电力测量仪表短路故障自动化诊断研究

陈朝阳，陈麒宇

1.国网湖北省电力有限公司老河口市供电公司，湖北老河口，441800；2.国网襄阳供电公司变电运检分公司，湖北襄阳，441100

0 引言

电力测量仪表短路故障问题一直是电力系统运行过程中的一个难题。在传统的短路故障诊断中，通常需要人工参与，耗费时间和精力。如何实现电力测量仪表短路故障的自动化诊断，是当前亟待解决的问题[1]。本文旨在对电力测量仪表短路故障的自动化诊断技术进行研究，通过对电力测量仪表短路故障的基础知识和自动化诊断技术的概念进行分析，探讨电力测量仪表短路故障自动化诊断算法，进而设计实现一个基于自动化诊断技术的电力测量仪表短路故障自动化诊断系统，并通过实例分析系统的应用效果。

1 电力测量仪表短路故障的基础知识

1.1 电力测量仪表简介

电力测量仪表是用来测量电能、电流、电压等电学参数的设备，是电力系统运行和管理中必不可少的组成部分。根据测量原理和功能不同，电力测量仪表可以分为电能表、电流表、电压表、数字式电表、功率因数表等多种类型。电力测量仪表能够对电能进行计量和计算，通过对电力负荷、电力消耗进行统计分析，对电力系统运行状态进行监控和管理。在电力系统中，电力测量仪表扮演着至关重要的角色，因此对电力测量仪表短路故障的诊断和预防尤为重要[2]。

1.2 短路故障原理及其分类

短路故障是指电路中出现直接连接导致电流超过正常值的现象，其原理是电路中的电流流向发生突变，导致电流过大，引起电路故障。在电力测量仪表中，短路故障通常是由于电路中的电线或导线接触不良或损坏而导致的。根据短路故障的性质和发生位置不同，短路故障可以分为硬短路故障和软短路故障两种类型。硬短路故障是指在电路中出现的直接连接现象，通常是由于电线或导线的绝缘损坏或电线间的接触不良导致的。硬短路故障会导致电流瞬间大幅度增加，从而对电力系统的正常运行产生影响。软短路故障是指电路中出现的电流超载现象，通常是由于电气设备损坏或电路元件老化等原因引起的。软短路故障会导致电路电压降低、电流增大，并且随着时间的推移，电路的电压和电流会逐渐变小，最终可能导致设备停机或故障。

1.3 短路故障对电力系统的影响

短路故障会导致电压降低、电流增大，从而影响电力设备的正常运行，甚至引发事故[3]。

1.3.1 对电力设备的影响

短路故障会对电力设备造成严重的影响。在短路故障发生时，电流会瞬间大幅度增加，导致电力设备承受超负荷运行，加速设备老化，损坏设备绝缘，导致设备寿命缩短。严重的短路故障甚至可能导致设备烧毁、爆炸等事故，造成巨大的财产损失和人员伤亡。因此，电力设备的维护和检修非常重要，能够有效降低短路故障对设备的影响。

1.3.2 对电力系统运行的影响

短路故障对电力系统的影响也非常大。在短路故障发生时，电路电流瞬间增大，导致电压降低，进而影响电力系统的稳定运行。如果短路故障得不到及时解决，会引发电力系统中的保护装置动作，使电力系统发生不必要的切除和切入，从而影响电力系统的正常运行，导致电力设备的损坏和事故的发生。因此，及时处理短路故障，保证电力系统的稳定运行非常重要。

1.3.3 对电力质量的影响

短路故障还会对电力质量产生影响，如电压降低、电压波动、电压谐波等，对电力负荷的正常供电产生影响。严重的短路故障会导致电力系统的停机，使供电质量下降，从而影响到电力系统的稳定供电。因此，要加强电力系统的运行管理，预防短路故障的发生，保证电力系统的供电质量。同时，也需要对电力负载进行合理规划，避免电力负荷过大而导致短路故障。

1.4 电力测量仪表短路故障的诊断方法

电力测量仪表短路故障的诊断方法主要包括传统的手动检测方法和自动化诊断技术两种。传统的手动检测方法通常需要专业技术人员进行现场检测和测试，耗费时间和人力。而自动化诊断技术则可以通过电力测量仪表自动检测、判断和预测短路故障，实现快速响应和准确判断[4]。手动与自动检测方法的对比如表1所示。

表1 手动与自动检测方法的对比

2 电力测量仪表短路故障自动化诊断技术

2.1 自动化诊断技术的概念和基本原理

自动化诊断技术是指通过计算机、传感器、仪器等自动化设备对电力测量仪表的短路故障进行实时监测、诊断和预测的技术。自动化诊断技术的基本原理是通过电力测量仪表测量出的电流、电压等参数数据，经过算法和模型的分析和处理，进行短路故障的自动检测和预测，以便及时采取措施进行修复和预防。自动化诊断技术的核心是算法和模型。

2.2 自动化诊断技术在电力测量仪表短路故障中的应用

自动化诊断技术在电力测量仪表短路故障中的应用可以分为以下两个方面。在电力测量仪表短路故障的检测中，自动化诊断技术可以通过测量仪表采集到的电流、电压等参数数据，对电力测量仪表的短路故障进行自动检测和预测。通过算法和模型对数据进行处理和分析，可以实现快速准确地判断电力测量仪表的短路故障，并采取相应的处理措施，保证电力系统的安全稳定运行。在电力测量仪表短路故障的预防中，自动化诊断技术可以通过建立电力测量仪表的故障预警模型，预测可能发生的故障，提前采取相应的措施进行预防和维护，降低电力测量仪表短路故障的发生率，保障电力系统的运行安全[5]。

3 电力测量仪表短路故障自动化诊断算法研究

3.1 短路故障自动诊断算法原理

该算法主要原理是通过电力测量仪表测量出的电流、电压等参数数据，经过算法和模型的分析和处理，实现对电力测量仪表短路故障的自动检测和预测。

3.2 短路故障自动化诊断算法分类

常见的算法包括基于神经网络、模糊逻辑、遗传算法和支持向量机等。其中，基于神经网络的算法是应用最为广泛的一种方法，通过构建适合于电力测量仪表短路故障的神经网络模型，对数据进行训练和学习，提高模型的准确性和泛化能力。模糊逻辑算法则是一种利用模糊集合、模糊推理等方法对数据进行处理和分析的技术，可以解决传统算法难以处理的问题。遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，可以通过遗传优化的方式，对算法模型进行参数调整和优化，提高模型的性能。支持向量机则是一种常用的分类算法，通过构建分类超平面，实现对数据的分类和预测。以上算法各有优缺点，需要根据实际情况进行选择和应用[6]。

4 电力测量仪表短路故障自动化诊断系统的设计

4.1 设计思路

该系统通过数据采集和处理模块实时采集电力测量仪表中的数据，并进行数据预处理和滤波；通过基于神经网络的算法模型进行短路故障的自动检测和预测，并通过遗传算法对模型进行优化；设计简洁、直观的界面，以便用户能够方便地使用系统，并获取系统输出的结果；设计报警和监控系统，对短路故障进行报警和监控，提高系统的安全性和稳定性。

4.2 设计方案

4.2.1 数据采集和处理模块

ABB M4M是一款高精度的电力测量仪表，可测量电压、电流、功率因数、有功功率、无功功率等参数。数据采集部分采用RS485通信接口和MODBUS协议进行通信，实现与上位机的数据传输。数据预处理和滤波方面，MATLAB提供了丰富的工具箱和算法，例如Butterworth滤波器、Savitzky-Golay滤波器等，可以根据具体的应用需求进行选择。

4.2.2 算法模型模块

神经网络算法是一种有效的非线性建模和预测方法，在电力测量仪表短路故障自动化诊断中具有广泛应用。具体使用MATLAB中的神经网络工具箱进行建模和训练，BP神经网络模型是一种常用的神经网络结构，在短路故障分类和诊断方面具有较好的效果。在训练神经网络模型时，需要使用已有的样本数据进行训练，并进行交叉验证和测试，以验证模型的性能和泛化能力[7]。

4.2.3 界面模块

开发环境使用Visual Studio，使用C#编程语言可以实现Windows应用程序的开发。界面设计方面，需要充分考虑用户体验和交互性，设计简洁、直观、易用的界面。界面功能包括数据采集、算法模型的选择和调整以及报警和监控等操作，需要与其他模块进行良好的交互。

4.2.4 报警和监控模块

PLC可实现对工业过程的监控、控制和数据采集。在短路故障自动化诊断系统中，PLC可以实现对电力测量仪表数据的采集和监控，并满足一定条件时触发报警逻辑，例如短路故障发生时向用户发送报警信息。远程通信模块可以实现PLC与上位机之间的通信和数据传输，例如通过以太网或串口通信实现数据交换和控制命令传输。

4.2.5 系统维护和更新模块

系统维护和更新是系统开发的重要环节，可以保证系统的可持续发展和更新升级。在电力测量仪表短路故障自动化诊断系统中，需要定期对系统进行维护和更新，例如对数据库进行备份和维护、对算法模型进行优化和更新、对界面进行改进和优化等。维护和更新过程中需要注意数据安全和系统稳定性，以避免对生产造成影响。

5 结论

电力测量仪表短路故障自动化诊断技术对于提高电力系统的安全性、稳定性和可靠性具有重要意义。同时，该技术的研究和应用也将促进电力测量仪表行业的发展和进步。本文介绍了电力测量仪表短路故障自动化诊断相关的知识。在此基础上，本文提供了一个具体的电力测量仪表短路故障自动化诊断系统设计方案，包括数据采集和处理模块、算法模型模块、界面模块、报警和监控模块等。系统采用了ABB M4M电力测量仪表和PLC以及远程通信模块等先进设备，有效提高了系统的性能和可靠性。