新能源电力系统的故障诊断与自愈技术研究

中图分类号：TM736 文献标识码：A

引言

随着大数据技术的快速发展，海量电力数据的采集和处理能力得到显著提升，电力系统运行过程中会产生大量的运行数据和故障数据，这些数据蕴含着丰富的故障特征和规律。通过将大数据技术应用于电力系统故障诊断领域，可以充分挖掘这些数据的价值，实现对电力系统故障的实时监测和精准定位，从而提升电网的运行可靠性和智能化水平。

¹ 新能源电力系统常见故障类型及原因分析

新能源电力系统主要由光伏系统、风电系统及相关配套设备等组成，这些设备在运行时会出现多种类型的故障。光伏系统中常见的故障包括逆变器故障和组件损坏与接线松动以及母线过压。逆变器故障通常由过热以及器件老化或控制算法失效引起，这可能会导致系统无法正常输出电能。组件损坏多因外部环境因素（如冰雹、极端高温等）或制造缺陷造成从而影响发电效率。母线过压通常源于负载波动或控制策略设置不当并引发设备损坏或电力波动。风电系统中的常见故障包括叶片损伤和发电机过载以及变桨系统失灵。叶片损伤通常由风速突变或冰冻条件引起，这样会极大地降低风能转换的效率。发电机过载极有可能因系统调度不合理或线路阻抗异常导致，严重时甚至会触发保护停机。变桨系统失灵则可能源于传感器故障或机械控制系统老化从而直接影响风力捕获能力。不同故障类型的发生概率和对系统的影响程度存在明显差异，但都需要针对不同故障类型采取精准的诊断和快速修复措施，以减少对系统运行的影响。上述统计数据为新能源电力系统故障管理和优化提供了重要参考依据。

2 新能源电力系统的故障诊断与自愈技术应用研究

2.1 在线监测与预警技术

新能源电力系统运行中的故障监测依赖于多传感器融合技术，借多源数据的实时采集与融合来提升系统故障预警的精确度和可靠性。多传感器融合技术结合了电压、电流、温度、振动等传感器进行信号交叉验证和数据冗余分析，可有效减少单一传感器误差的影响。光伏系统的传感器可以实时监测电池板的输出电压、电流及温度参数，通过无线通信模块将数据传输至云平台进行处理。风电系统则采用多点振动传感器监测叶片的工作状态，以频谱分析识别叶片损伤或振动异常。数据采集与传输系统框架包括传感器节点层以及数据处理层和云平台管理层。传感器节点层以物联网技术实现数据的高效采集，数据处理层则以边缘计算设备进行初步的故障特征提取以及云平台管理层进行集中分析和故障预警信号的发送。该框架具有高扩展性和实时性，可应用于大规模分布式新能源系统。

2.2 故障恢复决策分析

在进行智能故障诊断分析的基础上，也可以依据针对电力系统运行潮流分析的结果，支持故障恢复决策。本公司在监测获取电力系统运行参数信息后，对发生故障后的系统潮流进行计算。依据计算结果，确定过载支路的运行情况。同时，对系统运行中所有需要关注的断面有功功率变化情况进行监测，以便针对发现的异常问题进行及时报警。在控制系统中心接收到报警信息后，需要依据电压等级的高低，优先处理高等级的过载支路。这一过程中，要求遵循过载支路送电端和受电端出力分开计算的原则，对位于送电端的机组减出力，对位于受电端的机组则需要增加电源的出力。若发现经过出力调整后，仍未能消除机组的越限情况，则需要再通过切负荷的方式进行处理。将处理前后的实时网络信息变化情况记录下来，对电网发生故障后的潮流进行再次计算，以此来验证对过载支路诊断情况的分析是否符合电网运行的实际情况。

2.3 终端监控系统开发

作为数据采集的基础，强化终端监控系统的开发对保障线路的正常运行、提升故障识别与分析准确性具有关键性意义。技术团队可将 FTU（馈线终端单元）直接安装于系统内部，使供电线路运行过程当中的各项参数与信息能够得到有效采集与控制，使线路监管工作与故障分析工作的开展能够充分有据可依。在 FTU 的运行与使用过程当中，其主要涵盖了下列功能。

实现对控制信号的接收与反馈。基于 FTU 能够使配电网络线路较为便捷地针对主站控制信号进行接收，使开关的操作能够得到有效控制；实现对数据的采集与处理。依托 FTU 能较为直观地针对电力系统运行过程当中各主线路与支路的运行状况与数据进行全面采集，使其能够成为故障定位分析以及线路运行状态监控的关键性依据，在此基础上还能实现对线路内部开关位置、储能容量等指标的系统分析；实现对故障信息的记录与修改。在终端单元运行过程当中，能够针对故障发生前后整个线路以及目标点位周边可能产生的电流、电压以及负荷状况变化进行及时记录，使技术团队以及运维人员能够针对上述关键性指标数据进行综合分析与研究，从而使故障得以有效定位和处理。

终端单元共同构成了电力系统内部的故障定位与分析处理系统，实现了对整个馈线供电系统的有效保护。借助终端体系，能够针对配电网络乃至整个供电区域内用电设备的信息状态进行全方位归纳、收集与整理，使技术团队以及运维工作人员能够较为直观地实现对线网内部故障的定位与识别，使线路故障问题能够得到及时有效地处置，进一步减少了供电系统故障对于用户侧体验以及用电状态所产生的影响。借助终端反馈，能够实现对故障部位的有效隔离，减少区域内线网运维过程当中的停电频率，保障用电侧的体验。

2.4 自愈控制

自愈技术是新能源电力系统中用于快速响应和恢复的一种智能化技术，目标是实时监测和动态调整，最大限度降低故障对系统运行的影响。分布式能源的自愈控制逻辑基于以下三个阶段：故障检测、局部隔离和系统恢复。故障检测依赖于在线监测系统实时采集数据并借助智能算法识别异常；局部隔离阶段以断路器和开关设备对故障点进行隔离来避免波及更大范围；系统恢复阶段则结合储能系统和分布式能源的动态调度功能，快速补偿故障引起的功率缺口。监测系统发现异常后启动诊断模块定位故障源，同时控制模块计算最优隔离策略，储能系统根据调度算法提供补偿电能确保负载供电的连续性。该流程具备高效性和灵活性可适应不同类型的新能源系统故障场景。

结束语

新能源电力系统的故障诊断与自愈技术在提升系统运行可靠性、降低故障影响范围和缩短故障修复时间等方面具有显著的应用效果。在多传感器融合与人工智能的故障诊断方法等方面能快速准确地定位故障并提供有效的预警，储能优化与智能调度结合的自愈技术，可借助动态调整储能输出和分布式能源的合理调配，确保系统在故障发生期间的稳定运行并显著提升电网的韧性。这些技术的不断发展将为新能源电力系统的智能化以及可靠性和可持续发展奠定坚实基础。

参考文献

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