物联网技术在配电网故障检测中的应用

　　文/孙畅 吴牧野 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司

　　摘要：物联网技术在配电网故障检测中的应用，旨在利用智能传感器、边缘计算、数据融合等技术，提高故障检测的准确性、实时性和自愈能力，优化电力系统的运行效率。本文从物联网技术概述出发，分析了当前配电网故障检测的不足，重点阐述了智能传感器布设、边缘计算处理、数据融合识别等技术在故障检测中的应用，最后探讨了自愈控制执行的实现路径，旨在提升配电网的故障响应速度。

　　关键词：物联网技术；配电网故障检测

　　引言

　　随着电力系统向智能化、数字化方向发展，传统配电网故障检测手段已难以满足现代电网对高效性、精准性和实时性的要求。物联网技术凭借其强大的数据感知、通信和处理能力，为配电网故障检测提供了全新的技术路径。例如，通过智能传感器网络的广泛部署，实现对配电网运行状态的全面感知；结合边缘计算技术，可以对海量实时数据进行快速处理与异常分析；多源数据融合与深度学习算法的应用，能够有效提高故障识别与定位的精度；自愈控制模块借助智能化手段实现故障自动隔离与恢复，提升配电网的供电可靠性。

　　1. 物联网技术概述

　　物联网技术是通过智能传感器、边缘计算、云计算、大数据分析等多种技术手段，实现设备与设备、设备与人之间的实时信息交互与智能控制的网络系统。首先，物联网技术在配电网故障检测中，通过部署分布式智能传感节点，实时采集电压、电流、温度等关键参数，并依托低功耗广域网（LPWAN）、窄带物联网（NB-IoT）等通信协议，确保高效、低延时的数据传输，提升故障检测的时效性。其次，边缘计算技术将数据处理前置至配电网现场，实施实时计算、边缘分析、快速异常识别，大幅度降低了数据回传延时和计算压力，提高了故障响应速度。同时，云平台融合大数据处理、机器学习及深度学习算法，对多源异构数据进行高效融合与智能特征识别，精准解析故障模式，显著提升故障定位的精度与检测灵敏度[1]。最后，物联网技术通过自愈控制系统，对故障点进行快速隔离，并动态调整配电网拓扑结构，实现自动化故障修复和电力路径优化，确保非故障区域迅速恢复供电。

　　2. 配电网故障检测现状

　　2.1 故障检测速度慢

　　故障检测速度缓慢直接制约了电网快速响应能力。首先，传统配电网故障检测系统依赖于集中式检测模式，该模式中传感器采集的电压、电流等数据需经过广域网传输至中央控制系统进行集中处理，受限于通信带宽不足、网络延迟、数据丢包等问题，数据传输效率低，无法实现故障信息的实时传递。其次，故障检测过程中的数据处理和分析依赖于中央服务器的计算资源，而服务器在应对海量数据时，计算能力有限，常出现处理瓶颈，无法实现对突发性复杂故障的快速判断和反馈。最后，现有检测系统大多基于固定规则库和专家系统进行分析，缺乏自适应调节机制，难以应对配电网运行中的负荷波动和多样化故障类型。

　　2.2 数据采集精度不足

　　配电网故障检测中的数据采集精度不足问题主要表现在传感器精度、数据采样率及抗干扰能力的不足，这直接影响故障检测的可靠性与准确性。首先，现有系统中使用的电压互感器、电流互感器、温度传感器等设备，存在测量误差较大、线性度差、灵敏度低的问题，难以精准捕捉故障前兆特征。其次，传统数据采集装置的采样率较低，无法满足高频次电气量波动监测需求，尤其在短时谐波、电压闪变及瞬态故障检测中表现出明显的精细化不足[2]。最后，配电网现场环境中的电磁干扰和噪声信号对数据采集系统的抗干扰能力提出了严苛挑战，现有信号处理技术在应对复杂干扰时存在滞后性，导致采集数据的精度降低。

　　2.3 故障定位不准确

　　现阶段配电网故障定位不准确的问题主要表现在定位算法的适应性和精度不足。首先，传统故障定位方法大多依赖于基于规则库的专家系统和单一的阻抗法，在复杂电网拓扑和多故障状态下难以精确判断故障位置，定位误差较大。其次，现有系统对数据同步性和采样频率的要求较高，且容易受到噪声干扰，导致故障信号特征提取不充分，无法有效区分正常波动与故障信号，定位精度受到严重影响[3]。最后，现有配电网多采用集中式数据处理方式，数据处理延迟和计算资源有限，无法实时响应动态故障变化，导致定位结果与实际情况偏离，影响故障处理效率。

　　3. 物联网技术在配电网故障检测中的应用

　　3.1 智能传感器布设

　　智能传感器布设是一种在配电网关键节点安装高精度传感器来实现运行状态监测的技术，旨在通过实时采集电压、电流、温度等多维数据，为故障检测、定位及状态评估提供全面的数据支持[4]。智能传感器节点布设如图1所示。

　　根据配电网的运行特性，确定变电站、电缆分支箱、配电柜等设备为布设的关键节点，并在这些节点处安装电流互感器（CT）、电压传感器（PT）、温度传感器、振动传感器等智能传感器设备[5]。电流互感器选用额定电流为5A的型号，电压传感器配置为适应0～110kV电压范围的设备，温度传感器需满足-40℃至125℃的工作温度区间，防护等级要求达到IP65及以上，以确保传感器在配电网环境中的长期稳定运行。

　　完成传感器的物理布设后，各智能传感器节点利用LoRa、NB-IoT等低功耗广域网络与中心的数据汇聚节点建立通信。配置过程中，LoRa通信速率设定为2.4kbps，NB-IoT频段选择800MHz或900MHz，以保障传感器节点与数据汇聚节点的稳定通信。传感器节点的布设应遵循“主区-子区-监测点”的层次结构，每个传感器节点被分配一个唯一的地址。如图1所示，“1.1.i”表示第一主区内的第一子区的第i个监测点。这种地址编码方式能够有效区分不同监测点的数据来源，便于后续的数据分类、分析和管理。完成网络配置后，对各传感器进行调试与校准，确保采集数据的精度和稳定性。调试过程中，电流传感器的采样频率设为1kHz以上，以便及时捕捉故障信号；温度传感器灵敏度设置为0.1℃，确保对环境温度变化的迅速响应。校准完成后，传感器采集的数据经过无线模块传输至数据汇聚节点，由数据汇聚节点进行数据的实时监控与处理。

　　3.2 边缘计算处理

　　边缘计算处理在配电网故障检测中通过将数据处理与计算能力下沉至电网现场，实现对故障的实时检测和快速响应。边缘计算下的数据处理流程如图2所示。

　　图2 边缘计算下的数据处理

　　在配电网故障检测的具体操作过程中，运行环境为配电站、变电站和配电房等关键电力场所，这些环境具备严苛的电气安全要求和复杂的电磁干扰背景。首先，在这些环境中安装电流互感器、电压互感器和温度传感器，用于监测电流、电压和温度等关键运行参数[6]。设置电流互感器的测量范围为0～200A，电压互感器的测量范围为0～35kV，温度传感器的报警阈值设定为85°C，确保数据采集的精确性。各类传感器节点利用LoRa通信协议将采集数据传输至边缘计算网关。边缘计算网关对接收到的传感器数据进行预处理，内置的边缘计算处理模块通过卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，快速识别电流、电压的异常波动及温度超限情况，实现对故障类型的初步判断[7]。随后，预处理结果被传递至边缘数据分析模块，进行更深入的优化分析，以提高故障检测的准确性。最后，经过边缘网关处理的数据与故障识别结果上传至云端的配电网监控与分析平台，云端平台负责数据存储、深度分析和隐私脱敏处理，并对复杂故障进行全面诊断与决策，生成控制指令后反馈至本地。控制指令经由边缘计算网关传达至现场保护装置，自动执行断路器的分闸或重合闸操作，响应时间小于100ms，迅速实现故障区域的隔离与非故障区供电恢复，保障配电网的安全稳定运行。

　　3.3 数据融合识别

　　数据融合识别模块通过多源异构数据的集成分析，实现对配电网故障的精确识别与定位[8]。首先，数据融合识别采用多模态数据融合技术，将来自电流互感器、电压互感器、温度传感器等多种传感器的数据进行时序同步与特征提取，通过构建多维特征向量，实现对电力系统运行状态的全方位感知。假设电压数据V(t)、电流数据I(t)和温度数据T(t)为时间序列信号，经过特征提取后得到特征向量X的计算公式为

　　（1）

　　式中，fV、fI、fT分别代表对电压、电流和温度信号的特征提取函数，这些函数包括傅里叶变换、短时能量计算、均值和方差等处理，用于提取信号的频率特性、时域特性等关键信息。基于融合的特征向量X，采用深度学习模型对故障类型进行识别。卷积神经网络（CNN）通过构建卷积层和池化层，提取电力信号的高阶特征，实现复杂故障模式的自动识别[9]。故障分类概率向量P的计算公式为：

　　（2）

　　式中，W1和W2分别是第一层和第二层的权重矩阵，b1和b2为对应的偏置向量，ReLU为激活函数，用于增加非线性特征，σ为Softmax函数，用于将网络输出转换为故障类型的概率分布。上述过程通过多层特征映射和迭代优化，使模型能够深度分析传感器融合数据，精确识别过流、断线、谐波干扰等配电网故障类型。

　　3.4 自愈控制执行

　　自愈控制执行旨在提升配电网的故障快速响应和恢复能力。首先，系统通过智能分段断路器和智能开关控制器对配电网各节点的电流和电压进行实时监测。当监测到电流波动超过额定值的10%或电压偏差超过5%时，系统自动识别并精准定位故障区域，触发隔离策略。其次，基于SCADA系统的控制指令，重合闸设备会在0.5s内执行隔离操作，同时通过电力线载波通信技术，重新配置电力流向，迅速恢复非故障区域的供电，最大限度减少停电时间。

　　同时，智能变压器监控终端对配电负荷状态进行动态调整，当检测到负荷不平衡率超过15%时，系统自动启动无功补偿设备和调压装置，优化电压稳定性，确保电能质量达标。最后，系统通过远程终端单元RTU将故障处理过程中的故障定位结果、隔离操作次数、故障电流和电压变化等关键数据，实时上传至主站监控系统，生成详细的故障处理报告[10]。这些报告为后续故障模式分析和设备维护优化提供了数据依据，有效提升配电网故障检测与恢复的整体效率。

　　结语

　　物联网技术的引入为配电网故障检测提供了全新的解决方案，通过智能传感器的布设，实现了对故障信息的实时监测与精准定位。边缘计算技术大幅提高了数据处理效率，减少了数据传输延迟，增强了系统的实时响应能力。数据融合技术有效整合了多源数据，提高了故障识别的准确性和可靠性。同时，自愈控制机制的应用提升了配电网的故障恢复能力，保证了供电系统的稳定运行。物联网技术在配电网中的深度应用，将推动智能电网的进一步发展。

　　参考文献：

　　[1]王优.基于人工智能的分布式光伏配电网监控系统安全性监测与评估[J].电气技术与经济,2024(6):70-72.

　　[2]田玉军.智能传感器网络在配电网监测与管理中的应用[J].集成电路应用,2024,41(6):186-187.

　　[3]吴易静,魏超婕.配电网主动配电自动化系统设计与优化[J].集成电路应用,2024,41(6):144-145.

　　[4]王国鸿,宁楠,蔡宇宁,等.基于分布式智能监测装置的配电网低压电缆故障定位方法[J].电器工业,2024(5):30-35.

　　[5]郑美玲,蒋晓梅,周毅,等.配电网综合能效与电能质量评估分析[J].集成电路应用,2024,41(3):398-399.

　　[6]陈键.基于大数据技术的智能配电网运行状态诊断研究[J].数字通信世界,2024(7):43-45,197.

　　[7]李科汛.基于边缘算法的配电网设备故障与智能监测系统分析[J].集成电路应用,2024,41(6):230-231.

　　[8]蔡晓峰,姚远.大数据技术在配电网运行管理中的发展与运用分析[J].电气技术与经济,2024(4):216-217,220.

　　[9]王佳琦.10kV配电网故障在线检测技术研究[J].冶金管理,2024(2):78-81.

　　[10]李钊,刘赵如.基于深度学习算法的配电网故障定位检测研究[J].电气技术与经济,2023(6):268-270.

　　作者简介：孙畅，硕士研究生，工程师，13363887350@163.com，研究方向：配网运维及故障检修方面；吴牧野，本科，工程师，研究方向：电力营销。