陳 昊

（國(guó)網(wǎng)韓城市供電公司，陜西 韓城 715400）

0 引 言

現(xiàn)代社會(huì)中，電力作為基礎(chǔ)能源之一，在城市建設(shè)和工業(yè)生產(chǎn)中扮演著至關(guān)重要的角色。然而由于配電線路故障的頻繁發(fā)生，城市供電系統(tǒng)面臨著不斷停電、供電質(zhì)量低下等問(wèn)題。傳統(tǒng)的配電線路故障排除方式主要依賴于人工巡檢和手動(dòng)修復(fù)，效率低下且容易延誤修復(fù)時(shí)間[1]。因此，如何快速準(zhǔn)確地診斷和修復(fù)配電線路故障成為迫切需要解決的問(wèn)題。

1 配電線路故障診斷存在的基本問(wèn)題

1.1 依賴人工巡檢和手動(dòng)排除故障

配電線路依賴人工巡檢和手動(dòng)排除故障的方式效率低下且容易延誤修復(fù)時(shí)間。傳統(tǒng)的維護(hù)和修復(fù)方式需要依靠人工巡檢來(lái)尋找故障點(diǎn)，并進(jìn)行手動(dòng)排除，這無(wú)疑是一個(gè)耗時(shí)耗力的過(guò)程。巡檢需要大量的時(shí)間和人力資源投入，同時(shí)也容易出現(xiàn)人為因素造成的漏檢或錯(cuò)誤判斷，從而延誤故障的修復(fù)時(shí)間。

1.2 無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)與定位配電線路的故障情況

傳統(tǒng)方法無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)和定位配電線路中的故障情況，需要依賴人工進(jìn)行排查和診斷。一旦故障發(fā)生，傳統(tǒng)的方法往往無(wú)法實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)到故障的具體位置和原因，這會(huì)導(dǎo)致修復(fù)時(shí)間的延長(zhǎng)，給用戶帶來(lái)不便[2]。

1.3 故障修復(fù)時(shí)間長(zhǎng)導(dǎo)致用戶供電中斷時(shí)間過(guò)長(zhǎng)

故障修復(fù)時(shí)間的延長(zhǎng)也會(huì)導(dǎo)致用戶供電中斷時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，增加設(shè)備維護(hù)成本。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，如果沒(méi)有快速準(zhǔn)確地檢測(cè)和定位故障，修復(fù)時(shí)間就會(huì)不斷延長(zhǎng)。長(zhǎng)時(shí)間的供電中斷對(duì)用戶的正常生活和生產(chǎn)造成困擾，同時(shí)影響到設(shè)備的正常運(yùn)行和維護(hù)，增加了設(shè)備維護(hù)與修復(fù)的成本。

2 針對(duì)配電線路故障診斷問(wèn)題的解決方案

2.1 利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)配電線路的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

在配電線路上部署傳感器設(shè)備，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電流、電壓、溫度等參數(shù)的變化。這些傳感器通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將采集的數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器，為后續(xù)的分析和處理提供支持。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)配電線路的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，能夠大幅縮短故障檢測(cè)和修復(fù)的時(shí)間，而傳統(tǒng)的維護(hù)方式需要依賴人工巡檢來(lái)尋找故障點(diǎn)，耗時(shí)且效率低下[3]。故障檢測(cè)項(xiàng)目及監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確率如表1 所示。

借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，傳感器可以持續(xù)地獲取配電線路參數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，避免了人工巡檢的延遲和錯(cuò)誤判斷的風(fēng)險(xiǎn)。采集的數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)上傳至云端服務(wù)器，為故障診斷和預(yù)測(cè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。云端服務(wù)器具備強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，能夠應(yīng)對(duì)大量的傳感器數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地檢測(cè)到故障的發(fā)生，并定位故障的具體位置和原因。這種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析的方式可以極大地降低故障修復(fù)的時(shí)間和復(fù)雜度。此外，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)配電線路的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)持續(xù)收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，建立系統(tǒng)運(yùn)行的基準(zhǔn)值和規(guī)律性模式，一旦出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)發(fā)出警報(bào)并采取相應(yīng)的措施[4]。這樣可以避免故障的擴(kuò)大和損害，并且提前預(yù)防配電線路可能出現(xiàn)的問(wèn)題。

2.2 采用人工智能算法檢測(cè)設(shè)備故障點(diǎn)位

應(yīng)用人工智能算法進(jìn)行故障檢測(cè)和定位是提高配電線路可靠性的重要手段。通過(guò)對(duì)云端服務(wù)器上的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，人工智能算法能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)配電線路故障的發(fā)生，并定位故障的具體位置和原因。在配電線路故障檢測(cè)和定位中，使用人工智能算法通常涉及大量的數(shù)據(jù)處理和分析，可用公式表示為

式中：G為故障定位模型，該模型結(jié)合配電線路數(shù)據(jù)和故障預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分析和計(jì)算；floc為函數(shù)G中使用的特征集，包括相關(guān)的電壓降、電流失衡、功率因數(shù)等特征；x為輸入的配電線路數(shù)據(jù)；ypred為故障檢測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用可以幫助算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)的運(yùn)用可以對(duì)復(fù)雜的故障模式進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)。通過(guò)建立多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，算法可以從大量的數(shù)據(jù)中提取特征，并根據(jù)這些特征進(jìn)行故障判斷[5]。目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)基本問(wèn)題，可以用于檢測(cè)圖像中的目標(biāo)類別，并給出其位置和大小等信息。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，這類算法先通過(guò)選擇性搜索、區(qū)域選取網(wǎng)絡(luò)（Region Proposal Network，RPN）等方法生成一系列候選框（即區(qū)域建議），然后對(duì)每個(gè)候選框進(jìn)行分類和位置精修。雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法的流程如圖1 所示。

圖1 雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法

當(dāng)出現(xiàn)斷路、短路、漏電等故障時(shí)，配電線路會(huì)自動(dòng)進(jìn)入故障診斷狀態(tài)，雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法先通過(guò)檢測(cè)detect_anomaly(signal)函數(shù)檢測(cè)信號(hào)是否存在異常模式。如果存在異常模式，則進(jìn)入第二階段，通過(guò)locate_fault(signal)函數(shù)定位故障的位置。雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法能夠快速識(shí)別出與正常模式不同的信號(hào)模式，并準(zhǔn)確定位故障的位置。通過(guò)人工智能算法的應(yīng)用，配電線路可以在更短的時(shí)間內(nèi)快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)和定位故障，提高了供電可靠性與穩(wěn)定性。故障檢測(cè)和定位的自動(dòng)化處理減少了人為判斷的不確定性和延誤修復(fù)的風(fēng)險(xiǎn)，有效縮短了故障修復(fù)時(shí)間并降低了維護(hù)成本。

2.3 引入智能修復(fù)系統(tǒng)

為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化修復(fù)，引入智能修復(fù)系統(tǒng)是相當(dāng)關(guān)鍵的。通過(guò)結(jié)合智能修復(fù)系統(tǒng)，根據(jù)故障診斷結(jié)果自動(dòng)執(zhí)行修復(fù)操作，可以大幅縮短供電中斷時(shí)間并降低維護(hù)成本。智能修復(fù)系統(tǒng)基于預(yù)設(shè)的規(guī)則和算法，能夠根據(jù)故障診斷的結(jié)果自動(dòng)選擇相應(yīng)的修復(fù)策略。例如，當(dāng)檢測(cè)到故障出現(xiàn)在特定的配電線路中時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)切換到備用線路，以保障供電的連續(xù)性。當(dāng)發(fā)現(xiàn)電壓波動(dòng)過(guò)大導(dǎo)致故障時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)執(zhí)行電壓調(diào)節(jié)操作來(lái)恢復(fù)正常的供電狀態(tài)。此外，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到電壓波動(dòng)過(guò)大導(dǎo)致故障時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)觸發(fā)電壓調(diào)節(jié)機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電壓數(shù)據(jù)。利用統(tǒng)計(jì)方法或深度學(xué)習(xí)算法，識(shí)別出正常電壓波動(dòng)范圍和異常波動(dòng)。一旦數(shù)據(jù)超出正常范圍，即被認(rèn)為是異常。一旦檢測(cè)到異常，系統(tǒng)會(huì)立即啟動(dòng)電壓調(diào)節(jié)操作。在檢測(cè)到諧波引起的電壓波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)可以啟動(dòng)有源濾波器消除諧波，確保電壓波形的正弦度，控制電壓在合理范圍內(nèi)，還能夠生成相應(yīng)的報(bào)警記錄，及時(shí)通知運(yùn)維人員電壓波動(dòng)異常，并由系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)節(jié)。如果調(diào)節(jié)效果不佳，系統(tǒng)會(huì)基于反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行二次調(diào)節(jié)，直到達(dá)到最佳效果。所有檢測(cè)、調(diào)節(jié)的過(guò)程和結(jié)果都會(huì)被系統(tǒng)記錄，生成報(bào)告。同時(shí)，當(dāng)配電線路出現(xiàn)調(diào)節(jié)失配的情況，系統(tǒng)會(huì)觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，及時(shí)通知運(yùn)維人員介入、調(diào)查、處理。智能修復(fù)系統(tǒng)還可以根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行智能分析，從而更好地優(yōu)化修復(fù)策略。

如表2 所示，當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到特定配電線路發(fā)生故障時(shí)，會(huì)自動(dòng)切換到備用線路以保障供電連續(xù)性。例如，2021 年8 月1 日的記錄中，發(fā)現(xiàn)線路L1發(fā)生了斷路故障，系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行切換到備用線路的修復(fù)操作。另外，系統(tǒng)還可以自動(dòng)執(zhí)行電壓調(diào)節(jié)操作來(lái)恢復(fù)正常的供電狀態(tài)。例如，2021 年8 月5 日的記錄中發(fā)現(xiàn)電壓波動(dòng)過(guò)大導(dǎo)致漏電故障，系統(tǒng)進(jìn)行了電壓調(diào)節(jié)操作以恢復(fù)正常供電。這也就意味著通過(guò)學(xué)習(xí)和識(shí)別故障模式，系統(tǒng)能夠提前預(yù)測(cè)潛在的故障，并采取相應(yīng)的措施，減少故障對(duì)供電系統(tǒng)的影響。這種基于智能算法的修復(fù)策略，不僅可以提高供電的可靠性和穩(wěn)定性，還有助于降低人工干預(yù)和維護(hù)的成本。智能修復(fù)系統(tǒng)的自動(dòng)化特點(diǎn)使得故障修復(fù)過(guò)程更加高效和快速，可以在最短的時(shí)間內(nèi)根據(jù)故障診斷結(jié)果自動(dòng)執(zhí)行修復(fù)操作，減少人為操作的延遲和錯(cuò)誤。

表2 配電線路故障和修復(fù)數(shù)據(jù)

3 結(jié) 論

配電線路故障診斷與智能修復(fù)技術(shù)的研究為配電網(wǎng)絡(luò)的可靠性和維護(hù)效率提供了有效的解決方案。通過(guò)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能算法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的故障檢測(cè)、診斷以及修復(fù)，能夠提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確率和響應(yīng)時(shí)間，降低故障修復(fù)的成本，從而提高配電線路的可靠性與穩(wěn)定性。這一研究結(jié)果對(duì)于推動(dòng)智能化配電系統(tǒng)的發(fā)展和提升用戶對(duì)電力服務(wù)的滿意度具有重要意義。