浅析电量信息采集设备线损故障自动检测方法

朱昶旭，李立蕊

（国网宁夏电力有限公司中卫供电公司，宁夏 中卫 756000）

随着社会经济的不断发展，电网的规模和复杂度也在不断增加。传统的线损故障检测方法主要依靠人工巡视，人工巡视依赖大量人力物力并效率低下，在检测效率、准确度、成本等方面存在一系列问题。因此，本文将提出一种电量信息采集设备线损故障自动检测方法，即通过电量信息采集设备在输电线路上收集电量信息与历史信息比对，识别存在异常的节点或部件，实现对输电线路和配电设备的在线监测、检修和诊断。这将极大地提高电力设备排障的效率和准确度。

1 电量信息采集设备原理分析

1.1 电量信息采集设备概述

电量信息采集设备是指通过在线安装在输电线路上的传感器节点，收集电量数据并实现对输电线路和配电设备的在线监测和诊断。这些节点可以感知到输电线路上的电流、电压、功率及频率等电量相关信息，进而转化为数字信号被传输到数据处理中心进行进一步分析处理。电量信息采集设备主要组成部分包括传感器、数据采集器、通讯模块以及数据处理中心。其中，传感器是最核心的组件，负责实时测量电力系统的各种参数，并将数据采集量化输出给数据采集器。而数据采集器则负责实现对各种传感器数据的集中采集和存储工作，并通过通讯模块将采集的数据上传到数据处理中心。同时，通讯模块可以实现本地网络、互联网等多种网络方式的通讯，从而使得数据流通更加便捷。数据处理中心则是整个系统的核心，负责采集、处理、分析和存储所采集到的电量数据，最终生成能够指导决策的结果报告。如今，电量信息采集设备已经成为电力系统中不可或缺的一部分，它主要应用于配电自动化、用电监测、电量计量及故障诊断等领域，影响着电力系统的安全、可靠运行。

1.2 电量信息的采集与处理流程

电量信息采集设备是一种智能电量检测装置，能够对电力系统中的各项电量参数进行在线监测和实时采集。首先，在采集电量数据时，需要根据监测的对象和监测目的，在采集电量数据前，根据线路或设备的不同性质和要求选择采集的电量参数。如电压、电流、功率等。其次，根据不同的电力系统复杂度和监测目的，在线路或设备不同位置采集电量参数时可以采用不同的方式，如分别使用直接接触式和非接触式的采集方式。在这个流程之后，采集的电量数据将会在数据处理模块内被计量和计算。在计算和计量开始前，还需要对采集的数据进行滤波处理，消除因其他外在因素的存在而导致的噪声，提高采集数据的可靠性和精确度，同时，还需要对计算方法进行适当的选择。在处理阶段是将会对采集的数据进行信息提取、预处理和处理工作。首先，从原始数据中提取有用的信息，然后再通过对采集的数据进行分类、去噪、滤波等预处理工作来建立故障诊断模型，最后，采集和处理完的数据将通过通信传输模块传输回监测中心，为后续的数据分析和故障判断提供必要的依据。

2 电量信息采集设备线损故障自动检测方法

2.1 线损检测系统设计

传统的线损检测方法依赖人工巡检和手动抄表，存在效率低、准确度不高的问题。因此，本文提出了一种基于嵌入式系统和物联网技术的在线线损检测系统。该系统可以实现线路功率传输的全速度检测，实现实时数据采集、分析和处理。本系统的硬件部分主要包括传感器采集单元，运算模块、数据存储模块和通信模块等。此外，该系统还具备一些特殊的功能，比如，节点异常检测和故障定位等功能。一旦发现某一节点出现异常，系统可以通过数据分析技术迅速找到出现异常的节点，并在维修人员迅速响应的情况下实现故障定位和维修。而软件部分主要用于对采集的数据进行分析和处理。软件部分设计主打分布式后台数据处理技术和大数据处理技术特点，并充分考虑系统的易操作性和易维护性。其主要模块包括数据处理模块、数据存储模块、预警处理模块和故障分析模块等。当一条电线路电流传输数据到被测终端时，系统采集电流值获得功率和线损率。系统根据数据统计算出线路的功率损耗率，并通过通信模块将数据发送到监测中心。如果检测到功率线损率过高，系统会进行预警提示。

2.2 负荷模式线损故障检测方法

负荷模式线损故障检测方法的本质是利用功率负荷模式来检测线路中的故障区段。该方法根据不同线路的电力负载特点，设计出相应的负荷模式。通过对电量数据的分析，并结合各线路的负荷模式，可以准确地检测出具体故障区段，实现线路故障的高效检测和定位。负荷模式的设计是该方法的核心。实际应用中，需要根据各个线路的负载特点以及历史故障数据，设计相应的负荷模式。这需要对负荷性质和线路特征有一定的了解，并利用现代统计学和机器学习的技术对数据进行分析和建模。该方法的设计方案包括三个组成部分：数据采集、数据处理和故障诊断。（1）数据采集。采集电量数据，利用电量信息采集装置获取近期的电量数据，包括电压、电流、功率等，进行数据预处理。（2）数据处理。对采集到的数据进行处理，以确定电线故障的具体区段。该方法采用多元线性回归分析，根据各线路负荷模式，对数据进行预处理和预测，并基于预测结果进行线路故障检测。分析仪采集数据一般包括以下几类：电压、电流、有功功率、无功功率、视在功率、功率因数、电能等。（3）故障诊断。基于多元回归模型和数据分析的结果，检测线路中的具体故障区段。该过程采用负荷模式线损故障检测算法，对电路特征进行解析，结合历史故障数据，确定具体故障区段。因此，该方法可以检测出电线故障的真实区段。与高压地下电缆故障检测方法相比，负荷模式线损故障检测方法所检测出的故障范围更准确，而且负荷模式线损故障检测方法所需的时间和人工成本更少。

2.3 故障检测关键技术

电量信息采集设备线损故障自动检测方法核心在于故障检测过程，该过程需要应用一定的检测技术及算法，才能准确、高效地发现故障，及时纠正线路故障，保障电力设备和电力系统的稳定运行。

2.3.1 线路分段

为了便于检测输电线路上的故障点，需要将输电线路进行分段，对每段进行独立的检测和分析。线路分段有利于提高故障检测的效率和准确度，减少误判和漏检，从而提高电力的可靠性和稳定性。具体可以从两个方面实现：（1）根据输电线路的电气特性，将线路按照长度或杆塔分段；（2）构建分段模型，并根据该模型定位故障发生位置。

2.3.2 特征变量计算

特征变量计算是判定故障的关键技术，对电量信息采集设备的精确度要求很高。通过特征量计算，可以从大量细节的电量信息中提取出能够反映故障信息的特征变量，用于故障诊断和判断。常见特征变量有以下几种：（1）查找电压或电流突变的点。突变的幅度和时间可以反映出故障的严重程度和持续时间；（2）计算线路的等效电阻、等效电容和等效电感，来识别线路的状况和故障类型；（3）计算不同时间电压和电流的波形特征，如峰值、频率、相位等，通过波形变化识别故障类型。

2.4 检测结果反馈

检测结果反馈是将检测到的故障信息通知给操作员并及时纠正问题的过程。这一过程通常可以通过监控中心的显示屏、报警器等方式实现，对于严重的故障，还需要及时派出维修人员进行维修处理。同时，还需要对检测结果进行记录和分析，为今后的检测和故障排查提供数据支持。

3 方案优化

3.1 线损故障影响区域预测

在电网行业中，线损故障的发生对电力系统运行和稳定具有重要影响。因此，对于线路故障及时预警，减少其对电网的影响，具有重要的现实意义。针对这一问题，本文提出了一种利用多源数据综合预测线损故障影响区域的方法。该方法主要由以下三个步骤构成。首先，需要构建线损故障影响区域预测模型。这个模型的主要思想是利用多源数据进行建模，包括电量信息、气象信息、地理信息和设备指标等。多元回归模型用于预测线损故障影响区域。其次，该模型能够识别潜在的线损故障，并给出影响区域的预测结果。在实践中，模型通常被集成到电力运维平台中进行实时在线监测。一旦检测到线损故障，预测模型通过预测模型预测出故障影响区域，并实时发出警报。同时，通过模型的反馈机制，对模型进行优化，提高预测准确率和实际应用效果。根据线损故障影响区域的预测结果，能够快速响应外部特殊情况，为运维人员提供及时有效的决策支持，减轻对特殊情况的响应成本。

3.2 故障诊断模型的构建

针对传统的人工检测方法效率低下的问题，可以利用电量信息采集设备，结合大数据分析技术构建了一种基于历史数据和实时数据相结合的故障诊断模型，可以实现线路的实时监测和故障诊断。该模型主要分为三个部分。（1）历史数据的构建，通过历史数据的收集和处理，构建了一个长期的数据集，包含设备的运行情况和维修记录等信息。（2）实时数据的采集和分析，可以通过电量信息采集设备获取实时的数据，包括线路电压、电流、功率等。（3）基于历史数据和实时数据相结合，采用机器学习算法对线路开路、短路、接地故障等情况进行分类和诊断。这样的方式能够有效诊断不同种类的故障，并且对异常数据有很好的抗干扰能力，具有较高的诊断准确性和稳定性，可应用于电力企业的实际生产中。

3.3 电量信息采集设备与大数据技术结合

随着现代化信息技术的发展和电力智能化的推进，电量信息采集设备逐渐被应用于电力监测和管理中。但是，电量信息采集设备采集的数据规模庞大，涉及复杂的数据清洗、处理和分析等问题。因此，需要借助大数据技术进一步升级和优化。电量信息采集设备可以通过传感器和调控器等装置对电力线路进行实时、高精度的数据采集。而大数据技术可以对这些数据进行定期清洗、处理和存储，确保数据质量和安全性，同时还能提高数据传输和共享的效率。电量信息采集设备采集的数据中潜藏着许多有用的信息和模式规律，通过大数据技术的数据分析和挖掘，可以有效发现其中的特征，并利用这些特征来判断电力线路的运行情况和故障危险性，达到实时监测和预警的目的。

4 结语

本文主要介绍了基于电量信息采集设备的线损故障自动检测方法。通过电量信息采集设备和大数据技术的结合，实现对电力线路和配电设备的全方位检测，有效避免了人工巡检效率低下的问题，极大地提高了检测效率和准确性。此外，本文还提出了线损故障影响区域预测的技术方案，提高对故障的预警和快速响应。虽然本文所提出的方法和模型已经在电力企业中得到了应用并取得了一定的成果，但也存在不少的问题。因此，在实际工作中，还需要深入地探索和优化，帮助改善电力设备排障、提高生产效率，进一步促进电力产业的发展，实现电力行业的可持续发展目标。