朱昶旭，李立蕊

（國網寧夏電力有限公司中衛(wèi)供電公司，寧夏 中衛(wèi) 756000）

隨著社會經濟的不斷發(fā)展，電網的規(guī)模和復雜度也在不斷增加。傳統(tǒng)的線損故障檢測方法主要依靠人工巡視，人工巡視依賴大量人力物力并效率低下，在檢測效率、準確度、成本等方面存在一系列問題。因此，本文將提出一種電量信息采集設備線損故障自動檢測方法，即通過電量信息采集設備在輸電線路上收集電量信息與歷史信息比對，識別存在異常的節(jié)點或部件，實現(xiàn)對輸電線路和配電設備的在線監(jiān)測、檢修和診斷。這將極大地提高電力設備排障的效率和準確度。

1 電量信息采集設備原理分析

1.1 電量信息采集設備概述

電量信息采集設備是指通過在線安裝在輸電線路上的傳感器節(jié)點，收集電量數(shù)據(jù)并實現(xiàn)對輸電線路和配電設備的在線監(jiān)測和診斷。這些節(jié)點可以感知到輸電線路上的電流、電壓、功率及頻率等電量相關信息，進而轉化為數(shù)字信號被傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心進行進一步分析處理。電量信息采集設備主要組成部分包括傳感器、數(shù)據(jù)采集器、通訊模塊以及數(shù)據(jù)處理中心。其中，傳感器是最核心的組件，負責實時測量電力系統(tǒng)的各種參數(shù)，并將數(shù)據(jù)采集量化輸出給數(shù)據(jù)采集器。而數(shù)據(jù)采集器則負責實現(xiàn)對各種傳感器數(shù)據(jù)的集中采集和存儲工作，并通過通訊模塊將采集的數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理中心。同時，通訊模塊可以實現(xiàn)本地網絡、互聯(lián)網等多種網絡方式的通訊，從而使得數(shù)據(jù)流通更加便捷。數(shù)據(jù)處理中心則是整個系統(tǒng)的核心，負責采集、處理、分析和存儲所采集到的電量數(shù)據(jù)，最終生成能夠指導決策的結果報告。如今，電量信息采集設備已經成為電力系統(tǒng)中不可或缺的一部分，它主要應用于配電自動化、用電監(jiān)測、電量計量及故障診斷等領域，影響著電力系統(tǒng)的安全、可靠運行。

1.2 電量信息的采集與處理流程

電量信息采集設備是一種智能電量檢測裝置，能夠對電力系統(tǒng)中的各項電量參數(shù)進行在線監(jiān)測和實時采集。首先，在采集電量數(shù)據(jù)時，需要根據(jù)監(jiān)測的對象和監(jiān)測目的，在采集電量數(shù)據(jù)前，根據(jù)線路或設備的不同性質和要求選擇采集的電量參數(shù)。如電壓、電流、功率等。其次，根據(jù)不同的電力系統(tǒng)復雜度和監(jiān)測目的，在線路或設備不同位置采集電量參數(shù)時可以采用不同的方式，如分別使用直接接觸式和非接觸式的采集方式。在這個流程之后，采集的電量數(shù)據(jù)將會在數(shù)據(jù)處理模塊內被計量和計算。在計算和計量開始前，還需要對采集的數(shù)據(jù)進行濾波處理，消除因其他外在因素的存在而導致的噪聲，提高采集數(shù)據(jù)的可靠性和精確度，同時，還需要對計算方法進行適當?shù)倪x擇。在處理階段是將會對采集的數(shù)據(jù)進行信息提取、預處理和處理工作。首先，從原始數(shù)據(jù)中提取有用的信息，然后再通過對采集的數(shù)據(jù)進行分類、去噪、濾波等預處理工作來建立故障診斷模型，最后，采集和處理完的數(shù)據(jù)將通過通信傳輸模塊傳輸回監(jiān)測中心，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和故障判斷提供必要的依據(jù)。

2 電量信息采集設備線損故障自動檢測方法

2.1 線損檢測系統(tǒng)設計

傳統(tǒng)的線損檢測方法依賴人工巡檢和手動抄表，存在效率低、準確度不高的問題。因此，本文提出了一種基于嵌入式系統(tǒng)和物聯(lián)網技術的在線線損檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以實現(xiàn)線路功率傳輸?shù)娜俣葯z測，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)采集、分析和處理。本系統(tǒng)的硬件部分主要包括傳感器采集單元，運算模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊和通信模塊等。此外，該系統(tǒng)還具備一些特殊的功能，比如，節(jié)點異常檢測和故障定位等功能。一旦發(fā)現(xiàn)某一節(jié)點出現(xiàn)異常，系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)分析技術迅速找到出現(xiàn)異常的節(jié)點，并在維修人員迅速響應的情況下實現(xiàn)故障定位和維修。而軟件部分主要用于對采集的數(shù)據(jù)進行分析和處理。軟件部分設計主打分布式后臺數(shù)據(jù)處理技術和大數(shù)據(jù)處理技術特點，并充分考慮系統(tǒng)的易操作性和易維護性。其主要模塊包括數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、預警處理模塊和故障分析模塊等。當一條電線路電流傳輸數(shù)據(jù)到被測終端時，系統(tǒng)采集電流值獲得功率和線損率。系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計算出線路的功率損耗率，并通過通信模塊將數(shù)據(jù)發(fā)送到監(jiān)測中心。如果檢測到功率線損率過高，系統(tǒng)會進行預警提示。

2.2 負荷模式線損故障檢測方法

負荷模式線損故障檢測方法的本質是利用功率負荷模式來檢測線路中的故障區(qū)段。該方法根據(jù)不同線路的電力負載特點，設計出相應的負荷模式。通過對電量數(shù)據(jù)的分析，并結合各線路的負荷模式，可以準確地檢測出具體故障區(qū)段，實現(xiàn)線路故障的高效檢測和定位。負荷模式的設計是該方法的核心。實際應用中，需要根據(jù)各個線路的負載特點以及歷史故障數(shù)據(jù)，設計相應的負荷模式。這需要對負荷性質和線路特征有一定的了解，并利用現(xiàn)代統(tǒng)計學和機器學習的技術對數(shù)據(jù)進行分析和建模。該方法的設計方案包括三個組成部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和故障診斷。（1）數(shù)據(jù)采集。采集電量數(shù)據(jù)，利用電量信息采集裝置獲取近期的電量數(shù)據(jù)，包括電壓、電流、功率等，進行數(shù)據(jù)預處理。（2）數(shù)據(jù)處理。對采集到的數(shù)據(jù)進行處理，以確定電線故障的具體區(qū)段。該方法采用多元線性回歸分析，根據(jù)各線路負荷模式，對數(shù)據(jù)進行預處理和預測，并基于預測結果進行線路故障檢測。分析儀采集數(shù)據(jù)一般包括以下幾類：電壓、電流、有功功率、無功功率、視在功率、功率因數(shù)、電能等。（3）故障診斷?；诙嘣貧w模型和數(shù)據(jù)分析的結果，檢測線路中的具體故障區(qū)段。該過程采用負荷模式線損故障檢測算法，對電路特征進行解析，結合歷史故障數(shù)據(jù)，確定具體故障區(qū)段。因此，該方法可以檢測出電線故障的真實區(qū)段。與高壓地下電纜故障檢測方法相比，負荷模式線損故障檢測方法所檢測出的故障范圍更準確，而且負荷模式線損故障檢測方法所需的時間和人工成本更少。

2.3 故障檢測關鍵技術

電量信息采集設備線損故障自動檢測方法核心在于故障檢測過程，該過程需要應用一定的檢測技術及算法，才能準確、高效地發(fā)現(xiàn)故障，及時糾正線路故障，保障電力設備和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

2.3.1 線路分段

為了便于檢測輸電線路上的故障點，需要將輸電線路進行分段，對每段進行獨立的檢測和分析。線路分段有利于提高故障檢測的效率和準確度，減少誤判和漏檢，從而提高電力的可靠性和穩(wěn)定性。具體可以從兩個方面實現(xiàn)：（1）根據(jù)輸電線路的電氣特性，將線路按照長度或桿塔分段；（2）構建分段模型，并根據(jù)該模型定位故障發(fā)生位置。

2.3.2 特征變量計算

特征變量計算是判定故障的關鍵技術，對電量信息采集設備的精確度要求很高。通過特征量計算，可以從大量細節(jié)的電量信息中提取出能夠反映故障信息的特征變量，用于故障診斷和判斷。常見特征變量有以下幾種：（1）查找電壓或電流突變的點。突變的幅度和時間可以反映出故障的嚴重程度和持續(xù)時間；（2）計算線路的等效電阻、等效電容和等效電感，來識別線路的狀況和故障類型；（3）計算不同時間電壓和電流的波形特征，如峰值、頻率、相位等，通過波形變化識別故障類型。

2.4 檢測結果反饋

檢測結果反饋是將檢測到的故障信息通知給操作員并及時糾正問題的過程。這一過程通?？梢酝ㄟ^監(jiān)控中心的顯示屏、報警器等方式實現(xiàn)，對于嚴重的故障，還需要及時派出維修人員進行維修處理。同時，還需要對檢測結果進行記錄和分析，為今后的檢測和故障排查提供數(shù)據(jù)支持。

3 方案優(yōu)化

3.1 線損故障影響區(qū)域預測

在電網行業(yè)中，線損故障的發(fā)生對電力系統(tǒng)運行和穩(wěn)定具有重要影響。因此，對于線路故障及時預警，減少其對電網的影響，具有重要的現(xiàn)實意義。針對這一問題，本文提出了一種利用多源數(shù)據(jù)綜合預測線損故障影響區(qū)域的方法。該方法主要由以下三個步驟構成。首先，需要構建線損故障影響區(qū)域預測模型。這個模型的主要思想是利用多源數(shù)據(jù)進行建模，包括電量信息、氣象信息、地理信息和設備指標等。多元回歸模型用于預測線損故障影響區(qū)域。其次，該模型能夠識別潛在的線損故障，并給出影響區(qū)域的預測結果。在實踐中，模型通常被集成到電力運維平臺中進行實時在線監(jiān)測。一旦檢測到線損故障，預測模型通過預測模型預測出故障影響區(qū)域，并實時發(fā)出警報。同時，通過模型的反饋機制，對模型進行優(yōu)化，提高預測準確率和實際應用效果。根據(jù)線損故障影響區(qū)域的預測結果，能夠快速響應外部特殊情況，為運維人員提供及時有效的決策支持，減輕對特殊情況的響應成本。

3.2 故障診斷模型的構建

針對傳統(tǒng)的人工檢測方法效率低下的問題，可以利用電量信息采集設備，結合大數(shù)據(jù)分析技術構建了一種基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)相結合的故障診斷模型，可以實現(xiàn)線路的實時監(jiān)測和故障診斷。該模型主要分為三個部分。（1）歷史數(shù)據(jù)的構建，通過歷史數(shù)據(jù)的收集和處理，構建了一個長期的數(shù)據(jù)集，包含設備的運行情況和維修記錄等信息。（2）實時數(shù)據(jù)的采集和分析，可以通過電量信息采集設備獲取實時的數(shù)據(jù)，包括線路電壓、電流、功率等。（3）基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)相結合，采用機器學習算法對線路開路、短路、接地故障等情況進行分類和診斷。這樣的方式能夠有效診斷不同種類的故障，并且對異常數(shù)據(jù)有很好的抗干擾能力，具有較高的診斷準確性和穩(wěn)定性，可應用于電力企業(yè)的實際生產中。

3.3 電量信息采集設備與大數(shù)據(jù)技術結合

隨著現(xiàn)代化信息技術的發(fā)展和電力智能化的推進，電量信息采集設備逐漸被應用于電力監(jiān)測和管理中。但是，電量信息采集設備采集的數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，涉及復雜的數(shù)據(jù)清洗、處理和分析等問題。因此，需要借助大數(shù)據(jù)技術進一步升級和優(yōu)化。電量信息采集設備可以通過傳感器和調控器等裝置對電力線路進行實時、高精度的數(shù)據(jù)采集。而大數(shù)據(jù)技術可以對這些數(shù)據(jù)進行定期清洗、處理和存儲，確保數(shù)據(jù)質量和安全性，同時還能提高數(shù)據(jù)傳輸和共享的效率。電量信息采集設備采集的數(shù)據(jù)中潛藏著許多有用的信息和模式規(guī)律，通過大數(shù)據(jù)技術的數(shù)據(jù)分析和挖掘，可以有效發(fā)現(xiàn)其中的特征，并利用這些特征來判斷電力線路的運行情況和故障危險性，達到實時監(jiān)測和預警的目的。

4 結語

本文主要介紹了基于電量信息采集設備的線損故障自動檢測方法。通過電量信息采集設備和大數(shù)據(jù)技術的結合，實現(xiàn)對電力線路和配電設備的全方位檢測，有效避免了人工巡檢效率低下的問題，極大地提高了檢測效率和準確性。此外，本文還提出了線損故障影響區(qū)域預測的技術方案，提高對故障的預警和快速響應。雖然本文所提出的方法和模型已經在電力企業(yè)中得到了應用并取得了一定的成果，但也存在不少的問題。因此，在實際工作中，還需要深入地探索和優(yōu)化，幫助改善電力設備排障、提高生產效率，進一步促進電力產業(yè)的發(fā)展，實現(xiàn)電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展目標。