电力工程输电线路故障识别方法设计与应用研究

引言

传统输电线路故障诊断及继电保护方法面临着大量的运行数据及复杂多样的运行环境，其局限性逐步显现。大数据分析的崛起，给上述问题的解决提供了全新机遇。通过深入分析输电线路在运行中所产生的海量多源数据，能够提前识别出可能存在的故障隐患并优化继电保护策略，以有效促进输电线路运维工作。

1 电力工程输电线路故障特征

1.1 短路故障特征

短路故障是输电线路中最常见的故障类型之一，主要包括三相短路、两相短路、两相接地短路和单相接地短路等，其特征如下：电流与电压变化发生短路故障时，线路中的电流会急剧增大，这是因为短路点的阻抗突然减小，导致回路中的电流大幅上升。同时，故障点的电压会急剧降低，且距离故障点越近，电压降低越明显。例如，三相短路时，故障相的电压几乎为零，非故障相的电压也会有不同程度的下降；单相接地短路时，接地相电压降低，其他两相电压升高。相位关系改变正常运行时，线路各相的电流、电压相位关系是固定的。短路故障发生后，故障相的电流、电压相位会发生显著变化。以两相短路为例，故障两相的电流相位相反，电压相位也会出现异常。暂态过程明显短路故障发生瞬间，会产生暂态过程，表现为电流和电压的剧烈波动，出现高频振荡分量。暂态过程的持续时间较短，但包含了丰富的故障信息，行波法就是利用暂态行波的特征来识别故障的。

1.2 断线故障特征

断线故障是指输电线路的导线发生断裂，导致线路断开，其特征主要有：电流突然减小或中断断线故障发生后，故障点后的线路中电流会突然减小，甚至为零，而故障点前的电流也会发生变化，具体变化情况与断线的位置和负荷有关。例如，单相断线时，故障相的电流为零，其他两相的电流会发生变化。电压异常断线故障会导致故障点后的电压降低，甚至为零，而故障点前的电压也会出现异常。例如，三相断线时，线路两端的电压都会受到影响，出现明显的变化。

2 常见的故障识别方法

2.1 电气检测法

在高压输电线例行巡检过程时，通过使用便携式电压电流表或先进的电子计量设备，可以精确测量各相电流和电压。将实测数据与标准数据进行对比，能构初步诊断是否存在负载不平衡、绝缘降低或短路等异常情况。例如，某相电流异常偏高，可能存在接地故障或短路；而当电压下降时，表明线路阻抗增大，需检查是否存在电线断线或接触不良等问题。阻抗分析法通过测定线路的总阻抗，并结合线路构造参数，计算出每条线路的真实阻抗。该检测技术特别适用于短路和高电阻接地系统的辨识。若检测到某线路出现异常电阻值，需特别注意检查此位置是否存在导线断裂和绝缘子断裂等问题。

2.2 机械检查法

无人机巡检技术是电网线路巡检技术的重要创新。通过预定航线可抵达人类难以到达的高处，全方位、精细地拍摄高压输电线。其配备的高分辨率摄像机与红外热成像技术，能有效识别导线损耗、接头过热等隐患。尤其在雨雪、大风等恶劣天气下，使用无人机作业，可极大保障作业人员的人身安全。此外，该技术能将画面实时传输至地面指挥中心，便于工程技术人员实时分析线路状态，预警潜在故障。地面机器人巡视是另一项技术辅助手段。这些机器人可在预设线路上自主行走，利用顶部安装的摄像头、感应器等设备，仔细检测靠近地表的导线、绝缘子等，减少人工巡视工作量和复杂性。在地势复杂或交通不便地区，适用性极强。其配备的智能影像辨识系统，能迅速发现异物悬挂、塔材遗失等异常，并及时报告处理。

2.3 基于人工智能的故障识别方法

随着人工智能技术的不断发展，其在输电线路故障识别中的应用也越来越广泛。神经网络法：神经网络法是一种模拟人脑神经系统工作原理的人工智能方法。它通过构建神经网络模型，利用大量的故障样本数据对模型进行训练，使模型能够学习到故障特征与故障类型、故障位置之间的映射关系。在实际应用中，将采集到的故障信号输入到训练好的神经网络模型中，即可得到故障识别结果。神经网络法具有较强的非线性映射能力和容错能力，能够处理复杂的故障信号，但需要大量的样本数据进行训练，且模型的泛化能力有待进一步提高。支持向量机法：支持向量机法是一种基于统计学习理论的机器学习方法。它通过寻找最优分类超平面，将不同类别的故障样本区分开来。支持向量机法在小样本情况下具有良好的分类性能，泛化能力强，能够有效处理高维数据。在输电线路故障识别中，支持向量机法可以对故障类型进行准确分类，同时也可以用于故障位置的预测。

3 故障识别方法的应用

3.1 在常规输电线路中的应用

在常规输电线路中，基于电气量的故障识别方法得到了广泛应用。例如，阻抗法常用于 110kV 及以下电压等级的输电线路故障识别，通过安装在变电站的继电保护装置实现对故障的快速检测和定位。行波法则在 220kV 及以上电压等级的长距离输电线路中应用较多，通过在线路两端安装行波监测装置，能够精确地确定故障位置，为故障抢修提供准确的信息。

3.2 在智能电网中的应用

随着智能电网的发展，基于人工智能的故障识别方法在输电线路故障识别中发挥着越来越重要的作用。智能电网中安装了大量的传感器和监测设备，能够实时采集输电线路的运行状态数据。利用神经网络、支持向量机等人工智能方法对这些数据进行分析和处理，可以实现对输电线路故障的早期预警、故障类型识别和故障位置定位。例如，通过对线路的温度、湿度、振动等参数进行监测，结合人工智能算法，可以预测线路可能发生的故障类型和时间，提前采取预防措施，提高输电线路的运行可靠性。

3.3 在特殊环境输电线路中的应用

对于处于特殊环境中的输电线路，如山区、高原、沿海等地区的输电线路，由于环境条件恶劣，故障发生率较高，传统的故障识别方法往往难以满足要求。基于人工智能的故障识别方法具有较强的适应性和抗干扰能力，能够在特殊环境下实现对故障的准确识别。例如，在沿海地区的输电线路中，由于受到海风、盐雾等因素的影响，线路容易发生腐蚀和绝缘老化等故障，利用支持向量机法对线路的运行数据进行分析，可以及时发现这些潜在故障，避免故障的扩大。

结束语

高压输电线路作为现代能源传输的“大动脉”，其安全性与可靠性与国民经济发展紧密相关。面对复杂多变的运营环境，运维人员需不断提升业务水平，熟练掌握各类故障诊断和解决方法。同时，要紧跟科技发展趋势，充分利用无人机巡检、在线监控系统等智能化、信息化工具，提高设备监测和处理效率与精度。此外，政府、电力企业和研究院所要加强对电网的研究与开发，推动科技创新，开发更高效可靠的电网运行管理系统，为建设更安全、智能、高效的电网提供技术支撑。

参考文献：

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