智能配电网故障快速识别及处置方法

图1 不同FTU间的故障判断示意图
1可见，如果故障发生在1号、2号FTU
2
、s I都是流入节点，1I、3I则是流出节点，是流入节点。

所以2I、s I是正方向1，
-1。

如果FTU装置有故障点，故障点范围处于父子节点间电流方是1、-1FTU装置之间，进而可以识别以及判断出故障存在于父子节点最后电流方向是装置和下一个FTU装置间。

不同节点间的故障识别判断方法
为了更加准确地识别及判断不同节点间故障，可根
图2 不同节点间故障判断示意图
2可知，如果故障点处于节点1、4
均为流入节点，1I是流出节点，进而得出结果：s
I+
3
I。

s
I所处方向是1，其他则是
果故障电流流入故障发生地的时候故障点处于不同的两个节点之间，那么这时候节点、父节点、子节点间故障电流所处方面均为-1，由此可知，故障点发生于上游最后一个电流方向是1的FTU装置线路端节点和兄弟节点间。

故障识别定位方法的验证
网络描述矩阵
网络结构中上游、下游均设置了不同的FTU
其中上游装置设计成i，下游则是j，i<j。

借助网络描述矩阵元素，如果两装置间有馈线，进而得出结果
项目名称：市教委智能分布式配电自动化系统故障隔离与自愈模式研究（C-KY202320）。

中国设备工程 2023.12 （上）
此类型自动分段器会结合提前预设好的时延参数，由最近自动分段器自动合闸。

若分段器合闸处于配电网
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研究与探索Research and Exploration ·智能制造与趋势
中国设备工程 2023.12 （上）
1 研究背景及意义
数字化时代下，组织成员的角色和职能已经发生改变。

随着数字技术的不断成熟和应用，数字员工逐渐进入了人们的视野，并不断应用于各个领域和行业。

未来，人机共生，大量数字员工的应用将成为常态。

这也促使组织管理不断进化，员工能力不断跃升。

2021年，虚拟数字技术被纳入“十四五”规划纲要。

在数实融合的趋势下，科技企业以技术进步推动应用创新，加速数字人的场景化应用落地。

随着NLP、ASR、TTS 等技术的高速发展，数字员工技术正是聚合这些技术的典型应用之一，通过AI 技术的赋能，能让数字员工建立与真实世界的感知、连接、交互，真正做到服务型数字劳动生产力，让传统劳动力从烦琐和消耗精力的流程性工作中解放出来，专注创新以及更具价值的活动，这种人类与计算机的交互、融合、共创，可以充分提升人的潜能，创造更大的价值。

2 虚拟数字人技术概述2.1 虚拟数字人的技术基础
（1）计算机图形学。

虚拟数字人需要具有逼真的外观和动作，因此计算机图形学是其技术基础之一。

计虚拟数字人智能语音交互控制技术简述
李雪骜
（中海油信息科技有限公司天津分公司，天津 300450）
摘要：随着数字化转型和人工智能技术的不断发展，虚拟数字人在各个领域的应用越来越广泛。

本文以国有企业为例，探讨虚拟数
字人在企业中的应用及其优势。

通过关键技术分析和论证，进一步挖掘虚拟数字人技术的应用场景和价值，为企业带来更多的商业机会和竞争优势。

关键词：虚拟数字人；数字化转型；NLP 自然语言理解；语音交互；语音智控
中图分类号：TN912 文献标识码：A 文章编号：1671-0711（2023）12（上）-0028-03
算机图形学可以通过三维建模、纹理映射等技术，实现
虚拟数字人的外观设计和动画效果。

通过图像处理和模式识别等方法，实现对虚拟人物的面部表情、动作和姿态等方面的模拟。

（2）语音合成技术。

虚拟数字人需要能够发出自然流畅的声音，因此，语音合成技术是其重要组成部分。

语音合成技术可以将文本转换为声音信号，使得虚拟数字人能够像真正的人类一样说话。

主要分为语言分析部分和声学系统部分，也称为前端部分和后端部分。

语言分析部分主要是根据输入的文字进行分析，提取出其中的语法、词汇等信息；而声学系统部分则是将这些信息转换成声音信号。

（3）自然语言处理技术。

虚拟数字人需要能够理解人类的语言，并做出相应的回应。

自然语言处理技术可以分析人类语言的语义和语法，从而实现虚拟数字人的智能交互。

（4）机器学习和人工智能技术。

虚拟数字人需要具备一定的智能和学习能力，以便更好地适应不同的场景和需求。

机器学习和人工智能技术可以通过数据训练能够在很大程度上确保配电网运行更加稳定、更加安全，通过采取切实可行的方法将故障区域开关快速断开，同时将其他线路环网开关闭合，进而保证未出现故障的线
路段依然可以正常运行，无须大规模停电，保证了人们用电的需求，同时也能够尽快将故障隔离，在较短时间内实现故障点供电。

所以，为了能够将配电网自动化、智能化水平大幅度提高，就要不断强化智能配电网故障的快速识别、定位，采用有效的方法进行处理，确保智能配电网高效安全地运行。

参考文献：
[1]王赟.智能配电网故障自愈技术的应用[J].光源与照明，2022(9):193-195.
[2]邰彬,王朋,赵伟.分布式电源网损约束下智能配电网故障定位方法研究[J].电子设计工程,2020,28(8):145-149.
[3]欧阳卫年,谭振鹏,李响.基于粒子群算法的智能配电网故障自愈控制[J].信息技术,2020,44(12):134-138.
[4]刘兵.物联网技术在智能配电网故障定位中的应用[J].现代信息科技,2020,4(13):177-179.
[5]林江龙.智能配电网故障定位与隔离方法研究[J].低碳世界，2019,9(12):74-76.
表1 故障隔离数据统计表
实验时间传统方法
所提方法
隔离数
隔离效率
/%
隔离数
隔离效率
/%
2022-12-15 09：00183540792022-12-15 10：00204545902022-12-15 11：00224750952022-12-15 12：00306547882022-12-15 13：00428051962022-12-15 14：00377148932022-12-15 15：00285045922022-12-15 16：00418252982022-12-15 17：003977511002022-12-15 18：00
25
50
48
89
※。