智能电网通信网络的可靠性理论与故障诊断方法

一、引言

新能源大规模接入、电力系统智能化升级使智能电网通信网络得承载海量实时数据传输、分布式控制指令交互，而电网安全运行的核心要素是其可靠性，通信网络故障可能导致电力设备误动作、供电中断且后果严重，深入研究可靠性理论、故障诊断方法很有现实意义。

二、智能电网通信网络可靠性理论框架

2.1 可靠性评估模型

智能电网通信网络可靠性评估得综合网络拓扑、设备性能、环境干扰等多维度因素，传统评估法如故障树分析（FTA）、马尔可夫模型等能将网络元件失效概率和系统整体可靠性量化，以基于 FTA 的智能变电站通信网络可靠性分析为例，双网冗余架构对提升系统抗毁性有不小的作用。

近年来，可靠性预测广泛应用机器学习与深度学习模型，有文献提出电网运行状态分析的图神经网络（GNN）模型，挖掘数据时空特性后实现稳定性评估和故障定位预测高精度，量测数据时长 0.1s 时准确率分别达 09855 和 0.9814，且国网福建信通公司构建的配电通信调控技术支撑系统，实时监测 8000 多台光纤网设备与 190 多台 5G 通信终端，告警信息准确率达 100% ，故障抢修时间缩短 20% ，显著验证了智能评估模型的工程价值。

2.2 关键影响因素

1.网络拓扑结构：星形、环形和复合型拓扑在可靠性上有明显差异，复合型拓扑（核心网为环形、接入网为星形）能在确保实时性的情况下靠控制交换机数量来提升可靠性，南方电网超高压输电公司的智能跳闸系统就采用分层冗余架构，30 秒内可完成故障数据汇聚与判别且设备故障自动判别成功率达到 99.33%s 。

2.通信协议：不同协议像 CDT 规约、IEEE1901.1PLC，它们可靠性机制差别不小，CDT 规约靠确认（ACK）和重传机制保障数据传输可靠而IEEE1901.1 标准用多信道冗余设计来提高抗干扰能力，国网邢台供电公司对基于 IEEE802.11s 的无线网状网络（WMN）的路由协议进行优化，端到端延迟相比传统树状拓扑减少 30% 。

3.环境干扰：无线通信网络受天气、电磁噪声等外部因素的影响很明显，就像 5G 通信应用于智能电网时得考虑信号衰减和误码率，靠动态调整传输频率与功率来保证通信质量，国网河南电科院搞出的输电通道风险分级模型，用图像识别技术把烟火风险分成红、黄、蓝三级，识别隐患净空距离精度到亚米级，能有效应对复杂环境干扰。

三、故障诊断方法研究

3.1 传统故障诊断方法

1.基于规则的诊断：预设故障特征库能让快速定位得以实现，就像CDT 规约故障诊断，用五步排查法把日志分析和现场设备测试相结合就能有效识别物理层、链路层等故障，南方电网云南临沧云县供电局在雷雨天气排查故障时，通过分析跳闸信息、仪器加压、无人机巡检多维度验证，2小时就恢复了 2098 户供电。

2.专家系统：领域专家知识被整合从而构建推理规则库，就像电力通信故障检修辅助决策平台将电网业务约束条件耦合，在 N-X 故障场景下实现业务迂回恢复，国网福建信通公司的配电通信调控系统集成实时监视、调度运行管理与资源管理功能，使核心层设备 100% 被纳管成为现实。

3.2 智能故障诊断方法

1.机器学习与深度学习：

◦深度置信网络（DBN）：在变压器故障诊断方面表现很出色，它靠无监督预训练把数据深层特征提取出来后结合监督学习进行故障分类，准确率能到 95% ，国网江苏电力方天公司的无人机巡检系统用AI 算法来识别毫米级缺陷且重点缺陷识别率超 90% 。

◦图神经网络（GNN）：通过运用电网拓扑结构信息达成故障元件定位和稳定性评估，文献所提出的 GNN 模型哪怕量测数据缺失一半，故障定位准确率依旧能超 96% 。

2.数字孪生技术：物理电网的虚拟映射模型被构建起来，设备状态得以被实时监测且故障场景也能被模拟；就像电网故障诊断系统有数字孪生辅助时，通过将实际数据和正常运行状态作对比，就能实现故障的早期检测与隔离；在光伏电站里，拉弧故障可被数字孪生系统实时识别且反控措施也会被触发，从而避免大面积设备损伤。

3.边缘计算与5G 融合：国网邢台供电公司部署了AI 供电服务机器人，它靠边缘计算让 30 分钟响应率达到 99.26%且线上工单数量减少 29% ，服务效率显著提升。

3.3 实际案例分析

南方电网部署电能量异常分析智能诊断系统，整合计量自动化数据构建计量故障与用电异常智能诊断模型以自动识别窃漏电行为，显著提升稽查效率，该系统运用数据挖掘技术分析用户负荷数据和报警信息并借助专家样本库建立评价指标体系，使电力企业避免大量经济损失。

四、可靠性优化与故障诊断策略

4.1 网络架构优化

可靠性可通过混合拓扑结构和冗余设计来提升，智能变电站通信网络能采用“核心网环形+接入网星形”架构，依靠双网冗余和负载均衡减少单点故障风险，在无线通信场景下，基于 IEEE802.11s 的无线网状网络（WMN）借助优化路由协议（像 HWMP-reliabilityenhancement）来提升传输可靠性，仿真显示其端到端延迟与往返时间（RTT）性能比传统树状拓扑要好。

4.2 智能协同诊断

多源数据和多模态技术融合起来能达成精准诊断，就像把数字孪生与AI 模型相结合便能实现故障场景识别、影响评估和溯源分析的全流程自动化。国网江苏电力的无人机巡检系统将 AI 算法和无人机实时影像相结合，使输电线路缺陷识别率在行业内领先。边缘计算技术能把部分数据处理和推理任务下放到终端设备从而降低通信延迟、提升响应速度。

五、结论

智能电网安全运行的关键在于其通信网络的可靠性与故障诊断，本文系统地梳理了可靠性理论框架和故障诊断方法且通过实际案例验证了数字孪生、GNN 等先进技术的有效性，以后的研究得进一步把边缘计算、5G等新兴技术融合进来构建一个更高效、智能的通信网络运维体系以给智能电网的高质量发展提供支撑。

参考文献

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5.廊坊高山电子科技公司.廊坊高山和 Semitech 电力线通信共推中国智能电网电表实用化[EB/OL].北极星电力新闻网,2011-12-14.

温淑君，1980 年 2 月，女，汉，内蒙古鄂尔多斯市伊金霍洛，本科，信息技术服务