含光伏电站的配电网检修技术应用分析

随着光伏电站大规模接入配电网，传统检修技术面临反向电流误判、保护定值适配等新挑战。本文聚焦人工智能故障定位与自愈技术的创新性应用，为解决光伏并网引发的技术问题提供智能化路径，并验证其在响应速度、负荷恢复等方面的显著优势。

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。

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：在智能分析层当中则采用联邦学习的架构方式来混合不同种类的模态数据，并且凭借图神经网络创建出一系列有关于故障蔓延方向性的拓扑结构，而且还要依靠着时序推测算法配合使用才能完成把异常模式进行甄别，并找到造成这种问题的根本源头这样的工作流程。

2.1.3 决策执行层：借助学习引擎改良，创建起自愈策略，触发微服务编排接口完成负载迁移，参数调整或者冗余切换这类操作。

2.1.4 反馈改良层：运用数字孪生技术模仿恢复成果，并且用因果推理引擎来更新知识图谱，产生出“检测-定位-执行-检验”这样反复循环的闭环结构。

2.2 解决途径

该项技术能运用到含光伏电站的配电网检修当中，主要凭借对故障定位与自愈控制很强的能力。

2.2.1 故障精准定位：就故障定位而言，构建时空图神经网络达成动态拓扑，依靠知识图谱因果推理引擎精准识别并网点故障蔓延方向，反事实推演找到导致故障的真正节点，从而保证保护装置不会把邻近线路故障错误地认为是自己负责范围的事情。

2.2.2 自适应保护策略：关于光伏出力经常起伏波动的现象，借助自适应保护策略生成器来解决，凭借联邦学习整合各个节点的运行数据，建立光伏出力预测-保护定值动态映射模型，然后加上数字孪生进行虚拟检验[3]。

2.2.3 自愈控制优化：采用深度强化学习框架，将拓扑重构、定值整定等操作编码为马尔可夫决策过程，通过蒙特卡洛树搜索生成最优恢复策略，实现从被动响应到主动防御的技术升级。

3 人工智能技术在检修中的深度应用

3.1 实时监测与诊断

数据采集环节，处在电网枢纽节点上的智能感知终端，它按照 100 毫秒这个时间间隔，来执行电流、电压、温度等运行参数的实时收集工作，并且同光伏电站内部的辐照度传感器还有气象检测装置一起，形成了一个由很多维度的数据组成的感知体系。故障诊断系统用时空图注意力网络（STGAT）来做动态拓扑生成的工作，它会把设备过去的历史运行曲线跟现在的状态向量结合在一起，如此一来便能建立起电网的数字仿制镜像。当系统察觉到并网点的电流谐波含量存在异常现象的时候，就会启动因果推理引擎的工作，之后靠SCADA 系统当中保存的开关动作时间序列，在短短的 87 毫秒内就可以追踪出故障的传播路径。以往人工排查需要 4 个小时的时间才找得出来的事情，现在只要几分钟就能搞定。对于由于光伏出力波动导致的保护定值越限问题，自适应保护策略生成器采用LSTM 网络构建出力预测模型，提前 24 小时预测误差率小于 4.3% ，并根据预测曲线动态调整过流定值，显著降低越限概率。

3.2 智能自愈控制

依靠数字孪生技术创建起来的电网-光伏协同优化重构体系，它会按照 1：1比例将物理电网的拓扑构造呈现出来，故障状态便可以得到即刻的镜像复制。而且此系统包含着深度强化学习的引擎每秒钟可以操作 3.2 万组状态变量，当光伏出力波动的状况发生时，调节保护定值的速度相比起传统的做法要高大概 80% 上下。针对并网点故障造成的连锁跳闸风险情况，采用多智能体协同控制框架，将电网划分为边长400 米的自治区域，通过边缘计算节点实现故障隔离与供电恢复的并行作业。结合时空卷积网络潮流优化算法，融合 15 分钟级光伏出力预测与电网拓扑信息，构建包含 8 类典型开关动作组合的供电恢复策略库。

4 效果评估验证

本文围绕故障隔离时间、负荷恢复率和光伏利用率构建量化评价体系，对比人工智能技术应用前后的配电网检修成效，结果如表 1 所示。

如表 1 所示，在故障隔离时间这一纬度上，传统保护方案要 12.7 分钟才做到故障定位并把其隔离出来，但自愈系统用时只有3.2 分钟，相比传统的保护方案，快了足足 74.8%_⨀ 。关于负荷恢复率，传统方法因为拓扑僵化的制约就只能把68.3% 失电的负荷给恢复回来，而人工智能把恢复的几率一下子提升到了 94.1% 。至于在光伏利用率的比较当中，传统的定值整定手段，会造成光伏有 23.6% 被限制发电，人工智能应用后，光伏利用率得到了大幅的改善，达到了 91.8‰ 在这三个维度上，人工智能故障定位与自愈技术在响应速度及负荷恢复能力这两项指标上面就展现出了超越传统的代际优势。

5 结束语

本文针对含光伏电站的配电网检修技术瓶颈，验证了人工智能故障定位与自愈技术的革新效果。实验数据显示，该技术使故障响应速度提升 74.8% ，光伏利用率超 91% ，推动电网运维从经验驱动向数据智能决策转型，为新型电力系统建设奠定技术基础，具备在含光伏配电网检修中推广应用的价值。

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.