★国网河北省电力有限公司邢台供电分公司和雪迪，赵明云

关键词：配电网；故障定位；分布式传感；多源融合；自适应检测

配电网作为电力系统末端面向用户的重要环节，其可靠性高低直接关系到供电质量好坏。然而由于拓扑结构复杂以及环境干扰较大，致使其故障频繁发生且难以精准定位。传统集中式故障定位方法在传输延迟和抗干扰能力方面存在明显不足，与之不同的是分布式传感技术凭借分散部署、就近处理的特点为其提供了全新思路。因此，开展该技术应用的研究对于提高配电网自动化水平和供电可靠性具有重大意义。

1　分布式传感在配网故障定位中的应用

1.1　多源异构传感器选型与配置技术

配网故障定位系统里多源异构传感器选型与配置技术包含电气参数、环境参数以及通信状态传感器协同应用。电气参数传感器包括电流互感器（CT）、电压互感器（PT）、零序电流传感器等，用于采集配电线路实时电气量；环境参数传感器负责监测气象条件、环境温湿度等外部因素，为故障分析提供辅助依据。配网故障定位的效率与精度在很大程度上取决于传感器的选型与部署策略[1]。合理的传感器网络架构要满足全面覆盖、重点突出、冗余适当原则，以确保其在各种环境条件下都能获取可靠数据，如图1所示。

图1配网故障定位多源异构传感器层次架构与布局策略

1.2　分布式数据采集与实时传输技术

分布式数据采集技术运用分层采样策略、依据故障定位需求对不同参数开展差异化采样。其在稳态监测阶段把采样频率控制在20Hz以下，当检测到电气量异常时可自动提升至2kHz以上来捕获瞬态特征。其数据压缩采用小波变换和阈值筛选相结合的方法，压缩率可达到85%以上且能保持关键特征信息完整性。配网故障数据具备突发性、时效性强的特点，要求传输系统在有限通信资源情况下优先保障关键信息实时传输，如图2所示。

图2配网故障数据传输有限级调度机制

从图2中我们能够非常清晰地看出，系统会依据数据紧急度、重要性以及网络资源状况去动态调整传输策略，故障瞬态数据被赋予最高优先级以确保第一时间传输，状态监测数据优先级排在故障瞬态数据之后，环境信息数据所拥有的优先级则是最低的[2]。实测数据表明在网络拥塞的情况之下，高优先级数据的传输成功率能够保持在98%以上，普通数据的传输延迟可以控制在可接受的范围之内。

1.3　边缘计算与云端协同处理技术

边缘计算作为分布式传感系统的核心技术可以有效解决传统集中式架构面临的计算负载与通信延迟问题。在配网故障定位的时候，我们构建了“边缘-雾-云”三层计算架构用来实现故障数据的分级处理与协同决策，如表1所示。

表1配网故障定位三层计算架构功能分配与性能指标

从表1我们能够看出三层计算架构达成了功能合理分配与性能优化配置：边缘层通过开展数据采集前端预处理工作来降低95%原始数据传输量；雾计算层执行局部区域故障判断与初步定位使平均处理延时控制在50ms以内；云端层负责全局协同分析与精确定位且处理能力可弹性扩展。这种分层协同处理机制显著提升了系统对突发故障响应速度，并让关键处理流程从传统架构秒级响应提升至毫秒级，同时降低了通信带宽需求与中心节点计算压力。

2　基于分布式传感的配网故障定位算法与实现

2.1　故障特征提取与模式识别技术

配网故障特征提取采用的是时频域分析和统计特征提取结合方法，以此实现对故障信号特征的全面捕获。时域特征主要涵盖过流倍数、故障电流包络线以及零序电流突变率等参数，频域特征是通过S变换来获取故障瞬态过程中的频谱分布特性[3]。由于配网故障信号具有非平稳性和突变性这些特点，传统单一域分析很难全面捕获故障特征。我们采用多域特征提取方法，把时域、频域和时频域分析结合起来构建多维特征空间，从而提高了故障识别的准确性和鲁棒性，如图3所示。

图3配网单相接地故障多频特征提取示例

如图3展示的那样，我们对采集到的原始信号开展小波分解工作，这里选取db4小波基并且进行5层分解，之后提取高频系数以及能量分布特征。通过对不同分解层次的小波系数加以分析，我们能够清晰识别出故障发生的具体时刻和类型特征。这种多域特征的组合分析方式大大提升了故障识别的准确程度，尤其是针对弱特征故障和复合故障的辨识能力。

2.2　自适应阈值检测与定位算法

自适应阈值检测技术解决了配网运行状态多变导致的固定阈值失效问题。故障定位算法基于滑动时间窗口计算电气量的统计特性，动态调整检测阈值，核心公式如式（1）所示：

其中，Th(t)为时间t的动态阈值，μ(t)和σ(t)分别为当前时间窗口内的均值和标准差，k为调节系数，f(L(t))为负载调整因子，随配网负载水平L(t)变化。该算法会实时监测线路运行的各项参数，并针对过流、过压和零序电流等故障指标设置动态阈值，这样能有效减少故障误报率。故障定位算法采用改进行波法与阻抗法相结合的双重定位策略，为配网故障的快速处理提供了可靠的技术支持。

2.3　分层协同故障定位与验证机制

分层协同故障定位机制采用了“局部定位-区域协同-全局优化”这样的三级定位架构。局部定位工作在边缘层来完成，单个传感节点依据本地采集的电气参数初步判断故障区域；区域协同操作在雾计算层得以实现，其整合多个传感节点的判断结果形成初步定位共识；全局优化任务在云端进行，其融合多区域判断结果与历史故障数据得出最终定位结果[4]。该协同定位与验证机制在实际应用过程中，可将故障定位平均时间从传统方法的3分钟缩短至45秒，大幅提升了配网故障处理的工作效率。

3　分布式传感配网故障定位系统的实验验证与应用效益

3.1　实验平台构建与测试方案设计

实验平台是用实物和仿真相结合的方式来构建的，其中包含物理配电网模型系统以及数字仿真系统。物理模型系统是由10kV配电线路缩比模型、可编程负载模块、故障模拟器和分布式传感监测单元构成。配电线路模型等效长度达到25公里，还设置了5个分支节点，以此来模拟城郊混合配网结构；传感监测单元布置了15个测点，主干线每2公里设置一个，且分支线每1公里设置一个，每个单元都集成了多参数采集功能，最高采样频率为10kHz。数字仿真系统是基于RTDS搭建起来的，可模拟100节点配电网，并且支持复杂工况故障分析。

3.2　不同故障类型下的定位效果对比分析

分布式传感方案在配网故障定位领域的优势在于高精度、低延时和高适应性。通过1000次随机故障试验统计分析，可以看出其在各类故障条件下都有明显优势。针对高阻接地故障（电阻大于500Ω），该方案平均定位精度提高了27.8%，且定位成功率提升了23.3个百分点；对于常见故障类型，其响应时间缩短了42.3%～54.3%；在雷暴等恶劣环境当中，其定位成功率维持在87.3%以上，而传统方法降至65%以下；面对T型分支结构，该方案借助多点协同判断解决了“分支混淆”问题，并将识别正确率从71.3%提升至93.5%。这些性能提升得益于多源数据融合与分层协同定位算法，为配网自愈控制奠定了基础[5]。

3.3　系统应用效益评估与推广价值探讨

分布式传感方案在配网故障定位领域的优势在于高精度、低延时和高适应性。通过1000次随机故障试验统计分析，可以看出其在各类故障条件下都有明显优势。针对高阻接地故障（电阻大于500Ω），该方案平均定位精度提高了27.8%，且定位成功率提升了23.3个百分点；对于常见故障类型，其响应时间缩短了42.3%～54.3%；在雷暴等恶劣环境当中，其定位成功率维持在87.3%以上，而传统方法降至65%以下；面对T型分支结构，该方案借助多点协同判断解决了“分支混淆”问题，并将识别正确率从71.3%提升至93.5%。这些性能提升得益于多源数据融合与分层协同定位算法，为配网自愈控制奠定了基础[5]。3.3　系统应用效益评估与推广价值探讨统建议采取“点-线-面”策略，从重点区域试点逐步扩展到全网实现覆盖。

4　结语

把分布式传感技术应用到配网故障定位当中，给电力系统维护带来了革命性变革。该技术借助多源异构传感器配置、数据采集与传输技术的融合，再加上边缘计算与云端协同处理，实现了故障的快速且精准定位。实验验证结果显示，这项技术比传统方法定位精度提高了27.8%，响应时间缩短了42.3%，在复杂环境下其优势十分明显。系统投入应用后让配网年平均停电时间降低了33.3%，故障处理效率提升了55.4%。未来的研究将会聚焦于传感器网络自愈能力、深度学习算法优化以及数据融合技术完善，以推动配电网朝着智能化、自动化方向发展，保障电力系统安全稳定运行。

作者简介：

和雪迪（1990-），女，河北内丘人，中级工程师，硕士，现就职于国网河北省电力有限公司邢台供电分公司，研究方向为故障定位、智能运维。

赵明云（1992-），女，河北邢台人，中级工程师，硕士，现就职于国网河北省电力有限公司邢台供电分公司，研究方向为故障监测、缺陷分析。

参考文献：

[1]李江,吕健波,夏雷,等.基于单端行波信号注入的配电网多分支线路故障定位方法[J/OL].上海电力大学学报,2025-06-09.

[2]季亮,李浩冉,李博通,等.基于数字孪生的残差修正配电网故障定位方法[J].智慧电力,2025,53(05):90-98.

[3]邵杰,王有鹏,蔡田田,等.配电网多分支线路坐标化故障定位方法[J/OL].电力系统及其自动化学报,2025-06-09.

[4]陈泽昊,詹骥文,何昌恒,等.基于相电流突变的配电网单相接地故障定位技术研究[J].中国信息界,2025,(04):237-239.

[5]丁新第.基于改进朴素贝叶斯的配电网故障区段定位方法[J].吉林电力,2025,53(02):41-45.

摘自《自动化博览》2025年9月刊