智能变电站二次回路故障诊断策略研究

1、引言

智能变电站通过数字化技术实现了二次回路的光纤化传输与虚端子交互，但其信号传输的透明性缺失与多源数据的复杂性给故障诊断带来挑战。传统基于人工巡检与专家经验的方法难以适应智能化运维需求，而现有研究多聚焦单一设备或通信链路，缺乏对二次回路全局拓扑的协同分析。本文结合 IEC 61850 标准与边缘计算技术，提出一种融合虚实回路信息的智能诊断策略，旨在提升故障定位的准确性与实时性。

2、二次回路故障特征

智能变电站二次回路由物理链路（光纤、交换机）与虚回路（SV/GOOSE 报文）构成，这两种链路相互配合，共同保障电力系统的正常运行。常见故障具体如下：

物理层故障：光纤中断会直接导致信号传输中断，使相关设备无法正常通信，进而可能引发保护装置误动或拒动；光纤衰耗过大则会造成信号衰减，影响数据传输的准确性，可能导致测量数据失真；端口异常会使数据在传输过程中出现丢包现象，破坏数据的完整性。

协议层故障：SV 报文丢失会导致测量值缺失，影响保护装置对电力系统运行状态的判断；GOOSE 通信超时会使控制指令无法及时传递，可能延误故障处理时机，扩大故障影响范围。

逻辑层故障：保护装置误动会在电力系统正常运行时发出错误指令，导致不必要的停电等后果；配置文件冲突会使设备之间的通信出现混乱，影响整个二次回路的协调工作。

3、基于虚实融合的故障诊断策略

3.1 虚实回路建模

物理链路数据化：首先，收集光纤连接的详细配置信息，包括光纤的类型、长度、连接的设备端口等。然后，利用专业的网络建模工具构建物理拓扑图，将光纤衰耗值、端口的传输速率、误码率等参数转化为可计算的数值特征。例如，将光纤衰耗值按照一定的规则映射为 0-1 之间的数值，便于后续的数据分析和故障判断。同时，通过实时监测这些参数的变化，及时发现物理链路的潜在故障。

虚回路解析：SCD 文件包含了智能变电站二次回路的所有配置信息，是解析虚回路的关键。解析 SCD 文件时，先提取虚端子的映射关系，明确每个虚端子对应的发送和接收设备。然后，根据这些映射关系生成虚回路信息流图，清晰展示各装置间的信号交互路径。在解析过程中，需要对文件中的数据格式和逻辑关系进行严格校验，确保解析结果的准确性。

虚实关联映射：光口标识是物理链路的重要标识，虚端子配置则反映了虚回路的连接关系。通过建立光口标识与虚端子配置之间的对应关系，将虚回路与物理链路有机结合起来。例如，某个虚端子对应的报文通过特定的光口传输，就将该虚端子与该光口关联起来。在此基础上，形成全局拓扑模型，实现对二次回路的整体把控，为故障诊断提供全面的拓扑信息支持。

3.2 故障推理与定位

贝叶斯网络推理：构建故障 - 告警有向二分图时，先确定可能的故障类型和对应的告警信息。例如，光纤中断这一故障可能对应 ‚光纤信号丢失‛‚相关设备通信中断‛ 等告警。然后，根据历史故障数据和专家经验，确定故障与告警之间的条件概率。通过贝叶斯算法对这些概率进行计算，得到各故障发生的可能性，从而定位可疑设备集合 H_1^∘ 在计算过程中，不断更新概率参数，提高推理的准确性。

信息熵差异分析：信息熵可以量化信息的不确定性，告警信息的不确定性越大，信息熵值越高。在故障诊断中，收集相关的告警信息，计算其信息熵值。通过对比正常状态和故障状态下的信息熵差异，筛选出对故障诊断有重要意义的关键告警序列。根据这些关键告警序列生成故障假设集合 H₂ ，减少无关信息的干扰。

决策融合定位：Dempster-Shafer 证据理论能够有效融合不同来源的证据。将贝叶斯网络推理得到的可疑设备集合 H₁和信息熵差异分析得到的故障假设集合 H₂作为两个独立的证据源，利用该理论进行融合计算。同时，结合故障诊断表中的统计规则，对融合结果进行进一步筛选和排序，输出最终的故障节点排序。这样可以

综合两种方法的优势，提高故障定位的准确性。

3.3 边缘智能实现

设备层：在合并单元、智能终端等设备上部署边缘计算模块（如 NVIDIA Jetson Nano），这些模块具备较强的实时数据处理能力。实时采集 SV/GOOSE 报文后，对报文进行预处理，包括数据清洗、格式转换等，去除冗余数据和干扰信息，为后续的分析提供高质量的数据。

区域层：工业级边缘网关负责聚合多个设备层节点的数据，它具有较高的通信带宽和数据处理能力。在边缘网关上运行轻量化深度学习模型（如 TinyBERT），对聚合后的数据进行特征提取和初步诊断。通过提取数据中的关键特征，判断是否存在故障以及故障的大致类型。

云端层：云端服务器拥有强大的计算和存储能力，负责处理区域层无法解决的复杂故障场景。同时，云端会根据故障诊断的结果和新的故障数据，不断更新边缘节点的模型参数，提高边缘节点的故障诊断能力。这种分布式架构实现了数据的分层处理，提高了故障诊断的效率和实时性。

模型轻量化优化：采用通道剪枝技术，去除深度学习模型中冗余的通道，减少模型的参数数量和计算量。例如，对于 ResNet-18 模型，通过分析各通道的重要性，裁剪掉对模型性能影响较小的通道。同时，采用混合精度训练技术，在不影响模型精度的前提下，使用低精度数据类型进行计算，进一步提高模型的运行速度。经过优化后，ResNet-18 模型体积压缩至 12MB，能够在边缘端实现 15ms 内的推理响应，满足实时性要求。

4、实验验证与结果分析

4.1 实验环境搭建

基于某 220kV 智能变电站实际拓扑，搭建包含 10 台智能电子设备（IED）的仿真平台。通过模拟光纤中断、SV 报文异常等 12 类典型故障，采集过程层网络流量与装置告警信息作为测试数据集。

4.3 典型案例分析

以合并单元失电故障为例（图 1），系统通过解析 GOOSE 断链告警与 SV 数据中断事件，结合虚实拓扑模型快速定位至电源板故障点，处理流程耗时缩短至 3 分钟，较人工巡检效率提升 80%_∘

5、结论

本文提出的虚实融合与边缘智能故障诊断策略，通过 IEC 61850 标准实现了二次回路的数字化建模，结合贝叶斯推理与轻量化深度学习提升了故障诊断的准确性，并利用边缘计算架构突破了实时性瓶颈。该策略在实际工程中的应用验证了其有效性，为智能变电站的智能化运维提供了新的技术路径。未来可进一步研究多模态数据融合（如振动、红外图像）与联邦学习在跨站故障诊断中的应用。

参考文献

[1]邵健,田芳芳,杜健文. 智能变电站 35kV 电压互感器二次回路故障诊断技术 [J]. 电气技术与经济, 2025,(06): 138-140.

[2]郑茂然,余江,史泽兵,等. 基于 MobileViT 的智能变电站继电保护二次回路故障诊断技术 [J]. 电网与清洁能源, 2025, 41 (06): 31-38.

[3]杨安琪. 智能变电站二次回路故障快速辨识及定位研究 [J]. 中国新技术新产品, 2025, (12): 14-16.