電力系統故障診斷的研究現狀與發展趨勢分析

姜宇航 李博 彭琳琳 金鑫

遼寧省檢驗檢測認證中心（遼寧省產品質量監督檢驗院） 遼寧沈陽 110000

近年來，我國經濟快速增長，社會能源消耗不斷增加，現有供電系統面臨越來越大的壓力，特別是在節假日和活動期間，能源消耗急劇增加，這對整個電力系統構成了巨大的挑戰。但無論是人民的日常生活還是工農業生產，都必須依靠電力來穩定運行，因此，安全可靠的供電系統是整個社會經濟穩定發展的基礎。然而，由于氣候環境和技術條件的影響，電力系統在運行過程中容易發生各種故障。電力系統的故障如果不能及時解決，將給整個社會帶來嚴重的經濟損失。因此，有必要加強對電力系統故障診斷的分析和研究，以在最短的時間內解決電力系統故障，使損失最小化。除此之外，隨著我國電力系統的不斷發展壯大，供電系統也越來越復雜，日常工作中的故障頻率也越來越高，所以，加強電力系統故障診斷的研究對我國電力系統的發展具有重要意義。

1 電力系統故障診斷技術的發展現狀

與國外相比，我國電力工業的發展起步較晚，相應的電力系統故障診斷技術不高。對于故障診斷技術，大多是積極學習國外先進經驗和技術，不斷學習和發展過程，消化吸收，不斷總結。

其中，電力系統故障診斷技術的發展分為三個階段。第一，初始階段。1979年以來，我國開始了解和研究電力系統的設備診斷技術，特別是設備診斷技術的基礎理論，并對其進行了深入的研究。大約10年后，我過開始學習和研究設備狀態監測、信號處理等電力系統技術。第二，發展階段。20世紀90年代，隨著我國工業的快速發展和現代管理的逐步發展，診斷技術在這一時期的發展也非常迅速。以故障分類、模式識別、智能專家系統及其計算（故障樹計算、模糊邏輯計算、神經網絡計算、遺傳計算等）為例，理論研究與生產實踐有機結合，我國的實用特征故障診斷理論也在不斷完善。通過認真研究和創新，提出了一套符合國際標準的一體化設備狀態監測與診斷系統，對促進我國設備故障診斷技術的發展起到了重要作用。第三，成熟階段。目前，該系統的運行主要是實現遠程、智能化和網絡化監控。人們將設備診斷技術與計算機信息技術、智能技術和大數據分析技術相結合，實現電力系統故障診斷。傳統的電力系統診斷是基于被診斷系統的網絡拓撲模型，當發生故障時，系統的結構和參數會發生變化，從而導致系統潮流的變化，這可能是根據潮流的變化進行計算。一般采用傳統的數學方法進行計算，但由于存在許多不確定因素，難以滿足當前電力發展的新要求，因此，目前電力系統故障診斷技術的研究主要采用智能方法[1]。

2 電力系統中常見的故障問題

目前，我國電力系統的故障是指接入電力系統的設備不能正常工作，不能發揮其自身的功能，最終導致電力系統不能正常運行作。在整個系統中，若其中的某個設備或部件出現故障，就會影響整個電力系統的運行。

比較常見的故障有以下幾種：一是電氣系統的輸電線路出現了故障。事實上，有很多電線的絕緣體已經被風和太陽損壞。部分輸電線路受到強風天氣的影響，導致線路出現偏移或短路。雖然這些輸電線路中的故障可以通過電線分離進行糾正，但是其故障仍然存在。二是電力設備中的變壓器故障。變壓器在整個輸電線路中起著重要的作用。變壓器出現故障后，可能會對整個電力系統造成嚴重損害。通常，變壓器故障的主要原因是電場強度過高，除此之外，變壓器本身的結構更加復雜，價格昂貴，所以，工人必須密切關注變壓器故障。三是電力系統母線故障，全廠或全所出現停電。母線故障一般包括母線短路和母線保護動作錯誤。當中心變電站母線發生故障時，將給人們造成嚴重的損失[2]。

3 電力系統故障診斷發展的趨勢分析

首先，現階段我國對電網的建設在不斷加強，計算機技術與網絡技術的發展、數學與智能技術的發展，使電力系統故障診斷方法不斷革新。從現階段對電力系統故障診斷的理論以及相應的方法研究中可以清楚地認識到，故障診斷系統的研究仍然處于理論層次與模型等方面的研究與探索，并沒有向成功且實用的方向發展。其次，由于之前的技術過于陳舊，設施過于粗糙，導致信息資源相對有限，所以電力系統的故障診斷系統，大部分依賴于調度端或者是變電站，之后再通過利用SCADA系統的實時信息或者是站內綜合的自動化系統進行相應的信息收集來實現調度[3]。

隨著當前系統技術與計算機技術以及網絡技術的發展，使電力系統故障錄波專用網絡的建設得到了加強。而電力故障診斷系統的建設，使得大量的信息孤島被紛紛納入到了系統之中。比如，錄波器信息與雷電定位信息、保護裝置信息等設備。通過進行相應的采集、運輸、存儲和處理方式，為電力故障處理提供了強大的信息資源支持。

同時，由于該類型的珍貴信息還未在新的電網故障診斷系統中提供相應的基礎支撐。為了進一步使電力系統故障診斷的研究方向得到擴展，在對電力故障診斷理論進行實用化的過程當中，需要充分注重對信息的收集，以及實施對電力系統故障進行診斷的數據倉庫構建和故障綜合信息的預處理及其相應的診斷工作。

4 電力系統故障診斷

4.1 模糊理論的電力系統故障診斷

在傳統的電力系統故障診斷中，因潛在的故障和故障清除之間的聯系，使相關工作人員很難區分，影響診斷結果的準確度。而隨著模糊理論的應用，保證模糊控制器進一步完善，進一步提高解決電力系統故障的能力。模糊控制器因由兩個自適應模糊系統構成，可以及時發現潛在的故障，及時進行處理，相比于傳統的自適應控制更為先進。該理論的應用在傳統的電力系統故障診斷的基礎上進行更新，依靠模糊理論獨有的特性進行處理，保證電力系統故障診斷結果的精準度。在電力系統工作中，若出現診斷結果不精準的時候，可以采取本方法與傳統電力系統故障診斷相結合的方式進行處理，以保證診斷的結果[4]。

4.2 信息理論的電力系統故障診斷

信息理論的電力系統故障診斷主要是以信息理論為基礎，運用其實用性的特點，對電網故障診斷進行信息融合的過程。通過應用該系統診斷可對故障產生的原因及相應保護裝置的原理進行了解，運用該方式不但簡單快捷，而且效果顯著，對電力系統的故障診斷具有重要的作用[5]。

在電力系統故障診斷中，為明確掌握電力系統的不穩定特性，對其有關聯性的系統進行保護，必須優化信息結合、信號處理等工作，對保護設備、錄波信息合理使用，保證故障診斷結果的準確性。

4.3 遺傳算法的電力系統故障診斷

為實現電力系統的全局優化，必須仿照生物進化，運用遺傳算法。在電力系統產生故障時，遺傳算法可以依據元件故障與保護動作間的關聯性將診斷轉換為整數，進行全局優化的過程。當運用遺傳算法時，保護元件及斷路器出現拒動時，代表電力系統故障已將診斷完成。遺傳算法的電力系統故障診斷的優勢是可以站在全局的角度去優化電力系統故障，發現故障原因，但診斷數字模型、明確差異性等問題還必須進行深入研究。

4.4 人工神經網絡電力系統故障診斷

人工神經網絡技術的應用可以有效去除電力系統中的噪音數據，對電力系統故障進行科學處理。其主要原理是通過控制人工神經網絡閾值獲取相應的知識點，將其分布在人工神經網絡中，具有一定的隱秘性，進而有效改善電力系統中存在的故障。因人工神經網絡在應用的過程中會產生記憶，進一步可以獲得充足的隱形知識點，以此達到快速糾正電力系統存在的問題，并將所獲得的知識點、數據傳送到相應的系統中，快速準確的清理掉系統中的故障[6]。

另外，運用人工神經網絡技術因其會產生記憶，會相應的在數據庫內存入數據，為后續工作提供了參考價值，減少了人力、物力等浪費資源情況，在電力系統中被廣泛應用。

5 電力系統故障診斷研究的發展方向

5.1 電力系統健康診斷的研究

電力系統的故障診斷是通過結合其故障的特征，以及對已經發生過的故障系統問題進行準確的定位和對故障問題發展程度進行精準的判斷，提出對電力系統的健康診斷研究方向，并對各項設備、網絡技術和系統的實時狀態進行掃描，結合掃描的結果建立起相應的健康檔案。同時，進行動態跟蹤，結合其特征的變化、診斷的健康程度，從而及時發現問題并進行報警，如果到了一定程度，可以對其進行消除。因此，可以清楚地認識到電力系統健康診斷不僅包含了故障的診斷，同時還包含了對故障的預測。所以在內容與時間上都得到了進一步延伸[7]。比如，從內容上，就如同由大病逐漸變成了小??；從時間上來看，則是從故障時逐漸延伸到了平時。所以電力系統的健康診斷，可以做到防患于未然。

此外，消除電力系統中前者的故障，從而有效防止突發性事故的發生，減少不必要的損失。但是，該方向的研究相對較少，所以還需要進行深入研究。

5.2 電力系統故障診斷的實用化方向研究

首先，盡管電力系統的故障診斷研究時間相對較長，也在研究過程中取得了相應的成果，但是，對于其實質性的需求還有一定的距離，實用性也相對比較差。因此，需要得到電力企業的進一步支持[8]。其次，還需要結合先進的科研機構的研究實力，對電力系統故障診斷的實用化進行加強研究。

通過對當前電力系統的實際發展情況、故障綜合信息的收集與整理得到充分的認識，以及故障診斷數據庫的建立、故障綜合信息的預處理等。同時，對區域的電網故障診斷系統建設，可以利用智能化的診斷方式，實現診斷范圍中的故障分析處理。并為檢修人員在找尋事故原因的過程中提供相應的幫助。

6 結語

總之，在對四案例系統故障診斷的過程中，要對電力系統的安全且穩定運行進行保證，隨著社會經濟的發展，電力系統也面臨一定的機遇與挑戰，通過對不同的故障診斷技術研究，對電力系統故障做出準確的診斷，并提出有效的改進措施，經過專業人員的總結，對故障診斷技術進行創新，在一定程度上對電力行業的發展提供基礎。