陳 昊

（國網韓城市供電公司，陜西 韓城 715400）

0 引 言

現(xiàn)代社會中，電力作為基礎能源之一，在城市建設和工業(yè)生產中扮演著至關重要的角色。然而由于配電線路故障的頻繁發(fā)生，城市供電系統(tǒng)面臨著不斷停電、供電質量低下等問題。傳統(tǒng)的配電線路故障排除方式主要依賴于人工巡檢和手動修復，效率低下且容易延誤修復時間[1]。因此，如何快速準確地診斷和修復配電線路故障成為迫切需要解決的問題。

1 配電線路故障診斷存在的基本問題

1.1 依賴人工巡檢和手動排除故障

配電線路依賴人工巡檢和手動排除故障的方式效率低下且容易延誤修復時間。傳統(tǒng)的維護和修復方式需要依靠人工巡檢來尋找故障點，并進行手動排除，這無疑是一個耗時耗力的過程。巡檢需要大量的時間和人力資源投入，同時也容易出現(xiàn)人為因素造成的漏檢或錯誤判斷，從而延誤故障的修復時間。

1.2 無法準確檢測與定位配電線路的故障情況

傳統(tǒng)方法無法準確檢測和定位配電線路中的故障情況，需要依賴人工進行排查和診斷。一旦故障發(fā)生，傳統(tǒng)的方法往往無法實時準確地檢測到故障的具體位置和原因，這會導致修復時間的延長，給用戶帶來不便[2]。

1.3 故障修復時間長導致用戶供電中斷時間過長

故障修復時間的延長也會導致用戶供電中斷時間過長，增加設備維護成本。當故障發(fā)生時，如果沒有快速準確地檢測和定位故障，修復時間就會不斷延長。長時間的供電中斷對用戶的正常生活和生產造成困擾，同時影響到設備的正常運行和維護，增加了設備維護與修復的成本。

2 針對配電線路故障診斷問題的解決方案

2.1 利用物聯(lián)網技術實現(xiàn)對配電線路的實時監(jiān)測

在配電線路上部署傳感器設備，可以實時監(jiān)測電流、電壓、溫度等參數(shù)的變化。這些傳感器通過無線網絡將采集的數(shù)據(jù)上傳至云端服務器，為后續(xù)的分析和處理提供支持。通過物聯(lián)網技術實現(xiàn)對配電線路的實時監(jiān)測，能夠大幅縮短故障檢測和修復的時間，而傳統(tǒng)的維護方式需要依賴人工巡檢來尋找故障點，耗時且效率低下[3]。故障檢測項目及監(jiān)測準確率如表1 所示。

借助物聯(lián)網技術，傳感器可以持續(xù)地獲取配電線路參數(shù)的實時數(shù)據(jù)，避免了人工巡檢的延遲和錯誤判斷的風險。采集的數(shù)據(jù)通過無線網絡上傳至云端服務器，為故障診斷和預測提供了數(shù)據(jù)基礎。云端服務器具備強大的計算和存儲能力，能夠應對大量的傳感器數(shù)據(jù)，快速準確地檢測到故障的發(fā)生，并定位故障的具體位置和原因。這種實時監(jiān)測和分析的方式可以極大地降低故障修復的時間和復雜度。此外，利用物聯(lián)網技術實現(xiàn)對配電線路的實時監(jiān)測，通過持續(xù)收集數(shù)據(jù)并進行分析，建立系統(tǒng)運行的基準值和規(guī)律性模式，一旦出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠自動發(fā)出警報并采取相應的措施[4]。這樣可以避免故障的擴大和損害，并且提前預防配電線路可能出現(xiàn)的問題。

2.2 采用人工智能算法檢測設備故障點位

應用人工智能算法進行故障檢測和定位是提高配電線路可靠性的重要手段。通過對云端服務器上的數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，人工智能算法能夠快速準確地檢測配電線路故障的發(fā)生，并定位故障的具體位置和原因。在配電線路故障檢測和定位中，使用人工智能算法通常涉及大量的數(shù)據(jù)處理和分析，可用公式表示為

式中：G為故障定位模型，該模型結合配電線路數(shù)據(jù)和故障預測結果進行進一步的分析和計算；floc為函數(shù)G中使用的特征集，包括相關的電壓降、電流失衡、功率因數(shù)等特征；x為輸入的配電線路數(shù)據(jù)；ypred為故障檢測模型的預測結果。

機器學習的應用可以幫助算法對歷史數(shù)據(jù)進行學習和訓練，深度學習的運用可以對復雜的故障模式進行分析和學習。通過建立多層的神經網絡結構，算法可以從大量的數(shù)據(jù)中提取特征，并根據(jù)這些特征進行故障判斷[5]。目標檢測是計算機視覺領域的一個基本問題，可以用于檢測圖像中的目標類別，并給出其位置和大小等信息。在深度學習領域，這類算法先通過選擇性搜索、區(qū)域選取網絡（Region Proposal Network，RPN）等方法生成一系列候選框（即區(qū)域建議），然后對每個候選框進行分類和位置精修。雙階段目標檢測算法的流程如圖1 所示。

圖1 雙階段目標檢測算法

當出現(xiàn)斷路、短路、漏電等故障時，配電線路會自動進入故障診斷狀態(tài)，雙階段目標檢測算法先通過檢測detect_anomaly(signal)函數(shù)檢測信號是否存在異常模式。如果存在異常模式，則進入第二階段，通過locate_fault(signal)函數(shù)定位故障的位置。雙階段目標檢測算法能夠快速識別出與正常模式不同的信號模式，并準確定位故障的位置。通過人工智能算法的應用，配電線路可以在更短的時間內快速、準確地檢測和定位故障，提高了供電可靠性與穩(wěn)定性。故障檢測和定位的自動化處理減少了人為判斷的不確定性和延誤修復的風險，有效縮短了故障修復時間并降低了維護成本。

2.3 引入智能修復系統(tǒng)

為了實現(xiàn)自動化修復，引入智能修復系統(tǒng)是相當關鍵的。通過結合智能修復系統(tǒng)，根據(jù)故障診斷結果自動執(zhí)行修復操作，可以大幅縮短供電中斷時間并降低維護成本。智能修復系統(tǒng)基于預設的規(guī)則和算法，能夠根據(jù)故障診斷的結果自動選擇相應的修復策略。例如，當檢測到故障出現(xiàn)在特定的配電線路中時，系統(tǒng)可以自動切換到備用線路，以保障供電的連續(xù)性。當發(fā)現(xiàn)電壓波動過大導致故障時，系統(tǒng)可以自動執(zhí)行電壓調節(jié)操作來恢復正常的供電狀態(tài)。此外，當系統(tǒng)檢測到電壓波動過大導致故障時，系統(tǒng)能夠自動觸發(fā)電壓調節(jié)機制，實時監(jiān)測電壓數(shù)據(jù)。利用統(tǒng)計方法或深度學習算法，識別出正常電壓波動范圍和異常波動。一旦數(shù)據(jù)超出正常范圍，即被認為是異常。一旦檢測到異常，系統(tǒng)會立即啟動電壓調節(jié)操作。在檢測到諧波引起的電壓波動時，系統(tǒng)可以啟動有源濾波器消除諧波，確保電壓波形的正弦度，控制電壓在合理范圍內，還能夠生成相應的報警記錄，及時通知運維人員電壓波動異常，并由系統(tǒng)實現(xiàn)自動調節(jié)。如果調節(jié)效果不佳，系統(tǒng)會基于反饋數(shù)據(jù)進行二次調節(jié)，直到達到最佳效果。所有檢測、調節(jié)的過程和結果都會被系統(tǒng)記錄，生成報告。同時，當配電線路出現(xiàn)調節(jié)失配的情況，系統(tǒng)會觸發(fā)報警機制，及時通知運維人員介入、調查、處理。智能修復系統(tǒng)還可以根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)和經驗知識進行智能分析，從而更好地優(yōu)化修復策略。

如表2 所示，當系統(tǒng)檢測到特定配電線路發(fā)生故障時，會自動切換到備用線路以保障供電連續(xù)性。例如，2021 年8 月1 日的記錄中，發(fā)現(xiàn)線路L1發(fā)生了斷路故障，系統(tǒng)自動執(zhí)行切換到備用線路的修復操作。另外，系統(tǒng)還可以自動執(zhí)行電壓調節(jié)操作來恢復正常的供電狀態(tài)。例如，2021 年8 月5 日的記錄中發(fā)現(xiàn)電壓波動過大導致漏電故障，系統(tǒng)進行了電壓調節(jié)操作以恢復正常供電。這也就意味著通過學習和識別故障模式，系統(tǒng)能夠提前預測潛在的故障，并采取相應的措施，減少故障對供電系統(tǒng)的影響。這種基于智能算法的修復策略，不僅可以提高供電的可靠性和穩(wěn)定性，還有助于降低人工干預和維護的成本。智能修復系統(tǒng)的自動化特點使得故障修復過程更加高效和快速，可以在最短的時間內根據(jù)故障診斷結果自動執(zhí)行修復操作，減少人為操作的延遲和錯誤。

表2 配電線路故障和修復數(shù)據(jù)

3 結 論

配電線路故障診斷與智能修復技術的研究為配電網絡的可靠性和維護效率提供了有效的解決方案。通過結合物聯(lián)網技術和人工智能算法，實現(xiàn)自動化的故障檢測、診斷以及修復，能夠提高故障檢測的準確率和響應時間，降低故障修復的成本，從而提高配電線路的可靠性與穩(wěn)定性。這一研究結果對于推動智能化配電系統(tǒng)的發(fā)展和提升用戶對電力服務的滿意度具有重要意義。