配电线路故障检测与定位技术的应用研究

吴 伟

（国网紫阳县供电公司，陕西 安康 725300）

0 引 言

随着电力系统的现代化和智能化发展，对电能传输的要求越来越高。配电线路作为电力系统的重要组成部分，其正常运行对于维持整个系统的稳定性至关重要。然而受各种外部和内部因素的影响，配电线路可能发生各种故障，包括短路、断路等。如果不能及时发现和处理这些故障，将对电网产生严重的影响，甚至导致停电事故的发生[1]。因此，开展配电线路故障检测与定位技术的应用研究，对于提高电力系统的安全性和可靠性具有重要的实际意义。

1 配电线路故障类型与特征分析

1.1 配电线路常见故障类型

配电线路常见的故障类型主要涵盖接地故障、相间短路及接地相间短路，如表1 所示。

表1 配电线路常见故障类型

1.2 故障特征及其对电网的影响

故障特征及其对电网的影响是配电线路故障分析的关键内容。不同类型的故障在表现上具有独特的特征，如接地故障可能表现为电流泄漏，而相间短路可能引发电流异常。这些特征对于故障的及时诊断和定位至关重要。接地故障在不引起跳闸的情况下会发送接地信号，持续时间过长可能损害其他两相绝缘[2]。相间短路则可能导致电压波动、电流过载等，影响电网稳定运行。此外，故障还可能对电网设备造成损坏，进而影响电网的可靠性和安全性。

2 传感器网络在配电线路监测中的应用

2.1 传感器类型与选择

在配电线路监测中，传感器的类型与选择至关重要。为确保不同故障类型的敏感性和准确性，需要综合考虑多种传感器的应用。温度传感器能够监测线路温度的异常波动，提示潜在故障点；电流传感器用于实时监测电流的变化，对相间短路等故障类型具有高度敏感性；振动传感器可用于检测设备的振动情况，为设备松动或异物干扰等情况的诊断提供有力支持。通过综合利用不同类型传感器，可构建多层次、多角度的监测体系，提高故障检测的全面性和可靠性。

2.2 传感器网络布局与数据采集

在配电线路监测中，合理的传感器网络布局和高效的数据采集是确保系统稳定运行的关键。一方面，在配电线路的不同部位，合理地布置电流传感器、电压传感器、温度传感器。电流传感器广泛分布在主要供电节点和电缆连接点，实时监测电流的变化，以便及时发现过载或短路等异常情况。电压传感器分布在不同的电缆段和变电站，用于监测电压的稳定性和质量。温度传感器被部署在线路连接器和设备接口处，用于检测温度异常情况，预防因过热引发的故障。

另一方面，传感器网络的数据采集涵盖多个方面。通过电流传感器实时采集电流数值，并记录过载时的电流波形。电压传感器提供各节点的电压数据，便于分析供电质量和电压稳定性。温度传感器实时监测连接器和设备的温度状况，为温度异常判断提供实时数据支持。这些采集的数据通过高效的通信网络传输至监测中心，为系统的智能监测和预警提供了科学可靠的基础[3]。通过这一合理且细致的传感器网络布局和数据采集方案，全面掌握配电线路的运行状态，实现对潜在问题的早期发现和精准处理，确保配电系统的稳定、高效运行。

2.3 配电线路实时监测系统的建立

配电线路实时监测系统采用分层分布式设计，主要包括站控管理层、网络通信层以及现场设备层，如图1 所示。站控管理层作为核心统筹全局，负责数据处理、数据分析以及指令下发，能够实现对整个配电线路的集中监控与管理。网络通信层扮演着桥梁的角色，采用高效可靠的数据传输技术，确保信息的实时、准确传递[4]。现场设备层是系统的感知触角，通过安装各类传感器和智能装置，实现对线路状态的实时监测与数据采集。

图1 配电线路实时监测系统

3 配电线路故障检测技术

3.1 传统故障检测方法回顾

在配电线路故障检测领域，过去常用的传统故障检测方法正在经历回顾与反思的阶段。传统方法主要包括基于经验的手动巡检和基于固定阈值的自动报警系统[5]。手动巡检存在效率低、周期长、依赖人工经验等问题，而基于固定阈值的自动报警系统易受环境变化和设备老化的影响，导致误报或漏报的情况经常出现。

近年来出现了一系列基于先进技术的故障检测手段，如机器学习、深度学习等。这些新方法通过对大量历史故障数据的学习，能够更准确地识别和定位配电线路的各类故障，大幅提高检测的精度和实时性。

3.2 基于机器学习的故障检测算法

基于机器学习的故障检测算法是一种先进且高效的方法，通过对大量数据的学习和模型训练，实现对配电线路故障的准确检测。其中，常用的算法之一是支持向量机（Support Vector Machines，SVM），通过构建一个高维空间中的超平面，将不同类别的数据点分隔开，从而实现对故障的分类。其决策函数可表示为

式中：w为超平面的法向量；x为输入数据特征向量；b为偏置项。

另一种常用的算法是深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。CNN 通过卷积层、池化层等结构，自动提取数据的空间层次特征，从而实现对复杂数据的高效处理。其基本计算过程包括卷积运算、非线性激活及池化操作，计算公式为

式中：wi为卷积核；xi为输入数据；σ为激活函数。

这些机器学习算法在故障检测中展现出较高的准确性和泛化能力，为提高配电线路监测的智能化水平提供了可行方案。

3.3 智能传感器在故障检测中的作用

在配电线路故障检测中，智能传感器至关重要。通过高度集成的传感器技术，系统能够实时获取多维度的电流、电压、温度等数据。这样不仅实现了对配电线路工作状态的精准监测，如对异常电流波动和设备温度变化的敏感捕捉，还能通过实时分析识别电压异常、频率偏移等故障特征。智能传感器的信息采集不仅为监控系统提供了及时的故障反馈，还通过通信网络实现了对系统的联动控制，如切断故障区域的电源。综合而言，智能传感器通过高效、精准的数据采集和实时监测，显著提升了配电线路故障检测的智能化水平，为系统的安全可靠运行提供了强有力的技术支持。

4 配电线路故障定位技术

4.1 故障定位的基本原理

配电线路故障定位技术的基本原理涉及电气信号传播速度的测量，通常使用电气距离定位法。该方法基于电信号在线路上的传播速度，通过测量故障点到监测点的信号传播时间，可以计算出故障点到监测点之间的距离，从而实现故障定位。

故障定位的基本原理可以表示为

式中：D为故障点到监测点的距离；V为电信号在线路上的传播速度；t为信号传播的时间。

4.2 时序测量与相位分析

配电线路故障定位技术中的时序测量与相位分析是通过对电流或电压信号进行时间上的测量和相位分析来确定故障位置的方法。时序测量涉及测量信号的到达时间，通常使用微秒或纳秒的时间单位。相位分析则关注信号波形的相位差异，通过对比不同位置上的信号相位，可以确定故障点的位置。

这2 个方面的原理可以表示为

式中：t1和t2分别为信号在2 个不同位置上的到达时间。

5 结 论

在配电线路故障检测与定位技术的研究中，通过深入分析配电线路常见故障类型及其特征，结合传感器网络在监测中的应用，以及传统和基于机器学习的故障检测方法的回顾，成功建立了一套完整的故障监测与定位体系。通过这一系统的综合应用，不仅有效提高了配电线路的安全性和稳定性，还为今后类似电力系统的故障监测与定位提供了有益的经验。