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电力系统故障诊断技术文档

一、引言

电力系统作为国民经济的基石，其安全、稳定、可靠运行直接关系到社会生产与人民生活的方方面面。在电力系统的实际运行中，由于设备老化、外部环境干扰、人为操作失误、自然灾害等多种因素影响，故障的发生难以完全避免。一旦发生故障，若不能迅速准确地识别故障性质、定位故障点并采取有效的隔离与恢复措施，可能导致事故扩大，引发大面积停电，造成巨大的经济损失和不良的社会影响。因此，电力系统故障诊断技术作为保障电网安全运行的关键环节，始终是电力行业研究与应用的重点领域。

本技术文档旨在系统梳理电力系统故障诊断的核心技术、方法流程及实践要点，为相关技术人员提供一套相对完整且具有实用价值的参考资料。文档将从故障信息的获取与预处理入手，详细阐述各类主流诊断方法的原理与应用场景，并探讨当前面临的挑战及未来发展趋势，以期为提升电力系统故障处置能力提供有益借鉴。

二、故障信息的获取与预处理

准确、及时、完整的故障信息是实现有效故障诊断的前提。电力系统故障信息来源广泛，其质量直接影响诊断结果的可靠性。

2.1主要故障信息来源

电力系统中用于故障诊断的信息主要包括：

*SCADA系统数据：包括各节点电压、支路电流、有功功率、无功功率等遥测数据，以及断路器、隔离开关的位置状态等遥信数据。SCADA系统提供了故障前后系统运行状态的宏观快照。

*继电保护与安全自动装置动作信息：包括保护装置的动作类型、动作时间、动作值，以及重合闸、备自投等安全自动装置的动作情况。这些信息对于判断故障类型、故障范围具有直接指示意义。

*故障录波数据：故障录波器能够记录故障发生前后一定时间段内的电压、电流等电气量的波形数据，包含了丰富的暂态和稳态故障特征，是深入分析故障原因、精确计算故障参数的关键依据。

*同步相量测量单元（PMU）数据：PMU能够提供高精度、同步的电压和电流相量信息，对于大电网动态稳定监测和故障定位具有独特优势，尤其在发生系统振荡等复杂故障时作用显著。

*设备状态监测信息：如变压器油色谱分析、局部放电在线监测、GIS气体状态监测等，这些信息有助于发现设备潜在故障或早期故障征兆。

2.2信息预处理技术

原始采集的故障信息往往伴随着噪声、畸变、数据丢失甚至错误信息（如保护误动、拒动，通道干扰导致的遥信抖动或误发），因此必须进行有效的预处理：

*数据清洗：识别并剔除明显错误或不合理的数据，例如超出正常量程的遥测值、逻辑上矛盾的遥信组合。

*数据补齐：对于因通信中断或采集装置故障导致的部分数据缺失，可采用插值法、基于历史数据的预测方法或基于系统拓扑约束的估算方法进行合理填补。

*数据同步与时间对准：不同来源的信息可能存在时间基准不一致的问题，需要根据统一的时间标准（如GPS时钟）进行校准，确保事件序列的准确性。

*特征提取：从海量的原始数据中提取对故障诊断有价值的特征量，如故障电流的幅值、相位、谐波分量、故障录波中的暂态高频分量、保护动作的时序特征等。这一步骤是连接原始数据与诊断算法的桥梁。

三、主流故障诊断方法与技术

经过多年发展，电力系统故障诊断方法呈现出多样化的特点，从早期的基于经验和简单逻辑推理，到如今融合多种智能算法的综合诊断系统。

3.1基于保护原理与逻辑推理的方法

这是最早应用于故障诊断的一类方法，主要依赖于电力系统继电保护的配置原则和动作逻辑。

*常规分析方法：调度运行人员根据故障时的断路器跳闸情况、保护装置动作信息（如哪套保护动作、动作时限等）以及SCADA系统的遥测遥信数据，结合电网拓扑结构和保护整定方案，进行人工分析和判断。这种方法对人员经验依赖性强，效率和准确性在复杂故障情况下难以保证。

*专家系统：将领域专家的知识和经验（如故障类型与保护动作之间的关联规则）以规则库的形式存储起来，通过推理机模拟专家的决策过程。专家系统具有较好的解释性，但知识获取困难、规则库维护复杂、对未预料到的新故障模式适应性差是其主要局限。

3.2基于解析模型的方法

此类方法利用电力系统的数学模型和故障发生后的电气量测量值，通过计算和分析来确定故障位置和类型。

*阻抗法/电抗法：基于故障点到测量点之间的阻抗或电抗与距离成正比的原理，通过计算故障阻抗来估计故障距离。这是输电线路故障定位中应用最广泛的传统方法，如单端测距、双端测距算法。其精度受系统运行方式、故障电阻、线路参数误差等因素影响。

*状态估计与参数辨识：将故障诊断问题转化为一个优化问题，通过建立系统故障后的数学模型，利用测量数据估计系统的故障状态（如故障位置、故障电阻）或辨识故障参数。这类方法理论严谨，但计算复杂度较高，对数据精度和模型准确性要求也高。

3.3基于人工智能的方法

随着人工智能技术的发展，其在电