩定性和安全性：系統應具有良好的穩定性和安全性特點，保障操作人員的使用體驗及數據安全性。

（6）能夠提供友好的功能界面和操作體驗：系統需設計易操作的界面，幫助相關工作人員輕松掌握及使用。

4.2系統整體框架

在電力通信領域，面對設備故障的復雜性與多樣性，并基于早期研究成果，開發了一種電力通信設備故障智能診斷系統。此系統專注于電力通信故障，能夠有效地組織和儲存故障信息，操作人員可以通過警報信息迅速鎖定故障設備，并可以根據故障級別提供相應的解決方案，從而保障設備穩定運作。

系統結構被劃分為三個主要層次：數據層、中間層及應用層。數據層主要是從故障的文本數據中提取關鍵的實體與關系。中間層則利用已有的故障診斷知識來支持應用層的功能實現，而應用層作為系統的用戶界面，使得操作人員能通過不同的功能模塊進行互動操作。這樣層次分明的設計有效提高了故障處理的效率與準確性。

本節主要描述故障診斷系統的設計。首先進行系統需求分析，包括故障歷史數據分析、嚴重性等級識別等。主要闡述了系統整體框架的構建，基于電力通信故障設計的智能診斷系統，架構數據層、中間層和應用層，層次分明，可有效提升故障處理的效率與準確度。

5 結束語

本文圍繞電力通信設備故障診斷分析主題展開。首先，對現代通信設備中常見故障以及監控系統告警特征進行分析，在故障診斷研究的基礎知識方面，文章介紹了封裝邏輯模型和規則邏輯模型。這兩層模型分別承擔了數據處理和決策支持的任務，有助于提高故障預測和診斷的效率。未來，電力通信技術的發展將推動故障診斷系統變得更智能。人工智能將在識別復雜故障方面發揮重要作用。隨著5G等新技術的普及，通信設備日益多樣和復雜，對故障診斷的自動化和精準性提出更高要求。因此，故障診斷系統必須不斷更新，以適應變化的環境。

參考文獻

[1]方超，梁凱.基于告警過濾和事例推理的網絡故障智能管理方法研究[J].信息系統工程，2016（05）：58-60.

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