【摘要】本文重点论述几种常见的输电线路故障：雷击、鸟害、覆冰、线路污闪、外力破坏等故障原因，并重点对比分析阻抗法、行波法两种传统方法、神经网络、模糊模式识别、故障树、专家系统等智能诊断方法，再此基础上预测输电线路故障诊断技术的发展趋势，并保证工程项目的顺利实施。
【关键词】输电线路；故障分析；智能诊断；模糊识别法
1.引言
输电线路系统的运行状况直接影响到电力系统的可靠运行以及用户的用电安全和质量，输电线路的故障诊断是保证输电线路的正常可靠运行的核心，直接关系着输电线路的正常可靠运行。本文对输电线路故障进行分析同时对所采用的针对性故障智能诊断技术进行分析。
2.输电线路故障分析
2.1 雷击
输电线路运行过程中可能会发生雷电引起的过电压，这种过电压为雷电过电压。直击雷过电压是指当雷电直接击中输电线路的导线、避雷线或者杆塔时，大量雷电电流通过被击物体。 当发生雷击现象时，可能会导致输电线路发生永久性故障，例如雷击导致输电线路导线或避雷线断线、绝缘子脱落等[1]。
2.2 鸟害
对于输电线路，鸟类本身的飞行并不会造成很大的影响，但由于鸟类在飞行过程中会叼有铁丝、小动物等杂物，当鸟类经过输电线路时，杂物与线路的接触可能会导致输电线路故障。鸟类在杆塔上筑巢也会影响到线路的运行。当天气干燥晴朗时，这些巢穴并不会造成影响，但当遇到雨雪大风天气时，输电线路杆塔上的鸟巢可能会被风吹散，发生与导线或者悬瓶的接触，从而导致输电线路故障。
2.3 覆冰
当气象条件为：输电线路导线表面及环境温度达到0℃以下；输电线路导线所处环境风速为1m/s~4m/s；输电线路导线环境的相对湿度达到85%以上或者输电线路导线表面可能发生覆冰现象的[2]。输电线路导线覆冰现象可能会出现导线舞动，会引起导线或金具损坏，严重时甚至会导致杆塔破坏。此外，当气温升高时导线上的冰会发生融化，在风力的作用下可能会导致输电线路故障。
2.4 线路污闪
输电线路的正常运行，对输电线路中的绝缘子要求很高，在出现大气过电压、内部过电压等现象时，绝缘子均能安全可靠工作。但绝缘子表面的污秽在雨雪等恶劣气象环境的作用下，会大大影响绝缘子的电气强度，从而造成输电线路在正常运行时发生污秽闪络故障。
2.5 外力破坏
输电线路的外力破坏故障主要是由于施工过程的违章操作、树障、盗窃或者蓄意破坏等造成的，这些故障的发生往往不能被有效预测，但造成的危害却十分巨大，直接威胁着输电线路以及人民生命财产的安全。
3.智能故障诊断方法
3.1阻抗法
阻抗法依据的原理是测量线路阻抗与线路长度成正比，其通过测量的线路发生故障时的电压、电流计算阻抗，从而进行故障的测距以及定位。该方法操作简单，但是在某些线路结构和故障情况下是无法使用阻抗法进行测距，存在着测距死区问题，且测量的精度容易受系统的运行方式和过渡电阻等影响，误差较大，但阻抗法可以用来辅助寻找故障波头。
3.2行波法
行波法是利用了行波在线路中有固定的传播速度的特点，由于测量的时间不受线路类型、故障电阻及系统运行参数等影响，从而可利用行波在测量点与故障点往返一次的时间，经过简单的计算得到故障距离，实现故障定位。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆由于行波法利用的是故障初期产生的行波电压、行波电流或两者组合中的故障信息，因而其具有在短时间内检测出故障的能力。但由于故障发生时刻是不确定的，它可能发生在电压最小值到最大值之间的任一时刻，这会直接影响行波源的大小。
3.3神经网络诊断方法
神经网络法是利用神经元模拟生物神经元的特性，其激活函数表示的是数学处理特性，因此神经网络是将生物特性和数学性能结合而成的一种网络。神经网络采用并行运行的方式，不需要额外的监测控制系统，信息存储能力强大，由于网络的信息存储在网络的权值中，随着网络的增大，存储信息的功能也就增强了。神经网络的这些优点用于故障诊断中，大大提高了故障诊断的正确率。但这种方法的缺点是需要大量的历史数据进行训练，收敛速度慢，适应能力差、无法有效解释诊断结果[3]。
3.4模糊模式识别诊断方法
模糊模式识别方法是在模式识别中引入模糊数学方法来解决分类识别问题，其基本思想是接受现实中存在模糊现象的事实，把这些模糊事件设定为研究对象，并将其转变为计算机能够进行处理的信息，从而达到模式识别的目的。考虑输电线路系统中有许多这种内涵确定而外延不确定的概念，所以这种模糊模式识别的故障诊断方法得到了广泛的应用。
3.5故障树诊断方法
故障树分析法是一种由总体到分支逐层细化展开寻找故障的直接原因和间接原因的演绎分析法。其将所输电线路运行过程中最不希望发生的故障作为顶层事件，然后向下逐层列出可能导致该事件发生的全部因素，最后形成故障树，从而描述各个事件间的相互关系，继而进行定性和定量的分析。定性分析是找出导致顶层事件发生的所有可能的故障模式，确定共因故障的敏感性[4]。定量分析是根据已给事件的概率，计算顶层事件的概率，即确定故障概率，该方法主要应用在简单对象的离线故障诊断。
3.6专家系统诊断方法
专家系统的基础是离散逻辑，通过既定的推理规则来实现计算的目的，浅知识的故障诊断方法是通过演绎推理或产生式推理获得诊断结果。优点在于其具有知识表达直观、形式统一、模块性强、推理速度快；但缺点是知识集不完备，当遇到没有考虑到的问题专家系统容易陷入困境，对诊断结果的解释能力弱等。深知识是指该诊断对象的结构、性能和功能的知识，深知识的诊断方法其是根据对象领域中的科学知识及其他约束关系，找出可能的故障源，其具有知识获取方便、维护简单、完备性强等优点，但缺点是搜索空间大且推理速度慢。
4.智能故障诊断技术预测
目前输电线路的故障诊断方法的发展趋势主要是多信息融合和多方法结合，是在输电线路故障诊断中用到的信息处理的广度和深度得到了扩展，来源多样化。在信息加工过程中，多信息融合克服了单一数据源的信息不足、丢失、错误的问题，解决了多数据源的信息冗余、重复、矛盾的问题，其是一种有机的、智能的融合，而多方法结合就是指将这些方法有效的结合应用从而提高故障诊断系统的智能水平、效率或准确度。
5.结论
在输电线路的运行过程中，故障的出现是比较常见的，并且这些故障的类型具有多样性，要求通过诊断出相应的故障类型，从而采取相对应的措施。智能故障诊断法在信息的获取和处理方面有着很大的优势，并逐渐趋于多信息融合、多方法结合，并朝着智能化、快速化的方向发展。
参考文献:
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[2]冯雄伟. 探讨对郴州输电线路冰灾的处理对策与措施[J]. 广东科技, 2010, 19(4):162-163.
[3]项胜. 输电线路故障智能诊断方法研究[D]. 合肥工业大学, 2014.
[4]仵志鹏, 黄志球, 王珊珊. 一种基于故障扩展SysML活动图的安全性验证框架研究[J]. 计算机科学, 2015, 42(7):222-228.
论文作者:董晶晶,朱愚
论文发表刊物:《电力设备》2018年第25期
论文发表时间:2019/1/21
标签：线路论文; 故障论文; 过电压论文; 导线论文; 方法论文; 故障诊断论文; 阻抗论文; 《电力设备》2018年第25期论文;