变电站二次回路故障诊断方法的改进与案例分析

引言：

二次回路是变电站连接保护装置、测控设备、操作机构的核心回路，承担信号传输、状态监测、控制指令执行等关键功能。随着电网向智能化升级，二次回路结构愈发复杂，故障类型（如接触不良、断线、接地）呈现多样性与隐蔽性，传统“人工排查+仪表检测”的诊断模式已难以满足快速故障处置需求。近年来，因二次回路故障导致的保护误动、拒动事故频发，凸显诊断方法改进的紧迫性。因此，探索科学的改进策略并通过案例验证其效能，对提升变电站运维水平具有重要意义。

一、变电站二次回路传统故障诊断方法的局限性

1.1 诊断精度低：依赖经验易导致误判漏判

传统诊断高度依赖运维人员的经验，缺乏客观数据支撑，易因经验不足或故障表象干扰导致误判漏判。一方面，二次回路故障症状存在“同症异因”现象，如“保护装置无显示”可能由电源断线、模块故障、信号传输异常等多种原因引发，经验不足的人员易误判故障点；另一方面，部分隐蔽性故障（如电缆绝缘层老化、端子排接触电阻增大）无明显外在症状，传统仪表（万用表、示波器）仅能检测显性故障，无法识别潜在隐患，导致故障反复出现。

1.2 诊断效率差：人工排查耗时耗力

传统诊断以人工逐点排查为核心，流程繁琐且耗时，难以满足故障快速处置需求。二次回路涉及大量电缆、端子、继电器，人工需逐一检测线路通断、电压电流参数，一个复杂回路的排查往往需数小时甚至数天；同时，故障排查需停电进行，长时间停电会影响电网供电可靠性，尤其在负荷高峰期，会加剧供电压力，造成经济损失。

1.3 适应性不足：难以应对复杂与新型回路

随着智能变电站的推广，二次回路逐渐向“数字化、网络化”转型，传统方法对新型回路的诊断适应性不足。一方面，数字化二次回路采用光纤传输信号，传统电气仪表无法检测光信号参数，无法排查信号衰减、丢包等故障；另一方面，新型保护装置与测控系统的逻辑关系复杂，传统经验无法覆盖新型设备的故障类型，导致诊断工作陷入被动。

二、变电站二次回路故障诊断方法的改进策略

2.1 数据融合：构建多源信息协同诊断机制

通过融合二次回路多源运行数据，提升故障诊断的全面性与准确性，核心在于整合三类数据并建立关联分析模型。其一，实时监测数据，通过在回路关键节点（端子排、电缆接头）安装智能传感器，采集电压、电流、温度、接触电阻等实时参数，捕捉故障前兆；其二，设备状态数据，整合保护装置、测控设备的历史运行记录（如动作次数、告警信息）、检修记录，分析设备老化与故障的关联性；其三，环境数据，采集变电站温湿度、电磁干扰强度等环境参数，排查环境因素引发的故障（如潮湿导致的端子接地）。通过数据融合平台对三类数据进行关联分析，消除单一数据的局限性，实现故障原因的多维度验证。

2.2 智能算法：引入 AI 技术提升诊断智能化水平

将人工智能算法应用于故障诊断，替代传统经验判断，提升诊断精度与效率，重点推广两类算法的应用。一是机器学习算法，通过构建故障诊断模型（如支持向量机、随机森林模型），利用历史故障数据（故障类型、症状、原因）训练模型，使模型具备“输入故障症状—输出故障原因与位置”的能力，例如将“保护拒动+电压异常”等症状输入模型，模型可快速定位“跳闸回路断线”等故障点；二是数字孪生技术，构建二次回路的数字孪生体，实时映射物理回路的运行状态，通过模拟不同故障场景（如断线、接地）的参数变化，对比实际运行数据，精准识别故障类型，且可在数字孪生体中预演故障处置方案，避免现场盲目操作。

2.3 流程规范：优化“诊断—处置—验证”闭环流程

通过规范诊断流程，减少人工操作误差，提升诊断效率，核心是构建三步闭环流程。第一步，故障初步定位，利用智能监测系统与数据融合平台，自动采集故障回路的参数异常信息，结合智能算法快速锁定故障范围，避免全回路盲目排查；第二步，精准检测验证，针对初步定位的故障范围，采用专用检测设备（如光时域反射仪检测光纤故障、回路电阻测试仪检测接触不良）进行精准检测，确定具体故障点与原因；第三步，处置与效果验证，完成故障修复后，通过数字孪生体模拟运行或现场带负荷测试，验证回路功能恢复情况，确保无遗留隐患，形成“定位—检测—处置—验证”的闭环管理。

三、改进诊断方法的案例分析

以某 220kV 智能变电站 35kV 线路保护回路故障为例，对比传统方法与改进方法的诊断效果，验证改进策略的实用性。

3.1 案例背景与故障现象

该变电站 35kV 线路保护装置频发“电流采样异常”告警，伴随保护装置动作逻辑误触发，但多次人工排查未发现明显故障，仅临时更换电流互感器辅助模块，故障反复出现，影响线路稳定运行。

3.2 传统诊断方法的处置过程

采用传统方法时，运维人员首先用钳形电流表检测线路实际电流，显示正常；随后逐段排查电流回路接线，未发现松动或错接；最后怀疑电流采样模块故障，更换新模块后告警暂时消除，但 5 天后故障再次出现。整个过程耗时 9 小时，停电 5 小时，未找到根本原因，故障反复。

3.3 改进诊断方法的处置过程

应用改进方法后，诊断流程分为三步。第一步，数据融合分析，通过智能监测平台调取故障时段的多源数据：电流回路实时监测显示 ^∘C 相电流采样值跳变”，保护装置历史告警记录显示“近 1 个月电流异常告警 4 次”，环境数据显示“故障时段变电站粉尘浓度超标（12mg/m³）”，初步判断故障与粉尘相关且位于电流回路转接端子；第二步，智能算法定位，将“电流跳变+粉尘超标+反复告警”输入训练好的机器学习模型，模型输出“转接端子接触不良（粉尘堆积）”的故障概率达 94% ；第三步，精准检测与处置，使用微欧计检测电流回路转接端子，发现 C 相端子接触电阻达 20Ω（标准值<1Ω），确认故障点后，清理端子粉尘并加装防尘密封套，恢复后通过数字孪生体模拟运行，电流参数稳定，无告警产生。整个过程耗时 1.8 小时，停电 1.2 小时，彻底解决故障。

3.4 案例效果对比

从诊断效率看，改进方法耗时仅为传统方法的 20% ，停电时间缩短 76% ，大幅提升处置效率；从诊断精度看，改进方法通过多源数据与智能算法精准定位根本原因，避免传统方法的误判与反复处置；从经济效益看，减少停电时间降低了供电损失，且避免了不必要的模块更换成本，验证了改进方法的实用价值。

结论：

变电站二次回路故障诊断方法的改进，是应对回路复杂化、设备智能化的必然选择。传统方法依赖经验、效率低下的局限性，可通过数据融合、智能算法、流程规范三大改进策略突破，实现诊断从“经验驱动”向“数据驱动”“智能驱动”转型。案例分析表明，改进方法在诊断精度、效率与经济性方面均优于传统方法，能够快速精准解决二次回路故障，保障电网稳定运行。

参考文献：

[1]何德恩.智能变电站继电保护二次回路隐藏故障诊断方法研究[J].机电信息,2020(17):12-13.

[2]柯跃勇.变电站继电保护二次回路隐患排查方法研究[J].新型工业化,2020,(03):19-22.

作者简介：蔡胜，1991.04.16，汉族，男，籍贯:甘肃武威，大专，研究方向:输变电，储能。