35 kV 及以下输电线路的故障检测与智能化维护

蔡 希

（智方设计股份有限公司，湖北 武汉 430000）

0 引 言

在电力行业快速发展和城市化进程加快的大背景下，35 kV 及以下输电线路对城市和农村电网至关重要。然而，自然环境变化、生物侵扰以及设施磨损等多种因素导致电力传输线路频繁故障，影响供电稳定性和可靠性，同时增加了电网运行与维护的难度。因此，深入研究35 kV 及以下输电线路的故障检测和智能维护技术至关重要。通过先进的传感器技术、高效的数据采集与处理方法以及智能故障诊断机制，能够实时监控输电线路的运行状态，准确捕捉可能出现问题的初期迹象，为维护工作提供精确的决策支持。这不仅有助于减少故障发生，提高电网可靠性和稳定性，还能降低维护成本，提升电网运营的经济效益。深化研究35 kV 及以下输电线路的故障检测与智能维护技术，对于推动电力系统向智能化、高效化发展具有深远意义。

1 输电线路故障检测技术概述

1.1 35 kV 及以下输电线路的故障类型与特征

在电力系统中，35 kV 及以下输电线路扮演着至关重要的角色，然而这些线路常常需要应对各种各样的故障情况。短路故障是其中最常见的，通常是由于线路中两相或多相之间产生短接，导致电流异常升高，可能损坏设备或造成电网中断。接地故障则通常是由线路或设备绝缘材料的破损导致电流非正常地流向地面，可能对设备造成损坏并引发电击事故。此外，线路材料的疲劳或外界因素可能导致断线，中断电路，影响电力传输的稳定性和供电可靠性。击穿是绝缘故障的典型表现，可能由设备老化或过电压等因素引发，会导致电力系统绝缘能力下降，对输电线路的安全稳定运行造成负面影响。因此，对35 kV 及以下输电线路的故障进行迅速且准确的识别与处理，是保障电网安全稳定运行的关键。

1.2 传统故障检测方法与技术

定期的人工巡检通过对线路设备进行视觉和听觉的细致审查，能够发现潜在的异常现象。然而受人力资源、时间及环境等条件的限制，难以实现全面且及时的监测。绝缘电阻和绝缘耐压测试有助于评估设备的绝缘性能，但通常需要在断电环境下执行，无法实现在线监测。电力系统的过电流、过载及短路等故障主要依靠保护装置来预防和修复，然而这些设备在系统发生故障后才能发挥作用，无法提前警报或准确定位故障地点[1]。由于现行电网管理需要更高的准确度和效率，传统检测技术已经无法满足快速进展的电网建设和维护需求，不能确保电力系统的稳定性和安全性。

1.3 智能化故障检测技术的发展与应用

近年来，随着传感器和数据处理技术的飞速发展，35 kV 及以下输电线路的智能化故障检测技术备受关注。通过在关键位置部署电流、电压及温度等传感器，实时监控电路运行状态并收集相关数据。随后，利用尖端数据处理技术对数据进行实时分析和处理。通过融合故障诊断算法与模型，能够迅速且精确地进行线路故障的识别与定位。这项技术实现了对电力网络故障的智能监控和处理，不仅提高了故障识别的准确性和可靠性，还节省了人力成本，增强了电网的安全性和可靠性。

2 35 kV 及以下输电线路的故障检测关键技术

2.1 传感器与监测设备

在35 kV 及以下输电线路的故障检测中，传感器与监测设备扮演着至关重要的角色。电流监测依赖电流传感器的精确测量，能够敏感地检测电流变化，以便快速诊断短路和过载故障。电压传感器则致力于实时监控电路的电压状况，及时发现接地故障或设备击穿等异常现象。温度传感器能够实时追踪设备温度的变化，及时识别过热风险。通过选用适宜的传感器品种与数量，并在关键位置妥善安置，可以实现对输电线路各项指标的即时监控与数据收集，为故障诊断提供所需的数据支持，具体如表1 所示。传感器数据由监测装备采集、加工及保存，包括数据采集装置、监控终端等，能够实时监测、分析并传输数据，为故障检测提供技术支持[2]。

表1 传感器类型及其相关内容

2.2 数据采集与处理技术

在35 kV 及以下输电线路的故障监测中，数据收集与处理技术发挥着核心作用。首先，利用先进的数据采集系统，实时获取电流、电压、温度等多项关键运行指标。电力传输线路的状况监控和异常诊断依赖于这些基础数据。其次，对采集的数据进行存储与整理，然后利用数据处理技术对数据进行加工处理。数据处理包括清洗、特征提取以及模式识别等多个环节。其中，数据清洗旨在消除杂质与异常数据点，确保数据品质的可信度；特征提取是为了提取代表性的线路状态变化特征，对于大量数据分析至关重要；通过对特征的分析，模式识别技术能够识别出线路的异常状况和可能的故障模式。最后，利用数据挖掘与机器学习技术构建故障诊断模型，实现对线路故障的自动识别与精确定位。融合多项数据处理技术将提升电网线路监控的准确性与操作效率，为故障检测提供可靠的数据，从而确保电力系统的安全与稳定运行。

改进数据采集与处理技术巩固了智能输电线路故障检测的技术基础。技术革新促使线路运行数据的采集与处理朝着智能化和效率化的方向发展。精确的数据处理和分析能力可以及时侦测线路异常，助力工作人员早期发现和处理线路问题，进而显著提高电网的安全和可靠水平。

2.3 故障诊断算法与模型

在35 kV 及以下输电线路发生故障的情况下，开发故障识别与诊断算法模型具有重要意义。研究人员利用机器学习和人工智能等先进技术，深入分析大量线路运行数据，成功训练出一种能够独立执行故障识别和定位任务的模型。这些模型融合了数据特征、模式识别以及统计学方法，可以智能化地分析线路运行状态。通过挖掘历史数据，这些模型能够掌握识别各类故障的技巧，并根据预设的故障标识自主检测异常状况。实时的电流和电压监控结合机器学习算法，能够精确识别短路和过载等潜在故障。利用深度学习技术，可以更精确地识别复杂故障模式[3]。持续改进和精细调校使得这些算法模型在故障识别准确性与效率方面都有了显著提升。它们能够快速响应并高效解决输电线路故障，从而保障电网的安全、稳定运行。

受益于大数据技术和人工智能的迅猛发展，故障诊断算法及其模型的研究不断取得突破。未来，通过运用深度学习、强化学习等先进技术进行故障检测，以提高故障检测的准确性和可靠性。同时，结合故障诊断模型和实时监测系统，实现对线路故障的及时反映和预测，从而进一步增强电网的安全性和稳定性。

3 输电线路智能化维护技术研究

3.1 基于大数据分析的智能维护技术

智能维护技术作为一种新兴方法，依赖于大数据分析。该技术能够深入分析电力传输线路的大量运行数据，捕捉和预测潜在的故障模式和异常行为。利用大数据技术实时跟踪设备运行情况，执行预见性维修策略，准确发现设备问题，从而提前进行维护，降低故障导致的损害和停电危险。智能维护技术有效提高了维护工作的效率和精确性，显著延长了设备寿命，降低了维护成本，保障了电网运行的稳定性。借助大数据分析，在输电线路领域显示出巨大的应用前景，这项技术将构筑起电网安全和可靠性的坚实基础[4]。

3.2 基于物联网技术的智能维护技术

智能物联网维护系统利用传感器与通信技术，完成了对输电线路的远程监控与管理。传感器被布置在关键位置，实时搜集线路设备的运行数据，然后通过物联网技术传输到监控中心。监控中心利用数据处理与分析手段，对设备状况进行即时监管与评估，并具备预测设备未来运行趋势的能力。若设备出现异常，系统将迅速激活警报系统，执行必要的维修工作，并通过远程控制排除故障。智能维护技术能够显著提高作业效率，降低人力资源成本，实时发现并规避潜在故障风险，有效预防故障事故的发生，从而大幅提升输电线路的可靠性与安全性。

3.3 基于人工智能技术的智能维护技术

运用先进的人工智能技术，智能维护系统对输电线路设备的维护管理进行了深度挖掘，充分运用了机器学习和深度学习等手段。通过分析大量历史信息，人工智能系统能够建立设备性能模型，并准确识别设备的异常表现和可能故障。利用这些模型，系统能够自动执行输电线路设备的故障检测，迅速确定故障点，并提出相应的维修策略。基于人工智能技术的智能维护系统能够对电网进行优化调度，分析线路设备运行状态和负载变化，以便对设备进行精准管理，并对资源进行合理分配。这种做法不仅提高了电网运行效率，还提高了其智能化水平[5]。因此，该系统可以灵活地适应多种复杂的操作环境和需求，在增强电网运行智能化和维护效率方面具有巨大的应用前景。

4 结 论

文章系统地总结了35 kV 及以下输电线路在故障诊断与智能检修方面的研究进展，并对未来的发展方向进行了预测和展望。随着传感器、数据处理以及人工智能等领域的技术不断创新，未来输电线路智能化维护技术的发展将更加智能化。持续改进和整合尖端技术预计将推动智能维护系统向更智能化、自动化以及高效化的方向发展。这一举措将极大增强电力网络的安全可靠性，并有力推动电力行业的持续发展。