基于智能监测的变电站直流系统故障诊断技术

引言：

随着电力系统朝着智能化以及高可靠性的方向不断发展，变电站直流系统作为继电保护与控制装置的核心电源，其运行的稳定性会对电网安全产生直接影响。传统的故障诊断依靠人工巡检以及单一参数监测，存在效率较低、误判率较高以及隐蔽故障难以识别等诸多问题。本文结合供电局实际需求，探讨智能监测技术在直流系统故障诊断中的应用，旨在提升诊断效率与准确性。

一、智能监测技术体系构建与关键方法

1.1 多源数据融合与特征提取

智能监测系统借助部署高精度的传感器网络，达成了直流系统全参数的实时采集工作，其具体的技术路径如下：

数据采集层：运用霍尔传感器来监测电流，其精度可达到 ±0.5% ，借助分压电阻监测电压，该监测方式的精度为 ±0.1% ，利用 PT100 温度传感器监测设备温度，其精度是 ±0.59C ，采用交流注入法监测对地绝缘电阻，分辨率为 0.1kΩ。

数据预处理层：原始数据存在噪声与干扰，对此采用滑动平均滤波以及小波变换来去除噪声。例如，针对电压信号实施 3 阶 Daubechies 小波分解，从中提取高频分量里的瞬态故障特征。

特征融合层：凭借特定方式构建一个综合向量，该综合向量涉及了稳态特征与瞬态特征，其核心参数具体如下：

稳压精度：δU= (Λ_Uow 为实际输出电压， U_ze 为设定电压）；

纹波系数：γ= Up (U_pp 为纹波峰峰值， U_d 为直流平均值）；

内阻变化率：R = Ξ⁽_Rt 为当前内阻， R₀ 为初始内阻）。

表1 直流系统核心监测参数与指标

1.2 混合诊断模型构建

鉴于直流系统故障所呈现出的复杂特性以及非线性特点，构建了一种混合诊断模型，该模型涉及专家知识库与深度神经网络，其具体架构如下所示：

专家知识库：依据历史故障数据以及运维经验来构建规则库。比如，要是出现电压突然大幅下降并且电流发生突变的情况，那就判定为充电模块出现了故障；要是正负母线对地电阻之间的差异大于50kΩ，便会触发接地告警；要是蓄电池内阻的年增长率大于 20% ，则建议对电池进行更换。

深度学习模块：运用长短期记忆网络也就是 LSTM 来训练故障分类器，其输入是特征向量序列，输出则是故障类型概率分布情况。训练数据集涉及 1500 组历史故障样本，验证集的准确率可达到93.7% 。

决策融合层：会将专家规则与深度学习的结果相结合，依靠动态权重调整机制来输出最终的诊断结论，权重分配会依据故障类型进行动态调整，举例来说：当遇到明确规则可覆盖的故障，像是接地故障这种情况，专家规则的权重会被设定为 70% ，而对于复杂模式的故障，比如蓄电池隐性故障，深度学习的权重则会被设为 60% 。

1.3 实时监测与预警机制

借助边缘计算节点达成数据的本地化处理，以此降低通信延迟，该系统运用的是三级预警机制：一级预警（黄色）：参数已经逐渐接近阈值，此时会向运维人员发出提示，使其加以关注。比如，当蓄电池内阻升高到初始值的 1.5 倍这个程度时，就会触发这种预警。

二级预警（橙色）：即参数呈现出持续异常的态势，此时建议开启排查流程。例如，当直流母线电压出现波动，且该波动幅度超过± 5% ，并持续长达 10 分钟的时候，便会触发此二级预警。

三级预警（红色）：指参数出现了严重超限的状况，此时系统会自动对故障区域进行隔离，同时还会通知调度中心。比如说，当接地电阻降低到 10kΩ 以下的时候，系统便会自动将故障支路切断。

二、智能监测技术的应用与性能验

2.1 故障类型识别与定位

智能监测技术可精准识别直流系统典型故障，包括：

充电模块故障：可凭借稳压精度以及纹波系数异常这两个方面来联合判断。比如，在某一座 500kV的变电站里，充电模块输出的电压出现了波动超出限定范围的情况，而系统在 15 分钟之内就确定是功率管出现了损坏。

接地故障：借助注入低频信号法以及传感器网络来达成接地支路的定位。经过测试可以发现，定位的误差小于 5 米，而且所需时间也有所缩短。

蓄电池出现故障时：凭借将内阻监测与充放电曲线分析相结合的方式，可提前对电池容量衰减情况发出预警。在某 220kV 变电站中，其蓄电池组由于内阻出现异常升高的状况，被提前 3 个月发现，避免了全站失电风险的发生。

表 2 故障诊断性能对比

2.2 系统级故障推演与决策支持

借助混合诊断模型，系统可模拟故障传播的路径，为运维决策给予支持。例如：

负载突变场景：当直流系统的负载突然出现增加的时候，模型的推演过程如下：要是电压跌落的幅度小于百分之十，那么就判定为正常的负载波动，此时建议对充电策略做出调整；要是电压跌落的幅度大于百分之二十，那么就判定为充电模块过载，这种情况下建议启动备用模块并且限制非关键负载。

接地故障扩展场景：倘若正极对地电阻下降到了 20kΩ ，此时模型就会进行预测，负极对地电阻会在 2 小时之内降低到临界值，这种情况就提示要优先处理正极接地支路。

2.3 技术经济性分析

智能监测技术的投入产出比显著：

直接经济效益：在某区域电网当中应用该技术以后，直流系统出现故障引发的主变跳闸事件数量有所减少，一年下来所减少的损失颇为可观。

间接效益：借助提前对蓄电池故障给予预警，可使电池组的使用寿命得以延长，降低更换成本。

运维效率提升：运维人员工作量减少，故障处理时间缩短。

结语

智能监测的变电站直流系统故障诊断技术借助多源数据融合、混合诊断模型以及实时预警机制，达成了故障识别准确率与定位效率的提升。此技术不仅可以解决传统方法数据维度单一、诊断效率低等问题，还能够为直流系统智能化运维给出系统级解决办法。未来随着数字孪生、5G 通信和 AI 芯片等技术融合，直流系统故障诊断会朝着预测性维护与自主决策方向发展，为构建高弹性电网打下坚实基础。

参考文献：

[1]王炜,刘宇昕,张永良.电力工程直流系统中的智能监测与故障诊断方法研究[J]. 2024(15):13-15.

[2]李斐.变电站直流系统的故障诊断及监测预警技术研究[J].中国设备工程,2022,(11):170-172.