35 kV 及以下輸電線路的故障檢測與智能化維護

蔡 希

（智方設(shè)計股份有限公司，湖北 武漢 430000）

0 引 言

在電力行業(yè)快速發(fā)展和城市化進程加快的大背景下，35 kV 及以下輸電線路對城市和農(nóng)村電網(wǎng)至關(guān)重要。然而，自然環(huán)境變化、生物侵擾以及設(shè)施磨損等多種因素導(dǎo)致電力傳輸線路頻繁故障，影響供電穩(wěn)定性和可靠性，同時增加了電網(wǎng)運行與維護的難度。因此，深入研究35 kV 及以下輸電線路的故障檢測和智能維護技術(shù)至關(guān)重要。通過先進的傳感器技術(shù)、高效的數(shù)據(jù)采集與處理方法以及智能故障診斷機制，能夠?qū)崟r監(jiān)控輸電線路的運行狀態(tài)，準(zhǔn)確捕捉可能出現(xiàn)問題的初期跡象，為維護工作提供精確的決策支持。這不僅有助于減少故障發(fā)生，提高電網(wǎng)可靠性和穩(wěn)定性，還能降低維護成本，提升電網(wǎng)運營的經(jīng)濟效益。深化研究35 kV 及以下輸電線路的故障檢測與智能維護技術(shù)，對于推動電力系統(tǒng)向智能化、高效化發(fā)展具有深遠意義。

1 輸電線路故障檢測技術(shù)概述

1.1 35 kV 及以下輸電線路的故障類型與特征

在電力系統(tǒng)中，35 kV 及以下輸電線路扮演著至關(guān)重要的角色，然而這些線路常常需要應(yīng)對各種各樣的故障情況。短路故障是其中最常見的，通常是由于線路中兩相或多相之間產(chǎn)生短接，導(dǎo)致電流異常升高，可能損壞設(shè)備或造成電網(wǎng)中斷。接地故障則通常是由線路或設(shè)備絕緣材料的破損導(dǎo)致電流非正常地流向地面，可能對設(shè)備造成損壞并引發(fā)電擊事故。此外，線路材料的疲勞或外界因素可能導(dǎo)致斷線，中斷電路，影響電力傳輸?shù)姆€(wěn)定性和供電可靠性。擊穿是絕緣故障的典型表現(xiàn)，可能由設(shè)備老化或過電壓等因素引發(fā)，會導(dǎo)致電力系統(tǒng)絕緣能力下降，對輸電線路的安全穩(wěn)定運行造成負面影響。因此，對35 kV 及以下輸電線路的故障進行迅速且準(zhǔn)確的識別與處理，是保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。

1.2 傳統(tǒng)故障檢測方法與技術(shù)

定期的人工巡檢通過對線路設(shè)備進行視覺和聽覺的細致審查，能夠發(fā)現(xiàn)潛在的異?，F(xiàn)象。然而受人力資源、時間及環(huán)境等條件的限制，難以實現(xiàn)全面且及時的監(jiān)測。絕緣電阻和絕緣耐壓測試有助于評估設(shè)備的絕緣性能，但通常需要在斷電環(huán)境下執(zhí)行，無法實現(xiàn)在線監(jiān)測。電力系統(tǒng)的過電流、過載及短路等故障主要依靠保護裝置來預(yù)防和修復(fù)，然而這些設(shè)備在系統(tǒng)發(fā)生故障后才能發(fā)揮作用，無法提前警報或準(zhǔn)確定位故障地點[1]。由于現(xiàn)行電網(wǎng)管理需要更高的準(zhǔn)確度和效率，傳統(tǒng)檢測技術(shù)已經(jīng)無法滿足快速進展的電網(wǎng)建設(shè)和維護需求，不能確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。

1.3 智能化故障檢測技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用

近年來，隨著傳感器和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的飛速發(fā)展，35 kV 及以下輸電線路的智能化故障檢測技術(shù)備受關(guān)注。通過在關(guān)鍵位置部署電流、電壓及溫度等傳感器，實時監(jiān)控電路運行狀態(tài)并收集相關(guān)數(shù)據(jù)。隨后，利用尖端數(shù)據(jù)處理技術(shù)對數(shù)據(jù)進行實時分析和處理。通過融合故障診斷算法與模型，能夠迅速且精確地進行線路故障的識別與定位。這項技術(shù)實現(xiàn)了對電力網(wǎng)絡(luò)故障的智能監(jiān)控和處理，不僅提高了故障識別的準(zhǔn)確性和可靠性，還節(jié)省了人力成本，增強了電網(wǎng)的安全性和可靠性。

2 35 kV 及以下輸電線路的故障檢測關(guān)鍵技術(shù)

2.1 傳感器與監(jiān)測設(shè)備

在35 kV 及以下輸電線路的故障檢測中，傳感器與監(jiān)測設(shè)備扮演著至關(guān)重要的角色。電流監(jiān)測依賴電流傳感器的精確測量，能夠敏感地檢測電流變化，以便快速診斷短路和過載故障。電壓傳感器則致力于實時監(jiān)控電路的電壓狀況，及時發(fā)現(xiàn)接地故障或設(shè)備擊穿等異?，F(xiàn)象。溫度傳感器能夠?qū)崟r追蹤設(shè)備溫度的變化，及時識別過熱風(fēng)險。通過選用適宜的傳感器品種與數(shù)量，并在關(guān)鍵位置妥善安置，可以實現(xiàn)對輸電線路各項指標(biāo)的即時監(jiān)控與數(shù)據(jù)收集，為故障診斷提供所需的數(shù)據(jù)支持，具體如表1 所示。傳感器數(shù)據(jù)由監(jiān)測裝備采集、加工及保存，包括數(shù)據(jù)采集裝置、監(jiān)控終端等，能夠?qū)崟r監(jiān)測、分析并傳輸數(shù)據(jù)，為故障檢測提供技術(shù)支持[2]。

表1 傳感器類型及其相關(guān)內(nèi)容

2.2 數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)

在35 kV 及以下輸電線路的故障監(jiān)測中，數(shù)據(jù)收集與處理技術(shù)發(fā)揮著核心作用。首先，利用先進的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實時獲取電流、電壓、溫度等多項關(guān)鍵運行指標(biāo)。電力傳輸線路的狀況監(jiān)控和異常診斷依賴于這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。其次，對采集的數(shù)據(jù)進行存儲與整理，然后利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)對數(shù)據(jù)進行加工處理。數(shù)據(jù)處理包括清洗、特征提取以及模式識別等多個環(huán)節(jié)。其中，數(shù)據(jù)清洗旨在消除雜質(zhì)與異常數(shù)據(jù)點，確保數(shù)據(jù)品質(zhì)的可信度；特征提取是為了提取代表性的線路狀態(tài)變化特征，對于大量數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要；通過對特征的分析，模式識別技術(shù)能夠識別出線路的異常狀況和可能的故障模式。最后，利用數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建故障診斷模型，實現(xiàn)對線路故障的自動識別與精確定位。融合多項數(shù)據(jù)處理技術(shù)將提升電網(wǎng)線路監(jiān)控的準(zhǔn)確性與操作效率，為故障檢測提供可靠的數(shù)據(jù)，從而確保電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定運行。

改進數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)鞏固了智能輸電線路故障檢測的技術(shù)基礎(chǔ)。技術(shù)革新促使線路運行數(shù)據(jù)的采集與處理朝著智能化和效率化的方向發(fā)展。精確的數(shù)據(jù)處理和分析能力可以及時偵測線路異常，助力工作人員早期發(fā)現(xiàn)和處理線路問題，進而顯著提高電網(wǎng)的安全和可靠水平。

2.3 故障診斷算法與模型

在35 kV 及以下輸電線路發(fā)生故障的情況下，開發(fā)故障識別與診斷算法模型具有重要意義。研究人員利用機器學(xué)習(xí)和人工智能等先進技術(shù)，深入分析大量線路運行數(shù)據(jù)，成功訓(xùn)練出一種能夠獨立執(zhí)行故障識別和定位任務(wù)的模型。這些模型融合了數(shù)據(jù)特征、模式識別以及統(tǒng)計學(xué)方法，可以智能化地分析線路運行狀態(tài)。通過挖掘歷史數(shù)據(jù)，這些模型能夠掌握識別各類故障的技巧，并根據(jù)預(yù)設(shè)的故障標(biāo)識自主檢測異常狀況。實時的電流和電壓監(jiān)控結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，能夠精確識別短路和過載等潛在故障。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以更精確地識別復(fù)雜故障模式[3]。持續(xù)改進和精細調(diào)校使得這些算法模型在故障識別準(zhǔn)確性與效率方面都有了顯著提升。它們能夠快速響應(yīng)并高效解決輸電線路故障，從而保障電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運行。

受益于大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能的迅猛發(fā)展，故障診斷算法及其模型的研究不斷取得突破。未來，通過運用深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等先進技術(shù)進行故障檢測，以提高故障檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。同時，結(jié)合故障診斷模型和實時監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)對線路故障的及時反映和預(yù)測，從而進一步增強電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性。

3 輸電線路智能化維護技術(shù)研究

3.1 基于大數(shù)據(jù)分析的智能維護技術(shù)

智能維護技術(shù)作為一種新興方法，依賴于大數(shù)據(jù)分析。該技術(shù)能夠深入分析電力傳輸線路的大量運行數(shù)據(jù)，捕捉和預(yù)測潛在的故障模式和異常行為。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實時跟蹤設(shè)備運行情況，執(zhí)行預(yù)見性維修策略，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)設(shè)備問題，從而提前進行維護，降低故障導(dǎo)致的損害和停電危險。智能維護技術(shù)有效提高了維護工作的效率和精確性，顯著延長了設(shè)備壽命，降低了維護成本，保障了電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性。借助大數(shù)據(jù)分析，在輸電線路領(lǐng)域顯示出巨大的應(yīng)用前景，這項技術(shù)將構(gòu)筑起電網(wǎng)安全和可靠性的堅實基礎(chǔ)[4]。

3.2 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能維護技術(shù)

智能物聯(lián)網(wǎng)維護系統(tǒng)利用傳感器與通信技術(shù)，完成了對輸電線路的遠程監(jiān)控與管理。傳感器被布置在關(guān)鍵位置，實時搜集線路設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，然后通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心。監(jiān)控中心利用數(shù)據(jù)處理與分析手段，對設(shè)備狀況進行即時監(jiān)管與評估，并具備預(yù)測設(shè)備未來運行趨勢的能力。若設(shè)備出現(xiàn)異常，系統(tǒng)將迅速激活警報系統(tǒng)，執(zhí)行必要的維修工作，并通過遠程控制排除故障。智能維護技術(shù)能夠顯著提高作業(yè)效率，降低人力資源成本，實時發(fā)現(xiàn)并規(guī)避潛在故障風(fēng)險，有效預(yù)防故障事故的發(fā)生，從而大幅提升輸電線路的可靠性與安全性。

3.3 基于人工智能技術(shù)的智能維護技術(shù)

運用先進的人工智能技術(shù)，智能維護系統(tǒng)對輸電線路設(shè)備的維護管理進行了深度挖掘，充分運用了機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等手段。通過分析大量歷史信息，人工智能系統(tǒng)能夠建立設(shè)備性能模型，并準(zhǔn)確識別設(shè)備的異常表現(xiàn)和可能故障。利用這些模型，系統(tǒng)能夠自動執(zhí)行輸電線路設(shè)備的故障檢測，迅速確定故障點，并提出相應(yīng)的維修策略。基于人工智能技術(shù)的智能維護系統(tǒng)能夠?qū)﹄娋W(wǎng)進行優(yōu)化調(diào)度，分析線路設(shè)備運行狀態(tài)和負載變化，以便對設(shè)備進行精準(zhǔn)管理，并對資源進行合理分配。這種做法不僅提高了電網(wǎng)運行效率，還提高了其智能化水平[5]。因此，該系統(tǒng)可以靈活地適應(yīng)多種復(fù)雜的操作環(huán)境和需求，在增強電網(wǎng)運行智能化和維護效率方面具有巨大的應(yīng)用前景。

4 結(jié) 論

文章系統(tǒng)地總結(jié)了35 kV 及以下輸電線路在故障診斷與智能檢修方面的研究進展，并對未來的發(fā)展方向進行了預(yù)測和展望。隨著傳感器、數(shù)據(jù)處理以及人工智能等領(lǐng)域的技術(shù)不斷創(chuàng)新，未來輸電線路智能化維護技術(shù)的發(fā)展將更加智能化。持續(xù)改進和整合尖端技術(shù)預(yù)計將推動智能維護系統(tǒng)向更智能化、自動化以及高效化的方向發(fā)展。這一舉措將極大增強電力網(wǎng)絡(luò)的安全可靠性，并有力推動電力行業(yè)的持續(xù)發(fā)展。