基于智能算法的配网馈线自动化故障定位与隔离技术研究

［摘 要］文章介绍了配电网馈线自动化技术，分析了智能算法在故障定位与隔离中的应用，提出了以智能算法为基础的故障定位与隔离方法，旨在提高配电网的运行效率与安全性。

［关键词］配电网；馈线自动化；智能算法；故障定位；故障隔离

［中图分类号］TM76 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）09–0096–03

1 配电网馈线自动化技术概述

1.1 配电网结构与功能

配电网的结构包括供电系统、配电变压器、馈线和用户接入系统等，主要具备电力传输、电能分配和供电保障等功能，其中供电系统负责将变电站产生的电能送达各个配电变压器，配电变压器将高压电转变为用户可用的低压电，馈线则将电力输送至各个用户终端。

1.2 馈线自动化的基本原理

馈线自动化技术主要是通过智能监控、通信和控制技术，实现对配电馈线的实时监测、故障检测、定位、隔离及恢复供电。馈线自动化技术的核心在于利用配电自动化设备（如自动化开关、断路器和传感器）及配电管理系统（DMS），对配电网运行状态进行实时采集和分析。当馈线发生故障时，系统能够迅速定位故障点，并自动隔离故障区域，以最小化停电范围和时间。馈线自动化系统通过安装在馈线上的电流互感器（CT）和电压互感器（PT），实时监测馈线的电流I（t）和电压V（t）。当发生故障时，电流和电压会出现异常波动，通过检测这些异常，可以判断故障的发生[1]。

设定故障检测阈值为Ith 和Vth， 当I（t）≥Ith或V（t）＜Vth时，系统识别为发生故障，启动故障定位算法，根据电流和电压的波形特征，如电流突变和电压跌落，精确定位故障点xf。系统控制智能开关自动隔离故障段，通过开断非故障区域的开关，恢复非故障段的供电。故障隔离完成后，系统通过远程控制或现场操作对故障点进行维修，并在修复后重新投入运行。

1.3 现有故障定位与隔离技术的局限性

传统的故障定位方法主要依赖于定值保护和简单的电流电压突变量分析，无法精确应对复杂的多分支配电网结构，进而导致故障定位的准确性较低，尤其在高阻接地故障和短暂性故障情况下，传统方法难以准确识别故障点，故障定位误差较大。故障隔离过程常需要人工干预，自动化程度不足，导致隔离时间较长，不能及时恢复非故障区域的供电。此外，现有系统对于故障信息的实时采集和处理能力有限，数据传输延时和计算处理速度制约了故障定位与隔离的及时性和有效性。由于设备之间的通信协议和数据格式不统一，不同厂商设备的兼容性差，导致系统集成复杂度高，维护成本大。传统方法在面对大数据和人工智能技术的发展时，缺乏相应的算法和技术支持，无法充分利用智能算法的优势进行故障特征提取和智能诊断，限制了系统的智能化水平和自适应能力。

2 智能算法在故障定位与隔离中的应用

2.1 智能算法概述

智能算法是利用先进计算技术和机器学习方法，对大量数据进行分析处理，以更精确高效地对故障进行检测和隔离。智能算法主要有人工神经网络、支持向量机、模糊逻辑、遗传算法及深度神经网络技术。这些智能算法通过对历史故障数据和实时监测数据的学习建立故障特征库，并运用模式识别技术快速匹配、诊断故障的类型和位置，从而进行有效的故障定位与隔离。

2.2 故障特征提取与分析

在配电网馈线自动化故障定位与隔离中，智能算法通过对故障信号的深入分析和处理，提取有效特征，为后续的故障定位和隔离提供依据。故障特征提取与分析流程如图1 所示，通过安装在配电网各个节点的传感器和监测设备，实时获取电流、电压、频率、谐波等多种电力参数。采集的数据量较多且复杂，涵盖正常运行状态和故障状态下的各种电力特性。由于采集到的数据可能包含噪声和缺失值，需要通过滤波器、插值法等技术手段进行处理，去除噪声和异常值，保证数据的准确性和完整性。归一化处理可以将不同量纲的数据转换到相同的范围内，提高数据的一致性，提高算法的收敛速度。特征提取主要是将能够反映故障特征的指标从原始数据中提取出来，利用信号处理和数据分析技术进行处理。

常用的特征提取方法有时域分析、频域分析、时频域分析等。时域分析关注均值、方差、峰值等信号出现的时间特征；频域分析则是将信号的频率成分通过傅里叶变换等方法进行分析，从中提炼出谐波含量、频谱能量等特点；时频域分析将时域和频域的优点结合起来，在时频平面上对故障特征进行精确定位，如小波变换等[2]，该模型的性能和计算效率通过选取最具代表性和诊断价值的特点而得以提升。常用的特征选择方法有主要成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、最大相关最小冗余（mRMR）等。这些方法能够确保提取的特征可准确地反映故障的类型和位置，通过降维、特征筛选和组合来去除冗余和无用信息。

2.3 构建智能故障诊断模型

智能故障诊断模型以人工神经网络为例，通过学习历史故障数据，模拟人类大脑处理复杂问题的能力，从而对新的故障模式进行识别和预测。构建ANN 模型需要对故障数据进行预处理，包括对消除数据尺度不一致问题的归一化处理，以及为了改善数据质量而进行的去噪处理。然后，选择前馈式多层感知机（FNN）或循环神经网络（RNN）等合适的网络结构，确定各层神经元的数量。如典型的 FNN 结构表示如下：

式中，o1为输出层的第一个神经元的输出值；o2为输出层的第二个神经元的输出值；xi为输入层的信号；w1i和w2j分别为连接到第一层和第二层神经元的权重；b1和b2为偏置项；f为激活函数，如Sigmoid或ReLU函数。

通过反向传播算法（Backpropagation）对网络进行训练，该算法利用梯度下降法来最小化损失函数，如均方误差：

式中，Tk为期望输出，Ok为实际输出，N为样本数量。

在训练过程中，需要通过交叉验证等技术，设定合适的学习率和迭代次数，避免过度拟合。经过培训后，ANN 模型可以在识别故障类型和位置的同时，对新的输入数据进行故障诊断。为了改善模型的泛化能力，可以引入正则化技术，如L1 或L2 正则化，以及结合多个神经网络的预测结果，提高诊断的精确性和可靠性。

3 故障定位技术

3.1 故障定位算法的设计原则

故障定位算法必须具有高效率，能够对大量实时数据进行处理，并对故障位置进行快速输出，以适应动态特性的配电网。精确性是故障定位算法的核心，即使在电网结构复杂、噪声干扰的情况下，算法也需要能够对包括单相连地、两相短路等各种类型的故障进行准确的识别和定位，确保精确性。算法的设计还需要考虑适应负载变化、电网拓扑变化等不同电网运行条件和故障特性的自适应能力。鲁棒性也是算法在包括数据不完整、测量误差和外部干扰在内的各种运行条件下都应该能够稳定工作的重要原则。实时性要求算法在发生故障后，能够对实时的数据流进行处理并即时给出定位结果。为了提高故障定位的准确性，算法通常需要采用先进的信号处理技术，如小波变换、短时间傅里叶变换等，结合电流、电压、频率等多个数据源和信号特征，对故障特征进行提取。同时，利用统计分析或机器学习的方法来识别数据中的异常模式。

3.2 基于智能算法的故障定位方法

基于智能算法的故障定位方法在配电网馈线自动化中的具体流程如下：开始→数据采集→信号处理→特征提取→智能分析→故障模式识别→故障决策→结束。先通过布署在配电网关键节点上的传感器实时采集电压、电流、功率等电气量数据，然后利用信号处理技术（如快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等）进行信号处理，再从原始数据中提取故障特征，包括频率成分、幅值变化和相位信息等。在智能分析阶段，使用机器学习算法，如支持学习特征数据和模式识别的量机（SVM）、随机森林或深度学习中的卷积神经网络（CNN）。这些算法可以借鉴历史故障案例，建立故障特征和故障类型、故障地点的映射关系。通过训练，智能算法可以对不同的失效模式进行识别，并对可能失效的地点进行预测。在故障决策阶段，智能算法提供包括故障类型、位置和建议的隔离策略在内的故障定位决策支持，根据分析结果进行决策。

4 故障隔离技术

4.1 故障隔离的策略与方法

在配电网馈线自动化中，故障隔离是在发生故障时，迅速对故障区域进行识别和隔离，将其余部分对配电网的影响降到最低程度，迅速恢复正常供电。这个过程通常涉及FDU 和FIV 的协同工作。故障检测单元通过设定的阈值或智能算法，利用实时监测数据来判断故障的发生，而具体的隔离操作则由故障隔离单元负责执行。一旦发现故障，立即启动断路器自动断开等预设的隔离程序，利用继电保护装置、智能开关和自动化控制系统对配电网状态进行实时监控，切断故障电流。现代故障隔离方法也将物联网、高速通信网络等先进通信技术结合起来，以达到隔离作业更迅速、更精确的目的。

4.2 智能算法在故障隔离中的应用

在故障隔离技术中，通过优化决策流程，智能算法的应用使隔离的精确度和效率得到提高。例如，利用模糊逻辑控制器（FLC）来处理不确定性和模糊性，FLC 表达式如下：

式中，μij为第i条规则中第j个输入变量隶属度函数的值，f 为模糊推理过程， 和分别为“或”和“与”运算。

FLC 对故障隔离逻辑的模糊化处理是通过模糊集合理论将输入空间映射到输出空间。

4.3 故障隔离系统的设计与实现

故障隔离系统采用分层设计原则，将系统分为数据采集层、数据处理层、决策层、执行层4 个层次。数据采集层通过电流、电压、功率等智能传感器和智能终端设备对配电网运行参数进行实时采集。数据处理层则是利用先进的信号处理技术和数据融合算法，将故障特征从原始数据中提取出来，并将信息通过通讯网络传输到决策层。决策层是系统的核心，为实现故障判断、定位和隔离策略的智能决策，整合了模糊逻辑、专家系统和遗传算法等多种智能算法，该层依据预设规则和实时数据，能够快速确定故障区域并生成隔离命令。执行层则是在接收到决策层的命令后，自动进行故障隔离操作，以保证在非故障区连续供电。在实现过程中，为了提高系统的可靠性和适应性，故障隔离系统还需要将故障录波分析、故障模拟测试及自适应学习等功能进行整合。

5 结束语

配电网馈线自动化的故障定位与隔离技术是提高配电网运行可靠性和稳定性的重要手段。文章所提的智能故障诊断模型优化了传统算法的局限性，实现了更为高效、精准的故障处理。而通过引入智能算法，不仅提升了故障定位的精度和响应速度，也在故障隔离中大幅缩小了停电范围，缩短了停电时间，确保了配电网的安全性和供电连续性。未来，随着智能算法和大数据技术的进一步发展，配电网馈线自动化将在更大范围内得到应用与优化，使得电力系统向着更加智能化、自动化的方向迈进。

参考文献

[1] 裘德玺，宋哲，冷磊磊，等. 基于改进烟花算法的配电网集中式馈线自动化故障定位研究[J]. 浙江电力，2021，40（9）：99-104.

[2] 李梦媛，史辉，宋艳争. 基于改进布谷鸟算法的配网故障定位研究[J]. 机械设计与制造工程，2022，51（6）：112-116.