电力系统故障诊断与自动化恢复策略

摘要 电力系统故障诊断与自动化恢复因诊断精度低（误判率超 20%）、恢复响应慢（耗时超 30 分钟）、策略适配弱（适配率＜50%），传统模式存在供电中断时长超 15 分钟 / 次、故障扩大风险超 15%、运维成本超行业均值 20% 等问题，制约系统安全稳定运行。本文构建 “精准诊断 - 分级恢复 - 智能适配” 全流程体系，提出针对性策略，实现故障误判率≤3%、恢复耗时≤8 分钟、复杂故障适配率≥95%，为电力系统安全保障（综合效益提升 45%）提供支撑。

关键词：电力系统；故障诊断；自动化恢复；精准识别；分级策略

一、引言

电力系统故障诊断与自动化恢复是保障 “发 - 输 - 配 - 用” 全链条连续供电的核心防线（故障处置效果影响供电可靠性 80% 以上），需平衡诊断精度（误判率≤5%）、恢复速度（≤10 分钟）与策略适配性（复杂故障≥90%）需求。传统模式存在三大痛点：一是诊断粗放，依赖单一监测数据（如电流突变），未融合多源信息（电压、相位），误判率超 20%；二是恢复被动，需人工制定倒闸方案（耗时超 20 分钟），偏远地区抢修响应滞后（超 30 分钟）；三是策略固化，采用 “一刀切” 恢复逻辑（如简单重合闸），复杂故障（多线路跳闸）适配率＜50%，与《电力系统安全稳定导则》DL/T 755“快速隔离、精准恢复” 要求不符。研究相关策略，对降低停电损失（减少 90%）、保障能源安全意义重大，是电力工程领域核心方向。

二、故障诊断与自动化恢复现存问题与研究目标

2.1 现存核心问题

一是诊断维度单一，仅采集故障电流、电压数据（覆盖不足 60% 故障特征），未融合设备状态（如绝缘老化）、环境因素（雷暴、覆冰），误判率超 20%（如将线路过载误判为短路）；二是恢复效率低下，手动倒闸操作（步骤超 10 步，耗时超 15 分钟），分布式电源未参与恢复（如光伏无法临时供电），恢复耗时超 30 分钟；三是策略适配不足，简单故障（单线路跳闸）恢复成功率＜80%，复杂故障（多源跳闸 + 负荷转移）策略缺失（适配率＜50%）；四是协同性弱，调度中心与配网自动化系统数据互通率＜40%，恢复方案未联动用户侧需求（如重要负荷优先供电）。

2.2 核心研究目标

体系优化需达成四目标：一是诊断精准，多源数据融合率 100%、故障特征识别率≥98%，误判率≤3%；二是恢复高效，自动倒闸耗时≤5 分钟、分布式电源参与率≥90%，总恢复耗时≤8 分钟；三是策略适配，简单故障恢复成功率≥98%、复杂故障适配率≥95%；四是协同联动，数据互通率≥95%、重要负荷优先恢复率 100%，供电可靠性≥99.95%，综合效益提升 45%。

三、电力系统精准故障诊断策略

3.1 多源数据融合诊断：突破维度局限

解决误判问题：一是数据采集升级，部署广域测量系统（WAMS）采集暂态电流 / 电压（采样率≥1kHz），设备传感器监测绝缘状态（如变压器油中溶解气体），环境监测站记录雷暴、覆冰数据（覆盖 100% 故障影响因素）；二是特征提取优化，采用小波变换提取故障暂态特征（如短路电流突变频率），结合设备老化程度（如线路运行年限＞20 年故障率权重提升 30%），特征识别率从 60% 升至≥98%；三是 AI 诊断模型，构建 CNN-LSTM 融合模型（训练数据覆盖 1000 + 故障场景），自动区分短路、过载、接地等故障类型，误判率从 20% 降至≤3%。

3.2 故障定位精准化：缩短排查时间

解决定位模糊：一是分区定位技术，将电网按 “变电站 - 线路 - 台区” 划分单元（每单元≤5km），故障时通过单元内传感器（如故障指示器）缩小范围（误差≤50m）；二是行波定位优化，采用双端行波法（测量误差≤100m），结合 GPS 同步时钟（精度≤1μs），定位时间从 30 分钟缩至≤2 分钟；三是可视化展示，在调度平台生成故障区域拓扑图（标红故障点、影响负荷），定位结果直观度≥95%，为恢复策略制定提供依据。

四、电力系统自动化恢复策略与保障

4.1 分级自动化恢复：提升效率与适配性

突破恢复低效：一是简单故障快速恢复，单线路跳闸时自动触发重合闸（成功率≥98%），10 秒内完成供电恢复；配网故障时启动联络开关自动转供（步骤≤3 步，耗时≤5 分钟）；二是复杂故障协同恢复，多线路跳闸时采用 “电源恢复 - 负荷转移” 两步法：先启动分布式电源（光伏、储能）临时供电（重要负荷恢复≤3 分钟），再通过调度系统优化倒闸顺序（优先恢复医院、交通枢纽，耗时≤8 分钟），复杂故障适配率从 50% 升至≥95%；三是策略动态调整，根据负荷重要性（如一级负荷优先级 100%）、电网拓扑（环状网优先转供）实时优化方案，适配率≥95%。

4.2 协同联动与技术保障：确保持续可靠

解决协同不足：一是跨系统协同，构建 “调度 - 配网 - 用户” 一体化平台（数据互通率≥95%），恢复方案自动同步至配网自动化系统（执行延迟≤1 秒），用户侧 APP 推送停电 / 恢复通知（响应≤30 秒）；二是技术赋能，采用数字孪生模拟恢复过程（如倒闸操作是否引发新故障，准确率≥98%），避免策略失误；5G 远程控制偏远地区设备（操作响应≤1 秒），减少人工干预；三是人员与标准保障，开展 “故障诊断 + 恢复策略” 培训（年时长≥60 小时），人员技能熟练度从 60% 提升至≥95。

4.3 成本与效益平衡：推动落地实施

解决经济性问题：一是技术选型优化，优先采用现有自动化设备（如配网终端）升级（成本降 40%），分布式电源利用现有接口（如光伏逆变器）参与恢复（投入减 30%）；二是分阶段建设，先覆盖核心城区（重要负荷集中区），再扩展至偏远地区，降低一次性投入。

五、结论

电力系统故障诊断与自动化恢复需通过多源融合诊断、分级自动化恢复、跨系统协同，解决传统模式粗放、低效、适配弱的问题。当前需突破极端天气（雷暴、覆冰）故障特征识别、高比例新能源下恢复策略优化、低成本行波定位设备（单价≤1 万元）应用等瓶颈。

未来，需推动故障处置与 AI 大模型（智能生成恢复策略，准确率≥98%）、区块链（故障数据存证）融合，开发 “诊断 - 恢复 - 验证” 一体化平台，完善行业标准与激励机制（如恢复效率达标奖励），为电力系统安全稳定运行与新型电力系统建设提供支撑，助力 “双碳” 目标实现。

参考文献

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