★ 郭湛军，杨秀，王聪 驻马店市华宇电力实业有限公司

关键词：改进VMD；高压线路；故障检测；检测技术

1  引言

高压输电线路是电力系统的重要组成部分，其安全稳定运行直接影响到电网的可靠性和经济性。然而，随着电网规模的不断扩大和电力需求的持续增长，高压输电线路在合闸过程中仍然不可避免地会发生各种类型的故障。若无法及时定位故障原因并采取有效的维修策略，将可能导致电网系统可靠性降低，甚至引发更严重的连锁事故。因此，研究高压输电线路的故障检测技术，对于保障电网安全运行、降低故障风险、提高供电可靠性具有重要的现实意义。

由于电力系统的复杂性和输电线路的多样性，传统的故障检测方法存在一定的局限性，主要体现在故障类别识别智能化程度不高、故障发生瞬间无法快速精准定位、信息化水平较低等方面。当前，电力系统智能化程度不断提高，对输电线路故障诊断的自动化、智能化提出了更高要求。有效提升故障检测技术的精度和效率，不仅能够减少因故障引发的经济损失，还能提高电力系统的稳定性和安全性。

在高压输电线路的故障检测领域，变分模态分解（Variational Mode Decomposition， VMD） 因其能够有效分解信号并保留关键信息，成为一种常用的信号处理方法。然而，传统VMD在处理输电线路故障信号时仍存在一定的局限性，如模式分解的适应性不足、分解精度不高、抗噪性较弱等。因此，本文拟研究一种基于改进VMD的高压输电线路故障检测方法，以提高故障信号分解的准确性和鲁棒性，并结合机器学习算法进行故障类别的智能识别，最终实现对输电线路故障的快速、精准诊断。

在当前的大数据和人工智能技术快速发展的背景下，利用智能化算法提升输电线路故障检测的自动化水平已成为趋势。特别是在国家电网大数据中心的支持下，通过改进VMD方法与机器学习的结合，可以实现对高压输电线路故障的精准定位和快速响应。该研究成果不仅能够提高电力系统的运行安全性，还能降低人工巡检成本、提升输电线路维护的效率。

2  高压线路常见故障类型及原因

高压线路常见故障类型及原因有以下几点：

一是测量误差故障。该故障主要由高压线路传感器老化或环境干扰导致测量精度下降引起，数据偏差可能引发控制决策错误。二是信号传输故障。该故障原因是数据传输线路受损或通信模块故障导致数据丢失或延迟，网络不稳定可能造成间歇性信号中断[3]。三是硬件故障。该故障原因是长时间运行导致电子元件老化或损坏，或是过压、过流等电气因素造成电路板烧毁，再或是接触不良或连接部件松动。四是信号漂移与失准故障[4]。该故障主要原因是环境温度变化导致传感器特性漂移，另外传感器长期使用未校准也会导致测量误差积累。五是软件与算法故障。该故障主要原因是内置算法逻辑错误导致数据处理异常，固件升级不当则会导致系统功能失效，部分故障是由数据存储或处理单元故障造成的算法故障。六是环境因素引发的故障。高温、潮湿、粉尘、雷击等恶劣环境条件均可以对设备造成损害，振动或冲击也会导致部件结构损坏。

3  基于改进VMD的高压线路故障诊断技术设计

3.1   数据采集与预处理

数据采集与预处理模块是故障诊断系统的核心组成部分，其主要任务是利用改进VMD在高压线路获取原始数据，并对数据进行处理和清洗，以保证后续故障诊断算法的准确性与有效性[5]。该模块的设计需要兼顾数据的实时性、准确性和完整性，确保为后续的故障诊断提供高质量的数据输入。

数据采集模块负责从高压线路中采集实时的功率运行参数。改进VMD通过传感器实时监测设备状态，并将数据通过数字化通信方式传输到数据采集系统。对于模拟信号，可以通过模数转换（ADC）将模拟信号转换为数字信号进行处理。对于已经是数字化的信号，采集模块通过数字接口直接获取数据。数据采集过程中，通过公式（1）进行信号的量化：

其中，xd代表数字信号输出值， xnaulog代表模拟输入信号， N代表ADC的分辨率（位数）， xmax和xmin分别代表采样信号的最大值和最小值。通过该公式，模拟信号可被转换为适用于数字处理的数据。

在采集到数据后，数据预处理模块需要对原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以消除外界环境因素的影响，提高数据质量。数据预处理首先需对信号进行去噪，因为改进VMD可能由于环境干扰（如电磁干扰、温度变化等）导致数据中出现噪声。本技术采用低通滤波器的方式实现去噪，对信号进行平滑处理，去除高频噪声。低通滤波器传递函数为式（2）：                   

                     （2）

其中，R和C为电阻和电容，为复频率变量。通过调整R和C的值，可以控制滤波器的截止频率。

然后进行数据归一化，消除不同高压线路信号之间的量纲差异，避免在后续处理中的不平衡性。本文采用的归一化方法是最小-最大归一化，公式如式（3）所示：             

                 （3）

其中，x为原始数据， xmin和xmax分别为该数据的最小值和最大值，xnorm为归一化后的数据。

再然后进行数据插值。在某些情况下，由于传感器故障或通信丢包，可能会出现数据缺失。此时，可以采用插值方法，本技术采用线性插值方法填补缺失值。线性插值公式为式（4）：

其中，x和x2分别为缺失数据前后的已知值， t 和t2为已知值对应的时间点，t为插值点的时间点。

最后进行数据标准化处理。数据标准化用于将数据转化为均值为0、方差为1的标准正态分布形式。该步骤对于后续基于机器学习算法的故障诊断具有重要作用。标准化公式如式（5）所示：

其中，H和σ分别为数据的均值和标准差，xtd为标准化后的数据。

3.2   故障特征提取与分析模块

故障特征提取与分析模块旨在从采集到的原始数据中提取出能够准确反映设备健康状态的特征信息。通过对这些特征的深入分析，可以实现对高压线路故障的早期检测和类型识别。本模块的设计不仅需要高效地提取故障相关特征，还需要对特征数据进行深度分析，以确保诊断结果的准确性和可靠性。故障特征提取的目的是从采集到的原始信号中提取出具有诊断意义的特征值。这些特征值通常包括但不限于信号的统计特征、频域特征和时域特征等。

首先进行时域特征的提取。时域特征通常用于描述信号的幅值、波形和变化趋势。常见的时域特征包括均值、标准差、偏度、峰度等。均值特征表示信号的中心位置，通常用来表示信号的平均水平，其提取公式如式（6）所示：         

                       （6）

其中，xi为信号的第i个样本，N为样本数量。

标准差特征反映了信号的波动程度，用于评估信号的稳定性，其提取公式如式（7）所示：

其中，为信号的均值。

偏度（Skewness）反映信号分布的对称性，偏度较大的信号可能存在异常；峰度（Kurtosis）则表示信号分布的尖锐程度，峰度较高的信号可能包含脉冲或突发事件。偏度和峰度的特征提取公式分别如式（8）、式（9）所示：

然后进行频域特征的提取。频域特征用于捕捉信号中的频率信息，常常用于识别周期性波动和噪声。通过对信号进行FFT，可以将时域信号转换为频域信号，从而提取出频域特征。

FFT将时域信号转换为频域信号，通过分析频域中的幅度谱和相位谱，能够揭示出信号中潜在的故障模式。FFT的数学表达式为式（10）：

其中，X(f)为信号在频域上的傅里叶变换，f为频率，为信号的采样点数。频率特征用于描述信号中能量的集中频率。通过傅里叶变换后的幅度谱，可以提取出主要的频率成分。

最后进行小波变换。小波变换是一种常用的信号分析工具，能够在不同尺度上同时分析信号的时域和频域特征。小波变换适用于非平稳信号，能够有效地提取故障的瞬态特征。连续小波变换的数学表达式为式（11）：   

                     （11）

其中，y是母小波函数，a是尺度因子，b是平移因子。

3.3   诊断模型与算法实现

故障诊断模型目的是通过已提取的特征数据，利用合适的算法模型实现对变送器故障的准确分类和识别。该模块的设计要求高效、精确，并能够处理多种复杂的故障类型。通过选择合适的深度学习算法，可以提高故障诊断的准确性和鲁棒性。

本文选用支持向量机（S u pport Vector Machine，SVM）算法作为诊断模型基础。SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，常用于故障诊断中。SVM通过寻找一个最优超平面将数据分成不同类别。给定训练集((-x , y , x2 , y2 ,     , XN , YN ，其中xi是特征向量，yi是类别标签，SVM的优化目标是通过最大化间隔来找到最优超平面。 SVM的目标函数可以表示为式（12）：

                （12）

subject toyiW · xi +b)≥l, i = 1, 2, … , N其中，”是超平面的法向量，b是偏置项，IIwll是法向量的范数，表示间隔的大小。通过求解这个优化问题，可以得到最优的分类超平面。

4  实验研究

我们设计了实验来评估基于改进VMD的故障诊断技术在不同故障情况下的诊断精度和响应速度。我们选择频率改进VMD进行实验，引入故障模拟改进VMD的故障类型，然后使用本文设计诊断技术与文献[6]和文献[7]诊断技术对相同故障的变送器进行故障诊断。如图1所示为本文诊断技术与文献[6]和文献[7]诊断技术对改进VMD故障诊断精度的比较结果。

图1 三种诊断技术故障诊断精度比较结果

根据上图中的比较结果可知，本文技术对改进VMD的故障诊断准确率均在99%以上，而文献[6]和文献[7]的技术对改进VMD的故障诊断准确率波动较大，多在96%~98%之间。本文技术采用了频域特征和时域特征同步提取方法，又采用小波变换法对故障的瞬态特征进行提取，然后又利用SVM算法提高了故障诊断的准确性和鲁棒性。

我们还对三种故障诊断技术的响应速度进行了比较实验，实验结果如图2所示。

图2 三种诊断技术相应速度比较结果

根据上图中的比较结果可知，本文技术处理100个故障诊断数据共用58s，文献[6]和文献[7]技术处理100个故障诊断数据分别共用75s和90s。本文技术响应速度快的主要原因是采用了SVM算法，能够以最大化间隔来找到最优超平面。

5  结束语

本研究的主要创新点在于结合改进VMD的数据处理与分析能力，并运用先进的算法模型构建智能故障诊断系统，实现了传统电力设备维护方式的转型升级，为智能化电厂建设提供了有益参考。本研究的开展，不仅能够提升高压线路的故障诊断能力，也为未来智能电力设备的运维管理积累了宝贵经验。

在未来的电力系统中，智能化与数字化将成为主要发展趋势。本研究的成果不仅能够有效提升高压线路的运行稳定性，还为探索基于智能设备的电力系统故障诊断新模式奠定了基础。

作者简介 ：

郭湛军（1992-） ，男， 河南遂平人， 助理工程师，学士，现就职于驻马店市华宇电力实业有限公司，主要从事电力工程方面的研究。

杨   秀（1990-） ，女，河南驻马店人，工程师，本科，现就职于驻马店市华宇电力实业有限公司，主要从事电力线路故障检测方面的研究。

王   聪（1990-）男，河南驻马店人，工程师，本科，现就职于驻马店市华宇电力实业有限公司，主要从事电力线路故障检测方面的研究。

参考文献：

[1] 朱潘. 变送器故障分析及在线更换探讨[J]. 光源与照明, 2023, (4): 150 - 152.

[2] 万家国. 双法兰液位变送器测量故障特例浅析[J]. 泸天化科技, 2023, (1): 26 - 27.

[3] 魏晓菁, 王闯, 段海浩, 等. 双法兰液位变送器日常维护及故障处理[J]. 中国石油和化工标准与质量, 2024, 6(24): 68.

[4] 许建国. 仪表差压变送器损坏与故障的分析及处理[J]. 天津化工, 2023, 37(01): 251 - 254.

[5] 曾亚文. 智能高压线路在火电厂中的运用[J]. 自动化应用, 2023, 64(6): 116 - 117.

[6] 吕鹏勃, 何志强. 智能压力变送器的功能安全自诊断[J]. 自动化与仪器仪表, 2023, (4): 301 - 304.

[7] 鲍海泉, 方瑞寅. GIS设备状态远程在线监测技术与故障诊断系统[J]. 办公自动化, 2024, 29(12): 13 - 15.

摘自《自动化博览》2026年第二期暨《工业控制系统信息安全专刊（第十二辑）》