低压配电网故障检测与定位算法

低压配电网故障检测与定位算法

低压配电网是城市电力供应的重要组成部分，它负责将高压输电网输送下来的电能分配给每户用户。然而，在低压配电网运行过程中，由于种种原因，故障可能会发生，比如短路、接地故障等，这些故障会导致电力供应异常，甚至给用户带来安全隐患。因此，低压配电网故障检测与定位算法的研究显得尤为重要。

一、低压配电网故障检测算法

1. 检测传感器数据的异常值

低压配电网故障检测的第一步是通过监测传感器数据。在配电网中，安装有各种传感器，用于测量电流、电压等参数。通过实时监测传感器数据，可以检测到异常值。例如，当某一传感器数据与周围传感器数据相比有明显偏离时，可能意味着该部分存在故障。因此，通过统计学方法或机器学习方法，可以对传感器数据进行异常值检测，从而及时发现低压配电网中的故障。

2. 多传感器数据融合

低压配电网中有多个传感器同时监测电力参数，因此可以将这些传感器数据进行融合，得到更全面、准确的故障检测结果。融合方法可以采用加权平均、主成分分析等统计学方法，也可以利用深度学习算法进行融合。通过多传感器数据融合，可以减少单

一传感器数据异常造成的误判率，提高低压配电网故障检测的准

确性。

3. 基于机器学习的故障检测

机器学习是一种通过从数据中学习规律，从而预测或者判断新

数据的方法。在低压配电网故障检测中，可以利用机器学习算法，从历史数据中学习低压配电网正常运行模式，并利用这些学习到

的模式来检测故障。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过不断优化机器学习算法，可以提高低压配

电网故障检测的准确率和效率。

二、低压配电网故障定位算法

1. 检测故障传播路径

低压配电网中，故障具有传播性，即一个故障点可能会导致周

围多个节点故障。因此，通过检测故障传播路径，可以确定故障

点的位置。传统的方法是基于故障电流的测量，但受限于传感器

布局和精度，可能无法准确检测故障传播路径。因此，可以引入

机器学习算法，通过分析历史数据来预测故障传播路径，从而定

位故障点。

2. 利用电磁波传输特性进行故障定位

低压配电网中的故障会产生电磁波信号，利用这个特性可以实

现故障的定位。通过在低压配电网中的多个位置布置接收设备，

接收故障产生的电磁波信号，然后利用信号的强度、到达时间等

信息，可以定位故障点的位置。这种方法需要充分考虑低压配电

网的拓扑结构、信号传输特性等因素，通过数值仿真和实地测试，可以确定合适的故障定位算法。

3. 结合地理信息系统进行故障定位

结合地理信息系统（GIS）来进行低压配电网故障定位是一种

有效的方法。GIS可以提供低压配电网的空间分布信息，包括线路、变压器、负荷等要素的位置。通过在地理信息系统中标注故

障节点和传感器的位置，可以提供给维修人员更准确的故障定位

信息，提高故障维修的效率。

总结：

低压配电网故障检测与定位算法的研究对于保障低压配电网的

安全稳定运行具有重要意义。通过传感器数据的异常值检测、多

传感器数据融合和基于机器学习的故障检测，可以实现低压配电

网故障的及时发现。而通过检测故障传播路径、利用电磁波传输

特性和结合地理信息系统，可以准确定位故障点，提高故障维修

的效率。未来，随着智能电网技术的发展，低压配电网故障检测

与定位算法的研究将会更加深入和精确，为城市电力供应的安全

和可靠提供更好的保障。