基于深度学习的配电网单相接地故障选线与定位技术研究

引言

随着配电系统结构的不断复杂化以及用户对供电质量要求的不断提升，单相接地故障成为影响配电网运行稳定性与安全性的主要问题之一。传统配电系统中普遍采用不接地或经消弧线圈接地的方式运行，虽然具有一定的抗故障能力，但在单相接地故障发生时，其电压、电流特征表现复杂、变化迅速，传统基于电气量判据的选线定位方法在多种工况下易出现误判、漏判等问题，难以满足现代智能电网对快速、准确、可靠故障识别的技术要求。近年来，人工智能技术的快速发展，特别是深度学习在非线性建模与复杂特征提取方面的优势，使其在电力系统故障诊断领域展现出巨大潜力。与传统机器学习不同，深度学习无需人工选取特征，可直接从原始数据中自动学习高维表示，适合处理具有强时序性、非平稳性、噪声干扰强的电力信号。本文围绕配电网单相接地故障识别与定位问题，构建融合CNN与LSTM的深度学习网络架构，实现对故障信号空间和时间特征的联合提取，从而提高故障选线和定位的准确性与实用性。

、配电网单相接地故障特征分析

单相接地故障是配电网最常见的接地型故障形式，尤其在中性点不接地或经消弧线圈接地系统中，占故障总数的比例较高。其成因包括设备老化、线路绝缘击穿、外力破坏等，当发生该类故障时，系统非故障相电压升高，故障相电压降为零，同时在各节点可观测到明显的零序电流变化与暂态电压扰动。依据接地点电阻特性，单相接地故障可分为金属性、低阻、高阻及间歇性接地，随着接地电阻的增大，故障电流减小，电气量变化幅度减弱，尤其在高阻接地情况下，传统保护装置难以识别故障，从而导致误判漏判。此外，接地点距离变电站远近、接地相别、线路结构等都会对信号传播路径及时域频域特征产生显著影响，增加了选线与定位算法设计的复杂度。因此，深入分析单相接地故障信号的时序演化特性、零序量变化规律以及信号频谱特征，是实现高精度智能故障识别的前提。

二、深度学习模型构建与原理

针对单相接地故障识别中存在的非线性、时序性强、干扰复杂等难点问题，本文设计一种融合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的复合模型，用于故障选线判别与故障位置预测。模型整体结构包括输入层、特征提取层、时序建模层与输出判别层。其中，输入层接受来自多测点的电压、电流暂态信号，经归一化处理后输入至CNN层；CNN通过多个卷积核对信号局部特征进行提取，有效识别出信号突变点、频率变化等关键模式；卷积结果再通过池化操作降维，减少计算量并抑制过拟合。随后，特征序列送入LSTM网络进行时间序列建模，挖掘长期依赖关系，提升对故障演化过程的感知能力。

三、仿真平台与数据构建

为了验证模型的有效性与实用性，本文基于MATLAB/Simulink平台构建一个典型的10kV配电网仿真系统，包含变压器、母线、架空线路、环网柜及多支线结构，设定多种不同拓扑形式和运行工况。仿真中设定多种故障类型，包括不同接地点、不同接地电阻、不同接地相别及不同负载情况，采样频率为 25kHz，采集信号时间窗设为 200ms ，确保捕获故障初始的关键特征。在信号采样后，采用小波变换与希尔伯特黄变换进行时频分析，提取关键特征量，包括零序电流幅值、频谱中心、变化速率等指标。实验数据划分为训练集与测试集，比例为8:2，并引入随机噪声以模拟现场数据干扰，提高模型

的泛化能力。

四、实验结果与性能分析

通过大量仿真与对比实验，验证了所提出深度学习模型在故障选线与定位方面的优越性能。在故障选线准确率方面，融合CNN-LSTM的模型平均达到 96.7% ，明显高于仅使用CNN或LSTM单一模型（分别为 89.2% 和 91.5% ），也优于传统的零序电流幅值判据法（约 83.6% ）。在故障定位精度方面，平均误差控制在250 米以内，尤其在金属性与低阻接地情况下表现尤为突出。模型对不同故障类型均具较强适应性，在高阻及间歇性接地条件下准确率仍可保持在 90% 以上，说明模型具备较好的识别能力。此外，在引入 10% 高斯噪声条件下，模型选线准确率下降幅度不足 3% ，显示出良好的抗干扰能力。进一步实验分析表明，模型训练时间可控，在合理网络结构设置下，一般训练时间不超过 50 轮即可收敛，推理速度满足在线识别要求，具备部署到实际系统中的潜力。模型混淆矩阵分析结果显示，绝大多数故障线路均能正确识别，错误主要集中于接地点靠近线路交汇处时，此类误差可通过增加测量点或引入相量测量技术加以优化。

五、应用前景与发展方向

基于深度学习的配电网单相接地故障选线与定位技术在实际系统中具有广阔的应用前景。一方面，可作为现有保护系统的有效补充，提高对隐性、高阻型故障的识别能力，减少误动漏动现象；另一方面，结合现有配电自动化系统，通过部署轻量化模型实现故障数据的快速分析与响应，提高系统的供电可靠性。随着边缘计算与 5G通信技术的发展，模型可嵌入边缘智能设备，实现本地化识别与联动控制，减少中心处理延迟，提升响应速度。此外，未来研究可在以下方向深入开展：一是优化模型结构，引入注意力机制或图神经网络增强对复杂拓扑结构建模能力；二是融合多源异构数据，如气象数据、运行工况信息等，提升模型适应性与泛化性；三是开展大规模真实场景试点应用，构建标准化的数据采集、模型训练与部署流程，推动技术工程化落地；四是实现模型持续学习与在线更新能力，适应配电网结构动态变化，保障系统长期运行的稳定性与智能化水平。

结论

本文围绕配电网单相接地故障选线与定位问题，提出一种基于深度学习的智能识别方法，构建融合CNN与LSTM的复合神经网络模型，并在典型仿真平台上进行了系统性验证。实验结果表明，该方法在不同接地类型与运行工况下均表现出较高的选线准确率与定位精度，且具备良好的抗噪声能力与实时响应性，明显优于传统算法。研究成果对提升配电系统故障处理效率、保障供电连续性具有重要意义。未来应结合电力通信、智能感知等新技术，进一步推动该方法在实际电力系统中的推广应用，为构建自主可控、高可靠性的智能配电网奠定坚实基础。

参考文献

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