电力系统故障诊断与自动化保护研究

一、引言

传统电力系统故障诊断依赖人工排查（定位时间超 4 小时）、保护策略依赖固定定值（适配性差），存在故障响应滞后（保护动作时间 γ>0.5sγ， ）、误动 / 拒动率高（超5% ）、事故扩大风险大（如单相故障发展为三相短路）等问题。随着高比例新能源并网（风电 / 光伏占比超 30% ）与电网复杂度提升，故障类型更复杂（如间歇性电弧故障）、扰动源更多元，传统模式难以适配 “高可靠性、低停电时间” 需求。

在 “双碳” 目标下，电力系统对安全运行的要求显著提升（供电可靠率 ≥99.98% ）。研究高效的故障诊断方法与自动化保护策略，对降低系统故障损失（目标减少60%-70% ）、保障新能源消纳与负荷供电具有重要意义，也是电力系统安全领域的核心研究方向。

二、电力系统故障诊断与自动化保护现存问题与核心目标

2.1 现存核心问题

系统运维面临三方面瓶颈：一是诊断精度低，传统信号分析方法（如傅里叶变换）难以处理非线性故障信号（如谐波干扰下误差超 15% ），间歇性故障漏诊率超 20% ；二是保护适配性弱，固定定值保护无法适应新能源出力波动（ .±20%/ 分钟）与负荷变化 （±15%） ），易出现误动（如轻载时过流保护误动作）；三是协同性不足，诊断与保护独立运行（诊断结果未实时指导保护），导致保护动作滞后（延迟 >0.3s ），事故扩大风险增加。

2.2 核心目标

优化需围绕三方面目标：一是诊断提速，故障定位时间≤5 分钟，间歇性故障识别率 59% ，诊断误差 ：≤5% ；二是保护精准，保护动作时间≤0.1s，误动 / 拒动率≤1%，适配 ±30% 新能源出力波动；三是协同高效，诊断与保护数据交互延迟≤50ms，实现 “诊断 - 决策 - 保护” 闭环，事故影响范围缩小 80% 以上。

三、电力系统故障诊断的核心技术

3.1 信号采集与预处理技术

夯实诊断数据基础：一是高精度采集，部署同步相量测量装置（PMU，采样频率≥1kHz，精度 ≤0.01^∘. ）、故障录波器，采集电压、电流、相位等信号，数据完整性 299.9% ；二是抗干扰处理，采用小波变换、卡尔曼滤波算法过滤电磁干扰（如变频器谐波）与噪声，信号信噪比提升至 30dB 以上；三是特征提取，从预处理信号中提取故障特征（如故障电流突变量、电压暂降幅度），特征识别准确率 298% ，为诊断提供依据。

3.2 智能诊断算法应用

提升诊断精度与效率：一是传统算法优化，改进傅里叶变换（如加窗傅里叶）、阻抗法，提升非线性故障诊断精度（误差≤8%）；二是机器学习算法，采用支持向量机（SVM）、神经网络识别故障类型（如短路、接地、断线），诊断准确率 295% ，比传统方法提升 20%-30% ；三是深度学习算法，利用 LSTM、CNN 处理时序故障数据，实现间歇性故障（如风电并网电弧故障）识别，漏诊率 123% ，诊断响应时间 ≤0.5s 。

3.3 多源数据融合诊断

提升诊断可靠性：一是数据融合，整合 PMU 数据、设备在线监测数据（如变压器油中气体数据）、气象数据（如覆冰、雷击），多维度验证故障（如结合电流突增与雷击记录确认雷击故障），诊断可信度 298% ；二是分布式诊断，采用边缘计算节点（如变电站本地诊断单元）处理区域故障数据，减少数据传输量（降低 40%-50%） ），诊断延迟≤1s；三是远程协同诊断，通过云端平台汇总区域诊断结果，实现跨区域故障（如输电线路跨区故障）联合诊断，定位精度≤1km。

四、电力系统自动化保护的关键策略

4.1 自适应保护策略

适配复杂工况：一是定值动态调整，基于实时负荷（如电流、功率）与新能源出力，通过算法动态修正保护定值（如过流保护定值调整周期≤10s），适配 ±30% 工况变化，误动率降至 1% 以下；二是分阶段保护，根据故障严重程度（如故障电流大小）实施分级保护（轻微故障告警、严重故障快速切除），避免过度保护（如单相接地故障仅切除故障相）；三是新能源适配保护，在新能源并网侧配置虚拟同步机（VSG）辅助保护，提升系统惯量（惯量系数 0.5-5s），避免新能源脱网导致保护误动。

4.2 快速保护技术

缩短故障切除时间：一是纵联保护优化，改进光纤纵联差动保护，通信延迟≤20ms，保护动作时间≤0.1s，适用于长距离输电线路（如跨区电网）；二是就地保护，在配电侧采用就地化保护装置（无通信延迟），故障时直接触发跳闸（动作时间≤50ms），减少配电网停电范围；三是主动保护，结合故障预判（如基于 AI 预测故障发展趋势），提前调整保护策略（如预跳闸准备），故障切除时间再缩短 20%-30% 。

4.3 诊断 - 保护协同策略

实现闭环管控：一是数据实时交互，诊断系统与保护装置通过工业以太网（如EtherCAT）通信，诊断结果（故障类型、位置）传输延迟≤50ms；二是保护决策优化，保护装置根据诊断结果动态选择保护方案（如确诊短路故障则快速跳闸，疑似故障则先告警），避免盲目动作；三是故障后恢复协同，诊断系统评估故障隔离效果，指导保护装置逐步恢复非故障区域供电（恢复时间≤5 分钟），减少停电损失。

五、结论

电力系统故障诊断需通过智能算法与多源数据融合提升精度，自动化保护需依托自适应策略与快速技术适配复杂工况，二者协同是保障电网安全的关键。当前需进一步突破间歇性故障诊断、新能源并网保护适配性等技术瓶颈。

未来，需推动故障诊断与自动化保护向 “智能协同” 发展，如结合数字孪生模拟故障演化、AI 算法实现保护策略自优化；完善行业标准（如故障诊断数据接口规范）；加强跨区域协同保护（如跨省电网联合保护），为电力系统向 “清洁低碳、安全高效” 转型提供安全支撑，助力 “双碳” 目标达成。

参考文献

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