电力系统故障监测与诊断方法

电力系统故障监测与诊断方法电力系统作为能源输送的核心枢纽，其安全稳定运行直接关乎国计民生。故障的突发不仅会造成设备损毁、供电中断，还可能引发连锁故障，威胁电网韧性。随着电力系统向高比例新能源、高电力电子化方向发展，故障特征趋于复杂，传统监测诊断手段面临挑战，亟需技术迭代与方法创新。本文从监测技术、诊断方法、实践应用与发展趋势四个维度，系统梳理电力系统故障监测与诊断的核心路径，为工程实践提供参考。一、故障监测技术：从单点感知到系统级感知（一）传感器与在线监测技术电力设备的故障往往伴随物理量异常（如温度、振动、放电），传感器技术是捕捉这些特征的“神经末梢”：局部放电监测：针对变压器、GIS等设备，利用特高频（UHF）、超声波传感器捕捉局部放电信号，结合相位分析、模式识别判断放电类型（如电晕、沿面放电），提前预警绝缘劣化。例如，某500kV变电站通过UHF传感器组网，实现GIS局部放电的三维定位，将故障预警时间提前至故障发生前3个月。红外热成像：基于设备发热异常的故障特性，采用红外相机实时监测母线、接头、绝缘子的温度分布，识别接触不良、过载等隐患。在输电线路巡检中，无人机搭载红外设备可快速排查覆冰、断线等故障，效率较人工巡检提升80%。光纤传感技术：分布式光纤传感器（DTS）用于电缆温度监测，通过瑞利散射、拉曼散射实现千米级电缆的温度场实时感知，定位过载或绝缘故障点；光纤光栅（FBG）传感器则在开关柜振动监测中表现优异，捕捉断路器分合闸时的机械异常。（二）广域监测与系统级感知电网故障具有时空关联性，需从系统层面感知故障演化：广域测量系统（WAMS）：依托相量测量单元（PMU），以毫秒级同步精度采集母线电压、线路电流的相量信息，构建电网动态安全监测平台。通过分析功角、频率等动态参数，可快速识别低频振荡、连锁故障前兆，为电网稳定控制提供依据。我国“西电东送”通道已部署超千套PMU，实现跨区域电网的实时监测。数字孪生与状态感知：构建电力设备/系统的数字孪生模型，融合多源监测数据（如传感器、SCADA、气象），通过虚实交互模拟故障演化过程。某省级电网的数字孪生平台，在台风过境时，提前4小时预测线路覆冰厚度，优化融冰策略，减少停运时间20%。二、故障诊断方法：从经验驱动到数据智能（一）传统诊断方法依托领域知识与逻辑推理，适用于故障模式明确的场景：专家系统：基于领域专家知识，构建故障规则库（如“变压器油中溶解气体超标且局部放电增强→绝缘故障”），通过推理机匹配故障特征。早期变电站故障诊断系统多采用此方法，但存在知识获取困难、规则冲突等问题，适用于结构简单、故障模式明确的场景。故障树分析（FTA）：以顶事件（如变压器爆炸）为起点，逐层分解为中间事件（如绝缘击穿、油温过高）和底事件（如制造缺陷、维护不当），通过最小割集计算故障概率。在核电、特高压设备的可靠性分析中，FTA仍是关键工具，但对动态故障的适应性不足。（二）智能诊断方法借助机器学习、深度学习突破经验限制，实现复杂故障的精准识别：机器学习算法：支持向量机（SVM）：在小样本故障数据下表现出色，通过核函数映射实现非线性分类。某团队采用SVM对变压器油色谱数据进行分析，故障识别准确率达92%，优于传统三比值法。随机森林（RF）：集成多棵决策树，降低过拟合风险，适用于多特征融合的故障诊断。在风电场集电线路故障诊断中，RF结合电流、电压暂态特征，将诊断时间缩短至0.5秒内。深度学习模型：卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像、时序数据，通过卷积层提取故障特征。在输电线路故障定位中，CNN对无人机巡检的红外图像进行分析，可识别95%以上的绝缘子破损、导线断股故障。长短期记忆网络（LSTM）：针对电力系统的时序故障数据（如PMU动态监测、负荷曲线），LSTM可捕捉长期依赖关系，预测故障发展趋势。某电网调度中心利用LSTM预测变压器油中气体浓度变化，提前7天预警潜在故障。多源信息融合：结合传感器数据、SCADA信息、气象环境等多维度数据，采用D-S证据理论、贝叶斯网络等方法融合不确定性信息。例如，在新能源场站故障诊断中，融合风速、光伏功率、设备温度、电气量等数据，诊断准确率提升15%。三、实践应用：特高压换流站的“智能诊断”实践以某特高压换流站为例，其构建了“在线监测+智能诊断”一体化系统，实现故障的精准预警与快速处置：监测层：部署UHF局部放电传感器、光纤测温、振动传感器，实时采集换流阀、变压器、GIS的运行数据，形成“电气-机械-热”多维度监测网络。诊断层：采用“CNN+LSTM”融合模型，对多源数据进行特征提取与时空关联分析。例如，通过CNN识别局部放电图谱的细微变化，结合LSTM分析油中气体浓度的长期趋势，精准识别换流阀晶闸管老化、变压器绕组变形等隐性故障。应用效果：系统投运后，故障平均诊断时间从2小时缩短至15分钟，年度故障抢修成本降低30%，未发生因诊断延误导致的扩大性故障。四、发展趋势：面向新型电力系统的技术突破（一）数字化与智能化深度融合依托数字孪生、边缘计算，实现设备状态的实时感知与故障的“秒级诊断、分钟级处置”。例如，在新型电力系统中，边缘节点（如智能变电站）可快速处理本地故障数据，云端则统筹全局优化，形成“边云协同”的诊断体系。（二）多学科技术交叉赋能融合电力系统、人工智能、材料科学等领域技术，突破传统方法的局限。例如，利用声表面波传感器监测电缆绝缘老化，结合量子机器学习优化诊断模型，提升复杂场景下的诊断精度。（三）自主诊断与自愈能力未来电网将具备“故障预测-自动隔离-自愈恢复”的闭环能力。通过智能体（Agent）技术实现分布式故障处理，如分布式电源在故障时自主调整出力，配合电网快速恢复供电。结语电力系统故障监测与诊断技术