引言電力系統(tǒng)作為能源輸送的核心樞紐，其安全穩(wěn)定運行直接關系到國民經濟與社會民生。故障的發(fā)生不僅會導致供電中斷、設備損壞，還可能引發(fā)連鎖反應，威脅電網(wǎng)整體安全。故障診斷技術通過對電氣量、非電氣量的實時監(jiān)測與分析，精準識別故障類型、定位故障位置，為快速搶修與風險防控提供支撐。近年來，隨著智能傳感、人工智能等技術的發(fā)展，故障診斷從傳統(tǒng)的人工經驗判斷向數(shù)字化、智能化方向演進，診斷精度與效率顯著提升。本文結合典型案例，系統(tǒng)梳理主流診斷技術的原理與應用，為電網(wǎng)運維提供實踐參考。故障診斷核心技術2.1基于電氣量分析的診斷技術穩(wěn)態(tài)電氣量（電壓、電流、功率因數(shù)等）是故障診斷的基礎數(shù)據(jù)。當系統(tǒng)發(fā)生短路故障時，短路電流會急劇增大，電壓驟降，通過對比故障前后的穩(wěn)態(tài)量變化，可初步判斷故障類型（如相間短路、接地短路）與故障相別。例如，三相短路時三相電流均大幅上升，而單相接地故障則伴隨零序電流出現(xiàn)。但穩(wěn)態(tài)量分析依賴保護裝置的采樣數(shù)據(jù)，在故障初期暫態(tài)過程復雜時，易受干擾導致誤判。暫態(tài)電氣量（行波、暫態(tài)電流/電壓分量）則能捕捉故障瞬間的電磁暫態(tài)過程。行波法利用故障產生的行波在傳輸線中的傳播特性，通過檢測行波到達兩端母線的時間差，結合波速計算故障距離，定位精度可達百米級。例如，某超高壓線路故障時，行波定位裝置在毫秒級時間內輸出故障距離，為巡線提供精準指引。暫態(tài)分量分析則針對故障暫態(tài)過程中的高頻分量（如故障電弧的諧波特征），通過傅里葉變換或小波變換提取特征，識別故障類型（如雷擊、絕緣子閃絡）。2.2基于人工智能的診斷技術機器學習算法（支持向量機、隨機森林、貝葉斯分類器等）通過對歷史故障數(shù)據(jù)的學習，建立故障特征與類型的映射模型。以支持向量機（SVM）為例，其通過核函數(shù)將故障特征映射到高維空間，實現(xiàn)線性不可分問題的分類，在小樣本故障數(shù)據(jù)中表現(xiàn)優(yōu)異。某電網(wǎng)公司利用SVM對變壓器油色譜數(shù)據(jù)（H?、CH?、C?H?等氣體含量）進行分析，故障識別準確率達92%以上。深度學習技術（卷積神經網(wǎng)絡CNN、長短期記憶網(wǎng)絡LSTM）則適用于處理海量、高維的監(jiān)測數(shù)據(jù)。CNN通過卷積層自動提取故障波形的空間特征，可有效識別輸電線路故障時的行波形態(tài)；LSTM則擅長處理時序數(shù)據(jù)，如對變壓器油溫、繞組溫度的長期監(jiān)測數(shù)據(jù)進行趨勢分析，預測潛在故障。某智能變電站采用CNN-LSTM融合模型，對開關柜局部放電信號進行識別，將故障預警時間提前至故障發(fā)生前一周。2.3專家系統(tǒng)與知識圖譜技術專家系統(tǒng)通過構建故障診斷規(guī)則庫（如“若變壓器油中H?含量突增且C?H?含量>5μL/L，則判斷為放電故障”），結合推理機模擬專家決策過程。早期專家系統(tǒng)依賴人工編寫規(guī)則，靈活性不足；如今結合知識圖譜技術，將設備結構、故障模式、診斷方法等知識以圖譜形式關聯(lián)，實現(xiàn)知識的動態(tài)更新與推理。某省電網(wǎng)的變壓器故障診斷系統(tǒng)，通過知識圖譜整合了1000+歷史故障案例與200+診斷規(guī)則，故障定位時間從4小時縮短至30分鐘。2.4故障錄波與在線監(jiān)測技術故障錄波器是記錄故障全過程的核心裝置，可捕捉故障前、故障中、故障后的電氣量波形，為事后分析提供原始數(shù)據(jù)?，F(xiàn)代錄波器支持多通道同步采樣（如PMU的同步相量測量），時間精度達微秒級。在線監(jiān)測技術則通過部署傳感器（如變壓器油中溶解氣體傳感器、開關柜局部放電傳感器），實時采集設備狀態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)故障的早期預警。某風電場的箱式變壓器通過在線油色譜監(jiān)測，提前3天發(fā)現(xiàn)匝間短路隱患，避免了機組停運損失。典型故障診斷案例3.1輸電線路雷擊故障診斷案例背景：某地區(qū)500kV輸電線路在雷雨天氣發(fā)生跳閘，重合閘成功，但線路負荷波動較大，需快速定位故障點。診斷過程：1.保護裝置動作信息顯示為“距離保護Ⅰ段動作”，初步判斷故障點在保護區(qū)內。2.行波定位裝置分析故障行波：A相故障行波到達線路兩端的時間差為1.2ms，結合波速（約2.9×10?km/s），計算故障距離為線路首端18km處。3.雷電定位系統(tǒng)顯示故障時段該區(qū)域有雷擊記錄，雷擊點與行波定位結果重合。4.巡線人員現(xiàn)場排查：在18km處發(fā)現(xiàn)絕緣子串閃絡痕跡，傘裙碳化，更換絕緣子后線路恢復正常。技術應用分析：行波定位與雷電定位系統(tǒng)的協(xié)同應用，大幅縮短了故障定位時間（從傳統(tǒng)的2-4小時縮短至30分鐘內），避免了盲目巡線的資源浪費。3.2變壓器繞組短路故障診斷案例背景：某220kV變電站主變油溫持續(xù)升高（超過85℃），負荷未明顯變化，需診斷故障原因。診斷過程：1.油色譜在線監(jiān)測顯示：H?含量從10μL/L升至50μL/L，C?H?含量從0.5μL/L升至3μL/L，產氣率顯著增加，初步判斷為放電性故障。2.局部放電監(jiān)測裝置（超高頻傳感器）檢測到變壓器內部存在高頻放電信號，放電量達2000pC，且隨時間增長。3.停電檢修：吊罩檢查發(fā)現(xiàn)低壓繞組匝間短路，絕緣紙?zhí)蓟?，更換繞組后，油溫恢復正常，油色譜數(shù)據(jù)回歸基準值。技術應用分析：油色譜分析與局部放電監(jiān)測的結合，實現(xiàn)了故障的“早期預警-精準定位-缺陷消除”閉環(huán)管理，避免了變壓器燒毀的重大事故。3.3配電網(wǎng)單相接地故障診斷案例背景：某10kV配網(wǎng)線路發(fā)生單相接地故障，中性點不接地系統(tǒng)下，母線電壓不平衡，但故障電流小，傳統(tǒng)方法難以定位。診斷過程：1.智能配電網(wǎng)終端（FTU）采集各分支線路的零序電流，發(fā)現(xiàn)分支A的零序電流幅值（0.3A）遠大于其他分支（<0.1A），且相位與母線零序電壓存在特定關系。2.采用改進的遺傳算法對零序電流分布進行優(yōu)化分析，結合線路拓撲結構，定位故障點在分支A的#12桿至#15桿之間。3.現(xiàn)場排查：發(fā)現(xiàn)#13桿處導線與樹障接觸，絕緣破損，隔離故障點后，非故障段恢復供電。技術應用分析：智能終端與優(yōu)化算法的結合，解決了配電網(wǎng)單相接地故障“定位難”的問題，將故障隔離時間從4小時縮短至1小時內。技術應用與優(yōu)化建議4.1多技術融合策略單一技術存在局限性（如行波定位受線路參數(shù)影響，AI模型依賴數(shù)據(jù)質量），需構建“電氣量監(jiān)測+AI分析+專家決策”的融合體系。例如，在變壓器故障診斷中，先通過油色譜分析初步判斷故障類型，再用局部放電監(jiān)測定位故障部位，最后由專家結合設備歷史運行數(shù)據(jù)（如負載率、檢修記錄）制定檢修方案，診斷準確率可提升15%以上。4.2故障預警與預防措施基于診斷結果建立設備健康檔案，對故障趨勢進行預測。例如，對變壓器油色譜數(shù)據(jù)進行趨勢分析，當產氣率連續(xù)3次超過閾值時，觸發(fā)預警；對輸電線路絕緣子，結合雷擊次數(shù)、污穢等級與閃絡歷史，制定差異化巡檢策略，降低故障發(fā)生率。4.3運維人員能力提升開展診斷技術專項培訓，包括行波定位裝置操作、AI模型調試、專家系統(tǒng)規(guī)則維護等。編制《故障診斷標準化流程手冊》，明確“數(shù)據(jù)采集-特征提取-模型分析-現(xiàn)場驗證”的全流程規(guī)范，減少人為失誤。發(fā)展趨勢與展望5.1數(shù)字化與智能化升級數(shù)字孿生技術將電網(wǎng)物理模型與數(shù)字模型實時映射，通過模擬故障場景優(yōu)化診斷策略；邊緣計算在變電站側實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理與快速診斷，減少云端傳輸延遲，某試點變電站的故障診斷響應時間從秒級降至毫秒級。5.2廣域協(xié)同診斷構建區(qū)域電網(wǎng)故障診斷云平臺，整合多廠站、多線路的監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)故障的廣域定位與根源分析。例如，當某線路故障時，平臺結合相鄰線路的行波數(shù)據(jù)、母線電壓波動，判斷故障是否由電網(wǎng)擾動引發(fā)，避免誤判。5.3自愈電網(wǎng)與故障診斷的結合故障診斷技術與自愈控制策略深度融合，診斷完成后自動生成隔離方案、轉供路徑，實現(xiàn)“故障診斷-自愈恢復”的無縫銜接。某智能配電網(wǎng)在故障后30秒內完