★ 国能永福发电有限公司 罗海平，李方海，李成宝

关键词：220kV电力系统；二次回路故障；故障评估；诊断技术

1   220kV 电力系统二次回路概述

1.1   二次回路的组成与功能

220kV电力系统二次回路的主要设备包括电流互感器（Current Transformer， CT）、电压互感器（Potential Transformer， PT）、继电器、测控装置、保护装置、操作箱、开关端子箱、控制箱、汇控箱以及交直流电源等[1]。这些设备相互协作，共同保障电力系统的安全稳定运行。220kV电力系统二次回路按功能可分为控制回路、信号回路、测量回路、保护回路、调节回路、同期回路以及直流电源回路等，各部分功能紧密配合，共同保障电力系统的可靠运行。

1.2   二次回路的工作原理

在正常运行情况下， CT和PT分别将一次回路中的电流和电压按比例转换为二次侧的小电流和低电压信号。这些信号被传输至继电保护装置和测控装置。继电保护装置对电流和电压信号进行分析判断，当检测到电力系统发生故障时，如短路故障，故障电流会突然增大，电压会下降，继电保护装置根据预设的保护判据，迅速发出跳闸指令，通过控制回路使断路器跳闸，切除故障线路，从而保护电力设备的安全[2]。

2   220kV电力系统二次回路故障评估方法

2.1   常见故障类型与原因分析

220kV二次回路常见故障类型主要包括断路故障、短路故障及接触不良故障等，详见表1故障类型与原因分析。

表1 220kV二次回路常见故障类型及成因

2.2   评估指标体系构建

为了全面、准确地评估220kV二次回路的故障风险，本研究从电气参数、设备状态、运行环境三个维度构建了评估指标体系，如表2所示。

表2 220kV二次回路故障评估指标

2.3   基于层次分析法的指标权重确定

层次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）是一种行之有效的将复杂问题分解为多个层次，并借助两两比较确定各层次元素相对重要性的方法。在针对220kV二次回路故障风险评估的研究中， AHP被用于精准确定多维度故障评估指标体系里各指标的权重， 以此清晰界定不同指标对故障评估所产生的影响程度。

2.3.1   层次结构构建

将评估问题系统性地划分为目标层、准则层和指标层三个层次[3]。

目标层：核心目标为220kV二次回路故障风险评估，此乃整个评估工作的聚焦点与归宿。

准则层：涵盖电气参数、设备状态、运行环境这三个关键维度。这三个维度是影响二次回路故障风险的主要因素，它们从不同侧面反映了二次回路运行时的关键特征。

指标层：包含众多具体的评估指标，诸如电压偏差、电流异常、设备运行时间、温度、湿度等。这些指标从细微处着手， 进一步细化描述二次回路的运行状况，如电压偏差可直观反映电压的稳定性、设备运行时间能体现设备的老化程度等。

2.3.2   判断矩阵构建

通过专家打分的形式构建判断矩阵。邀请电力系统领域内经验丰富、专业知识扎实的资深专家，针对准则层和指标层中各元素之间的相对重要性展开两两比较。以准则层中电气参数和设备状态这两个元素的相对重要性为例，专家依据自身积累的丰富经验以及深厚的专业知识进行打分。打分范围设定在1~9之间，其中1代表两个元素同等重要，9表示一个元素相较于另一个元素极端重要。例如，若专家认为电气参数比设备状态稍微重要一些，可能会打3分；若觉得电气参数比设备状态重要很多，则可能打7分。

假设对于准则层三个元素（电气参数B1、设备状态B2、运行环境B3），专家打分构建的判断矩阵A为：

在这个矩阵中， aij表示第i个元素相对于第j个元素的重要性程度。例如， a12=3，意味着电气参数相对于设备状态的重要性程度为3，即电气参数比设备状态稍微重要。

2.3.3   一致性检验与权重计算

一致性检验旨在确保专家打分具备合理性与一致性。若判断矩阵不满足一致性要求，就需要重新组织专家进行打分。

首先，计算判断矩阵A的最大特征值入 max ，对于n阶判断矩阵，可通过公式 计算，其中W是判断矩阵A对应于最大特征值 max 的特征向量， (AW)i表示向量AW的第i个元素；接着， 计算 一致性指标CI，公式为；再引入随机一致性指标RI, 其值与矩阵阶数有关，可从相关标准表格中获取。例如，当n =3时， RI =0 .58；最后，计算一致性比例CR， CR=Ri 。一般认为，当CR≤0.1时，判断矩阵具有可接受的 一 致性。对于上述示例判断矩阵A，经计算得到    ,说明该判断矩阵具有可接受的一致性。

在满足一致性检验的基础上，通过特征向量法计算判断矩阵的最大特征值对应的特征向量，该特征向量即为各元素的相对权重。对于判断矩阵A，可通过求解方程(h  入 max 得到特征向量W，对W进行归一化处理后，即可得到各元素的权重向量。经计算，对于上述示例判断矩阵A，得到电气参数B1、设备状态B2、运行环境B3 的权重分别为W1  0. 5396、W2  0. 3090、 W3   0. 1514。这表明在整个故障风险评估中，电气参数的影响程度为0.5396，设备状态的影响程度为0.3090，运行环境的影响程度为0.1514。通过AHP确定的指标权重，能够客观、准确地反映各指标在故障评估中的相对重要性，为后续的模糊综合评价提供了坚实且重要的基础数据。它使得我们在评估220kV二次回路故障风险时，能够依据各指标的重要程度合理分配关注重点，从而提升了评估结果的科学性与可靠性。

3   故障诊断技术

3.1   基于小波变换技术信号处理的方法

小波变换是一种强有力的时频分析工具，其核心思想是将一个信号分解成不同频率的成分，同时保留信号在时间域上的局部特征，实现多分辨率分析[4]。与传统的傅里叶变换不同，傅里叶变换只能将信号从时域转换到频域，丢失了信号的时间信息，而小波变换克服了这一缺点，特别适合处理非平稳信号，这正是220kV二次回路故障时电压、电流信号的特性。

3.2   故障诊断流程

小波变换在220kV二次回路故障诊断中的流程主要包含信号采集、信号预处理、小波变换分解、故障特征提取、故障判断与定位等，如图1所示。

图1 220kV二次回路故障诊断流程图

信号采集：通过PT和CT采集220kV二次回路中的电压和电流信号，这些信号包含了回路运行状态的信息。

信号预处理：由于实际采集到的信号可能受到噪声干扰，需要进行预处理，如采用滤波等方法去除噪声，以提高信号的质量，便于后续的小波变换分析。

小波变换分解：将预处理后的信号进行小波变换分解，选择合适的小波基函数（如db4小波等），通过离散小波变换将信号分解成不同频率段的子带信号。例如，将信号分解为近似分量（低频部分）和细节分量（高频部分），通常经过多层分解，得到一系列不同尺度下的近似分量Aj和细节分量Dj，j表示分解的层数[5]。

故障特征提取：当二次回路发生故障时，信号的波形和频率会发生变化，这些变化反映在小波变换后的系数上。例如，在检测到电压信号出现突变时， 突变点对应的高频细节分量系数会有明显变化。通过分析不同频率段系数的变化情况，提取故障特征。如计算高频细节分量系数的幅值、能量等特征量。

故障判断与定位：根据预先建立的故障特征库，将提取的故障特征与库中的特征进行对比，判断故障类型。例如，在某变电站发生的一次短路故障中，利用小波变换对故障前后的电压信号进行分析，发现高频段细节分量系数显著增大，根据故障特征库中短路故障对应的高频系数增大的特征，准确判断出为短路故障。同时，通过分析系数变化在时间轴上的位置，可以确定故障发生的大致时间。

4   总结

电力系统220kV二次回路故障评估与诊断技术的深入研究及建立有效提升了二次回路故障处理的效率与准确性，保障了电力系统的安全稳定运行。本文研究内容主要包括故障类型分析、评估指标体系构建、基于AHP的权重确定，以及基于小波变换的故障诊断技术。未来，随着技术的不断发展，应进一步探索更先进的故障评估与诊断方法，以适应电力系统日益复杂的运行需求。

作者简介：

罗海平（1990-），广西灌阳人，工程师，学士，现就职于国能永福发电有限公司，研究方向为电气。

李方海（1988-），山东东阿人，中级工程师， 硕士，现就职于国能永福发电有限公司，研究方向为电厂。

李成宝（1999-），广西桂林人，助理工程师，学士，现就职于国能永福发电有限公司，研究方向为电气。

参考文献：

[1] 胡骁. 电力系统中电气二次回路常见故障及防范分析[J]. 办公自动化, 2024, 29 (17) : 84 - 86.

[2] 宋家钰, 陈俊生. 基于二次回路技术的电力系统继电保护问题研究[J]. 自动化应用, 2024, 65 (S1) : 370 - 372.

[3] 赵云飞, 陈金富. 层次分析法及其在电力系统中的应用[J]. 电力自动化设备, 2004, 24 (9) : 85 - 87 + 95.

[4] 张哲, 印若嘉, 龚卜文. 一种基于小波变换的电力系统故障诊断方法[J]. 电气技术与经济, 2024, (10) : 391 - 392 + 399.

[5] 胡国胜, 任震, 黄雯莹. 小波变换在电力系统中应用研究[J]. 电力自动化设备, 2002, 22 (3) : 71 - 78.

摘自《自动化博览》2026年5月刊