基于数字孪生的配电网故障定位技术改进

一、引言

在新型电力系统建设加速推进的当下，配电网朝着高比例新能源接入、高自动化水平、高用户互动性方向大步迈进。在此背景下，对故障定位技术“更快、更准、更智能”的需求愈发迫切。数字孪生技术凭借构建物理系统虚拟镜像的能力，为配电网故障定位带来新契机，通过实时映射运行状态，助力实现精准高效的故障定位，推动配电网数字化转型。

二、数字孪生技术概述

2.1 数字孪生的概念

数字孪生充分融合物理模型、传感器数据、运行历史等多源信息，借助多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间构建与实体装备全生命周期对应的精确映射。其核心在于利用数据和仿真，让虚拟模型如同实体的“影子”，实时反映实体状态。

2.2 数字孪生技术的特点

具有实时性，通过实时采集物理系统数据，确保虚拟模型与物理实体时刻保持高度同步；具备互操作性，基于统一数据模型，打破不同系统和设备间的信息壁垒，实现顺畅的互联互通；拥有精准性，依靠多源数据融合与智能算法，实现对物理系统的高精度模拟和反映。

2.3 数字孪生在电力领域的应用现状

在电力领域，数字孪生已在发电厂机组运行优化、变电站设备健康管理、电力市场优化决策等方面得到应用。在配电网中，开始用于设备和线路的实时监测、故障预测与自愈控制，逐步提升配电网的可靠性与稳定性，展现出广阔的应用前景。

三、配电网故障定位现状与挑战

3.1 传统配电网故障定位方法

传统配电网故障定位方法中，故障录波器是较为基础的手段，它通过记录故障发生前后线路中的电压、电流等电气量变化来捕捉故障痕迹，但由于其安装位置有限且记录的数据维度单一，往往只能大致判断故障发生的区域而非具体位置，尤其在配电网分支较多的情况下，容易出现定位模糊的问题。行波法则是利用故障瞬间产生的电磁行波在线路中传播的特性，通过不同监测点捕捉到行波的时间差来计算故障距离，然而配电网线路通常存在较多的变压器、开关等设备，这些设备会导致行波发生反射、折射，加上线路参数会随温度、湿度等环境因素变化，使得行波传播速度不稳定，再受到外界电磁干扰的影响，常常会造成较大的定位误差，有时甚至会出现误判的情况。

3.2 配电网故障定位面临的挑战

随着分布式能源如风电、光伏等大量接入配电网，原本相对简单的辐射状拓扑结构逐渐演变为多电源、多分支的复杂网络，潮流的方向和大小不再是固定的单向流动，而是呈现出随机性和波动性，这使得故障发生时的电气量特征变得更加复杂，传统基于固定拓扑和潮流方向的故障定位算法难以准确识别故障特征。同时，为了实现对配电网的精细化管理，大量的智能传感器和监测设备被安装，实时产生的电压、电流、功率、温度等数据量呈指数级增长，这些数据中还夹杂着噪声和异常值，传统的数据处理和分析方法在处理如此庞大且复杂的数据时，往往会出现计算效率低下、特征提取不准确的问题，导致无法快速、精准地判断故障类型和位置，严重影响了故障抢修的及时性。

3.3 数字孪生技术用于配电网故障定位的优势

数字孪生技术通过构建与配电网物理实体完全对应的虚拟模型，并实时同步物理实体的运行数据，能够动态适应配电网拓扑结构的变化，当有新的分布式电源接入或线路改造时，虚拟模型会自动更新相关参数和连接关系，确保行波传播路径等故障定位关键参数的计算始终与实际情况一致。此外，该技术可以融合气象数据、地理信息以及设备状态等多物理场数据，比如在极端天气下，结合温度、风速等数据对行波传播速度进行动态修正，从而有效提升特殊环境下的故障定位精度。同时，数字孪生模型能够模拟各种类型的故障场景，通过大量的故障模拟预演，建立起全面的故障特征图谱库，当实际发生复杂故障时，能够快速与图谱库中的特征进行匹配，显著增强对复合故障、间歇性故障等复杂故障的辨识能力，提高故障定位的准确性。

四、基于数字孪生的配电网故障定位技术改进

4.1 配电网数字孪生模型构建

配电网数字孪生模型的构建首先需要全面梳理配电网的拓扑结构，包括线路的走向、长度、型号，以及变压器、开关、电容器等设备的位置和连接关系，并将这些信息精确地映射到虚拟空间中。在此基础上，通过部署在配电网各处的传感器和智能仪表，实时采集线路的电压、电流、功率，设备的温度、压力等状态参数，这些数据通过 5G、物联网等通信技术传输至数字孪生平台，为模型的动态更新提供数据支撑。在模型的驱动方式上，采用数据驱动与物理驱动相结合的策略，数据驱动部分利用历史运行数据和实时监测数据，通过机器学习算法不断训练模型参数，使模型能够更好地拟合实际运行特性；物理驱动部分则依据电磁感应、电路欧姆定律等电力系统物理定律，建立精确的仿真模型，确保模型的基本运行规律符合物理实际，两者的有机结合既保证了模型的准确性，又增强了其对复杂工况的适应能力和可靠性。

4.2 故障定位原理

当配电网发生故障时，分布在各处的传感器会迅速捕捉到故障产生的电气量突变，并将这些信息实时传输至数字孪生模型，模型通过内置的故障特征提取算法，快速识别出故障的类型，如短路故障、接地故障等，以及故障发生时的电流突变幅度、电压跌落程度等特征参数。随后，运用正交匹配追踪（ROMP）等信号处理算法对采集到的故障信号进行分析，重构出故障注入电流矩阵，根据配电网故障的电气特性，故障点相邻节点的注入电流会呈现非零状态，而其余节点的注入电流则为零，利用这一特性可以精准确定故障所在的区段。同时，模型还会考虑过渡电阻的大小以及非金属性接地时的阻抗特性，通过引入相应的修正系数，对故障位置进行进一步的精确计算，从而得到故障点的具体坐标，实现从故障区段到精确位置的定位。

4.3 故障定位精度提升措施

为应对配电网参数变化及数据传输等问题，采用参数自修正技术，其核心是建立一套动态的参数校正机制。该机制会持续收集配电网的实时运行数据，如不同时段的线路电阻、电抗值，以及传感器的测量数据等，同时结合历史运行数据中相似工况下的参数变化规律，通过大数据分析和机器学习算法，识别出参数的漂移趋势。当发现线路参数因天气、负载变化而偏离标准值，或传感装置因老化、干扰导致测量数据出现偏差时，系统会自动对相关参数进行修正和补偿，确保用于故障定位的参数始终与实际情况保持一致。大量的算例仿真结果显示，采用该技术后，配电网故障定位的平均误差较传统方法降低了 30% 以上，尤其在复杂工况下，测距误差能够有效控制在较小范围内，显著提升了故障定位的精度。

五、结论

本文研究的基于数字孪生的配电网故障定位技术，通过构建精准的数字孪生模型，明确故障定位原理，并采用参数自修正等提升精度的措施，为配电网故障定位提供了更高效、准确的解决方案。有效应对了传统故障定位方法面临的挑战，显著提升了配电网故障定位的准确性与效率，对保障配电网可靠运行、推动智能电网发展具有重要价值。未来，随着技术的不断完善，该技术有望在电力系统中发挥更为关键的作用。

参考文献

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