电表电压失电特征分析及其在低压故障点诊断中的应用

张永超，高荣钦

（贵州电网有限责任公司六盘水供电局，贵州 六盘水 553000）

0 引 言

电能计量是电力系统运行的基础，而电表作为电能计量系统的核心设备，其正常运行状态对电网的可靠性至关重要。电压失电作为电表可能面临的一种异常情况，其特征分析和在低压故障点诊断中的应用，对提高电力系统的稳定性和可靠性具有重要意义。因此，文章对电表电压失电进行深入研究，为电力系统的安全运行提供技术支持。

1 电表电压失电的相关分析

1.1 电表电压失电的定义和分类

电表电压失电指电力系统中电表所测量的电压在一定时间内无法正常供应的状态，主要分为瞬时失电和持续失电2 类。瞬时失电指电压在极短时间内突然下降至0，而持续失电指电压在一段时间内无法恢复正常。在实际应用中，电表电压失电的分类不仅考虑了时间因素，还涉及电压下降的幅度和持续时间，以更精准地描述失电事件的特征。这种分类为后续的特征分析和故障诊断奠定了重要的基础，有助于深入理解失电现象的复杂性，并为电力系统的稳定运行提供科学依据。

1.2 电表电压失电的典型特征分析

电表电压失电的典型特征主要包括失电的持续时间、失电的频率以及失电引起的电压下降幅度。首先，失电的持续时间指失电事件发生后电压降为0 的时间长度，对于评估失电事件的影响程度至关重要。其次，失电的频率指在一定时间内失电事件发生的次数，反映了电力系统在特定时间段内的失电频繁程度，对系统可靠性的评估具有重要意义。最后，失电引起的电压下降幅度指失电事件发生后电压降低的程度，该指标直接关系到系统在失电时的稳定性和可恢复性[1]。通过对这些典型特征的详细分析，能够更全面、准确地把握电表电压失电的本质，为后续的故障诊断和电力系统维护提供科学依据。

1.3 电表电压失电与低压电网运行的关联性

电表电压失电与低压电网运行密切相关，其关联性主要表现在2 个方面。一是电表电压失电直接反映了低压电网中的电能供应中断情况。在低压电网运行中，电表作为电能计量的主要工具，其失电事件可能导致电能计量的异常，从而影响用电数据的准确性。二是电表电压失电的发生往往与低压电网的故障或异常运行状态有关。低压电网中的过载、短路或设备故障等问题可能导致电表电压失电，因此通过对电表电压失电事件的分析，有助于诊断低压电网中潜在的问题，提高电网的可靠性和稳定性。在实际运行中，通过监测电表电压失电的发生，可以及时发现低压电网的异常情况，采取相应的维护和修复措施，确保电力系统的正常运行[1]。这种关联性的深入理解对于提高电力系统的运行效率和降低故障风险具有重要意义。

2 低压故障点诊断中的电表电压失电应用

2.1 电表电压失电与低压故障点的关联

电表电压失电在低压电网故障点诊断中发挥着关键作用，其与低压故障点的关联主要表现在多个方面。首先，电表电压失电事件往往与低压电网中的电能供应中断相关，可能是故障点导致的电能传输中断或设备故障引起的电能计量异常。其次，通过对电表电压失电的时序特征进行分析，可以定位到具体的故障点。例如，电表电压失电的瞬时发生与低压电网中的设备故障或线路故障有明显的时间对应关系，通过时间戳的匹配，可以精确定位故障点。最后，电表电压失电的持续时间和频率信息也为低压电网的故障类型提供了重要线索，有助于不同类型故障的诊断和区分[2]。因此，充分利用电表电压失电事件的特征信息，能够为低压电网的故障点定位和诊断提供精准的技术支持。

2.2 电表电压失电在故障点诊断中的优势

电表电压失电在低压故障点诊断中具有显著的优势，主要表现在以下几个方面。首先，电表电压失电是一种实时、高频率的事件记录，其精细的时序数据能够提供高分辨率的故障信息。通过对电表电压失电的时域和频域分析，可以捕捉到故障瞬态过程中的细微变化，为故障点的诊断提供更加精准的特征。其次，电表电压失电与故障点之间存在直接的因果关系，故障点的发生往往导致电能供应的中断，从而引发电表电压失电。这种明确的因果关系使得电表电压失电成为一种可靠的故障指示器，能够迅速响应故障发生并及时提供故障信息。最后，电表电压失电作为一种基于设备运行状态的监测手段，还能通过与电网运行数据的关联分析，实现对设备健康状况的综合评估，为故障的原因分析和预防提供有效的支持[3]。因此，充分利用电表电压失电的特征信息，不仅可以提高故障点诊断的准确性，还能为电力系统的智能化运维和故障预测提供技术保障。

2.3 基于电表电压失电的低压故障点诊断算法设计

在基于电表电压失电的低压故障点诊断算法设计中，采用一种综合时频域特征的深度学习算法，以实现对故障点的高效准确识别。通过数学建模，将电表电压失电的时序数据表示为信号函数V(t)，其中t表示时间。采用小波变换对信号函数进行时频域分析，提取频谱特征，得到频谱函数F(ω,t)，其中ω表示频率。具体公式为

引入卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）结构，对时频域特征进行深度学习处理，训练模型以识别故障点的模式。算法流程如图1 所示。

图1 基于电表电压失电的低压故障点诊断算法流程

第一步，数据采集与预处理。获取电表电压失电的时序数据，并进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以保证数据的质量和稳定性。第二步，小波变换。对预处理后的时序数据进行小波变换，将信号转换为时频域上的小波系数，得到频谱特征。第三步，特征提取。从频谱函数中提取关键的时频域特征，如频率成分、能量分布等。第四步，建立CNN 模型。设计卷积神经网络结构，输入为提取的特征，输出为故障点的分类结果。第五步，模型训练。利用已标记的训练集对CNN 模型进行训练，优化模型参数，以提高模型的泛化能力。第六步，故障点诊断。对新的电表电压失电数据应用训练好的模型，实现对低压故障点的准确诊断[4]。

通过该算法设计，能够有效地利用电表电压失电的时频域特征，结合深度学习算法实现对低压故障点的自动化诊断，为电力系统运维提供了一种高效可靠的技术手段。

3 应用案例分析

3.1 电力系统中的低压故障点实际案例

在某城市工业区的配电网中，由于线路老化和设备运行异常，导致低压故障的发生。故障点位于工业区的一个次级配电站，故障主要表现为电压异常下降和频繁的电力中断。电力系统监测设备反馈的数据显示，该配电站所供应的若干生产线经常受到电力波动的干扰，给工业生产带来了不稳定的电力供应。经过初步分析，怀疑故障与低压电网中的某些节点存在问题。通过基于电表电压失电的诊断方法，收集了该次级配电站内部多个电表的电压失电时序数据。经过分析发现，在故障发生的时间点，电表记录的电压失电特征明显偏离正常范围，表明故障点可能与电压失电有关。然后通过深度学习算法分析这些电压失电特征的时频域模式，与正常运行情况下的电压波动明显不同[5]。通过模式匹配和特征提取，成功识别导致低压故障的具体节点，为后续的修复工作提供明确的方向。

3.2 电表电压失电特征在故障点诊断中的应用效果

为了详细评估基于电表电压失电的诊断方法在低压故障点诊断中的应用效果，收集并整理了该次级配电站内部多个电表的电压失电数据，如表1 所示。

表1 电表电压失电特征在故障点诊断中的应用效果

综合表1 所示的电表电压失电数据，可以清晰地看到基于电表电压失电的诊断方法在低压故障点的定位上取得了显著的应用效果。以2 个电表为例，它们在故障发生时记录的电压失电特征值范围分别为0.2 ～0.5 V 和0.3 ～0.6 V。这些数值为故障点诊断提供了有力依据，确切指示了故障点的位置。

在具体的诊断结果中，2 个电表均成功定位了故障点，表明电压失电特征在故障点诊断中发挥着关键作用。通过对电表记录的数据进行深入分析，能够精准确定故障发生的时间点和位置，为后续的维修工作提供明确的方向。

4 结 论

通过对电表电压失电进行深入分析，并将其应用于低压故障点的诊断过程，取得了显著的成功。这一方法不仅提高了故障点定位的准确性，还在电力系统运行状态监测和异常诊断方面展现了出色的性能。未来，期待这一方法能够在更广泛的领域得到推广应用，为电力行业的发展带来更多的技术创新和突破。