电力系统中的故障定位技术研究与应用

超声波技术在电力系统故障诊断中的应用

在我国快速发展过程中，市场经济在迅猛发展，社会在不断进步，电力设备的绝缘监督主要是采用预防性试验来进行，在实际工作中发现预防性试验对电力设备分布性缺陷监测效果较好，如绝缘受潮、绝缘电阻下降、介质老化、介质损耗增大，而对缺陷范围比较小但危害比较大的集中缺陷效果不理想，如电容器内部串并联部分小电容断线、瓷质开裂、绝缘部分受潮、绝缘内气泡、电缆故障点及路径查找。高频率超声波能形成很窄的波束，此指向性特性有助于发现设备故障点，即所谓的超声波定位技术。在电力系统中，超声波定位技术广泛应用于电气设备局部放电、发电机电晕、电气设备断线及电缆故障探测等多个方面，但电力系统内强电场的电晕及背景噪音的干扰限制了超声波定位技术在电力系统的发展。近几年公司引进了美国Son-Tector超声波定位仪，通过对其开发与应用，取得了一定的成效，特别是在均压电容器断线、电缆故障查找等方面效果显著。

标签：电力设备;故障探测;超声波;定位技术;超声波定位仪

引言

电力系统是由电能的产生、变换、传送、分配和消费的各种设备，按照一定的需求组成的有机系统的总称，也是大型机电系统的重要组成部分，电力系统的稳定可靠运行对机电系统的安全运行十分重要。电力系统故障诊断是电力系统设计，电力系统与机电系统保护等的重要研究内容。电力系统故障诊断中的智能化技术主要包括电力系统仿真，先进故障诊断算法，先进故障诊断设备等技术。电力系统仿真的目的是在电力系统相关环节中设置相应信息并对系统进行控制，便于测量、调节、控制、保护、调度电能以及保证用电系统的安全运行。目前针对电力系统故障诊断的算法包括遗传进化算法、模糊自适应算法、差分进化算分、专家系统、神经网络算法等，这些算法需要相关故障数据，数据可以通过仿真或实验获得。拥有了相关数据，即可通过微控制器，将这些算法及数据集成到诊断设备中。

1电力系统故障成因

电力系统主要由电源、变电所、输电线路与用户荷载组成，受用户端供电节点的分布影响电源点之间通过电源的二次电能交换才可实现跨区域的电能传输。电力网络主要是指输电线路与变电所之间形成的线路架构，通过智能化设备、信息化技术的融入到电力系统信息管理体系，可令电力网络实现精准的电力分配以及智能优化配电，保证电力供应区域用电高峰期下可维系正常运作。随着高新技术与电力系统的深度融合，电力系统架构组成形式也逐渐趋于复杂化，尽管智能化设备的应用可有效提高整体运营质量，但同时也将增大电力网络的运营故障。特别是近年来数据时代的发展下，令电力系统承接更多的数据信息，一旦数据结构，整体系统造成冗余性影响，将导致系统设备出现一定的故障。从故障影响深度来看，对电力系统运行产生最为严重的安全影响问题，即为电力线路的短路故障，引起此类故障的因素较多，例如自然环境的雷击影响、工作人员误操作所带

ScienceandTechnology&Innovation┃科技与创新2021年第09期

元［基金项目］云南省教育厅科学研究基金项目（编号：2020J0774）科研成果文章编号：2095-6835（2021）09-0171-02

北斗导航定位技术及其在电力系统中的应用＊

杨洪磊1，司兴登1，江召2，苗雪鹏3

（1.昆明冶金高等专科学校，云南昆明650033；2.中国能源建设集团云南省电力设计院有限公司，云南昆明650051；

3.河南通达电缆股份有限公司，河南洛阳471922）

摘要：北斗导航定位技术目前已可对全球范围内用户提供实时导航、定位和授时服务，该技术同时可提供短

报文通信功能，其定位精度高，授时精度优，应用广泛。对北斗导航系统及其特点进行了介绍，对电力系统中北斗导航技术的应用进行了研究，对电力系统应用北斗导航定位技术的前景和未来发展方向进行了展望。关键词：北斗导航定位技术；电力系统；应用；发展方向中图分类号：TM75文献标志码：ADOI：10.15913/ki.kjycx.2021.09.074

电力系统是社会的重要组成系统，其安全稳定运行对人

民正常生产生活具有重要意义。随着北斗卫星导航系统逐步

成熟，该系统在救灾减灾、交通运输、农业自动化、森林状

态监测、军事等领域都得到了广泛应用，由于该系统定位精

度高、在山区和城市中抗干扰能力强，该系统在电力系统中

也得到了广泛应用并具有广阔的应用前景[1-2]。1北斗导航系统及其特点

北斗导航系统的建设采取了北斗一号、北斗二号和北斗

三号导航系统的发展战略，其中北斗三号导航系统于2020

年完成组网并提供全球服务[3]。该系统由静止轨道卫星、倾

斜地球同步轨道卫星和中圆地球轨道卫星共计30颗卫星组

成[4]，目前可以提供开放服务和授权服务两种功能，开放服

务免费提供10m定位精度、50ns授时精度和0.2m/s的测

速精度，授权服务可向授权用户提供更高性能的服务[5]。2北斗导航系统在电力系统中的应用

第３６卷第ｌ８期　２００８年９月ｌ６日　电力系统保护与控制　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｖ＿０１．３６　ＮＯ．１８　Ｓｅｐ．１６，２００８　

１　０　ｋＶ配电网故障定位的研究和实现　

司冬梅１，齐郑　，钱敏　，闫宝庚　（１．华北电力大学，北京１　０２２　０６；２．国电北仑第一发电有限公司，浙江宁波３１５　０１　０　３．大庆石油管理局电力集团，黑龙江大庆１６　３４５　３）　

摘要：随着对配电网供电可靠性要求的提高，配电网故障点的及时发现显得日渐重要，配电网的故障定位技术对于配电网安　全可靠性具有非常重要的意义。本文在基于信号注入法的原理基础上，提出了一种“直流定段，交流定点”的交直流综合定　位方法。该方法分两步走，第一步定出故障区域，第二步定出故障点，将直流信号和交流信号注入法相结合，优势互补，通　过多次现场实验验证，可以有效地处理１　０　ｋＶ配电网中的单相接地故障。本文阐述了交直流混合定位法的原理，并介绍了信　号源的注入和信号的检测方法，最后利用现场试验数据和ＡＴＰ仿真验证此方法的可行性。　关键词：故障定位；配电网；直流法；交流法　Ｓｔｕｄｙ　ａｎｄ　ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｎ　ｆａｕｌｔ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ａｂｏｕｔ　１０　ｋＶ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ＳＩ　Ｄｏｎｇ—ｍｅｉ　，ＱＩ　Ｚｈｅｎｇ　，Ｑ！ＡＮ　Ｍｉｎ　，ＹＡＮ　Ｂａｏ　ｇｅｎｇ　（１．Ｎｏｒｔｈ　Ｃｈｉｎａ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｐｏｗｅｒ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０２２０６，Ｃｈｉｎａ；２．Ｚｈ＠ａｎｇ　Ｂｅｉｌｕｎ　Ｔｈｅｒｍａｌ　Ｐｏｗｅｒ　Ｐｌａｎｔ，Ｎｉｎｇｂｏ　３１５０１０，Ｃｈｉｎａ　３．Ｄａｑｉｎｇ　Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ｇｒｏｕｐ，Ｄａｑｉｎｇ　１６３４５３，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ａｓ　ｔｈｅ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ　ｆｏｒ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｉｓ　ｒａｉｓｉｎｇ，ｔｈｅ　ｐｒｏｍｐｔ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｆａｕｌｔ　ｐｏｉｎｔ　ｏｆ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｉＳ　ｂｅｃｏｍｉｎｇ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ．ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｆａｕｌｔ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ　ｉｓ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｏｆ　ｉｎｊｅｃｔｉｎｇ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｍｅｔｈｏｄ，ｆｌ　ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ　ｆａｕｌｔ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＡＣ　ａｎｄ　ＤＣ　ｓｉｇｎａｌ，ｗｈｉｃｈ　ｕｓｅｓ　ＤＣ　ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　ｆｉｘ　ｔｈｅ　ｆａｕｌｔ　ｓｅｇｍｅｎｔ　ａｎｄ　ＡＣ　ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　ｆｉｘ　ｔｈｅ　ｆａｕｌｔ　ｐｏｓｉｔｉｏｎ．ｉＳ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｒｅ　ａｒｅ　ｔＷＯ　ｓｔｅｐｓ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ　ｆｒｓｔ　ｓｔｅｐ　ｉＳ　ｆａｕｌｔ　ｒｅｇｉｏｎ　ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ．ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｅｃｏｎｄ　ｓｔｅｐ　ｉｓ　ｆａｕｌｔ　ｐｏｓｉｔｉｏｎ　ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ＤＣ　ｓｉｇｎａｌ　ｗｉｔｈ　ＡＣ　ｓｉｇｎａ１　ｃａｎ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｄｅａｌ　ｗｉｔｈ　ｓｉｎｇｌｅ—ｐｈａｓｅ　ｇｒｏｕｎｄｉｎｇ　ｏｎ　１０　ｋＶ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ．ｗｈｉｃｈ　ｉＳ　ｖｅｒｉｆｉｅｄ　ｉｎ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｏｎ　ｓｐｏｔ．Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｅｘｐｏｕｎｄｓ　ｔｈｅ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｏｆ　ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ　ｆａｕｌｔ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＡＣ　ａｎｄ　ＤＣ　ｓｉｇｎａｌ，ｐｒｅｓｅｎｔｓ　ｔｈｅ　ｉｎｊｅｃｔｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｓｉｇｎａｌ　ｓｏｕｒｃｅ　ａｎｄ　ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｍｅｔｈｏｄ．ａｎｄ　ｖｅｒｉｆｉｅｓ　ｔｈｅ　ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｗｉｔｈ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｏｎ　ｓｐｏｔ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ＡＴＰ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．　Ｋｅｖ　ｗｏｒｄｓ：　ｆａｕｌｔ　１ｏｃａｔｉｏｎ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ：　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｄｉｒｅｃｔ　ｃｕｒｒｅｎｔ；　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ　ｃｕｒｒｅｎｔ　中图分类号：　ＴＭ７７　文献标识码：　Ａ　文章编号：　１６７４—３４１５（２００８）１８—００２４—０５　

人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究

随着科技的发展，人工智能技术正在各个领域得到广泛的应用。其中，在电力系统故障诊断方面，人工智能技术也发挥着重要的作用。本文将阐述人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究，并探讨其优点和挑战。

一、人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用

在电力系统中，故障诊断一直是一个重要的问题。如何快速准确地定位故障，并迅速采取措施进行修复，是保障电力系统运行稳定的关键。而人工智能技术能够结合大数据和机器学习算法，提供快速且准确的电力系统故障诊断解决方案。

目前，电力系统故障诊断中常用的人工智能技术主要包括神经网络、遗传算法和支持向量机。这些技术能够对电力系统进行实时监测，分析和处理数据，快速识别故障类型，并给出适当的处理方案。

1、神经网络

神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。在电力系统故障诊断中，神经网络能够通过对大量历史数据进行学习和训练，构建出一个完整的电力系统故障诊断模型。当出现故障时，即可通过该模型进行快速诊断和处理。

2、遗传算法

遗传算法是一种优化计算方法，主要用于解决复杂问题。其原理是将问题的解采用二进制编码表示，然后通过基因操作对解进行优化，找出最优解。在电力系统故障诊断中，遗传算法能够通过对故障信息的加权和分析，找出最佳的处理方案。

3、支持向量机 支持向量机是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。在电力系统故障诊断中，支持向量机能够根据历史数据和特定的特征，对故障类型进行分类和识别。而且，该技术能够在实时处理中提供有力的支持。

二、人工智能技术在电力系统故障诊断中的优点

人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用，具有以下优点：

1、提高准确性和效率

传统的电力系统故障诊断需要人工或传统机器进行数据分析和处理。而人工智能技术能够通过机器学习算法对大量历史数据进行学习和训练，并提供快速且准确的处理方案。这大大提高了诊断的准确性和效率。