物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電網(wǎng)故障檢測(cè)中的應(yīng)用

摘要：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電網(wǎng)故障檢測(cè)中的應(yīng)用，旨在利用智能傳感器、邊緣計(jì)算、數(shù)據(jù)融合等技術(shù)，提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和自愈能力，優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率。本文從物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概述出發(fā)，分析了當(dāng)前配電網(wǎng)故障檢測(cè)的不足，重點(diǎn)闡述了智能傳感器布設(shè)、邊緣計(jì)算處理、數(shù)據(jù)融合識(shí)別等技術(shù)在故障檢測(cè)中的應(yīng)用，最后探討了自愈控制執(zhí)行的實(shí)現(xiàn)路徑，旨在提升配電網(wǎng)的故障響應(yīng)速度。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；配電網(wǎng)故障檢測(cè)

引言

隨著電力系統(tǒng)向智能化、數(shù)字化方向發(fā)展，傳統(tǒng)配電網(wǎng)故障檢測(cè)手段已難以滿(mǎn)足現(xiàn)代電網(wǎng)對(duì)高效性、精準(zhǔn)性和實(shí)時(shí)性的要求。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)感知、通信和處理能力，為配電網(wǎng)故障檢測(cè)提供了全新的技術(shù)路徑。例如，通過(guò)智能傳感器網(wǎng)絡(luò)的廣泛部署，實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的全面感知；結(jié)合邊緣計(jì)算技術(shù)，可以對(duì)海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理與異常分析；多源數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，能夠有效提高故障識(shí)別與定位的精度；自愈控制模塊借助智能化手段實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)隔離與恢復(fù)，提升配電網(wǎng)的供電可靠性。

1. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概述

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是通過(guò)智能傳感器、邊緣計(jì)算、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等多種技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)設(shè)備與設(shè)備、設(shè)備與人之間的實(shí)時(shí)信息交互與智能控制的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。首先，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電網(wǎng)故障檢測(cè)中，通過(guò)部署分布式智能傳感節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)采集電壓、電流、溫度等關(guān)鍵參數(shù)，并依托低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）、窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）等通信協(xié)議，確保高效、低延時(shí)的數(shù)據(jù)傳輸，提升故障檢測(cè)的時(shí)效性。其次，邊緣計(jì)算技術(shù)將數(shù)據(jù)處理前置至配電網(wǎng)現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)施實(shí)時(shí)計(jì)算、邊緣分析、快速異常識(shí)別，大幅度降低了數(shù)據(jù)回傳延時(shí)和計(jì)算壓力，提高了故障響應(yīng)速度。同時(shí)，云平臺(tái)融合大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效融合與智能特征識(shí)別，精準(zhǔn)解析故障模式，顯著提升故障定位的精度與檢測(cè)靈敏度[1]。最后，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)自愈控制系統(tǒng)，對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行快速隔離，并動(dòng)態(tài)調(diào)整配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化故障修復(fù)和電力路徑優(yōu)化，確保非故障區(qū)域迅速恢復(fù)供電。

2. 配電網(wǎng)故障檢測(cè)現(xiàn)狀

2.1 故障檢測(cè)速度慢

故障檢測(cè)速度緩慢直接制約了電網(wǎng)快速響應(yīng)能力。首先，傳統(tǒng)配電網(wǎng)故障檢測(cè)系統(tǒng)依賴(lài)于集中式檢測(cè)模式，該模式中傳感器采集的電壓、電流等數(shù)據(jù)需經(jīng)過(guò)廣域網(wǎng)傳輸至中央控制系統(tǒng)進(jìn)行集中處理，受限于通信帶寬不足、網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)丟包等問(wèn)題，數(shù)據(jù)傳輸效率低，無(wú)法實(shí)現(xiàn)故障信息的實(shí)時(shí)傳遞。其次，故障檢測(cè)過(guò)程中的數(shù)據(jù)處理和分析依賴(lài)于中央服務(wù)器的計(jì)算資源，而服務(wù)器在應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算能力有限，常出現(xiàn)處理瓶頸，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)性復(fù)雜故障的快速判斷和反饋。最后，現(xiàn)有檢測(cè)系統(tǒng)大多基于固定規(guī)則庫(kù)和專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行分析，缺乏自適應(yīng)調(diào)節(jié)機(jī)制，難以應(yīng)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行中的負(fù)荷波動(dòng)和多樣化故障類(lèi)型。

2.2 數(shù)據(jù)采集精度不足

配電網(wǎng)故障檢測(cè)中的數(shù)據(jù)采集精度不足問(wèn)題主要表現(xiàn)在傳感器精度、數(shù)據(jù)采樣率及抗干擾能力的不足，這直接影響故障檢測(cè)的可靠性與準(zhǔn)確性。首先，現(xiàn)有系統(tǒng)中使用的電壓互感器、電流互感器、溫度傳感器等設(shè)備，存在測(cè)量誤差較大、線(xiàn)性度差、靈敏度低的問(wèn)題，難以精準(zhǔn)捕捉故障前dichOa/+cITgk3pcXFRMcA==兆特征。其次，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集裝置的采樣率較低，無(wú)法滿(mǎn)足高頻次電氣量波動(dòng)監(jiān)測(cè)需求，尤其在短時(shí)諧波、電壓閃變及瞬態(tài)故障檢測(cè)中表現(xiàn)出明顯的精細(xì)化不足[2]。最后，配電網(wǎng)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中的電磁干擾和噪聲信號(hào)對(duì)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的抗干擾能力提出了嚴(yán)苛挑戰(zhàn)，現(xiàn)有信號(hào)處理技術(shù)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜干擾時(shí)存在滯后性，導(dǎo)致采集數(shù)據(jù)的精度降低。

2.3 故障定位不準(zhǔn)確

現(xiàn)階段配電網(wǎng)故障定位不準(zhǔn)確的問(wèn)題主要表現(xiàn)在定位算法的適應(yīng)性和精度不足。首先，傳統(tǒng)故障定位方法大多依賴(lài)于基于規(guī)則庫(kù)的專(zhuān)家系統(tǒng)和單一的阻抗法，在復(fù)雜電網(wǎng)拓?fù)浜投喙收蠣顟B(tài)下難以精確判斷故障位置，定位誤差較大。其次，現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)同步性和采樣頻率的要求較高，且容易受到噪聲干擾，導(dǎo)致故障信號(hào)特征提取不充分，無(wú)法有效區(qū)分正常波動(dòng)與故障信號(hào)，定位精度受到嚴(yán)重影響[3]。最后，現(xiàn)有配電網(wǎng)多采用集中式數(shù)據(jù)處理方式，數(shù)據(jù)處理延遲和計(jì)算資源有限，無(wú)法實(shí)時(shí)響應(yīng)動(dòng)態(tài)故障變化，導(dǎo)致定位結(jié)果與實(shí)際情況偏離，影響故障處理效率。

3. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電網(wǎng)故障檢測(cè)中的應(yīng)用

3.1 智能傳感器布設(shè)

智能傳感器布設(shè)是一種在配電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝高精度傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)的技術(shù)，旨在通過(guò)實(shí)時(shí)采集電壓、電流、溫度等多維數(shù)據(jù)，為故障檢測(cè)、定位及狀態(tài)評(píng)估提供全面的數(shù)據(jù)支持[4]。智能傳感器節(jié)點(diǎn)布設(shè)如圖1所示。

根據(jù)配電網(wǎng)的運(yùn)行特性，確定變電站、電纜分支箱、配電柜等設(shè)備為布設(shè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，并在這些節(jié)點(diǎn)處安裝電流互感器（CT）、電壓傳感器（PT）、溫度傳感器、振動(dòng)傳感器等智能傳感器設(shè)備[5]。電流互感器選用額定電流為5A的型號(hào)，電壓傳感器配置為適應(yīng)0～110kV電壓范圍的設(shè)備，溫度傳感器需滿(mǎn)足-40℃至125℃的工作溫度區(qū)間，防護(hù)等級(jí)要求達(dá)到IP65及以上，以確保傳感器在配電網(wǎng)環(huán)境中的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。

完成傳感器的物理布設(shè)后，各智能傳感器節(jié)點(diǎn)利用LoRa、NB-IoT等低功耗廣域網(wǎng)絡(luò)與中心的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)建立通信。配置過(guò)程中，LoRa通信速率設(shè)定為2.4kbps，NB-IoT頻段選擇800MHz或900MHz，以保障傳感器節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定通信。傳感器節(jié)點(diǎn)的布設(shè)應(yīng)遵循“主區(qū)-子區(qū)-監(jiān)測(cè)點(diǎn)”的層次結(jié)構(gòu)，每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)被分配一個(gè)唯一的地址。如圖1所示，“1.1.i”表示第一主區(qū)內(nèi)的第一子區(qū)的第i個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)。這種地址編碼方式能夠有效區(qū)分不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)源，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分類(lèi)、分析和管理。完成網(wǎng)絡(luò)配置后，對(duì)各傳感器進(jìn)行調(diào)試與校準(zhǔn)，確保采集數(shù)據(jù)的精度和穩(wěn)定性。調(diào)試過(guò)程中，電流傳感器的采樣頻率設(shè)為1kHz以上，以便及時(shí)捕捉故障信號(hào)；溫度傳感器靈敏度設(shè)置為0.1℃，確保對(duì)環(huán)境溫度變化的迅速響應(yīng)。校準(zhǔn)完成后，傳感器采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)無(wú)線(xiàn)模塊傳輸至數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)，由數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與處理。

3.2 邊緣計(jì)算處理

邊緣計(jì)算處理在配電網(wǎng)故障檢測(cè)中通過(guò)將數(shù)據(jù)處理與計(jì)算能力下沉至電網(wǎng)現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的實(shí)時(shí)檢測(cè)和快速響應(yīng)。邊緣計(jì)算下的數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。

圖2 邊緣計(jì)算下的數(shù)據(jù)處理

在配電網(wǎng)故障檢測(cè)的具體操作過(guò)程中，運(yùn)行環(huán)境為配電站、變電站和配電房等關(guān)鍵電力場(chǎng)所，這些環(huán)境具備嚴(yán)苛的電氣安全要求和復(fù)雜的電磁干擾背景。首先，在這些環(huán)境中安裝電流互感器、電壓互感器和溫度傳感器，用于監(jiān)測(cè)電流、電壓和溫度等關(guān)鍵運(yùn)行參數(shù)[6]。設(shè)置電流互感器的測(cè)量范圍為0～200A，電壓互感器的測(cè)量范圍為0～35kV，溫度傳感器的報(bào)警閾值設(shè)定為85°C，確保數(shù)據(jù)采集的精確性。各類(lèi)傳感器節(jié)點(diǎn)利用LoRa通信協(xié)議將采集數(shù)據(jù)傳輸至邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)。邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)對(duì)接收到的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，內(nèi)置的邊緣計(jì)算處理模塊通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)算法，快速識(shí)別電流、電壓的異常波動(dòng)及溫度超限情況，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障類(lèi)型的初步判斷[7]。隨后，預(yù)處理結(jié)果被傳遞至邊緣數(shù)據(jù)分析模塊，進(jìn)行更深入的優(yōu)化分析，以提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性。最后，經(jīng)過(guò)邊緣網(wǎng)關(guān)處理的數(shù)據(jù)與故障識(shí)別結(jié)果上傳至云端的配電網(wǎng)監(jiān)控與分析平臺(tái)，云端平臺(tái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、深度分析和隱私脫敏處理，并對(duì)復(fù)雜故障進(jìn)行全面診斷與決策，生成控制指令后反饋至本地?？刂浦噶罱?jīng)由邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)傳達(dá)至現(xiàn)場(chǎng)保護(hù)裝置，自動(dòng)執(zhí)行斷路器的分閘或重合閘操作，響應(yīng)時(shí)間小于100ms，迅速實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的隔離與非故障區(qū)供電恢復(fù)，保障配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

3.3 數(shù)據(jù)融合識(shí)別

數(shù)據(jù)融合識(shí)別模塊通過(guò)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)故障的精確識(shí)別與定位[8]。首先，數(shù)據(jù)融合識(shí)別采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將來(lái)自電流互感器、電壓互感器、溫度傳感器等多種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序同步與特征提取，通過(guò)構(gòu)建多維特征向量，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的全方位感知。假設(shè)電壓數(shù)據(jù)V（t）、電流數(shù)據(jù)I（t）和溫度數(shù)據(jù)T（t）為時(shí)間序列信號(hào)，經(jīng)過(guò)特征提取后得到特征向量X的計(jì)算公式為

（1）

式中，fV、fI、fT分別代表對(duì)電壓、電流和溫度信號(hào)的特征提取函數(shù)，這些函數(shù)包括傅里葉變換、短時(shí)能量計(jì)算、均值和方差等處理，用于提取信號(hào)的頻率特性、時(shí)域特性等關(guān)鍵信息?；谌诤系奶卣飨蛄縓，采用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)故障類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過(guò)構(gòu)建卷積層和池化層，提取電力信號(hào)的高階特征，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜故障模式的自動(dòng)識(shí)別[9]。故障分類(lèi)概率向量P的計(jì)算公式為：

（2）

式中，W1和W2分別是第一層和第二層的權(quán)重矩陣，b1和b2為對(duì)應(yīng)的偏置向量，ReLU為激活函數(shù)，用于增加非線(xiàn)性特征，σ為Softmax函數(shù)，用于將網(wǎng)絡(luò)輸出轉(zhuǎn)換為故障類(lèi)型的概率分布。上述過(guò)程通過(guò)多層特征映射和迭代優(yōu)化，使模型能夠深度分析傳感器融合數(shù)據(jù)，精確識(shí)別過(guò)流、斷線(xiàn)、諧波干擾等配電網(wǎng)故障類(lèi)型。

3.4 自愈控制執(zhí)行

自愈控制執(zhí)行旨在提升配電網(wǎng)的故障快速響應(yīng)和恢復(fù)能力。首先，系統(tǒng)通過(guò)智能分段斷路器和智能開(kāi)關(guān)控制器對(duì)配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)的電流和電壓進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。當(dāng)監(jiān)測(cè)到電流波動(dòng)超過(guò)額定值的10%或電壓偏差超過(guò)5%時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別并精準(zhǔn)定位故障區(qū)域，觸發(fā)隔離策略。其次，基于SCADA系統(tǒng)的控制指令，重合閘設(shè)備會(huì)在0.5s內(nèi)執(zhí)行隔離操作，同時(shí)通過(guò)電力線(xiàn)載波通信技術(shù)，重新配置電力流向，迅速恢復(fù)非故障區(qū)域的供電，最大限度減少停電時(shí)間。

同時(shí)，智能變壓器監(jiān)控終端對(duì)配電負(fù)荷狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，當(dāng)檢測(cè)到負(fù)荷不平衡率超過(guò)15%時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備和調(diào)壓裝置，優(yōu)化電壓穩(wěn)定性，確保電能質(zhì)量達(dá)標(biāo)。最后，系統(tǒng)通過(guò)遠(yuǎn)程終端單元RTU將故障處理過(guò)程中的故障定位結(jié)果、隔離操作次數(shù)、故障電流和電壓變化等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)上傳至主站監(jiān)控系統(tǒng)，生成詳細(xì)的故障處理報(bào)告[10]。這些報(bào)告為后續(xù)故障模式分析和設(shè)備維護(hù)優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)依據(jù)，有效提升配電網(wǎng)故障檢測(cè)與恢復(fù)的整體效率。

結(jié)語(yǔ)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入為配電網(wǎng)故障檢測(cè)提供了全新的解決方案，通過(guò)智能傳感器的布設(shè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)定位。邊緣計(jì)算技術(shù)大幅提高了數(shù)據(jù)處理效率，減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲，增強(qiáng)了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。數(shù)據(jù)融合技術(shù)有效整合了多源數(shù)據(jù)，提高了故障識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，自愈控制機(jī)制的應(yīng)用提升了配電網(wǎng)的故障恢復(fù)能力，保證了供電系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在配電網(wǎng)中的深度應(yīng)用，將推動(dòng)智能電網(wǎng)的進(jìn)一步發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：孫暢，碩士研究生，工程師，13363887350@163.com，研究方向：配網(wǎng)運(yùn)維及故障檢修方面；吳牧野，本科，工程師，研究方向：電力營(yíng)銷(xiāo)。