摘要：隨著電力系統(tǒng)規(guī)模擴大與技術(shù)進步，配網(wǎng)故障預(yù)警面臨數(shù)據(jù)孤島與研判滯后挑戰(zhàn)。本文闡述了多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，融合設(shè)備運行、地理信息、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能化預(yù)警系統(tǒng)，以實現(xiàn)故障快速響應(yīng)與精確定位，提升預(yù)警效率與準(zhǔn)確性，保障配網(wǎng)安全穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞：多源數(shù)據(jù)融合；配電網(wǎng)；故障預(yù)警；數(shù)據(jù)采集

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.02.019

中圖分類號：TM 769" " " " " 文獻標(biāo)志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）02-00-03

Research on Real-time Fault Warning Method for Distribution Networks Based on Multi-source Data Fusion

DENG Lijuan， XIE Yonghua， WU Qilin， LI Xiaoming

（Zhaotong Power Supply Bureau of Yunnan Power Grid Co.， Ltd.， Zhaotong 657000， China）

Abstract： With the expansion of power system scale and technological advancements， fault warning in distribution networks faces challenges such as data silos and delayed diagnosis. This paper investigates multi-source data fusion technology， integrating equipment operation data， geographic information， topological structure data， and environmental data to construct an intelligent warning system. This system aims to achieve rapid response and precise fault location， enhancing warning efficiency and accuracy， and ensuring the safe and stable operation of distribution networks.

Keywords： multi-source data fusion; distribution network; fault warning; data acquisition

0" "引言

在當(dāng)今電力系統(tǒng)日益復(fù)雜且對供電可靠性要求日益提高的背景下，配網(wǎng)故障的快速準(zhǔn)確預(yù)警成為保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行、提升用戶滿意度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。探索一種基于多源數(shù)據(jù)深度融合的配網(wǎng)故障實時預(yù)警方法，旨在通過整合來自不同渠道、不同類型的海量數(shù)據(jù)資源，如電力監(jiān)控系統(tǒng)的實時運行數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)以及歷史故障記錄等，運用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，深入挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)與異常模式。

1" "多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在配網(wǎng)故障預(yù)警中的應(yīng)用背景

現(xiàn)有的配電網(wǎng)故障預(yù)警系統(tǒng)在實際應(yīng)用中面臨多個嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，尤其是數(shù)據(jù)孤島和故障研判滯后兩個主要問題。配電網(wǎng)中各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)難以互通，形成了獨立的數(shù)據(jù)孤島，在數(shù)據(jù)收集、傳輸和處理上相互分割，導(dǎo)致無法全面共享或整合[1]。

2" "多源數(shù)據(jù)的分類與采集機制

2.1 數(shù)據(jù)源分類

2.1.1 設(shè)備運行數(shù)據(jù)

設(shè)備運行數(shù)據(jù)主要來源于SCADA系統(tǒng)和其他自動化系統(tǒng)。這類數(shù)據(jù)是配電網(wǎng)實時監(jiān)控的核心，反映了各類設(shè)備的運行狀態(tài)、性能指標(biāo)、負(fù)載情況等。由于這些數(shù)據(jù)具有高實時性和連續(xù)性，它們能夠幫助系統(tǒng)在故障發(fā)生的早期階段及時捕捉設(shè)備異常情況，并為預(yù)警模型提供支持。

2.1.2 地理信息與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)

地理信息與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)則為配電網(wǎng)物理布局與運行結(jié)構(gòu)提供基礎(chǔ)支持。這類數(shù)據(jù)包括電網(wǎng)的線路布設(shè)、變電站位置、開關(guān)設(shè)備的相對位置等，對系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)認(rèn)知和電力流動有直接影響。對于故障預(yù)警而言，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)至關(guān)重要，它能夠為故障定位、故障隔離等操作提供清晰的線路路徑和設(shè)備關(guān)聯(lián)性。

2.1.3 環(huán)境數(shù)據(jù)

環(huán)境數(shù)據(jù)涵蓋了氣象條件、負(fù)荷波動等外部因素，它們往往在設(shè)備故障的誘因中扮演重要角色。氣象數(shù)據(jù)中的溫度、濕度、風(fēng)速等變量會對設(shè)備的運行狀況產(chǎn)生直接影響，尤其是在極端天氣情況下，設(shè)備的損壞風(fēng)險顯著提高。負(fù)荷波動則直接影響設(shè)備的運行壓力，當(dāng)負(fù)荷突然增加或波動過大時，設(shè)備的承載能力可能會超出設(shè)計范圍，從而導(dǎo)致故障。

2.2 實時數(shù)據(jù)采集與傳輸要求

2.2.1 高頻采集與低延遲傳輸

高頻采集意味著系統(tǒng)能夠持續(xù)從設(shè)備中獲取密集的數(shù)據(jù)流，以及時捕捉設(shè)備運行中的細(xì)微變化[2]。這種高頻采集并不是簡單地提高數(shù)據(jù)獲取頻率，而是確保在動態(tài)電網(wǎng)環(huán)境中，各類異常變化能夠在早期階段被迅速感知并傳輸至預(yù)警系統(tǒng)。

2.2.2 異常數(shù)據(jù)的實時檢測與處理

異常數(shù)據(jù)的實時檢測與處理則是數(shù)據(jù)采集后的關(guān)鍵一環(huán)。配電網(wǎng)中的實時數(shù)據(jù)流經(jīng)常伴隨著噪聲和異常數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能源自傳感器故障、短時數(shù)據(jù)丟包或環(huán)境干擾。若不加以有效處理，系統(tǒng)將面臨大量無效信息的干擾，進而導(dǎo)致預(yù)警模型失效。

3" "數(shù)據(jù)融合在故障預(yù)警中的應(yīng)用方法

3.1 數(shù)據(jù)融合模型的設(shè)計

3.1.1 數(shù)據(jù)融合算法選擇的依據(jù)

在數(shù)據(jù)融合模型的設(shè)計中，算法選擇的依據(jù)是確保系統(tǒng)能夠高效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并從中提取出具有實際價值的信息。數(shù)據(jù)融合不僅僅是簡單地將不同數(shù)據(jù)源的內(nèi)容疊加，它涉及對多維數(shù)據(jù)的理解與分析，要求融合模型具備足夠的靈活性和適應(yīng)性。在配電網(wǎng)故障預(yù)警系統(tǒng)中，各類數(shù)據(jù)來源廣泛且性質(zhì)不同，既有實時的設(shè)備運行數(shù)據(jù)，也有靜態(tài)的地理信息和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以及外部環(huán)境數(shù)據(jù)。

3.1.2 數(shù)據(jù)加權(quán)與優(yōu)先級策略

數(shù)據(jù)加權(quán)與優(yōu)先級策略則是在數(shù)據(jù)融合過程中優(yōu)化決策的重要步驟。在多源數(shù)據(jù)融合中，不同數(shù)據(jù)源的重要性并不相同，因此需要通過加權(quán)策略來對數(shù)據(jù)的重要性進行區(qū)分。加權(quán)策略不僅僅是簡單的權(quán)重分配，還應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)運行狀態(tài)、數(shù)據(jù)來源的可靠性以及歷史故障特征進行動態(tài)調(diào)整。

3.2 不同類型數(shù)據(jù)的融合處理

3.2.1 時間序列數(shù)據(jù)的融合處理

時間序列數(shù)據(jù)的融合處理在數(shù)據(jù)融合模型中具有極其重要的地位，尤其在配電網(wǎng)故障預(yù)警系統(tǒng)中，時間序列數(shù)據(jù)直接反映了設(shè)備運行的動態(tài)變化。在處理時間序列數(shù)據(jù)時，關(guān)鍵在于如何確保不同時間點的數(shù)據(jù)保持邏輯一致性和時序完整性。電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)，如電壓、電流等參數(shù)，往往隨著時間連續(xù)變化，并且在不同的采集設(shè)備上，時間戳可能會出現(xiàn)差異[3]。

3.2.2 異構(gòu)數(shù)據(jù)的對齊與整合

異構(gòu)數(shù)據(jù)的對齊與整合則涉及如何將性質(zhì)不同的數(shù)據(jù)源進行有效組合，這一過程在配電網(wǎng)故障預(yù)警中至關(guān)重要，因為系統(tǒng)需要同時處理設(shè)備運行數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等各類異構(gòu)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)之間不僅在格式上有差異，在采集頻率、數(shù)據(jù)維度和表達(dá)方式上也各不相同。

3.3 融合過程中的信息冗余消解

信息冗余消解首先依賴于對數(shù)據(jù)源間關(guān)聯(lián)性的分析。不同數(shù)據(jù)源可能反映同一設(shè)備或系統(tǒng)的運行狀態(tài)，但由于采集方式、頻率或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的不同，信息表現(xiàn)形式可能存在差異。通過分析數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)性，尤其是設(shè)備運行參數(shù)的相關(guān)性，可以識別出哪些數(shù)據(jù)是重復(fù)的或高度相似的。

消解冗余信息并不意味著簡單地刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，而是通過數(shù)據(jù)聚合、壓縮或加權(quán)等方式來優(yōu)化信息。數(shù)據(jù)聚合是最常用的方式之一，通過將具有相同或相似信息的多源數(shù)據(jù)合并為單一信息，既保留了多源數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，也大大減少了冗余數(shù)據(jù)的數(shù)量。

4" "配網(wǎng)故障特征的實時提取與識別

4.1 故障類型的劃分與特征提取

4.1.1 短路與接地故障特征

短路與接地故障在配電網(wǎng)中發(fā)生較為頻繁，這類故障通常表現(xiàn)為電流、電壓等參數(shù)的突變。在短路故障中，兩個不同電位的導(dǎo)體意外接觸導(dǎo)致電流迅速增加，系統(tǒng)內(nèi)部的電流保護裝置會因過電流迅速動作，因此電流驟增、過流保護動作信號、電壓下降等是短路故障的主要特征[4]。接地故障則指系統(tǒng)中的相線與地之間發(fā)生非正常電氣連接，通常表現(xiàn)為零序電流的增加或單相電流的不平衡。

4.1.2 設(shè)備老化與負(fù)載故障特征

設(shè)備老化與負(fù)載故障則是另一類隱性故障，它們往往不會像短路或接地故障那樣在短時間內(nèi)產(chǎn)生顯著的電氣量變化，而是隨著設(shè)備的長期使用或過載運行逐漸顯現(xiàn)。設(shè)備老化通常表現(xiàn)為設(shè)備絕緣性能的下降、電氣連接部分接觸電阻的增加等，這些變化會導(dǎo)致設(shè)備的熱損耗增加，功率損耗逐漸升高。

4.2 實時預(yù)警方法的構(gòu)建與實現(xiàn)

該模型的核心目的是通過多層次的數(shù)據(jù)信息采集和研判，確保故障處理的全面性和準(zhǔn)確性，同時保證及時性和系統(tǒng)反饋的高效性。一是實時數(shù)據(jù)采集模塊：通過多源數(shù)據(jù)實時采集系統(tǒng)獲取設(shè)備運行狀態(tài)、地理信息、氣象信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。該模塊是預(yù)警模型的基礎(chǔ)部分，確保系統(tǒng)能夠在故障發(fā)生的初期階段獲取必要的數(shù)據(jù)。二是條件判斷與信息篩選模塊：模型需要根據(jù)不同的輸入條件進行邏輯判斷，決定是否需要進一步進行信息集合和分析。三是數(shù)據(jù)融合與分析模塊：多源數(shù)據(jù)的融合處理是預(yù)警模型的核心。通過對采集到的數(shù)據(jù)進行分類、召測和分析，模型能夠準(zhǔn)確識別故障類型及其影響范圍。四是動態(tài)研判與自適應(yīng)更新：通過實時掃描和數(shù)據(jù)更新，系統(tǒng)能夠?qū)σ延械难信薪Y(jié)果進行更新與調(diào)整。五是故障定位與反饋機制：模型通過對跳閘點和故障區(qū)間的判斷，確認(rèn)故障的具體位置并進行相應(yīng)的反饋。

4.3 多源數(shù)據(jù)融合對預(yù)警效率的提升

多源數(shù)據(jù)融合在配網(wǎng)故障實時預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用顯著提升了預(yù)警效率，這是由于融合過程能夠充分利用不同類型、不同源頭的數(shù)據(jù)資源，從而在多個層面優(yōu)化預(yù)警系統(tǒng)的性能。在故障發(fā)生的初期，多源數(shù)據(jù)的及時融合使得系統(tǒng)能夠迅速對突發(fā)事件做出反應(yīng)，提升了整體的響應(yīng)速度，尤其是對短路或接地等故障的初步判斷，能夠通過快速綜合歷史故障記錄、實時傳感器反饋以及負(fù)載狀態(tài)，準(zhǔn)確而迅速地定位故障點。融合多源數(shù)據(jù)還顯著提升了預(yù)警系統(tǒng)的穩(wěn)定性。單一數(shù)據(jù)源系統(tǒng)在數(shù)據(jù)丟失或異常情況下常常會出現(xiàn)系統(tǒng)失效的現(xiàn)象，而多源數(shù)據(jù)融合通過冗余機制增強了系統(tǒng)的容錯能力。即便某一源頭的數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，其他來源的數(shù)據(jù)依然可以提供有效支持，確保系統(tǒng)的連續(xù)運行。通過整合異構(gòu)數(shù)據(jù)并進行對齊與分析，預(yù)警系統(tǒng)在故障特征提取上更加穩(wěn)健，不容易受到單一數(shù)據(jù)異常的干擾。

5" "結(jié)束語

本文主要探討了多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在配網(wǎng)故障實時預(yù)警中的應(yīng)用，分析了當(dāng)前配網(wǎng)故障預(yù)警系統(tǒng)面臨的數(shù)據(jù)孤島和故障研判滯后等挑戰(zhàn)，并提出通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合來提升系統(tǒng)的預(yù)警能力。文中介紹了不同數(shù)據(jù)源（如設(shè)備運行數(shù)據(jù)、地理信息和環(huán)境數(shù)據(jù)）的分類及其在故障預(yù)警中的作用，強調(diào)了高頻數(shù)據(jù)采集與低延遲傳輸?shù)闹匾浴４送?，文中還討論了如何通過數(shù)據(jù)融合模型設(shè)計及數(shù)據(jù)加權(quán)策略來提升預(yù)警系統(tǒng)的精準(zhǔn)性與時效性，尤其是在時間序列數(shù)據(jù)處理與異構(gòu)數(shù)據(jù)對齊方面進行了深入分析，旨在通過更加靈活和智能的方法，實現(xiàn)對復(fù)雜環(huán)境中設(shè)備狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)警和故障快速響應(yīng)，保障配網(wǎng)的高效穩(wěn)定運行。

參考文獻

[1] 侯仁政，張巖，張小易，等.基于多源數(shù)據(jù)融合的電力系統(tǒng)故障診斷與評估平臺開發(fā)[J].機電工程，2017，34（10）：1173-1179.

[2] 管荑，李慧聰，張鵬，等.基于多源數(shù)據(jù)融合的故障事件等級識別及風(fēng)險預(yù)控研究[J].科技通報，2018，34（11）：255-259.

[3] 葛琪，劉聰，徐筱凡.配網(wǎng)自動化技術(shù)中的故障智能檢測技術(shù)分析[J].儀器儀表用戶，2024，31（04）：15-17.

[4] 王曜飛，王威，王波，等.調(diào)控一體化配電網(wǎng)故障風(fēng)險評估及安全預(yù)警技術(shù)的分析與研究[J].能源工程，2015，（04）：13-17.

作者簡介：鄧麗娟（1988-），女，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為數(shù)字化、人工智能。

謝永華（1988-），男，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為配搶指揮及服務(wù)。

吳麒麟（1989-），男，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為智能配網(wǎng)規(guī)劃。

李曉明（2000-），男，漢族，云南昭通人，高級工程師，本科，研究方向為數(shù)字化。