电力系统故障诊断技术与案例

引言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系到国民经济与社会民生。故障的发生不仅会导致供电中断、设备损坏，还可能引发连锁反应，威胁电网整体安全。故障诊断技术通过对电气量、非电气量的实时监测与分析，精准识别故障类型、定位故障位置，为快速抢修与风险防控提供支撑。近年来，随着智能传感、人工智能等技术的发展，故障诊断从传统的人工经验判断向数字化、智能化方向演进，诊断精度与效率显著提升。本文结合典型案例，系统梳理主流诊断技术的原理与应用，为电网运维提供实践参考。故障诊断核心技术2.1基于电气量分析的诊断技术稳态电气量（电压、电流、功率因数等）是故障诊断的基础数据。当系统发生短路故障时，短路电流会急剧增大，电压骤降，通过对比故障前后的稳态量变化，可初步判断故障类型（如相间短路、接地短路）与故障相别。例如，三相短路时三相电流均大幅上升，而单相接地故障则伴随零序电流出现。但稳态量分析依赖保护装置的采样数据，在故障初期暂态过程复杂时，易受干扰导致误判。暂态电气量（行波、暂态电流/电压分量）则能捕捉故障瞬间的电磁暂态过程。行波法利用故障产生的行波在传输线中的传播特性，通过检测行波到达两端母线的时间差，结合波速计算故障距离，定位精度可达百米级。例如，某超高压线路故障时，行波定位装置在毫秒级时间内输出故障距离，为巡线提供精准指引。暂态分量分析则针对故障暂态过程中的高频分量（如故障电弧的谐波特征），通过傅里叶变换或小波变换提取特征，识别故障类型（如雷击、绝缘子闪络）。2.2基于人工智能的诊断技术机器学习算法（支持向量机、随机森林、贝叶斯分类器等）通过对历史故障数据的学习，建立故障特征与类型的映射模型。以支持向量机（SVM）为例，其通过核函数将故障特征映射到高维空间，实现线性不可分问题的分类，在小样本故障数据中表现优异。某电网公司利用SVM对变压器油色谱数据（H₂、CH₄、C₂H₂等气体含量）进行分析，故障识别准确率达92%以上。深度学习技术（卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM）则适用于处理海量、高维的监测数据。CNN通过卷积层自动提取故障波形的空间特征，可有效识别输电线路故障时的行波形态；LSTM则擅长处理时序数据，如对变压器油温、绕组温度的长期监测数据进行趋势分析，预测潜在故障。某智能变电站采用CNN-LSTM融合模型，对开关柜局部放电信号进行识别，将故障预警时间提前至故障发生前一周。2.3专家系统与知识图谱技术专家系统通过构建故障诊断规则库（如“若变压器油中H₂含量突增且C₂H₂含量>5μL/L，则判断为放电故障”），结合推理机模拟专家决策过程。早期专家系统依赖人工编写规则，灵活性不足；如今结合知识图谱技术，将设备结构、故障模式、诊断方法等知识以图谱形式关联，实现知识的动态更新与推理。某省电网的变压器故障诊断系统，通过知识图谱整合了1000+历史故障案例与200+诊断规则，故障定位时间从4小时缩短至30分钟。2.4故障录波与在线监测技术故障录波器是记录故障全过程的核心装置，可捕捉故障前、故障中、故障后的电气量波形，为事后分析提供原始数据。现代录波器支持多通道同步采样（如PMU的同步相量测量），时间精度达微秒级。在线监测技术则通过部署传感器（如变压器油中溶解气体传感器、开关柜局部放电传感器），实时采集设备状态数据，实现故障的早期预警。某风电场的箱式变压器通过在线油色谱监测，提前3天发现匝间短路隐患，避免了机组停运损失。典型故障诊断案例3.1输电线路雷击故障诊断案例背景：某地区500kV输电线路在雷雨天气发生跳闸，重合闸成功，但线路负荷波动较大，需快速定位故障点。诊断过程：1.保护装置动作信息显示为“距离保护Ⅰ段动作”，初步判断故障点在保护区内。2.行波定位装置分析故障行波：A相故障行波到达线路两端的时间差为1.2ms，结合波速（约2.9×10⁵km/s），计算故障距离为线路首端18km处。3.雷电定位系统显示故障时段该区域有雷击记录，雷击点与行波定位结果重合。4.巡线人员现场排查：在18km处发现绝缘子串闪络痕迹，伞裙碳化，更换绝缘子后线路恢复正常。技术应用分析：行波定位与雷电定位系统的协同应用，大幅缩短了故障定位时间（从传统的2-4小时缩短至30分钟内），避免了盲目巡线的资源浪费。3.2变压器绕组短路故障诊断案例背景：某220kV变电站主变油温持续升高（超过85℃），负荷未明显变化，需诊断故障原因。诊断过程：1.油色谱在线监测显示：H₂含量从10μL/L升至50μL/L，C₂H₂含量从0.5μL/L升至3μL/L，产气率显著增加，初步判断为放电性故障。2.局部放电监测装置（超高频传感器）检测到变压器内部存在高频放电信号，放电量达2000pC，且随时间增长。3.停电检修：吊罩检查发现低压绕组匝间短路，绝缘纸碳化，更换绕组后，油温恢复正常，油色谱数据回归基准值。技术应用分析：油色谱分析与局部放电监测的结合，实现了故障的“早期预警-精准定位-缺陷消除”闭环管理，避免了变压器烧毁的重大事故。3.3配电网单相接地故障诊断案例背景：某10kV配网线路发生单相接地故障，中性点不接地系统下，母线电压不平衡，但故障电流小，传统方法难以定位。诊断过程：1.智能配电网终端（FTU）采集各分支线路的零序电流，发现分支A的零序电流幅值（0.3A）远大于其他分支（<0.1A），且相位与母线零序电压存在特定关系。2.采用改进的遗传算法对零序电流分布进行优化分析，结合线路拓扑结构，定位故障点在分支A的#12杆至#15杆之间。3.现场排查：发现#13杆处导线与树障接触，绝缘破损，隔离故障点后，非故障段恢复供电。技术应用分析：智能终端与优化算法的结合，解决了配电网单相接地故障“定位难”的问题，将故障隔离时间从4小时缩短至1小时内。技术应用与优化建议4.1多技术融合策略单一技术存在局限性（如行波定位受线路参数影响，AI模型依赖数据质量），需构建“电气量监测+AI分析+专家决策”的融合体系。例如，在变压器故障诊断中，先通过油色谱分析初步判断故障类型，再用局部放电监测定位故障部位，最后由专家结合设备历史运行数据（如负载率、检修记录）制定检修方案，诊断准确率可提升15%以上。4.2故障预警与预防措施基于诊断结果建立设备健康档案，对故障趋势进行预测。例如，对变压器油色谱数据进行趋势分析，当产气率连续3次超过阈值时，触发预警；对输电线路绝缘子，结合雷击次数、污秽等级与闪络历史，制定差异化巡检策略，降低故障发生率。4.3运维人员能力提升开展诊断技术专项培训，包括行波定位装置操作、AI模型调试、专家系统规则维护等。编制《故障诊断标准化流程手册》，明确“数据采集-特征提取-模型分析-现场验证”的全流程规范，减少人为失误。发展趋势与展望5.1数字化与智能化升级数字孪生技术将电网物理模型与数字模型实时映射，通过模拟故障场景优化诊断策略；边缘计算在变电站侧实现数据预处理与快速诊断，减少云端传输延迟，某试点变电站的故障诊断响应时间从秒级降至毫秒级。5.2广域协同诊断构建区域电网故障诊断云平台，整合多厂站、多线路的监测数据，实现故障的广域定位与根源分析。例如，当某线路故障时，平台结合相邻线路的行波数据、母线电压波动，判断故障是否由电网扰动引发，避免误判。5.3自愈电网与故障诊断的结合故障诊断技术与自愈控制策略深度融合，诊断完成后自动生成隔离方案、转供路径，实现“故障诊断-自愈恢复”的无缝衔接。某智能配电网在故障后30秒内完