庄海峰，罗志丰

(1.国网安徽省电力有限公司歙县供电公司，安徽 黄山 245200;2.国网安徽省电力有限公司黄山供电公司 安徽 黄山 245000)

自20世纪90年代以来，电气技术飞速发展，我国人民的生活水平日益提高，家用电器功率越来越大，同时越来越多的个体小工厂应运而生，使得配电台区用电量大幅增长。随着低压配电网精益管理要求的不断提高，配电台区的功能呈现多样化和智能化的趋势，对电能质量、供电可靠性提出了更高的要求。

台区供配电线路中的部分地下电缆、架空明线、开关设备、保护设备等工作环境恶劣，在实际的运行过程中经常会出现各种问题，造成电力系统的可靠性有所下降，尤其在以下几方面表现尤为突出。

(1) 线路接头松动、锈蚀，导致接触电阻增大，高负荷电流通过时，发热严重，易产生电弧，若对地放电，会造成跳闸。

(2) 柜体内长期存有大量湿气，遇到尘埃，时间一长，会造成污闪，导致暂态的过电流、过电压发生，严重的还会形成永久故障点，使断路器跳闸。

(3) 操作过程中的过电压会触发间歇性放电。

(4) 高温潮湿环境下，线路绝缘降低后会漏电，造成计量误差，严重时还会导致相对地或相间短路。

供电线路故障的产生是一个量变到质变的累积过程，运行经验表明配电网的过电压事故约占整个电力系统过电压事故的70 %～80 %，长期的过电压会对线路的绝缘造成伤害，形成线路绝缘薄弱点。一方面当系统有较大的过电压或过电流出现时，会导致绝缘击穿造成事故；
另一方面，台区若存在不良的电气连接或者绝缘老化也易引起电极间隙击穿和接地故障等，并且这类故障很难被发现，这为变电、配电系统的运行维护带来很大的挑战。电力线路安全与防护是电力系统安全的重要一环，是电力安全运行的重要保障，电力系统线路隐患预测预防能力及其处理结果直接关系到电网安全运行。

为提升配网设备管理水平，美国电力研究协会(electric power research institute，EPRI)从2000年开始组织德州农工大学的B． Don Russell和Carl L． Benner教授开展了配网故障预测(Distribution Fault Anticipation)项目研究，通过变电站端测量的电压/电流波形监测设备状态，前期研究结果证明了配网设备在故障前会产生扰动波形，验证了基于波形数据进行设备状态感知的可行性。德州农工大学已开展多年实测数据研究，发现了部分配网设备会在永久性故障前产生扰动波形。这些设备包括电缆、架空线路、避雷器等，其中针对电缆的监测和分析最多，发现的案例也最多。

早期隐患数值都小于或远小于报警阈值，从而造成对早期隐患“视而不见”[1]，研究开发高效准确的线路隐患识别系统具有明确的经济意义和社会效益。

电力系统的复杂性决定了其各个组成环节都有发生故障的可能，诸如线路接头松动、电缆绝缘老化、电极间隙击穿、大负荷用户设备的频繁启动等。在台区供电系统发生故障隐患时，会产生微弱的隐患信号，稳态时故障特征微弱，但故障时的暂态信息丰富，充分挖掘其中含有的故障信息，可有效预警台区供电系统故障。线路的隐患是一个逐步累积的过程，当由量变发展到质变时，故障产生。在发生质变前，发现潜在的隐患，是以下研究的关键。

2.1 配电线路隐患信号特征提取

配电系统发生异常情况时，首先是电流、电压等电气量发生反应，然后才是环境因素的变化。与烟雾、光、热等环境因素相比，电气量也在准确性、抗干扰性、可量测性方面具有绝对优势。在中低压配电系统中电气量等信号数据都有其单独的表示模型，但并没有统一的表示模型，且在对大数据进行运算时，冗余数据、不一致数据以及噪声数据大量存在，使得大数据处理算法难以高效运行，降低了计算结果的准确性。如何将内部结构复杂的大数据表示成统一的简洁高效的数学模型，将原始数据集通过降维算法得到高质量的核心数据集，是本监测系统解决的关键科学问题。

2.2 基于主成分分析法的线路隐患信号识别

主成分分析方法是将现有高度相关的数据转化为几个彼此不相关或相互独立却能表示原信号大多数变异的数据形式，从而方便评估数据的综合性指标。因此，主成分分析方法可被认为是一种降维方法。针对线路异常的具体表现形式，可以利用叠加原理来提取故障的特征分量。图1为供电线路的故障模型，其中f点为故障点，其运行状态可以看作是由供电线路的非故障运行状态与故障运行状态的叠加。

图1 线路故障模型

电压、电流的暂态变化征兆可以反映故障的特点，是最有利于进行故障诊断的手段。异常信号的出现都是瞬态的，不能采用传统的稳态算法，针对现有复杂配电系统，基于可监测电气信息，选用高性能的CPU，利用CPU内部自带库函数，实时无缝分析电压、电流高频谐波，电压暂态分量，瞬时闪变等关键特征参量。

通过实验发现在局部放电状态、谐振状态线路中会含有大量的二次谐波和高频谐波，因此二次谐波可以作为分析的主成分之一。在非线性负载情况下，电弧发生时电流会含有较多的高频谐波，可通过分析特征频带与正常工作时电流的不同来诊断故障电弧。高频谐波选2．5 kHz以上的谐波电压、电流总畸变率来作为参考分量。在任意一个时间点，不能确定哪个频谱分量存在，能做到的是在一个给定的时间段内确定哪个频谱分量存在。在实际应用中，高频部分一般持续的时间是比较短的，以短时突变或者尖峰的形式出现。确定了高频分量，可以通过时域来分析该时间段内是否有暂态出现。基于信息融合终端采集得到的典型电力扰动信号进行数据分析，应用典型信号分析和特征提取算法，分析典型电力扰动时域特征、频域特征、时-频域特征，根据多维特征量构建其特征子集，以此对各类典型电力扰动进行刻画，从而达到智能感知的目的。

用X1，X2，X3，X4分别表示电流的二次谐波电流、高频谐波电压、高频谐波电流、电压暂态等关键特征参量，n1，n2，n3，n4为特征量的权重，则某个时刻的加权之和S为：

为防止权值溢出而导致无意义，需添加一定的限制：

由于变量单位的差异会影响主成分分析结果，在计算主成分变量前，应先统一量纲，即先把各变量数据做归一化处理。

正常情况下，大负荷投切会造成配电线路的波动，但区别于系统出现过电压、局部放电等情况，虽然线路上会出现扰动信号，产生大量的高频谐波、偶次谐波、电压暂态等电能质量异常数据，但系统的有功功率、无功功率会出现较大的波动。从各场景实验数据分析来看，隐患值超过一定值和频度后，线路存在隐患风险很高，通过排查线路确有实际的隐患源，验证了算法的有效性。

3.1 隐患识别系统构成

系统在物理上划分为三个层次，自顶向下依次是应用层、平台层和感知层。各层结构相对独立，功能相对集中，尽量避免程序模块之间的跨层交互，从根本上保障软件程序的可维护性和扩展性。

(1) 应用层，实现多端应用服务能力支撑，包括监控大屏数据展现、巡检人员及值班人员手机端监控应用、电网公司实时监控等功能。

(2) 平台层，线路隐患识别系统平台为应用层提供数据展现服务，同时将前端数据采集信息与调度、运检、配网等业务平台实现对接，实现数据及业务贯通。

(3) 感知层，以工业级高速微处理器为核心，实现对线路电参数高精度无缝采集，分析三相电压、电流谐波、电压暂态、闪变、数据存储、事件记录等功能[2]。

3.2 隐患识别系统数据通信方式

隐患识别前端采集装置，通过硬结点将电流、电压、隐患值等遥测信号传输到具有RTU功能的测控装置，采用国网标准规约，配置简单，测控装置与配电加密盒相连，然后将配电加密盒接入ONU，再通过光纤将信号经OLT传至服务器，隐患监测模块直接嵌入到配电自动化系统中。在主站端，配电自动化系统将采集到的隐患数据以故障指示器的方式显示在线路上。

3.3 案例分析

3．3．1 杨树桥台区漏保动作预警

配电台区线路隐患识别系统自2019-12-10投入试运行后，杨树桥台区2号出线一直不断有隐患告警信息产生。

隐患数据是由主成分数据量化而成的一个综合性系数，主要是为方便运维人员辨识所用。对杨树桥台区2号出线运行数据分析发现，相较于B，C相，A相一直存在有预警信息（见图2）。从运行经验来看，如果隐患系数超过1．0，线路上就会有潜在的隐患。

图2 杨树桥台区2020-04-09隐患数据

针对杨树桥台区2号出线的预警信息，通过与现场运维人员沟通，该台区配变每月会有1～2次漏保跳闸事故出现。由于预警信息出现在A相，分析A相负载，发现附近有一废品回收站，每次站里废品打包机工作时，就有隐患预警信息出现。调取以往配变监测运行数据，发现每次打包机启动且A相此刻其他负载较大时，会出现漏保跳闸事故。通过为打包机加装特殊开关和漏保装置，杨树桥台区变压器出线漏保跳闸事故没有再次发生。

3．3．2 高峰头台区线路接头松动预警

高峰头台区2号出线B相经常出现较大的隐患预警信号(见图3)，经与台区配变管理员沟通，检查配变JP柜发现，开关B相电缆接头连接处有明显局部放电痕迹。

图3 高峰头台区2020-05-13隐患数据

(1) 以上提出的线路隐患识别监测技术可以运用于配电台区供配电系统中，具有创新性的绝缘老化、接头松动、过电压、谐振等安全隐患监测预警功能。

(2) 通过部署该装置可以在一个较大的区域内形成一个智能的线路隐患识别系统，提高配电网安全运行能力，符合国家对智能电网的要求和全球智能电网发展的潮流。

(3) 通过应用层提醒用户对线路及设备进行故障排查、安全隐患检查，实现故障就地诊断、定位信息上传、精准主动抢修目的，做到实际意义上的“防微杜渐”，符合电网安全运行的技术原则。

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