10kV配电线路跌落式熔断器故障诊断方法研究

摘 要：由于现有的诊断方法的故障诊断效果差，误诊情况严重，因此本文研究10kV配电线路跌落式熔断器故障诊断方法。采用具有不同参数的滤波器来提取故障特征，根据不同的问题选择离散特征，形成用于诊断的连续特征数据集。对获取的故障点定位信息进行归一化处理，将数据映射到合适的范围内。通过组合分类器，获得随机森林模型的最终输出。寻找决策树，确定故障问题的可能位置，将更新结果输入模型中，判断森林中的数据子集是否符合条件进行熔断器故障诊断。试验结果表明，熔断器10s时的过载电流为350A，超过了限定电流300A，发生了故障；8个小组的误诊率结果均在3%以下，本文提出的方法能够在短时间内快速定位故障，保障电力系统的安全运行。

关键词：配电线路；跌落式；熔断器；故障诊断

中图分类号：TP 391" 文献标志码：A

随着电力系统的不断发展，对跌落式熔断器的性能要求也越来越高。跌落式熔断器的主要功能是当电路发生过载或短路时，迅速切断故障电流，防止设备损坏和火灾事故发生。对熔断器的故障现象进行仔细观察和分析，结合相关测试技术和方法，可以准确判断熔断器的故障类型和原因，从而采取相应的维修和更换措施，保证电力系统的正常运行。通过不断完善故障诊断技术，可以提高熔断器的可靠性，防止保护失效。在研究过程中，文献[1]考虑熔断器在分断过程中的参数变化，利用有限元软件对数学模型进行求解。通过设置不同的参数和边界条件，模拟熔断器分断过程中的燃弧现象。如果存在偏差，就根据试验数据对模型进行进一步修正。在建模和仿真过程中，可能难以考虑所有因素，因此会导致模型不完善。文献[2]分析直流熔断器并联工作时电流分布不均的原因，通过调整仿真参数，分析影响并联燃弧不均的主要因素。由于不同类型的直流熔断器在工作环境等方面存在差异，因此研究成果可能缺乏通用性，不能直接应用于其他类型的熔断器。因此，现阶段以路跌落式熔断器为研究对象，运用故障诊断方法，结合实际情况进行分析与测试。

1 熔断器故障诊断方法

当进行断器故障诊断时需要综合考虑多个因素，例如电路负荷、短路情况、熔断器规格等。这些因素之间相互关联，增加了排查的复杂性。对此，须对熔断器故障特征进行提取，并采用归一化处理的方法对故障进行预处理，并将处理数据映射到合适的范围内，获取故障数据的信息熵，结合随机森林模型得到最终的故障，实现故障诊断。由于随机森林平均了多个决策树的结果，因此对噪声和异常值的鲁棒性较强。这种特性有助于降低过拟合的风险，使模型更加稳固，使后期的诊断结果更加准确。

1.1 提取熔断器故障特征

10kV配电线路跌落式熔断器是电力系统中的重要保护设备，其运行状态直接关系到线路的安全与稳定。为了准确判断熔断器的故障类型及位置，需要对其进行故障诊断。对10kV配电线路跌落式熔断器来说，当监测熔管烧损故障时，通过实时监测熔管两端的电压和电流变化来捕捉故障发生的迹象。在10kV配电线路的日常运维中，当电路过载或短路时，使用跌落式熔断器迅速切断电流，保护线路和设备，避免其过热导致损坏。然而，随着使用时间延长，熔断器的熔管可能会因过热而出现烧损的情况，导致其保护功能失效。因此，需要建立一套有效的监测方案来实时监测熔管的状态，及时发现并处理潜在的故障。电压和电流是反映熔断器工作状态的两个关键参数，它们的异常变化往往预示着潜在的问题。具体来说，当熔管内部发生电弧时，说明熔断器内部的绝缘介质可能已经失去应有的绝缘性能，从而允许电流绕过熔体（熔丝），直接在不期望的路径上形成放电通道，导致电弧产生。此时，电压会急剧下降，因为电弧的电阻相对较低，所以电压在电弧处被“分压”降低；而电流则会迅速提高，电弧为电流提供了一个低阻通道，因此使电流能够绕过熔体直接流动。这种电压和电流的瞬间变化会形成一个明显的异常波动。这种波动模式是判断电弧产生和熔体熔断的直接依据。为了更准确地诊断熔管烧损故障，采用高精度的电压和电流测量设备，保证能够捕捉到任何微小的变化。在数据采集的基础上，结合先进的信号处理技术对测量数据进行实时分析和处理，包括使用数字滤波器来去除噪声干扰，提高信号质量；使用频谱分析技术来识别电压和电流信号的频率特性以及使用特征提取算法来提取与故障相关的特征信息，例如电压和电流的波动幅度、频率、持续时间等。这些特征信息能够提供关于熔管烧损故障的详细信息，从而更准确地判断故障类型和位置。在确定熔管烧损的故障位置后，进一步采取针对性的维修措施。根据故障的具体情况，可能需要更换熔管、修复电弧烧蚀区域或对整个熔断器进行更换。通过及时有效地处理熔管烧损故障，可以避免熔断器失效对电力系统的影响，保证电力供应的稳定性和保障安全性。因此，需要采用具有不同参数的滤波器来提取故障特征，特征提取的计算过程如公式（1）所示。

F=G（o，i） " （1）

式中：G为熔断器输出波形与理想波形之间的差异；o为输出波形；i为理想波形。

在故障特征提取阶段，通过调整引导滤波器的参数，能够获取不同尺度的特征，这样能够获取熔断器故障区域的特征提取结果[3]。这些特征能够反映故障区域的一些关键信息，为后续故障诊断提供重要依据，从而提高故障位置诊断精度。具体而言，引导滤波器能够根据预设的参数对原始故障数据进行平滑处理，同时保留重要的边缘信息。引导滤波器的核心是利用一个引导图像对输入图像进行滤波处理。在故障诊断中，这个引导图像可以是故障数据的某种预处理版本，或者是基于历史数据生成的故障模式模板。通过引导图像与输入图像之间的局部线性关系，引导滤波器能够在平滑处理的同时保持边缘清晰。当调整滤波器的参数时，窗口大小决定了滤波器在局部区域内处理数据的能力，较大的窗口能够获取更多的整体信息，而较小的窗口则更注重局部细节。标准差则控制了滤波器的平滑程度，较大的标准差说明平滑效果更强，但也可能导致边缘信息丢失。因此，在实际应用中，需要根据具体的故障数据和诊断需求来选择合适的参数。

通过调整滤波器的窗口大小和标准差等参数，可以获取到从局部细节到整体趋势的各种特征。这些特征不仅包括故障区域的直接信息，还有与故障发生和发展相关的间接信息。然而，由于实际故障信息的复杂性和不确定性，因此故障样本中可能存在离群数据或噪声，这些数据会对特征提取和故障诊断的准确性产生不利影响。为了消除这些影响，采用归一化处理的方法对故障样本进行预处理。如公式（2）所示。

（2）

式中：α为故障样本均值。

在完成数据归一化后，进一步进行特征选择。在故障诊断中，根据问题的具体需求选择合适的特征，这些特征可能是离散的，也可能是连续的。通过特征选择，能够形成一个用于诊断的连续特征数据集，这个数据集能够全面反映故障区域的信息，同时减少数据处理的计算量。此外，由于采用归一化处理的方法对故障样本进行了预处理，因此无须再进行复杂的特征转换操作，进一步提高了故障诊断的效率和准确性。

1.2 数据挖掘法故障诊断

对获取的故障点定位信息进行归一化处理，将数据映射到合适的范围内，建立故障诊断模型，随机抽取数据进行子集训练，以确定子集中的样本分类是否一致。对每个集内目标来说，检查其是否存在m个取值，为样本集中的类设置信息熵，并计算每个属性内的信息熵。将配网的设备状态量属性设为i，则属性的信息熵的计算过程如公式（3）所示。

E（A）=-∑pilog2Fx " （3）

式中：pi为离散属性在数据集中出现的概率。

在模型中通过划分判断属性的连续性，并进行离散化处理。对设备状态量属性增益进行分析，获得属性对应的分类信息[4]。根据数据结果生成决策树，判断树中的特征是否存在，从而形成不同的数据集，转化为叶节点。将每个输出视为一个独立的决策树。将每棵树作为一个分类器，通过组合分类器，获得随机森林模型的最终输出，并对故障信息进行计算[5]。首先，更新决策树的叶枝分量，通过寻找决策树，确定故障问题的可能位置，其次，加入新的树枝走向，并更新树木的随机性，将更新结果输入模型中，并计算适应度。计算过程如公式（4）所示。

G=-∑h·log（e）+E（A）（1-h）·log（e） " （4）

式中：h为真实标签；e为预测概率。

在适应度的计算中，随机抽取更新完成的决策树，对树木的目标取值进行更新[6]。在10kV配电线路跌落式熔断器多目标故障诊断的场景中，目标取值可能包括熔断器的故障类型、故障严重程度以及可能的修复措施等。通过收集最新的数据和行业标准来更新这些目标取值，保证决策树的输出结果与实际情况相符合。更新决策树的判断特征集，若特征集为空集，则不符合适应度条件，须重新更新决策树；若更新后的决策树不是空集，则符合适应度条件。最后，判断森林中的数据子集是否符合条件，不满足条件时需要对模型进行重复优化。采用决策树算法能够及时对故障进行分析，以实现10kV配电线路跌落式熔断器多目标故障诊断。

2 试验测试与分析

2.1 搭建试验环境

为了验证本文故障诊断方法的应用性，本文模拟了真实的10kV配电线路工作环境，充分考虑了熔断器在实际运行中可能遇到的各种情况。试验设备包括一套完整的10kV配电线路系统、跌落式熔断器、电流测量仪器以及相应的控制装置。搭建试验所用的测试环境。

在考虑环境温度和安装因素后，将熔断器额定电流值设定为150A。当电动机启动时，熔件上产生的热量会散发。但当电动机在短时间内多次启动，热量会逐渐积聚，导致熔件下一次启动时熔断。由于设备采用了封闭柜，其散热因素必须在试验测试的考虑范围内，因此需要及时分析判断熔断器的额定电流。电机的启动时间为10s，代入熔断器的时间-电流特性曲线，设置限定电流为300A，如果过载电流值超过限定电流，那么表示熔断器发生故障。因此，针对10kV配电线路中跌落式熔断器进行故障诊断，以此进行测试并分析实际结果。试验参数见表1。

2.2 结果与分析

根据上述环境，通过分析熔断过载电流，得到熔断器时间-电流的特性曲线，如图1所示。

由图1可知，发现熔断器10s时的过载电流为350A，超过了限定电流300A，发生了故障，说明运用本文方法能够精准判断熔断器的故障，达到了预期的效果。这个结果充分证明了本文运用的诊断方法能够对熔断器的故障状态进行有效诊断。该诊断方法不仅准确度高，而且反应迅速，能够在短时间内有效定位并识别故障，在实际应用中具有较高的可靠性。

同时，为了验证本文诊断方法的有效性，除了最初两次连续启动外，控制熔断器电机在每小时的启动间隔，在冷态下分析接触器是否会断开在极限电流之上。当最小断能在500A，电机启动时间为100s时，过流保护时延过长易发生故障。因此，运用本文方法对过流保护过程进行诊断，并设置8个小组，对其误诊数量进行统计，从而计算具体的误诊率。当误诊率小于4%时能够达到良好的诊断效果。因此，需要结合误诊数进行误诊率计算，结果见表2。

由表2结果可知，对过流保护问题进行误诊率计算，得到8个小组的误诊率结果均在3%以下，说明运用本文诊断方法能够有效并及时对熔断器的故障进行诊断，提高了诊断的精确度，为熔断器在电力系统中的稳定运行提供了支撑。

综上所述，运用本文方法能够在短时间内快速定位故障，减少了因故障处理不当而造成的损失。通过仔细观察和记录设备的运行参数等，对熔断器进行物理检查，以进一步定位故障原因。同时，为更准确地找出故障机理，需要对10kV配电线路跌落式熔断器进行故障诊断，保证电力系统的稳定运行。

为验证本文设计的熔断器故障诊断方法的使用价值，将配电线路分为7种，a、b、c单相接地；ab、ac、bc两相接地；abc三相接地，分别利用AG、BG、CG；AB、AC、BC；ACG来表示故障类型，使试验具有良好的泛化能力，更加准确地完成故障诊断过程。其中，AG为a相接地故障、BG为b相接地故障、CG为c相接地故障；AB为a、b相接地故障、AC为a、c相接地故障、BC为b、c相接地故障；ACG为a、b、c相接地故障。本文将AG、AB、AC、ACG作为配电线路故障类型，故障阻抗为0Ω～100Ω，故障相角为45°～90°。

随机选取多种线路故障类型，针对每个类型进行10次试验，共做4组试验，保证试验的真实有效性。在故障阻抗、故障相角等条件均一致的情况下，使用文献[1]直流限流熔断器分断燃弧过程的模型故障诊断方法（方法1）、文献[2]直流熔断器并联燃弧不均机理研究故障诊断方法（方法2）以及本文设计的10kV配电线路跌落式熔断器故障诊断方法（本文方法）进行故障诊断。通过对比故障位置的实际值、诊断值，确定最佳的故障诊断方案。试验结果见表3。

在其他条件一致的情况下，使用文献[1]方法后，故障位置与实际位置存在±0.5km的诊断误差，4组试验的平均诊断准确率仅为79.801%。由此可见，使用该模型后，在ACG故障方面诊断不良，影响配电线路后续维护质量。

在使用文献[2]方法后，故障位置与实际位置存在0.03km的误差，4组试验的平均诊断准确率为87.521%。由此可见，使用该方法后，比文献[1]方法有所改进，但在AB故障方面诊断不良，仍须对其进行进一步优化，保证配电线路故障诊断的精准度。而使用本文方法后，故障位置与实际位置仅存在0.001km的诊断误差，4组试验的平均诊断准确率为97.939%。由此可见，使用本文设计的方法后，在AG、AB、AC、ACG等故障类型中均体现了良好的诊断效果，故障诊断准确率较高，可以在熔断器发生故障的瞬间找出故障位置，为配电线路的稳定使用提供保障。

3 结语

本次从熔断器入手，深入分析故障诊断方法相关问题，探究了10kV配电线路跌落式熔断器故障诊断方法。对熔断器发生的故障现象进行仔细观察和分析，检查熔断器的安装状态，包括安装是否牢固等。同时，检查熔断器的熔体是否有多次熔断的情况以及熔体质量是否合格。但方法中还存在一些不足，例如操作规范问题，熔体质量问题，多次熔断情况等。后续应更加完善计算，使用测试仪器对熔断器进行电气性能测试，还可以结合运行经验等信息，对故障诊断方法进行不断完善和优化，提高故障诊断的准确性和效率。确定10kV配电线路跌落式熔断器的故障原因，并采取相应的措施进行修复或更换。

参考文献

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