电力系统故障自动化诊断技术研究

引言

在现代社会对电力供应稳定性、可靠性要求日益严苛的背景下，电力系统规模持续扩张，结构愈发复杂，故障发生的频率与影响程度显著增加。传统人工故障排查方式因效率低、主观性强，已难以满足电网快速恢复供电的需求，电力系统故障自动化诊断技术应运而生并成为研究热点。

一、电力系统故障自动化诊断技术概述

1.1 电力系统故障类型及特点

电力系统故障类型多样，不同故障对系统运行的影响存在显著差异。短路故障是最为常见且危害极大的故障类型，通常由绝缘损坏、设备老化或人为误操作引发。发生短路时，电路中电流会瞬间激增，远超正常运行值，导致设备发热、绝缘加速老化甚至烧毁。电压急剧下降，可能引发系统电压崩溃，威胁整个电网的稳定性。断路故障主要表现为输电线路断开或设备连接中断，其直接后果是供电中断，影响用户正常用电。

1.2 自动化诊断技术的重要性

配电系统较大、结构复杂，依赖人工寻找故障模式不准确、耗时，难以在现代电网恢复供电要求中取得较快进展。配电网系统的故障诊断为更快地查找故障问题，及早排除故障范围，减少设备损坏，避免产生更多停电的时间，利于工业生产、居民正常生活用电，同时还能为电力系统的预防性维护提供依据，通过对设备运行的信息来预测可能出现的故障问题，以及提前计划对该设备进行检修，以便在供电中提升设备的使用率，进一步提供电网的运行可靠性。

1.3 主要诊断技术介绍

基于专家系统的诊断方法通过构建知识库来储存电力系统的专家知识经验和知识规则，利用推理机来对实时的故障检测数据进行逻辑推理，以获得故障诊断结果。人工神经网络的故障诊断方法借鉴了人脑神经元的结构，根据大量的历史故障数据对神经网络进行训练，使其能够认识和区分各种故障模式，当发生新的故障时，网络具有自动提取出故障数据特征的能力，将之同学习的模式进行对比识别，来实现对故障类型做出正确分析。

二、电力系统故障自动化诊断技术面临的问题

2.1 技术层面问题

从技术角度，对于电力系统故障的自动化诊断技术来说，诊断的准确性、复杂故障的诊断适应能力以及数据的处理和传输也都是一个挑战。首先在诊断的准确性上来说，现实中的电力系统运行环境是较为复杂，其中会有很多电磁干扰问题和数据噪声等都会影响到最终诊断结果的准确性。部分诊断技术会将已有数据作为依据来进行模型训练，若出现的故障是之前未经历过的新现象，没有有效的样本依据，那么准确率便会显著降低；然后，在诊断复杂故障的适应能力上来说，在现实生活中，现代的电力系统规模特别庞大、结构比较复杂，其中包含着各种各样的故障也会同时产生，又或者是会存在很多故障也会被连锁的反映出来。现有的诊断技术也是以针对单一故障为出发点设计，其并不具备适应复杂故障的针对性。此外，对于数据进行的处理和传输也会有一定的困难，现代电力系统运行过程当中会实时地生成海量的数据内容，这就要求对这些数据信息进行处理的时效以及精准性都会是较为理想的结果。可是现实中的数据处理技术，在处理高维、非结构化的数据时速度会特别地缓慢，无法快速准确地提取有效数据特征。

2.2 设备与系统问题

设备和系统性故障影响自动化诊断系统应用稳定。诊断设备可靠程度差。诊断系统依赖的传感器、数据采集器等硬件在长期运行过程中易出现精度降低、器件老化等故障。系统兼容性和集成性差。在电力系统中常有不同时期、不同厂家的设备和系统混存，其

通信协议、数据格式的差异也造成诊断系统很难与这些设备集成。不同厂家开发的诊断子系统各自独立运行，信息不能完全共享，不能形成协同诊断，对诊断效率产生限制。

2.3 人员与管理问题

人员、管理等要素缺失。专业技术队伍匮乏。电网故障智能诊断涉及电力工程、电子信息技术、计算机技术等多个领域，对相关从业者专业性要求高，但是目前行业内既熟悉电力系统基本原理、又了解智能诊断技术的复合型人才十分匮乏，大学相关专业设置落后，缺乏实际操作教学，专业毕业生难以满足企业需要，企业缺乏相关培训制度，现有人员自身知识陈旧难以跟上新技术的提升。

三、解决电力系统故障自动化诊断技术问题的措施

3.1 技术改进与创新

改进诊断技术是提高诊断能力的有效手段。对于误诊，采用多种算法相结合形成集成诊断模型；对于诊断的适用范围，采用数字孪生的思路建立与物理电网对应的数字网格，模型与物理电网同步实时演化，便于诊断对故障的关联性进行学习；在数据处理传输层面，采用边缘计算的手段使得一些数据处理迁移到与数据来源紧密相连的边缘设备，减小数据的传递压力，实现故障数据的在线处理；采用基于深度学习的异常检测算法，能够自主地学习到正常数据的行为，实时对异常检测；采用基于机器学习的异常检测算法，能够自主地学习到正常数据的行为，实时对异常检测。

3.2 设备与系统优化

设备和系统升级对诊断技术的可靠性能给予全方位支持。为了能够有效解决诊断设备的衰老问题，对其实施全寿命管理，建立设备状态信息检测和管理的物联网系统，利用物联网中传感器检测诊断设备的运行状况，比如可使用振动、温度、电流等信息来预测相关设备的故障，然后针对性地安排更换或者检修计划。在硬件方面要尽量选择一些抵抗电磁干扰的智能传感器和数据采集装置，比如光纤传感器对于电磁环境不会产生任何影响。

3.3 人员培养与管理提升

管理制度和技术人才是支撑诊断技术工程化的支撑条件。学校在积极开展校企合作实践的同时，开发“电力系统智能诊断”等交叉型特色专业，开设供电企业的真实项目和实例课程，提升学生的数据分析、智能处理和电力建设相关技能；供电企业构建完善的员工技能提升计划，为公司全员搭建技术提升的平台，不定期组织员工技术培训，邀请外部专家进行专题授课、举办员工技能比赛奖励评选等以促进员工成长；在制定管理标准方面，编制规范化故障处理操作标准和技术流程，完善统一的规范标准作业文件，将故障诊断的流程、方法编制为企业的文件制度，标准化进行数据分析、结果展示；编制有针对性的故障诊断应急预案库，制定完整且细致的故障应急流程方法，实现企业内部应急能力的实战化演习等。

结语

电力系统故障自动化诊断技术是保障电网安全稳定运行的关键支撑。尽管当前面临技术瓶颈、设备局限及人才管理短板，但通过融合人工智能、数字孪生等前沿技术，优化设备系统架构，完善人才培养与管理制度，可有效提升诊断准确性与效率。自动化诊断技术将朝着更智能、高效、可靠的方向演进，为电力系统高质量发展筑牢坚实基础。

参考文献

[1]任娟.基于电磁兼容技术的电力系统自动化设备故障诊断研究[J].电气技术与经济,2024,(11):37-39.

[2] 周奇波. 电力系统中自动化故障定位技术的研究[J]. 电子技术与软件工程,2016,(08):155.