电力系统继电保护中的故障辨识方法探究

电力系统作为国民经济运行的基础支撑，其安全性与稳定性受到社会高度关注。继电保护作为电力系统的重要组成部分，能够在系统出现异常或故障时，快速、准确地隔离故障区段，从而保证电网的安全与稳定。随着电网互联规模的扩大和新能源接入比例的提升，电力系统运行状态更加复杂，传统的继电保护手段在面对多源、多变工况时已暴露出局限性。故障辨识作为保护动作的前提环节，直接决定了保护系统能否实现正确、快速的动作。因此，对故障辨识方法进行深入研究与优化，是当前电力系统继电保护领域的重点方向。

1 电力系统继电保护与故障辨识概述

1.1 电力系统继电保护的功能与地位

电力系统继电保护的核心任务是快速检测并隔离故障元件，防止故障扩大，保证系统稳定和设备安全。其主要功能包括选择性、速动性、灵敏性和可靠性。其中，选择性要求保护动作仅针对故障区段，不影响其他区域的正常运行；速动性则要求在毫秒级时间内完成动作，避免故障能量积累；灵敏性体现为能够对轻微故障做出响应；可靠性则是保护系统最基本的要求。随着电网规模的扩大和分布式电源的增加，这些功能要求愈加凸显[1]。

1.2 故障辨识在继电保护中的作用

故障辨识是实现继电保护功能的前提。通过辨识，可以区分故障类型、故障位置和故障严重程度，从而为保护动作提供依据。例如，当系统发生短路故障时，若辨识不准确，可能导致保护装置拒动或误动，进而影响整个电网的安全。故障辨识不仅关乎继电保护的动作准确性，还关系到系统运行调度和后续恢复工作的效率。

1.3 当前研究的必要性

近年来，随着电力系统互联程度加深，跨区输电规模不断扩大，电力系统故障特征呈现多样化和动态化，传统的单一电气量判据已难以满足需求。特别是在新能源大规模接入背景下，系统短路电流特征发生显著变化，给故障辨识带来新的挑战。因此，有必要从理论和方法层面对故障辨识进行深入研究，探索更具适应性和智能化的辨识策略。

2 故障辨识的传统方法与局限性

2.1 基于电流电压判据的辨识方法

传统的继电保护方法多以电流和电压为主要判据，例如过电流保护、距离保护和差动保护等。这些方法在单一电源、网络结构较为简单的电力系统中，具有较好的实用性和可靠性。然而在现代电网环境下，电源分布分散，网络结构复杂，单一电气量的变化难以准确反映故障特征。尤其在多馈入系统中，相似的电流或电压变化可能导致误判。

2.2 基于暂态量的故障辨识方法

暂态量法通过分析故障初期的暂态电流、电压波形，来判断故障性质和位置。其优点是反应速度快，能够在短时间内捕捉到故障信号的突变。然而，暂态信号受噪声和系统运行状态影响较大，信号处理过程复杂，对实时性提出较高要求。在复杂电网中，暂态信号往往呈现多源叠加特性，辨识难度显著增加。

2.3 传统方法的不足

尽管传统方法在工程中应用广泛，但其普遍依赖单一信号或判据，难以应对现代电力系统运行环境的多样化特征。此外，传统方法缺乏自适应能力，当系统运行方式变化时，需要重新调整参数，增加了运行维护成本[2]。这些不足表明，传统方法在未来的电力系统中将逐渐受到限制，需要引入更为先进的技术手段。

3 智能化故障辨识方法与优化策略

3.1 特征提取与多维度融合方法

3.1.1 多信号量的联合分析

在复杂电力系统中，单一电气量难以全面反映故障特征，因此必须采用多信号量的联合分析方法。通过同时采集电流、电压、相角、频率等多维度信息，能够更准确地刻画故障发生后的动态过程。这种方法不仅提高

了辨识的全面性，也有效避免了传统方法在单一量测条件下出现的误判情况。

3.1.2 特征提取的数学工具

特征提取是故障辨识的关键环节。小波变换因其在时频域上的多分辨率特性，能够对电力系统暂态信号进行精细分析，从而捕捉到故障初期的细微特征；傅里叶分析则能够揭示故障信号在频率域的分布规律，为辨识提供频谱信息。两者结合，可以实现对不同频段、不同时间尺度信号的综合分析，提升对复杂故障类型的识别能力[3]。

3.1.3 多维度信息融合策略

单一特征在高噪声或强干扰环境下的稳定性有限，因此需要对多维度特征进行融合处理。常见的方法包括基于权重分配的加权融合和基于统计特性的贝叶斯融合。这些方法能够在保持辨识速度的同时，提高特征参数的鲁棒性。通过融合策略，系统可以根据不同运行条件动态调整判据，从而实现对多类故障的快速识别。

3.2 基于人工智能的故障辨识方法

3.2.1 神经网络在故障辨识中的应用

神经网络具有强大的非线性拟合能力，能够通过多层结构对复杂的输入输出关系进行建模。在故障辨识中，神经网络能够学习不同故障下电气量的模式特征，并在新故障发生时快速输出判断结果。其优点在于无需人为设定复杂的判据，具有较高的自适应性。

3.2.2 支持向量机与小样本学习

在实际电力系统中，部分故障样本数量有限，无法满足深度模型的训练需求。支持向量机作为小样本学习方法的代表，能够在有限数据条件下建立高效分类模型，并保持较好的泛化能力。这对于辨识一些罕见但危害较大的故障类型具有重要意义。

3.2.3 深度学习与大数据驱动的辨识模式

随着电力系统在线监测和智能测控装置的普及，海量运行数据不断积累，为深度学习方法的应用创造了条件。卷积神经网络可以有效提取电气量时序信号的局部特征，循环神经网络则能够捕捉信号的时间依赖性。在大数据驱动下，深度学习不仅提高了故障辨识的精度，还能够实现对复杂工况下多类型故障的快速识别。不过，这类方法对算力和存储资源依赖较大，且模型训练过程复杂，需要结合实际电网环境进行优化和剪枝，以提升可应用性。

3.3 综合优化与发展方向

未来的故障辨识将向智能化和综合化方向发展。通过构建多源信息融合平台，实现继电保护与状态监测、运行调度的联动，可以提升系统整体安全性。同时，随着物联网与边缘计算技术的发展，分布式实时辨识方法将逐渐成熟，能够在本地快速做出保护决策，降低集中处理的延时风险。未来还需加强算法鲁棒性与模型解释性的研究，以确保其在实际工程中的可靠性和可控性。

4 结语

电力系统继电保护中的故障辨识，是电网安全稳定运行的关键环节。本文从继电保护功能出发，分析了传统故障辨识方法的特点及不足，探讨了智能化方法在提升辨识准确性和适应性方面的优势，并提出了多维度融合与智能化发展的优化思路。研究表明，随着电力系统复杂性的增加，故障辨识将从单一判据向综合智能化方向演进。

参考文献

[1]栗磊,梁亚波,赫嘉楠,等.基于差动电流相位差的和应涌流识别及其与内部故障的区分方法[J].电网与清洁能源,2023,39(08):64-72.

[2]闫纪春.继电保护的常见故障处理及运行可靠性措施[J].电工技术,2024,(S1):438-440.

[3]晁翠芳.电力系统继电保护输电线路故障检测技术研究[J].电气技术与经济,2025,(06):29-31.