基于大數據的配網故障定位系統設計與實現

【關鍵詞】大數據技術；配網故障定位；故障定位系統

引言

隨著社會的進步發展，人們的用電需求持續增加，導致當前電力供電服務質量要求大幅提高。為盡可能克服傳統電力供電服務的弊端，降低電力配電相關設備的故障發生率，保障供電質量，規避故障停電帶來的不良影響，構建完善且高效的配網故障定位系統必不可少。尤其是在科技快速普及更新的當下，基于大數據的信息采集、處理等優勢創建智能化配網故障定位系統，助力電力行業進行配網故障分析，優化故障定位技術意義重大。因此，必須知曉配網故障定位系統概述，分析配網常見故障問題，基于大數據進行配網故障定位系統結構設計，明確系統設計的關鍵技術。在此基礎上來具體完成構建實現，既能夠提升故障處理效率[1]，助力工作人員保證故障搶修的及時性與效率性，也能夠為配網運維智能化提供理論支持[2]，助力電力行業改革發展。

一、配網故障定位系統概述

配網故障定位系統是基于傳感器、數據采集等技術手段，實時獲取、檢測和提取電網中的電流、電壓等參數信息，監控電網運行狀態，明晰其故障特征，快速精準定位故障，及時進行問題處理，確保電網供電正常的智能化系統。就其運作原理來講，當配網故障時，電壓等關鍵參數劇烈波動，傳感器采集實時數據，傳輸至系統處理中心，利用算法分析，推算故障地點、類型等。而優化配網故障定位系統，對于提高故障響應速度、降低運維成本、提升供電可靠性、推動智能電網發展等都有不容忽視的積極作用。近年來，隨著科技不斷進步發展，配網故障定位系統也得以創新改進，推動電力行業向更高效、便捷、可靠、智能的方向發展。

二、配網故障問題分析

電力配網故障是電力系統正常運行常見問題，對其展開分析，能夠明確故障產生原因，針對性解決問題。科技賦能電力行業發展，因此，現代電力配網帶有明顯的自動化、智能化等特征，能夠依托先進遠程監控設備等，精準、實時且高效的識別故障發生的時間、位置及類型、原因等，相較傳統電力配網極大地提高對故障的分析效率和定位的準確性[3]，為及時應對問題提供了堅實的依據。然而，當下仍有部分不易檢測故障需基于人力進行巡檢。就配網故障問題而言，主要有以下五種：一是線路損壞、天氣原因等導致的斷電故障，極易引發區域性停電問題，需基于故障點檢查進行供電修復；二是由變壓器等設備故障導致電力斷供問題，需要通過設備維護及更換等予以解決；三是由于電壓過載或過低引起的負荷波動等問題，需要進行變壓器輸出電壓調整或增裝穩壓設備；四是線路老化等導致的接地故障，利用故障排除方法來修復解決；五是配網設備間出現絕緣損壞引發的短路故障，利用斷路器保護短路，并進行設備修復。此外，雷擊、大雪等極端天氣以及操作失誤、施工不當等人為因素，也會導致電力配網故障。

三、基于大數據的配網故障定位系統結構設計

（一）系統設計總體框架

利用大數據技術進行配網故障定位系統設計，需兼顧數據的采集、傳輸、存儲、處理以及故障的定位等關鍵模塊，如此更有利于進行配網故障實時監控，實現故障精準定位，以期利用高效的數據獲取和處理能力，為問題解決提供決策依據，保障配網的安全、可靠與穩定。因此，大數據技術賦能配網故障定位系統的設計總體框架包括系統架構設計、數據采集層、數據傳輸層、數據處理與分析層、故障定位與決策層、用戶接口層六部分。

系統架構設計需要涵蓋前端的數據采集、中端的數據傳輸和處理，以及后端的數據存儲與分析，所以應采用分布式架構。當然，也要確保系統各模塊間能夠基于高效的通信協議達成互連，便于數據實時且準確地傳輸與共享。

數據采集層可以將先進傳感器安裝于配網各設備、節點，便于電流、電壓等關鍵參數的實時采集。同時，故障信息記錄和報警功能是系統設計中不可或缺的重要功能，便于故障發生時及時傳輸數據給出響應。

數據傳輸層利用物聯網技術、5G網絡等，進行采集數據的高速通信網絡實時傳輸，確保數據實時可靠匯入中央處理系統，保證系統能夠快速響應故障。

數據處理與分析層，需要清洗、分析通過傳輸層到達數據處理中心的海量數據，并進行建模，為系統結合生成最終結果，對故障類型、位置及原因實時反饋提供依據。

故障定位與決策層，需要依據數據分析結果，完成人工智能算法，便于系統準確定位故障位置，提供最優故障解決方法。

用戶接口層，完成工作人員操作界面設計，方便其及時查看故障信息，并予以處理、反饋，亦可對接其他電力管理系統，實現管理智能化。

（二）數據采集與傳輸

數據采集利用智能傳感器、智能終端設備實時采集電壓、電流負載等關鍵參數，設備選擇需突出高靈敏度和快速響應，提高數據精準性[4]，高防干擾傳感器務必具備。數據采集技術可以選擇無線傳感器網絡技術（覆蓋區域更大）、電力載波通信技術（減少額外布線成本）、光纖通信技術（保證數據高速、穩定傳輸）等。數據傳輸方式常用的包括蜂窩網絡（遠程或移動設備、大數據量、低延遲）、衛星通信（偏遠或特殊場景）、局域網（短距離內部通信）和廣域網（廣域通信）、數據傳輸協議（消息隊列遙測傳輸、受限應用協議）等。

（三）數據儲存與管理

數據存儲架構，采用分布式存儲架構，將數據存儲于多個服務器節點，保證系統可用、容錯和可擴展。數據存儲技術選擇使用Hadoop、Spark等，基于分布式計算框架，完成海量數據采集與處理。數據存儲于Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）等中，使用非關系型數據庫存儲時序數據。數據管理策略方面，通過清洗技術，去除異常值與噪聲數據，篩除無效數據。數據壓縮方面，利用數據壓縮技術提升存儲空間需求滿足效率，減少存儲成本。數據備份與恢復方面，定期備份數據，制定數據恢復機制。數據安全與隱私保護方面，進行加密存儲、身份驗證等，防止數據被篡改，尤其注重特別保護用戶信息等敏感數據。

（四）故障定位模型與算法

故障定位模型選擇，可以是自回歸積分滑動平均模型、長短期記憶網絡等基于時序數據分析的模型，可以是決策樹、支持向量機等基于機器學習的模型，抑或基于圖論的模型。故障診斷算法，一是時域與頻域分析，二是故障特征提取與匹配算法。優化算法的應用采用遺傳算法、粒子群優化等，根據數據分析結果，縮小故障范圍，定位故障。故障定位與決策支持，需結合實時與歷史兩類基礎數據，考慮故障特點，據此進行智能化調度決策。

四、基于大數據的配網故障定位系統設計關鍵技術

大數據采集與傳輸技術。配網傳感器、智能電表等生成大量數據，對其進行有效采集、傳輸與處理是前提，而借助光纖網絡等相關技術可以完成數據傳輸與處理。

數據預處理與清洗技術。針對原始數據中的噪聲、異常值等進行清洗處理，對原始數據去冗、補缺。

故障特征提取與分析技術。對大數據中的歷史數據進行處理，提取故障特征，助力故障分析，常用的方法有小波分析、時頻分析、傅里葉變換等。

機器學習與數據挖掘技術。機器學習算法有決策樹等，用于模型訓練。數據挖掘便于從海量數據中篩選有價值的信息。深度學習、神經網絡等適用于復雜故障的提取。

故障診斷與預測技術。基于設備歷史數據模擬演算，預測故障發生時間、位置等，并結合人工智能算法預測設備狀態。

此外，實時數據處理與分析技術、空間定位與地理信息系統技術、云計算與邊緣計算技術、智能算法與優化技術、系統集成與協同工作技術、可視化技術、網絡拓撲優化技術等，也是大數據背景下的配網故障定位系統設計與實現中至關重要的技術。只有不同技術間實現共和與協同，才能大幅提升配網故障定位的效率，確保系統的智能化、自動化、高效性與精準性。

五、基于大數據的配網故障定位系統具體實現

（一）系統框架與數據流程

構建營配大數據的配網故障定位系統，以設計合理系統框架為前提，采取分層架構模式，將其劃分為數據采集層（基于智能電表等多源異構數據平臺獲取實時數據與歷史數據）、數據處理層（清洗、壓縮原始數據等）、特征提取層（利用先進信號處理技術于預處理后數據中獲取關鍵特征）、故障識別層（計算機學習算法分析提取特征，精準分類故障）和用戶交互層（反饋故障定位結果）。其中，數據采集和預處理上，將設置多采集節點，并進行異常值、缺失值等處理。特征提取與數據降維上，將利用傅里葉變換、小波變換等進行信號處理，提取反映故障特性的信號成分，再采取主成分分析、線性判別分析等降維技術去除冗余，減少特征空間維度，實現后續機器學習模型簡化。

（二）配網故障定位關鍵技術

1.信號處理技術

信號處理技術應用于配網故障定位系統開發中的故障特征提取中，一方面需要進行信號分解與特征篩選。信號處理旨在完成時間序列中各類數據的故障模式分析。非平穩信號，將以小波變換完成信號分解，并確保分解后的信號能夠及時置于不同頻率帶，這樣可以提高局部特征識別效率。在連續小波變換的基礎上調整參數，能夠精準進行信號瞬時變化的特征捕捉。為更好地于噪聲中區分真實故障信號，將引入匹配追蹤算法篩選特征。另一方面，信號處理技術應用于該系統開發中的故障特征提取離不開特征提取算法。為了在極具復雜性的電網數據中準確完成故障分類特征提取，還將引入傅里葉變換法對穩態信號進行分析，基于解讀特定頻域信息成分的幅值和相位，輔助識別多類型配網故障。

2.機器學習模型

確定有效特征后，選擇支持向量機、決策樹等機器學習模型，完成故障自動分類。當然，算法選擇需結合預設模型的準確性、魯棒性、效率性等綜合考慮。實踐中，也需針對不同算法進行交叉驗證，進而完成比較測試。一旦確定最優模型，將基于此完成歷史數據集訓練，并利用網格搜索等，達到模型超參數優化的目的。如此，方能通過訓練最終確保預測誤差最小，確保系統應用于具體場景中，能夠準確快速地定位配網故障。

（三）系統實現的關鍵技術細節

1.選擇與搭建大數據處理平臺

基于大數據構建配網故障定位系統，適配性大數據處理平臺選擇尤為重要。配電網絡通常數據量較大，參數類型較大，且更新頻繁，所以大數據處理平臺優先選用YARN（Yet Another Resource Negotiator）和Apache Spark。前者提供了強大的資源管理和作業調度能力[5]，便于大規模數據運行。后者內存計算優勢突出，便于進行復雜數據迅速反應，也適用于實時、近實時類數據分析場景應用。另外，搭建中需考慮平臺可用性、可擴展性及安全性等，以確保系統運行的穩定有效。

2.制定實時數據處理與存儲方案

為確保實時數據處理的高效性，系統可以采用吞吐量高、持久性強、容錯性大的數據流平臺Kafka對實時數據進行捕捉和傳輸，并利用該平臺即時分析處理對流數據，構建實時大數據處理框架。存儲上基于數據特性將HBase（Hadoop Database）和HDFS選用為核心數據存儲解決方案，前者便于隨機且實時讀寫訪問海量數據，后者可以存儲邊緣數據，提升數據分析處理效率。

3.實現故障定位決策支持模塊

故障定位決策支持模塊也是系統不可或缺的重要部分，負責完成預處理后數據中的特征提取，并將其輸入完成訓練的機器學習模型內，進行故障定位結果輸出。可以先利用數據挖掘技術找出數據模式，發現異常行為，再利用訓練后分類模型預測故障類型。可以利用如TensorFlow或PyTorch等框架，發揮深度學習框架達成復雜網絡訓練推理目的。為提升最終系統的響應能力、速度及準確度，將自適應算法和專家系統整合其中也極有必要。

（四）實驗結果與性能評估

為研究大數據背景下的配網故障定位系統性能高效可行，構建兼配高效能處理器、大容量存儲空間的多節點的實驗環境必不可少。實驗中各類數據涉及實際配電網絡收集的所有歷史故障數據、模擬練習所得所有合成數據，具體的故障類型涵蓋電路斷路、設備失效等，過程數據還會記錄電流、電壓等多參數信號信息。

故障定位系統衡量中，準確性與有效性是最為關鍵的兩大指標。前者的分析，可以通過對比實驗結果與實際情況完成，并計算系統故障檢測定位準確率、召回率與F1值數，結果顯示系統的多類型故障定位準確率均較高，尤其常見故障類型識別準確性極高。有效性測試通過測試系統的數據處理時間與結果輸出時間的均值，數據量較大的情況下，也能以秒級范圍定位故障，時效性較高。

包括傳統方法在內的其他現有故障定位技術，都存在規則限制、機器學習模型單一等問題，但基于大數據的配網故障定位技術，處理復雜故障時更具優勢，可以憑借更先進的數據處理模式和模型結構，確保系統更穩定，定位結果更準確。

結語

大數據技術不斷推廣應用，為電力系統的故障定位提供了創新的思路與方向，使其能夠在數據采集、存儲與分析方面取得巨大突破，讓配網能夠于運行中采集、分析和處理大量實時數據，進而有效識別故障位置，提升配網運行效率，促進電力行業健康持續發展。因此，基于大數據技術進行配網故障定位系統的設計與實現極富現實必要性。

參考文獻：

[1] 葛晨陽.探究大數據技術下中低壓配網故障智能診斷[J].科技視界，2024，14（30）：106109.

[2] 張浩琛，任高天.基于大數據分析的配網運維故障預測研究[J].張江科技評論，2024（09）：4951.

[3] 林克全，周育忠，石嘉豪，等.基于大數據和知識圖譜的配網故障定位方法[J].中國高新科技，2024（14）：7779.

[4] 王文華，王慧琴，白芮瑄，等.基于多源數據的配網故障全研判研究及運用[J].科技資訊，2024，22（17）：9496.

[5] 殷凱軒，朱泱.基于大數據的配網故障定位系統設計與實現[J].電子技術，2024，53（11）：288289.