智能配电网故障诊断及自愈控制方法研究

智能配电网是在传统配电网的基础上，融合了现代信息技术、通信技术、控制技术和电力电子技术等，实现了配电网的智能化、自动化和信息化。它具有高可靠性、高灵活性、高效率和环保等特点，能够更好地满足现代社会对电力的需求。然而，随着智能配电网的规模不断扩大，结构日益复杂，故障发生的可能性也随之增加。一旦发生故障，不仅会影响电力的正常供应，还可能对设备和人员造成安全隐患。因此，研究智能配电网故障诊断及自愈控制方法，提高配电网的可靠性和稳定性，具有重要的现实意义。

一、智能配电网故障诊断及自愈控制常见的方法

（一）故障诊断方法

基于规则、神经网络与模糊逻辑的诊断方法基于规则的专家系统利用经验知识构建规则库，通过实时数据与规则匹配诊断故障，如依据电流突增、电压骤降判断线路短路；神经网络模仿大脑神经元，经大量样本训练建立故障特征映射关系，可通过变压器油温、油色谱数据精准诊断故障；模糊逻辑则将模糊故障特征转化为数学模型，例如根据线路漏电程度评估故障严重性。三种方法各有优势，分别从规则匹配、自学习训练和模糊推理角度，为智能配电网故障诊断提供了多样化技术路径。

（二）自愈控制方法

智能配电网自愈控制主要通过开关设备、分布式电源和智能分布式系统实现。基于开关的控制，利用断路器、隔离开关等设备，在故障诊断后隔离故障区域，并将非故障区域切换至正常供电线路；基于分布式电源的控制，借助太阳能电池板、风力发电机等小型发电设备的快速响应与灵活调节特性，在主电源故障时为重要负荷供电；基于智能分布式系统的控制，则通过通信与智能控制技术构建设备网络，实现数据实时采集、分析，当设备故障时自动协调相邻设备调整运行状态，确保系统稳定运行。

二、智能配电网故障诊断及自愈控制常见方法的不足

（一）故障诊断方法的不足

基于规则的专家系统、神经网络方法与模糊逻辑方法：基于规则的专家系统依赖有限的专家经验，规则库更新困难，难以适应新故障；神经网络方法需要大量训练样本，但实际故障数据稀缺，训练复杂且解释性差；模糊逻辑方法的规则和隶属函数依赖主观判断，缺乏数学理论支撑，且易受规则数量和复杂度影响。这些传统方法在应对智能配电网新故障诊断时，均存在适应性、数据获取、准确性等方面的局限。

（二）自愈控制方法的不足

1. 基于开关的自愈控制

基于开关的自愈控制方法需要依赖准确的故障诊断结果，一旦故障诊断出现错误，可能会导致开关设备的误操作，从而扩大故障范围。此外，基于开关的自愈控制方法的动作时间较长，可能会导致停电时间增加，影响供电可靠性。

2. 基于分布式电源的自愈控制

基于分布式电源的自愈控制方法需要分布式电源具有良好的通信能力和协调控制能力，而目前很多分布式电源的通信和控制水平还比较低，难以实现与配电网的有效协同控制。此外，分布式电源的输出功率受到自然条件的影响较大，如太阳能电池板的输出功率受光照强度的影响，风力发电机的输出功率受风速的影响，这会导致分布式电源的供电稳定性较差。例如，在阴天或无风的情况下，分布式电源的输出功率可能会大幅下降，无法为配电网提供足够的电力支持。

3. 基于智能分布式系统的自愈控制

基于智能分布式系统的自愈控制方法对通信网络的依赖性较强，一旦通信网络出现故障，可能会导致整个自愈控制系统失效。此外，智能分布式系统的结构比较复杂，建设和维护成本较高，对技术人员的要求也比较高。例如，在通信网络出现中断时，智能分布式系统中的设备无法进行信息共享和协同控制，从而无法实现自愈控制。

三、提高智能配电网故障诊断及自愈控制常见方法不足的研究

（一）故障诊断方法的改进研究

1. 融合多种诊断方法

为了克服单一诊断方法的不足，可以将多种诊断方法进行融合，形成一种新的诊断方法。可以将基于规则的专家系统与神经网络方法相结合，利用专家系统的规则库对神经网络的训练数据进行筛选和预处理，提高神经网络的训练效率和诊断准确率；同时，利用神经网络的自学习和自适应能力，对专家系统的规则库进行更新和完善，提高专家系统的适应性和灵活性。

2. 利用大数据和人工智能技术

随着智能配电网中传感器和监测设备的不断增加，产生了大量的运行数据。利用大数据和人工智能技术，对这些数据进行分析和处理，可以挖掘出数据中隐藏的故障特征和规律，为故障诊断提供更准确的依据。例如，可以利用大数据技术对配电网中的历史故障数据进行分析，建立故障预测模型，提前预测故障的发生；利用人工智能技术对实时监测数据进行处理，实现对故障的实时诊断和预警。

3. 提高诊断系统的自学习和自适应能力

为了使诊断系统能够适应智能配电网的不断发展和变化，需要提高诊断系统的自学习和自适应能力。例如，可以采用在线学习算法，使诊断系统能够根据实时采集的数据不断更新和优化自己的模型和算法，提高诊断的准确性和可靠性。

（二）自愈控制方法的改进研究

1. 加强故障诊断与自愈控制的协同工作

故障诊断是自愈控制的前提和基础，为了提高自愈控制的效率和准确性，需要加强故障诊断与自愈控制的协同工作。例如，可以建立故障诊断与自愈控制的一体化系统，使故障诊断结果能够直接传输到自愈控制系统中，实现对故障的快速响应和处理。

2. 提高分布式电源的通信和控制水平

为了实现分布式电源与配电网的有效协同控制，需要提高分布式电源的通信和控制水平。例如，可以采用先进的通信技术，如无线传感器网络、光纤通信等，实现分布式电源与配电网之间的实时通信；采用智能控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，实现分布式电源的自主调节和优化控制。

3. 优化智能分布式系统的结构和算法

为了降低智能分布式系统对通信网络的依赖性，提高系统的可靠性和稳定性，需要优化智能分布式系统的结构和算法。例如，可以采用分布式控制结构，将智能分布式系统中的控制功能分散到各个设备中，减少对中心控制器的依赖；采用容错算法，提高系统在通信网络出现故障时的容错能力。

四、结论

智能配电网故障诊断及自愈控制是保障智能配电网可靠运行的关键技术。本文介绍了智能配电网故障诊断及自愈控制的常见方法，分析了这些方法存在的不足，并针对不足提出了相应的改进研究方向。随着智能电网技术的不断发展，对智能配电网故障诊断及自愈控制的要求也越来越高。未来，需要进一步融合先进的信息技术、通信技术和控制技术，不断提高智能配电网故障诊断及自愈控制的水平，为智能电网的安全稳定运行提供有力保障。

参考文献

[1] 潘杰 , 刘勇村 , 叶云峰 , 等 . 智能配电网自愈控制方法综述 [J]. 科技与创新 ,2019,(01):62-63.

[2] 彭飞进, 李响, 曹志辉, 等. 智能配电网自愈控制技术研究与应用[J].电气应用 ,2017,36(06):81-87+93.

[3] 赵 杨 , 冷 莉 . 智 能 配 电 网 自 愈 控 制 技 术 [J]. 科 技 传播 ,2014,6(14):71+50.

作者：王雯娟，女，2001 年3 月，籍贯：宁夏西吉；民族：汉；学历：大学本科在读。