含光伏电站的配电网检修技术应用分析

光伏电站大量接入配电网以后，传统检修技术碰上了反向电流误判、保护定值适配之类的新的问题。本文把重点放到人工智能故障定位和自愈技术的新颖应用上，给解决光伏并网造成的那些技术难题找寻智能化的途径，并证实这种技术在响应速度、负荷恢复方面的明显好处。

1 含光伏电站的配电网检修技术挑战

本文以某含光伏电站的配电网为例，其检修过程存在两类关键技术难题。一方面是并网点故障引发的附近线路误跳现象。光伏发电独有的正向、反向双功率输电特点重新构建起传统单一源辐射型网的故障电流分布情况，当并网点发生短路故障时，反向电流的穿越效应可能导致相邻线路保护装置误判故障范围，引发多级断路器跳闸[1]。另一方面是由于光伏出力的波动而形成的过流定值越限的问题。分布式光伏发电系统功率受太阳辐射波动和云层移动状况等不可预测情况的影响较大，输出功率表现出高频震荡的波动形式，按照固定不变的传统过流保护数值很难适应这样的动态工况，所以常常会发生越限告警[2]，甚至导致保护装置非计划动作。

2 人工智能故障定位与自愈技术

2.1 技术架构

为应对配电网运维难题，本文采用人工智能故障定位与自愈技术。图1 给出了该技术的基本架构。

图 1 人工智能故障定位与自愈技术基本架构图

如图 1 所示，人工智能故障定位和自愈的基本构造分成 4 个层次。

2.1.1 数据采集层：借助很多不同的传感器网络实时采集系统运行数据，在这个过程里包含时间信息，日志流水及外界所发生的事情信号。边缘运算节点就会对这些原始的，未经处理的非结构形式的数据做一些初步加工工作，从而形成出具备了组织结构特征的特征向量。

2.1.2 智能分析层：在智能分析层里面所用到的则是采用联邦学习的构建方式来混合不同类型的一些模态数据，并且还需要依托图神经网络去构建起一系列关于故障蔓延方向性的相关拓扑结构。而想要做到的是对出现的异常情况进行分析辨别出到底哪部分是异常模式，并且最终还能找出造成问题的根本源头。

2.1.3 决策执行层：通过学习引擎去改进自愈策略，它的主要工作原理大概是：当配电网遭遇异常工况的时候，先用改良过的学习算法针对故障特征做模式辨识，于是就得出几个备选的自愈策略，然后这个方案会被标准的接口激发到微服务编排部分，把它分解成诸如迁移负荷、整定参数、切换冗余之类的任务。当碰到要迁移负荷的时候，系统按照预先设定的优先级准则给可切换的负荷排序，之后就利用微服务接口调用目标节点的资源，这样就能保证业务继续运转下去。调整参数这个功能靠的是改动接口来改变保护定值或者控制参数，从而契合现在的运行工况。要是主用的路径发生故障，冗余切换就会借由健康状况检查自动开启备用的资源，从而维持供电的可靠性。

2.1.4 反馈改良层：通过数字孪生技术塑造配电网的虚拟副本，随时展示出实际系统的拓扑情形和各种装置的数据指标。待自愈策略开始运行之后，就将它的执行效果融入孪生体当中实施模仿，借助对比期望得到的结果与实际回馈之间的差异来评估这个策略是否管用。反馈改良层中布置因果推理解释器，利用结构因果模型（SCM），针对操作日志展开深入分析，找出主要影响恢复成果的因素，诸如设备响应缓慢、通信干扰等问题，并且及时更新知识图谱里的因果关系链条。

2.2 解决途径

2.2.1 故障精准定位：用时空图神经网络（STGNN）来做对配电网动态拓扑实施精细塑造的任务，卷积门控循环单元（ConvGRU）、图注意力机制加上故障电流时空演变的特点都包含进网络当中。就物理拓扑而言，系统依照 IEC61850 标准创建出变电站一馈线一节点的三层映射联系，依靠动态边权值更新这一办法表现开关情况、光伏发出电力这些即时工况给网络连通带来的影响。知识图谱因果推理引擎担当重要的决策作用，用到的结构化因果模型（SCM）用来探究故障传递的途径。引擎先是借助节点嵌入学习去获取设备健康指数以及保护动作时序之类的特性，然后就搭建起了故障-设备-保护这个三元组的关联网络。而当发觉有异常信号之时，引擎就会自动触发反事实推理模块，它会依照生成的对抗样本去模仿“没有这个节点出现故障”这样的状况，并且关联贝叶斯网络来计算每个节点所导致的故障流传散归因几率。这个过程采用蒙特卡洛树搜寻做路径改进去除掉继电保护误动以及通讯干扰之类混合因素的干扰。

2.2.2 自适应保护策略：对于光伏自身就带有的间歇式波动特性，本文部署自适应保护策略产生器，使用联邦学习框架去做跨越节点之间的数据协同操作及模型迭代工作。该产生器带有两层架构特征，在底层运用修改版的长短时记忆网络 LSTM 去搭建光伏出力预测模型，加入注意力机制提升对云层遮挡等干扰因素的感知能力；在上层搭建起保护定值动态转译引擎，把预报出的功率波动幅度转变为像差动保护，过流保护这些装置的门槛调节指令。联邦学习模块利用同态加密技术来保障数据隐私，各个光伏逆变器、智能电表这些终端在本地执行特征提取之后，只要把梯度参数发给中央协调器完成模型聚合就可以。通过对 FedAvg 这种联邦平均算法持续迭代改良，使得整个系统能在不影响通信速率的前提下，让全局预测模型逐渐得到改进。采用动态映射引擎，用模糊控制理论把功率预测值、设备健康指数、网络拓扑变化量等各种维度的输入信息，映射到保护定值调整曲面上，依靠事先规划好的规则引擎，就自动产生了针对当前工况的整定方案[3]。

结束语

本文就含光伏电站的配电网检修技术瓶颈展开检测，证明了人工智能故障定位和自愈技术更新取得的效果。根据数据表明人工智能故障定位和自愈技术更新之后的故障响应速度快达 74.8% ，而且光伏利用率超越 91% 以上，使得电网运维由依靠经验和数据智能决定发生转变，给创建新型电力系统形成技术根基，具备在包含光伏配电网检修时推行使用的技术条件。

参考文献

[1]李国味.分布式光伏接入后配电网的安全可靠运维研究[J].通讯世界,2024,31(05):127-129.

[2]张雪楠,张锐.含光伏电站的配电网检修技术应用分析[J].光源与照明,2023,(10):97-99.

[3]贾秉健,孙庆,李慧娟,等.基于人工智能技术的电网故障诊断与预警方 法[J].微型电脑应用,2024,40(11):268-271.