［摘 要］文章介紹了配電網(wǎng)饋線自動化技術(shù)，分析了智能算法在故障定位與隔離中的應(yīng)用，提出了以智能算法為基礎(chǔ)的故障定位與隔離方法，旨在提高配電網(wǎng)的運行效率與安全性。

［關(guān)鍵詞］配電網(wǎng)；饋線自動化；智能算法；故障定位；故障隔離

［中圖分類號］TM76 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0096–03

1 配電網(wǎng)饋線自動化技術(shù)概述

1.1 配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)與功能

配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)包括供電系統(tǒng)、配電變壓器、饋線和用戶接入系統(tǒng)等，主要具備電力傳輸、電能分配和供電保障等功能，其中供電系統(tǒng)負(fù)責(zé)將變電站產(chǎn)生的電能送達(dá)各個配電變壓器，配電變壓器將高壓電轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩艨捎玫牡蛪弘?，饋線則將電力輸送至各個用戶終端。

1.2 饋線自動化的基本原理

饋線自動化技術(shù)主要是通過智能監(jiān)控、通信和控制技術(shù)，實現(xiàn)對配電饋線的實時監(jiān)測、故障檢測、定位、隔離及恢復(fù)供電。饋線自動化技術(shù)的核心在于利用配電自動化設(shè)備（如自動化開關(guān)、斷路器和傳感器）及配電管理系統(tǒng)（DMS），對配電網(wǎng)運行狀態(tài)進(jìn)行實時采集和分析。當(dāng)饋線發(fā)生故障時，系統(tǒng)能夠迅速定位故障點，并自動隔離故障區(qū)域，以最小化停電范圍和時間。饋線自動化系統(tǒng)通過安裝在饋線上的電流互感器（CT）和電壓互感器（PT），實時監(jiān)測饋線的電流I（t）和電壓V（t）。當(dāng)發(fā)生故障時，電流和電壓會出現(xiàn)異常波動，通過檢測這些異常，可以判斷故障的發(fā)生[1]。

設(shè)定故障檢測閾值為Ith 和Vth， 當(dāng)I（t）≥Ith或V（t）＜Vth時，系統(tǒng)識別為發(fā)生故障，啟動故障定位算法，根據(jù)電流和電壓的波形特征，如電流突變和電壓跌落，精確定位故障點xf。系統(tǒng)控制智能開關(guān)自動隔離故障段，通過開斷非故障區(qū)域的開關(guān)，恢復(fù)非故障段的供電。故障隔離完成后，系統(tǒng)通過遠(yuǎn)程控制或現(xiàn)場操作對故障點進(jìn)行維修，并在修復(fù)后重新投入運行。

1.3 現(xiàn)有故障定位與隔離技術(shù)的局限性

傳統(tǒng)的故障定位方法主要依賴于定值保護(hù)和簡單的電流電壓突變量分析，無法精確應(yīng)對復(fù)雜的多分支配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而導(dǎo)致故障定位的準(zhǔn)確性較低，尤其在高阻接地故障和短暫性故障情況下，傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確識別故障點，故障定位誤差較大。故障隔離過程常需要人工干預(yù)，自動化程度不足，導(dǎo)致隔離時間較長，不能及時恢復(fù)非故障區(qū)域的供電。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)對于故障信息的實時采集和處理能力有限，數(shù)據(jù)傳輸延時和計算處理速度制約了故障定位與隔離的及時性和有效性。由于設(shè)備之間的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，不同廠商設(shè)備的兼容性差，導(dǎo)致系統(tǒng)集成復(fù)雜度高，維護(hù)成本大。傳統(tǒng)方法在面對大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展時，缺乏相應(yīng)的算法和技術(shù)支持，無法充分利用智能算法的優(yōu)勢進(jìn)行故障特征提取和智能診斷，限制了系統(tǒng)的智能化水平和自適應(yīng)能力。

2 智能算法在故障定位與隔離中的應(yīng)用

2.1 智能算法概述

智能算法是利用先進(jìn)計算技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，以更精確高效地對故障進(jìn)行檢測和隔離。智能算法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、模糊邏輯、遺傳算法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。這些智能算法通過對歷史故障數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)建立故障特征庫，并運用模式識別技術(shù)快速匹配、診斷故障的類型和位置，從而進(jìn)行有效的故障定位與隔離。

2.2 故障特征提取與分析

在配電網(wǎng)饋線自動化故障定位與隔離中，智能算法通過對故障信號的深入分析和處理，提取有效特征，為后續(xù)的故障定位和隔離提供依據(jù)。故障特征提取與分析流程如圖1 所示，通過安裝在配電網(wǎng)各個節(jié)點的傳感器和監(jiān)測設(shè)備，實時獲取電流、電壓、頻率、諧波等多種電力參數(shù)。采集的數(shù)據(jù)量較多且復(fù)雜，涵蓋正常運行狀態(tài)和故障狀態(tài)下的各種電力特性。由于采集到的數(shù)據(jù)可能包含噪聲和缺失值，需要通過濾波器、插值法等技術(shù)手段進(jìn)行處理，去除噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。歸一化處理可以將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到相同的范圍內(nèi)，提高數(shù)據(jù)的一致性，提高算法的收斂速度。特征提取主要是將能夠反映故障特征的指標(biāo)從原始數(shù)據(jù)中提取出來，利用信號處理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行處理。

常用的特征提取方法有時域分析、頻域分析、時頻域分析等。時域分析關(guān)注均值、方差、峰值等信號出現(xiàn)的時間特征；頻域分析則是將信號的頻率成分通過傅里葉變換等方法進(jìn)行分析，從中提煉出諧波含量、頻譜能量等特點；時頻域分析將時域和頻域的優(yōu)點結(jié)合起來，在時頻平面上對故障特征進(jìn)行精確定位，如小波變換等[2]，該模型的性能和計算效率通過選取最具代表性和診斷價值的特點而得以提升。常用的特征選擇方法有主要成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、最大相關(guān)最小冗余（mRMR）等。這些方法能夠確保提取的特征可準(zhǔn)確地反映故障的類型和位置，通過降維、特征篩選和組合來去除冗余和無用信息。

2.3 構(gòu)建智能故障診斷模型

智能故障診斷模型以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，通過學(xué)習(xí)歷史故障數(shù)據(jù)，模擬人類大腦處理復(fù)雜問題的能力，從而對新的故障模式進(jìn)行識別和預(yù)測。構(gòu)建ANN 模型需要對故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括對消除數(shù)據(jù)尺度不一致問題的歸一化處理，以及為了改善數(shù)據(jù)質(zhì)量而進(jìn)行的去噪處理。然后，選擇前饋式多層感知機(jī)（FNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，確定各層神經(jīng)元的數(shù)量。如典型的 FNN 結(jié)構(gòu)表示如下：

式中，o1為輸出層的第一個神經(jīng)元的輸出值；o2為輸出層的第二個神經(jīng)元的輸出值；xi為輸入層的信號；w1i和w2j分別為連接到第一層和第二層神經(jīng)元的權(quán)重；b1和b2為偏置項；f為激活函數(shù)，如Sigmoid或ReLU函數(shù)。

通過反向傳播算法（Backpropagation）對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，該算法利用梯度下降法來最小化損失函數(shù)，如均方誤差：

式中，Tk為期望輸出，Ok為實際輸出，N為樣本數(shù)量。

在訓(xùn)練過程中，需要通過交叉驗證等技術(shù)，設(shè)定合適的學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)，避免過度擬合。經(jīng)過培訓(xùn)后，ANN 模型可以在識別故障類型和位置的同時，對新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷。為了改善模型的泛化能力，可以引入正則化技術(shù)，如L1 或L2 正則化，以及結(jié)合多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果，提高診斷的精確性和可靠性。

3 故障定位技術(shù)

3.1 故障定位算法的設(shè)計原則

故障定位算法必須具有高效率，能夠?qū)Υ罅繉崟r數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并對故障位置進(jìn)行快速輸出，以適應(yīng)動態(tài)特性的配電網(wǎng)。精確性是故障定位算法的核心，即使在電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、噪聲干擾的情況下，算法也需要能夠?qū)Π▎蜗噙B地、兩相短路等各種類型的故障進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和定位，確保精確性。算法的設(shè)計還需要考慮適應(yīng)負(fù)載變化、電網(wǎng)拓?fù)渥兓炔煌娋W(wǎng)運行條件和故障特性的自適應(yīng)能力。魯棒性也是算法在包括數(shù)據(jù)不完整、測量誤差和外部干擾在內(nèi)的各種運行條件下都應(yīng)該能夠穩(wěn)定工作的重要原則。實時性要求算法在發(fā)生故障后，能夠?qū)崟r的數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理并即時給出定位結(jié)果。為了提高故障定位的準(zhǔn)確性，算法通常需要采用先進(jìn)的信號處理技術(shù)，如小波變換、短時間傅里葉變換等，結(jié)合電流、電壓、頻率等多個數(shù)據(jù)源和信號特征，對故障特征進(jìn)行提取。同時，利用統(tǒng)計分析或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來識別數(shù)據(jù)中的異常模式。

3.2 基于智能算法的故障定位方法

基于智能算法的故障定位方法在配電網(wǎng)饋線自動化中的具體流程如下：開始→數(shù)據(jù)采集→信號處理→特征提取→智能分析→故障模式識別→故障決策→結(jié)束。先通過布署在配電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點上的傳感器實時采集電壓、電流、功率等電氣量數(shù)據(jù)，然后利用信號處理技術(shù)（如快速傅里葉變換（FFT）和小波變換等）進(jìn)行信號處理，再從原始數(shù)據(jù)中提取故障特征，包括頻率成分、幅值變化和相位信息等。在智能分析階段，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持學(xué)習(xí)特征數(shù)據(jù)和模式識別的量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林或深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。這些算法可以借鑒歷史故障案例，建立故障特征和故障類型、故障地點的映射關(guān)系。通過訓(xùn)練，智能算法可以對不同的失效模式進(jìn)行識別，并對可能失效的地點進(jìn)行預(yù)測。在故障決策階段，智能算法提供包括故障類型、位置和建議的隔離策略在內(nèi)的故障定位決策支持，根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決策。

4 故障隔離技術(shù)

4.1 故障隔離的策略與方法

在配電網(wǎng)饋線自動化中，故障隔離是在發(fā)生故障時，迅速對故障區(qū)域進(jìn)行識別和隔離，將其余部分對配電網(wǎng)的影響降到最低程度，迅速恢復(fù)正常供電。這個過程通常涉及FDU 和FIV 的協(xié)同工作。故障檢測單元通過設(shè)定的閾值或智能算法，利用實時監(jiān)測數(shù)據(jù)來判斷故障的發(fā)生，而具體的隔離操作則由故障隔離單元負(fù)責(zé)執(zhí)行。一旦發(fā)現(xiàn)故障，立即啟動斷路器自動斷開等預(yù)設(shè)的隔離程序，利用繼電保護(hù)裝置、智能開關(guān)和自動化控制系統(tǒng)對配電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)控，切斷故障電流。現(xiàn)代故障隔離方法也將物聯(lián)網(wǎng)、高速通信網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)通信技術(shù)結(jié)合起來，以達(dá)到隔離作業(yè)更迅速、更精確的目的。

4.2 智能算法在故障隔離中的應(yīng)用

在故障隔離技術(shù)中，通過優(yōu)化決策流程，智能算法的應(yīng)用使隔離的精確度和效率得到提高。例如，利用模糊邏輯控制器（FLC）來處理不確定性和模糊性，F(xiàn)LC 表達(dá)式如下：

式中，μij為第i條規(guī)則中第j個輸入變量隸屬度函數(shù)的值，f 為模糊推理過程， 和分別為“或”和“與”運算。

FLC 對故障隔離邏輯的模糊化處理是通過模糊集合理論將輸入空間映射到輸出空間。

4.3 故障隔離系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

故障隔離系統(tǒng)采用分層設(shè)計原則，將系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、決策層、執(zhí)行層4 個層次。數(shù)據(jù)采集層通過電流、電壓、功率等智能傳感器和智能終端設(shè)備對配電網(wǎng)運行參數(shù)進(jìn)行實時采集。數(shù)據(jù)處理層則是利用先進(jìn)的信號處理技術(shù)和數(shù)據(jù)融合算法，將故障特征從原始數(shù)據(jù)中提取出來，并將信息通過通訊網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)經(jīng)Q策層。決策層是系統(tǒng)的核心，為實現(xiàn)故障判斷、定位和隔離策略的智能決策，整合了模糊邏輯、專家系統(tǒng)和遺傳算法等多種智能算法，該層依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則和實時數(shù)據(jù)，能夠快速確定故障區(qū)域并生成隔離命令。執(zhí)行層則是在接收到?jīng)Q策層的命令后，自動進(jìn)行故障隔離操作，以保證在非故障區(qū)連續(xù)供電。在實現(xiàn)過程中，為了提高系統(tǒng)的可靠性和適應(yīng)性，故障隔離系統(tǒng)還需要將故障錄波分析、故障模擬測試及自適應(yīng)學(xué)習(xí)等功能進(jìn)行整合。

5 結(jié)束語

配電網(wǎng)饋線自動化的故障定位與隔離技術(shù)是提高配電網(wǎng)運行可靠性和穩(wěn)定性的重要手段。文章所提的智能故障診斷模型優(yōu)化了傳統(tǒng)算法的局限性，實現(xiàn)了更為高效、精準(zhǔn)的故障處理。而通過引入智能算法，不僅提升了故障定位的精度和響應(yīng)速度，也在故障隔離中大幅縮小了停電范圍，縮短了停電時間，確保了配電網(wǎng)的安全性和供電連續(xù)性。未來，隨著智能算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，配電網(wǎng)饋線自動化將在更大范圍內(nèi)得到應(yīng)用與優(yōu)化，使得電力系統(tǒng)向著更加智能化、自動化的方向邁進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

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