配电系统自动化的混合故障诊断研究

引言

配电系统作为电力系统的重要组成部分，直接面向广大电力用户，其运行的可靠性对社会生产生活有着至关重要的影响。随着分布式电源、智能电表、电力电子设备等在配电系统中的广泛应用，配电系统的规模不断扩大，结构日益复杂，故障发生的概率也有所增加。同时，用户对供电可靠性的要求越来越高，一旦配电系统发生故障，需要快速、准确地进行故障诊断与定位，以缩短停电时间，减少经济损失。传统的故障诊断方法已难以满足现代配电系统的需求，因此，研究高效、准确的混合故障诊断方法具有重要的现实意义。

1 电力配电系统的基本组成和功能

电力配电系统是将发电厂产生的电能通过变压器升压后输送至用户的关键能源分配系统，主要由发电机组、变压器、输电线路、配电网和用户终端组成。发电机组负责将机械能转化为电能，为系统提供基础电源；变压器则起到升压和降压的双重作用，以便通过输电线路实现远距离高效传输；输电线路和配电网承担着将电能从发电端分配到各级用户的任务。配电系统中的配电设备包括开关设备、保护设备以及监控系统等，它们确保电能的安全性和稳定性，同时提供实时的运行监测和故障保护功能。用户终端包括工业用户、商业用户和家庭用户，其用电需求通过配电网的精准分配得以满足。电力配电系统的核心功能在于确保电能从发电端到终端用户的高效、稳定传输，同时维护供电的连续性和可靠性。

2 配电系统自动化的混合故障诊断

2.1 数据挖掘技术在故障诊断中的应用

数据挖掘技术能够从海量的电力数据中挖掘出潜在的、有价值的信息和模式。在配电系统故障诊断中，可以利用关联规则挖掘算法，分析电力系统中不同设备状态参数、故障事件之间的关联关系，找出故障发生的潜在规律。例如，通过对历史故障数据的分析，发现当某台变压器的油温连续几天超过正常范围，同时其负载率也持续偏高时，该变压器发生绕组故障的概率会显著增加。利用决策树算法，可以根据历史故障数据构建决策树模型，将故障特征作为输入，故障类型作为输出，从而实现对新故障的快速分类和诊断。例如，以线路电流、电压、功率因数等电气量作为决策树的输入属性，经过训练得到一棵能够准确判断故障类型的决策树。当配电系统发生故障时，将实时采集到的故障数据输入到决策树模型中，即可快速得出故障诊断结果。

2.2 设备安装与调试

安装工作在施工过程中分阶段进行，项目先安装了主变电所及核心配电室的智能故障检测设备，然后逐步向商业综合体内的各个功能区推广，覆盖了所有关键电力设施。在安装过程中，需特别注重设备的接地、布线与信号传输的可靠性，确保数据采集与故障诊断的准确性。在设备安装完成后，进行了系统调试。在调试过程中，技术团队对数据采集单元、信号处理单元和通信模块进行了逐一检查，以确保各个模块的工作状态正常。此外，还测试了电流、电压、功率等多项数据指标，检查了各项设备的响应时间与数据采集频率是否符合设计要求。

2.3 故障电阻效应

为分析故障电阻效应，研究相应的结果，结果表明，故障电阻值与所获得的误差之间存在相关性，误差随着故障电阻的增加而增加。故障电阻效应通过高电阻的故障电流估计来说明，对于固体故障，故障系统的分流电路由负载阻抗和可忽略的故障电阻组成。在此情况下，线路电流的主要部分将提供故障电流，从而减少估计误差。仿真结果还表明，潮流算法中使用的电压收敛准则也影响距离估算，该影响随着故障电阻的增加而增加。

2.4 数据驱动的故障诊断

数据驱动的故障诊断方法是基于大量的历史数据和实时数据，利用数据挖掘、机器学习等技术，建立故障诊断模型，通过对数据的分析和学习来实现故障诊断。例如，利用深度学习算法对历史故障数据进行训练，构建一个能够自动识别故障类型和位置的模型。当配电系统发生故障时，将实时采集到的数据输入到模型中，即可得到故障诊断结果。这种方法的优点是对模型的依赖较小，能够适应配电系统的变化和不确定性。但是，它对数据的质量和数量要求较高，如果数据存在噪声、缺失或不准确等问题，可能会影响诊断结果的准确性。

2.5 模型与数据驱动的融合

将模型驱动和数据驱动的故障诊断方法相结合，可以充分发挥两者的优势。在故障诊断初期，可以利用模型驱动的方法，根据配电系统的物理模型和数学模型，对故障进行初步的分析和定位，得到一个大致的故障范围。然后，利用数据驱动的方法，在初步确定的故障范围内，对实时采集的数据和历史数据进行深入分析，进一步精确故障位置和类型。例如，当配电系统发生故障时，首先利用基于阻抗法的模型驱动方法，计算出故障可能发生的线路区间。然后，利用基于神经网络的数据驱动方法，对该线路区间内的实时电气量数据和历史故障数据进行学习和分析，最终准确确定故障位置和类型。这种融合的方法既能够利用模型驱动方法的准确性，又能够发挥数据驱动方法的适应性，提高故障诊断的效率和准确性。

2.6 通用馈线

基于阻抗的 FL 技术的配电系统必须将每个侧向视为可能的 FL。为考虑每个侧向，所提出的方法为每个可能的潮流路径开发等效系统，产生等效的径向系统，其中是末端节点的数量。等效系统是通过将未被分析的主路径中的线路和负载替换为恒定的等效阻抗来获得的。由于该方法在第一个故障循环中分析得出，因此该假设是一个符合的近似值。为获得每个可能路径的等效阻抗，应用三相功率流，这些等效阻抗是使用每个结节点，即连接两条以上线路的节点中的估计电压和电流获得的。本研究中使用的三相功率流基于梯形技术，所实现的功率流考虑配电系统的非线性以及相互相位耦合。

2.7 混合故障诊断模型的构建

采用基于数据挖掘与人工智能融合的方法构建故障诊断模型。首先，利用关联规则挖掘和决策树算法对预处理后的数据进行分析，挖掘出与故障诊断密切相关的特征属性，减少数据的维度。例如，通过关联规则挖掘发现，当线路电流超过额定值的 1.5 倍，且持续时间超过 5 分钟，同时线路电压下降到额定值的 80% 以下时，该线路发生短路故障的可能性很大。然后，将经过特征提取的数据输入到多层感知器神经网络中进行训练，构建故障诊断模型。在训练过程中，不断调整神经网络的参数，如学习率、隐藏层节点数等，以提高模型的诊断准确性。同时，采用交叉验证的方法对模型进行评估，确保模型的泛化能力。

结语

文章提出一种完整的故障诊断方案，分析和讨论每种诊断程序的显著特征，每种情况都是在不同的基础上设计的，以提高诊断的精确性。在实际配电馈线中进行几次故障模拟，所提出的方案在各种模拟测试中表现出高可靠性和鲁棒性，所提出的故障诊断方案是在用于配电自动化的嵌入式软件中实现的，目前逐步应用到实际生产中。

参考文献

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