★國網河北省電力有限公司邢臺供電分公司和雪迪，趙明云

關鍵詞：配電網；故障定位；分布式傳感；多源融合；自適應檢測

配電網作為電力系統末端面向用戶的重要環節，其可靠性高低直接關系到供電質量好壞。然而由于拓撲結構復雜以及環境干擾較大，致使其故障頻繁發生且難以精準定位。傳統集中式故障定位方法在傳輸延遲和抗干擾能力方面存在明顯不足，與之不同的是分布式傳感技術憑借分散部署、就近處理的特點為其提供了全新思路。因此，開展該技術應用的研究對于提高配電網自動化水平和供電可靠性具有重大意義。

1　分布式傳感在配網故障定位中的應用

1.1　多源異構傳感器選型與配置技術

配網故障定位系統里多源異構傳感器選型與配置技術包含電氣參數、環境參數以及通信狀態傳感器協同應用。電氣參數傳感器包括電流互感器（CT）、電壓互感器（PT）、零序電流傳感器等，用于采集配電線路實時電氣量；環境參數傳感器負責監測氣象條件、環境溫濕度等外部因素，為故障分析提供輔助依據。配網故障定位的效率與精度在很大程度上取決于傳感器的選型與部署策略[1]。合理的傳感器網絡架構要滿足全面覆蓋、重點突出、冗余適當原則，以確保其在各種環境條件下都能獲取可靠數據，如圖1所示。

圖1配網故障定位多源異構傳感器層次架構與布局策略

1.2　分布式數據采集與實時傳輸技術

分布式數據采集技術運用分層采樣策略、依據故障定位需求對不同參數開展差異化采樣。其在穩態監測階段把采樣頻率控制在20Hz以下，當檢測到電氣量異常時可自動提升至2kHz以上來捕獲瞬態特征。其數據壓縮采用小波變換和閾值篩選相結合的方法，壓縮率可達到85%以上且能保持關鍵特征信息完整性。配網故障數據具備突發性、時效性強的特點，要求傳輸系統在有限通信資源情況下優先保障關鍵信息實時傳輸，如圖2所示。

圖2配網故障數據傳輸有限級調度機制

從圖2中我們能夠非常清晰地看出，系統會依據數據緊急度、重要性以及網絡資源狀況去動態調整傳輸策略，故障瞬態數據被賦予最高優先級以確保第一時間傳輸，狀態監測數據優先級排在故障瞬態數據之后，環境信息數據所擁有的優先級則是最低的[2]。實測數據表明在網絡擁塞的情況之下，高優先級數據的傳輸成功率能夠保持在98%以上，普通數據的傳輸延遲可以控制在可接受的范圍之內。

1.3　邊緣計算與云端協同處理技術

邊緣計算作為分布式傳感系統的核心技術可以有效解決傳統集中式架構面臨的計算負載與通信延遲問題。在配網故障定位的時候，我們構建了“邊緣-霧-云”三層計算架構用來實現故障數據的分級處理與協同決策，如表1所示。

表1配網故障定位三層計算架構功能分配與性能指標

從表1我們能夠看出三層計算架構達成了功能合理分配與性能優化配置：邊緣層通過開展數據采集前端預處理工作來降低95%原始數據傳輸量；霧計算層執行局部區域故障判斷與初步定位使平均處理延時控制在50ms以內；云端層負責全局協同分析與精確定位且處理能力可彈性擴展。這種分層協同處理機制顯著提升了系統對突發故障響應速度，并讓關鍵處理流程從傳統架構秒級響應提升至毫秒級，同時降低了通信帶寬需求與中心節點計算壓力。

2　基于分布式傳感的配網故障定位算法與實現

2.1　故障特征提取與模式識別技術

配網故障特征提取采用的是時頻域分析和統計特征提取結合方法，以此實現對故障信號特征的全面捕獲。時域特征主要涵蓋過流倍數、故障電流包絡線以及零序電流突變率等參數，頻域特征是通過S變換來獲取故障瞬態過程中的頻譜分布特性[3]。由于配網故障信號具有非平穩性和突變性這些特點，傳統單一域分析很難全面捕獲故障特征。我們采用多域特征提取方法，把時域、頻域和時頻域分析結合起來構建多維特征空間，從而提高了故障識別的準確性和魯棒性，如圖3所示。

圖3配網單相接地故障多頻特征提取示例

如圖3展示的那樣，我們對采集到的原始信號開展小波分解工作，這里選取db4小波基并且進行5層分解，之后提取高頻系數以及能量分布特征。通過對不同分解層次的小波系數加以分析，我們能夠清晰識別出故障發生的具體時刻和類型特征。這種多域特征的組合分析方式大大提升了故障識別的準確程度，尤其是針對弱特征故障和復合故障的辨識能力。

2.2　自適應閾值檢測與定位算法

自適應閾值檢測技術解決了配網運行狀態多變導致的固定閾值失效問題。故障定位算法基于滑動時間窗口計算電氣量的統計特性，動態調整檢測閾值，核心公式如式（1）所示：

其中，Th(t)為時間t的動態閾值，μ(t)和σ(t)分別為當前時間窗口內的均值和標準差，k為調節系數，f(L(t))為負載調整因子，隨配網負載水平L(t)變化。該算法會實時監測線路運行的各項參數，并針對過流、過壓和零序電流等故障指標設置動態閾值，這樣能有效減少故障誤報率。故障定位算法采用改進行波法與阻抗法相結合的雙重定位策略，為配網故障的快速處理提供了可靠的技術支持。

2.3　分層協同故障定位與驗證機制

分層協同故障定位機制采用了“局部定位-區域協同-全局優化”這樣的三級定位架構。局部定位工作在邊緣層來完成，單個傳感節點依據本地采集的電氣參數初步判斷故障區域；區域協同操作在霧計算層得以實現，其整合多個傳感節點的判斷結果形成初步定位共識；全局優化任務在云端進行，其融合多區域判斷結果與歷史故障數據得出最終定位結果[4]。該協同定位與驗證機制在實際應用過程中，可將故障定位平均時間從傳統方法的3分鐘縮短至45秒，大幅提升了配網故障處理的工作效率。

3　分布式傳感配網故障定位系統的實驗驗證與應用效益

3.1　實驗平臺構建與測試方案設計

實驗平臺是用實物和仿真相結合的方式來構建的，其中包含物理配電網模型系統以及數字仿真系統。物理模型系統是由10kV配電線路縮比模型、可編程負載模塊、故障模擬器和分布式傳感監測單元構成。配電線路模型等效長度達到25公里，還設置了5個分支節點，以此來模擬城郊混合配網結構；傳感監測單元布置了15個測點，主干線每2公里設置一個，且分支線每1公里設置一個，每個單元都集成了多參數采集功能，最高采樣頻率為10kHz。數字仿真系統是基于RTDS搭建起來的，可模擬100節點配電網，并且支持復雜工況故障分析。

3.2　不同故障類型下的定位效果對比分析

分布式傳感方案在配網故障定位領域的優勢在于高精度、低延時和高適應性。通過1000次隨機故障試驗統計分析，可以看出其在各類故障條件下都有明顯優勢。針對高阻接地故障（電阻大于500Ω），該方案平均定位精度提高了27.8%，且定位成功率提升了23.3個百分點；對于常見故障類型，其響應時間縮短了42.3%～54.3%；在雷暴等惡劣環境當中，其定位成功率維持在87.3%以上，而傳統方法降至65%以下；面對T型分支結構，該方案借助多點協同判斷解決了“分支混淆”問題，并將識別正確率從71.3%提升至93.5%。這些性能提升得益于多源數據融合與分層協同定位算法，為配網自愈控制奠定了基礎[5]。

3.3　系統應用效益評估與推廣價值探討

分布式傳感方案在配網故障定位領域的優勢在于高精度、低延時和高適應性。通過1000次隨機故障試驗統計分析，可以看出其在各類故障條件下都有明顯優勢。針對高阻接地故障（電阻大于500Ω），該方案平均定位精度提高了27.8%，且定位成功率提升了23.3個百分點；對于常見故障類型，其響應時間縮短了42.3%～54.3%；在雷暴等惡劣環境當中，其定位成功率維持在87.3%以上，而傳統方法降至65%以下；面對T型分支結構，該方案借助多點協同判斷解決了“分支混淆”問題，并將識別正確率從71.3%提升至93.5%。這些性能提升得益于多源數據融合與分層協同定位算法，為配網自愈控制奠定了基礎[5]。3.3　系統應用效益評估與推廣價值探討統建議采取“點-線-面”策略，從重點區域試點逐步擴展到全網實現覆蓋。

4　結語

把分布式傳感技術應用到配網故障定位當中，給電力系統維護帶來了革命性變革。該技術借助多源異構傳感器配置、數據采集與傳輸技術的融合，再加上邊緣計算與云端協同處理，實現了故障的快速且精準定位。實驗驗證結果顯示，這項技術比傳統方法定位精度提高了27.8%，響應時間縮短了42.3%，在復雜環境下其優勢十分明顯。系統投入應用后讓配網年平均停電時間降低了33.3%，故障處理效率提升了55.4%。未來的研究將會聚焦于傳感器網絡自愈能力、深度學習算法優化以及數據融合技術完善，以推動配電網朝著智能化、自動化方向發展，保障電力系統安全穩定運行。

作者簡介：

和雪迪（1990-），女，河北內丘人，中級工程師，碩士，現就職于國網河北省電力有限公司邢臺供電分公司，研究方向為故障定位、智能運維。

趙明云（1992-），女，河北邢臺人，中級工程師，碩士，現就職于國網河北省電力有限公司邢臺供電分公司，研究方向為故障監測、缺陷分析。

參考文獻：

[1]李江,呂健波,夏雷,等.基于單端行波信號注入的配電網多分支線路故障定位方法[J/OL].上海電力大學學報,2025-06-09.

[2]季亮,李浩冉,李博通,等.基于數字孿生的殘差修正配電網故障定位方法[J].智慧電力,2025,53(05):90-98.

[3]邵杰,王有鵬,蔡田田,等.配電網多分支線路坐標化故障定位方法[J/OL].電力系統及其自動化學報,2025-06-09.

[4]陳澤昊,詹驥文,何昌恒,等.基于相電流突變的配電網單相接地故障定位技術研究[J].中國信息界,2025,(04):237-239.

[5]丁新第.基于改進樸素貝葉斯的配電網故障區段定位方法[J].吉林電力,2025,53(02):41-45.

摘自《自動化博覽》2025年9月刊