配电网故障诊断与定位技术

龙剑锐

（国网重庆市电力公司市北供电分公司，重庆 401100）

0 引 言

配电网作为电力系统的重要组成部分，在保障用户正常电力供应方面发挥着至关重要的作用。但是，受设备老化、外部干扰、操作失误等多种因素的影响，配电网在运行过程中不可避免地会发生各种故障，给配电网运行稳定性和可靠性带来了严峻挑战。如何对配电网故障进行快速、准确地诊断与定位，成为了电力领域的重要攻关方向。随着传感器技术、数据存储与处理技术、算法与模型等方面的技术突破，已经为配电网故障诊断与定位提供了新的思路和方法。但是，该领域的研究还存在一些挑战和问题，如数据传输与存储的效率、算法的准确性和实时性等，需要进一步的研究和探索，为电力系统的稳定性和可靠性提供有力支持。因此，文章提出一套综合的配电网故障诊断系统架构和基于模型的配电网故障定位方法，建立配电网的数学模型，结合实时测量数据，采用算法和优化技术计算故障位置。

1 配电网故障定位技术原理和方法

配电系统中发生故障时需要准确和快速地确定故障位置。故障定位的原理基于信号传输和测量，当配电网发生故障时，电网中的电流、电压等参数会发生相应的改变，对这些参数进行测量与分析，可以确定故障发生的位置[1]。

阻抗法是基于电网中的阻抗测量进行故障定位的方法，测量故障点附近的电网阻抗值来推断故障位置，采用电压和电流等测量数据计算阻抗，并结合配电网拓扑信息，利用阻抗变化的特征来确定故障位置。该故障定位方法简单易行，不需要复杂的算法或测量设备，对接地故障和短路故障有较好的适应性，但对高阻抗故障和部分接地故障的定位方面达不到理想的效果，定位精度还会受到故障位置和故障阻抗的影响。

波动法是利用电网故障时电压和电流波动特征进行定位的方法，故障时电压和电流波形会发生明显变化，分析波形可以确定故障点的位置，需要结合数字信号处理技术和故障模式识别算法来提取波动信号的特征，并将其与预先建立的故障数据库进行比对，从而实现故障定位。该定位方法具有较高的定位精度，对于不同类型的故障都有较好的适应性，可以结合故障特征进行多参数分析，提高定位准确度，但需要准确的电网拓扑和阻抗参数信息，复杂电网结构和大规模电网的应用还存在许多问题。

基于模型的方法使用配电网的模型进行故障定位，需要通过建立配电网的数学模型，结合实时测量数据，采用算法和优化技术计算故障位置。该方法可以利用电网模型进行较精确的故障定位，对复杂电网结构和大规模电网有较好的适应性，但需要准确的电网参数和拓扑信息，计算复杂度较高且需要较强的计算资源支持[2]。

传感器网络方法利用分布在配电网中的传感器节点收集电流和电压等测量数据，并通过网络通信传输到集中的处理单元进行故障定位。该方法实时性较高，并能够覆盖广泛的故障区域。但需要大量的传感器节点和网络通信设备，系统部署和维护成本较高。

2 配电网故障诊断与定位技术研究方法

2.1 配电网故障诊断系统架构设计

配电网故障诊断系统架构设计是确保配电网故障诊断与定位技术的基础，一个合理的系统架构可以提高研究的可行性和效率。数据采集层是系统架构的底层，负责收集配电网中的电气参数数据。该层中，选择ACS712 电流传感器，测量精度为0.5%～1%，测量范围有5 A、20 A、100 A 等；采用ZMPT101B电压传感器，测量精度为1%，电压范围有0 ～250 V、0 ～500 V 等；信号采取模拟输出方式，选用PZEM-004T 功率传感器，测量精度为1%，测量范围有0 ～1 000 W、0 ～5 000 W 等；信号输出可采取RS-485 等通信协议；采用DS18B20 温度传感器用于监测电力设备温度，测量精度为0.5 ～0.1 ℃，温度区间为-40 ～+125 ℃；采用OneWire 协议进行数据传输。传感器分布于关键节点或关键电力设备，并覆盖整个配电网，用来获取电网的实时状态信息。

2.2 数据传输与存储

数据传输与存储层负责将采集的数据传输到中央处理单元并进行存储。在数据传输方面，采用低功耗、长距离的远距离无线电（Long Range radio，LoRa）通信技术，可以实现数千米的传输距离，适用于大范围的配电网覆盖，支持大量的终端设备连接，满足配电网中多个节点数据的传输需求，还具有良好的抗干扰能力，适用于配电网中可能存在的复杂环境。配电网中的传感器根据预定的采样频率采集电流和电压等电网运行数据，利用编码和压缩技术处理采集的数据，以减少数据的传输量和传输时间，LoRa 无线通信技术的长距离传输能力，可以确保数据可以从分布式传感器节点传输到中央处理单元[3]。中央处理单元接收LoRa 传输的数据后，进行解码和解压，恢复原始的电网参数数据，解码后的数据存储在数据库中，以便后续的故障诊断与定位算法分析和处理。

2.3 数据存储与管理

文章选择InfluxDB 作为数据库管理系统。该数据库作为一种开源的时序数据库，可专用于高效存储和查询时间序列数据，具备快速的写入和读取性能，支持高并发和大规模数据存储需求，满足配电网实时监测数据的存储和管理。为确保数据的安全性和可恢复性，采用云存储进行数据备份，以华为云作为存储服务提供商，具备较高可用性和持久性，可自动处理数据备份和恢复操作。定期将InfluxDB 中的数据备份到云存储，以保障数据的安全性和可靠性。为了保护数据的机密性和完整性，在数据传输和存储过程中采用高级加密标准（Advanced Encryption Standard，AES）技术。AES 作为广泛使用的对称加密算法，可有效提升数据的安全性和加密效率，而在数据传输过程中则使用传输层安全性协议/安全套接字协议（Transport Layer Security/Secure Sockets Layer，TLS/SSL）加密数据，防止数据被篡改或窃取。同时，在数据库中实施采用控制策略，限制对数据的访问权限，确保只有授权人员可以进行数据的读取和修改。设计灵活的数据管理和查询接口，以方便操作人员管理和查询数据，可通过指定时间范围、设备标识或故障类型等条件，实时查询配电网的电流、电压、功率等参数，根据需要查询历史数据，按时间进行排序，并支持灵活的筛选和分析功能，展示配电网参数随时间的变化趋势，帮助操作人员了解系统的运行状态和故障情况，并汇总和展示配电网的关键数据与故障信息。

2.4 算法与模型层

采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法诊断配电网故障。SVM 作为一种监督学习算法，通过将样本映射到高维空间，构建最优超平面来进行分类。训练了SVM 模型，使用传感器采集的数据作为输入特征，将不同类型的故障进行分类和识别。为实现配电网故障的定位，需采用神经网络模型，该模型能够从大量数据中学习到故障与位置之间的复杂关系。训练多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）神经网络模型，使用传感器数据和故障类型作为输入，预测故障发生的位置。在使用算法和模型进行训练之前，预处理采集的数据。包括数据清洗、去噪和特征提取等步骤，以提高数据质量和算法的准确性[4]。使用标注的故障数据进行模型的训练和优化，通过迭代训练和交叉验证等技术，调整算法参数和模型结构，以提高故障诊断和定位的准确率与健壮性，能够有效地对配电网故障进行诊断和定位。

3 试验与结果

选择配电网场景作为实验对象，包括多个关键节点和设备，涵盖了常见的配电网拓扑结构和电气设备类型，模拟实际配电网中的故障情况和参数变化，能够充分测试和评估所研究的技术。搭建实验平台，并选择了合适的设备和工具。记录了配电网的工作状态、故障情况以及其他关键参数，标注故障发生时的位置和类型，以便进行故障诊断和定位算法的评估。进行实验设置和数据收集，能够获得具有代表性与可靠性的配电网数据，为后续的故障诊断与定位技术研究提供实验基础和数据支持。

为了全面评估故障诊断技术的性能，设计了如下2 个实验。

实验1：故障分类实验。该实验验证了所提出的故障分类算法在准确分类不同类型故障方面的性能，模拟短路、过载、接地和欠电压故障，并采集传感器数据，应用故障诊断算法分类故障，记录每个故障类型的实际分类和诊断结果。

实验2：故障定位实验。该实验评估所提出的故障定位模型在精确定位故障位置方面的能力，模拟具体故障场景，包括不同节点的故障发生，记录故障发生的位置，并采集传感器数据。利用故障定位模型定位故障位置，记录实际故障发生位置和定位结果。

实验1 和实验2 的结果统计如表1 和表2 所示。

表1 实验1 故障类型分类实验结果统计表

表2 实验2 故障定位实验结果统计表

基于表1 和表2 实验结果的数据统计与分析，可以得出以下结论：实验1 中的故障类型分类实验结果表明，算法能够准确分类不同类型的故障，从而提供了故障诊断的基础信息；实验2 中的故障定位实验结果表明，故障定位模型能够准确定位故障发生的位置，包括欠电压故障，为后续的维修和处理提供了准确的参考与重要的指导。

4 讨论与改进

为确保实验结果的可靠性和可重复性，采取以下措施来保证实验的准确性和一致性。实验设备和环境控制，通过校准和验证采用的传感器与测量设备，确保其准确度和可靠性，确保实验室环境稳定，避免干扰因素对实验数据的影响。在实验过程中，严格按照预定的采集频率和时间段进行数据采集，以确保数据的完整性和一致性。采集到的数据经过处理和清洗，排除异常值和噪声，确保数据的准确性和可靠性[5]。为了验证实验结果的可重复性，进行了多次实验，并统计分析实验数据。改进后的实验数据如表3 所示。

表3 改进后实验数据统计表

由表3 可以看出，在不同故障类型下，所提出的故障定位方法都表现出了较高的定位准确率。经计算，所提出故障定位方法的平均定位准确率为94.8%，表明实验结果的稳定性较高。同时，故障识别率达到了97.6%，说明所提出的故障诊断算法具有较好的性能。

5 结 论

实验结果进一步验证了所提出系统架构和方法的有效性与可靠性。通过多次实验和数据统计，对实验结果的可重复性进行了充分的验证，表明了故障诊断定位系统性能具有较高的可靠性，为进一步改进和优化系统提供了有力的依据。