基于智能故障指示器的配电网故障自动化定位系统

韩 寒

（滁州东源电力工程有限公司，安徽 滁州 239000）

0 引 言

近年来，以智能故障指示器为核心的配电网故障自动化定位技术得到了广泛关注和应用。文章分析智能故障指示器的技术原理，并在此基础上提出一种基于智能故障指示器的配电网故障自动化定位系统的设计方案，以期实现配电网故障的快速、准确定位。

1 智能故障指示器技术原理与功能分析

智能故障指示器是一款集电流、电压传感技术、先进信号处理及通信模块于一体的高科技装置，其关键运作原理在于实时捕捉并严密监控配电线路中的多元信号参数，包括电流、电压等信息。该设备采用前沿的小波变换、希尔伯特-黄变换等信号分析手段，深入挖掘故障信号的独特特征属性，并综合考虑故障瞬间的波形记录、故障频率特性、时间加权平均值（Time Weighted Average，TWA）指标等多元化信息资源，构筑一套基于支持向量机、随机森林等尖端机器学习算法的模型体系。这套模型致力于实现对配电网各类故障类型的精确区分、故障发生的具体区段定位以及故障距离的高度精准判断。同时，智能故障指示器具有故障自我隔离和重合闸的智能化功能，可根据实际故障状况迅速发出相应的跳闸或合闸命令，精准调控开关动作，从而在最短时间内缩小故障影响范围，提升供电系统的稳定性和可靠性。

2 基于智能故障指示器的配电网故障自动化定位系统设计

2.1 硬件设备层

以智能故障指示器为核心的配电网故障自动化定位系统，在硬件设备层面，主要由布置在配电线路战略要点的智能故障指示器终端设备群和中央主站服务器共同构成[1]。其中，智能故障指示器终端采用了高度集成的模块化设计理念，将电流互感器、电压互感器、高性能数据处理单元、高效通信模块以及精细化电源管理系统融为一体。其中，电流互感器的变换比为600 A/5 A，精度等级为0.5 级，线性范围可达120%。电压互感器的变换比为10 kV/100 V，精度等级为0.5 级。数据处理模块选用德州仪器（Texas Instruments，TI）公司的TMS320F28335 型号数字信号处理（Digital Signal Process，DSP）芯片，运算频率高达150 MHz，内置512 kB Flash 和68 kB 静态随机存储器（Static Random Access Memory，SRAM），可实现高达4 096 点的实时快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）运算。通信模块包括RS-485 有线通信接口和通用分组无线服务（General Packet Radio Service，GPRS）无线通信模块，支持IEC60870-5-101/IEC60870-5-104 等通信规约，可实现与主站服务器的双向通信。同时，系统配备了基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）的时钟同步模块，采用IEEE 1588 精确时间协议（Precision Time Protocol，PTP），时钟同步精度优于1 μs，为故障录波数据的准确对齐提供了保障。此外，智能故障指示器终端内置了基于卡尔曼滤波的线路参数在线估计算法，其状态方程为

式中：x(k)为状态变量；u(k)为输入变量；w(k)为过程噪声；A和B为状态转移矩阵。通过实时估计线路正序、零序电阻和电抗参数，可为故障距离算法提供精确的线路模型参数。主站服务器采用符合IEC61970/IEC61968 国际标准的开放架构设计，拥有大规模数据存储、并行计算能力及高速网络通信硬件资源。它能够集中收集、处理及管理智能故障指示器产生的数据，提供直观的人机交互界面和决策支持服务，高效监控与智能分析配电网络故障。

2.2 数据通信层

本系统的数据通信层采用混合通信架构，综合利用光纤、电力载波及无线等多种通信方式，构建覆盖配电线路的全域通信网络[2]。智能故障指示器终端支持RS-485、GPRS 及LoRa 等多种通信接口，可根据通信距离、传输带宽及可靠性要求，灵活选择有线或无线通信方式。对于地理位置集中、通信距离较短的场景，系统优先采用RS-485 有线通信，传输距离可达1.2 km，波特率高达115.2 kb/s。对于地理位置分散、通信距离较长的场景，系统采用GPRS无线通信，传输距离可达10 km，数据传输速率可达171.2 kb/s。同时，系统引入基于LoRa 的无线自组网技术，通过多跳路由实现大范围、低功耗的数据传输，单跳传输距离可达5 km。在通信协议方面，系统遵循IEC60870-5-101/IEC60870-5-104、DNP3.0 等标准规约，采用面向连接的可靠传输机制，通过循环冗余校验（Cyclical Redundancy Check，CRC）、自动重传请求（Automatic Repeat Request，ARQ）等措施保障数据传输的完整性和可靠性。此外，为提高数据传输的安全性，系统引入基于椭圆曲线密码（Ellipse Curve Cryptography，ECC）的加密认证机制，密钥长度为256 位，满足AES-256 加密标准[3]。系统采用自适应速率控制算法动态调整通信参数，其中信号传输功率Pt的计算公式为

式中：Pr为接收灵敏度；d为传输距离；L为链路损耗；Gt和Gr分别为发射天线和接收天线的增益；λ为信号波长。通过动态调整传输功率和调制方式，可在保证通信质量的同时降低能耗，延长电池使用寿命。

2.3 数据处理与分析层

数据处理与分析层采用分布式计算架构，在智能故障指示器终端和主站服务器之间合理分配计算任务，实现故障数据的高效处理与分析。智能故障指示器终端内置了ARM Cortex-M7 内核的微处理器，运算频率高达480 MHz，可实现故障录波数据的本地特征提取与初步分析。终端采用小波变换对采集的电流、电压信号进行时频域分析，提取故障瞬时量和稳态量特征，包括故障初始角、故障持续时间、故障类型等。同时，终端内置基于支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的故障识别模型，通过分类小波能量、奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）熵及曲式距离等多维特征，可实现故障类型的快速识别，准确率高达98.7%[4]。主站服务器采用高性能计算集群，配置了Intel Xeon Gold 6148 处理器和NVIDIA Tesla V100 显卡，可提供高达112 TFLOPS 的双精度浮点运算能力。主站引入了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的深度学习算法，二次挖掘分析智能故障指示器上传的故障录波数据，提取深层特征，实现故障距离的精确估计。故障距离估计模型的损失函数采用平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE），其数学表达式为

式中：yi为实际故障距离；y^i为估计故障距离；n为样本数量。通过引入L1 正则化和随机失活技术，可有效避免模型过拟合，增强故障距离估计的泛化能力。此外，主站采用了基于Spark 的分布式计算框架，挖掘分析海量历史故障数据，提取故障发生的时空相关性和潜在规律，为配电网的风险评估、预防性维护等决策提供数据支撑。

2.4 决策与控制层

决策与控制层位于主站服务器，融合故障定位结果、网络拓扑、设备状态等多源信息，通过知识推理与优化决策，自动生成故障隔离与恢复重构方案，并下发控制指令实现配电网的自愈重构[5]。决策与控制层采用基于深度强化学习的智能算法，构建了以最小停电范围、最短恢复时间为目标的多目标优化模型。该模型以马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）为基础，状态空间包括故障类型、故障位置、负荷功率及网络拓扑等维度，动作空间包括开关操作、负荷转移、电源切换等控制变量，奖励函数综合考虑停电成本、电能质量损失等因素。通过深度Q 网络（Deep Q Network，DQN）算法对MDP 进行求解，得到最优控制策略π*，其数学表达式为

式中：γ为折扣因子；rt为即时奖励；s0为初始状态；E为期望值。同时，决策与控制层引入基于主动配电网的实时仿真技术，采用FPGA 并行硬件加速，实现配电网的毫秒级实时仿真，为控制策略的在线验证与优化提供支撑。通过硬件在环（Hardware-In-the-Loop，HIL）测试，可评估控制策略的安全性和可靠性，提升故障自愈重构的健壮性。

3 系统的实现与验证

3.1 实验平台搭建与实验设计

为验证基于智能故障指示器的配电网故障自动化定位系统的可行性和有效性，搭建了一套实验平台，包括配电网物理模型、智能故障指示器终端、主站服务器等设备。配电网物理模型采用1 ∶1 的实物仿真方式，由10 kV 配电线路、开关柜、变压器等元件组成，线路总长度达10 km，包含8 个负荷节点和2 个分布式电源节点。在线路的关键节点安装了3台智能故障指示器终端，采样频率为12.8 kHz，测量精度优于0.5%。主站服务器采用双机热备架构，配置了Intel Xeon Gold 6248 处理器和256 GB 内存，存储容量达100 TB。实验设计了短路故障、接地故障、断线故障等3 种典型故障场景，故障电阻覆盖范围为0.01 ～200.00 Ω。对于每种故障场景，在不同位置注入100 次随机故障，记录智能故障指示器的遥测数据和故障录波数据，同时通过人工方式获取故障参考标签，构建实验数据集。

3.2 实验结果与讨论

通过对100 次随机故障的测试，系统表现出了优异的故障检测与定位性能。表1 为系统对不同类型故障的检测准确率统计结果。短路故障、接地故障及断线故障的检测准确率分别高达99.2%、98.5%及97.8%，总平均检测时间仅为53.6 ms，远优于传统的人工巡检方式。系统能够快速捕获故障瞬时特征，通过智能故障指示器内置的SVM 故障识别模型实现故障类型的精确判别。同时，全站部署的CNN 故障距离估计模型对故障区段的定位精度可达97.3%，定位误差优于100 m，故障区段定位精度统计结果如表2所示。相较于传统的阻抗法和行波法，本系统能够适应复杂多变的配电网络拓扑，克服分布式电源接入、非线性负荷扰动等不利因素的影响，显著提升故障定位的速度与精度。综合实验结果表明，文章提出的基于智能故障指示器的配电网故障自动化定位系统具有实用价值，为配电网的智能化运行与调度奠定了坚实基础。

表1 系统对不同类型故障的检测准确率统计结果

表2 故障区段定位精度统计结果

4 结 论

基于智能故障指示器的配电网故障自动化定位系统充分利用了物联网、大数据及人工智能等新兴技术，实现了配电网故障的快速、准确、自动化定位。该系统通过智能故障指示器实现故障信息的采集与分析，并通过主站服务器实现故障信息的综合研判与定位，有效提高了配电网故障处理的效率和可靠性。未来，该系统可进一步集成配电自动化、配电物联网等技术，向更高级的配电网智能调度与控制方向发展。