摘要：随着配电网规模扩大与结构复杂化，传统单一信息源的故障诊断方法难以满足智能电网发展需求。针对这一问题，提出基于多源信息融合的配电网故障诊断与自愈控制方法，该方法通过融合SCADA系统数据与故障指示器信息及智能终端测量数据，采用改进的D-S证据理论实现故障的精确定位与类型识别。在此基础上构建分层分区的自愈控制决策机制，设计多目标优化的自愈控制策略，实现配电网的快速自愈恢复，为提升配电网智能化水平提供新的技术方案。

关键词：多源信息融合；配电网故障诊断；自愈控制；D-S证据理论

引言：

配电网作为电力系统的重要组成部分，其运行可靠性直接影响着用户供电质量。面对配电网故障种类多样与特征复杂的现状，单一信息源的故障诊断方法存在准确性与可靠性不足等问题，多源信息融合技术为解决这一难题提供新思路，通过整合不同来源的故障信息，能够更全面地反映配电网运行状态。同时自愈控制作为智能配电网的关键技术，对于快速隔离故障与恢复供电具有重要意义，通过多源信息融合提升故障诊断准确性并以此驱动自愈控制策略优化，将有效提高配电网的智能化运维水平。

1 配电网故障诊断与自愈控制研究基础

配电网故障诊断与自愈控制研究基础作为智能电网发展的关键技术领域，对保障供电可靠性与系统稳定运行具有重要意义。现代配电网结构日趋复杂，设备类型多样，故障形式呈现出瞬时性与随机性及隐蔽性等特点，给故障诊断带来巨大挑战，传统的单一信息源故障诊断方法在面对复杂故障时，存在诊断精度低与定位不准确等问题，随着配电自动化与智能感知技术的发展，SCADA系统与故障指示器及智能终端等设备能够提供丰富的故障信息，为故障诊断提供新的技术支撑。同时配电网自愈控制技术通过快速隔离故障区域与优化重构供电方案实现系统的自动恢复，在深入分析配电网故障特征与诊断难点基础上，探讨现有故障诊断方法的优缺点及适用条件，研究自愈控制技术的发展现状与关键问题。针对目前故障诊断准确性不足与自愈控制响应速度慢等问题，提出基于多源信息融合的配电网故障诊断与自愈控制新方法，为提升配电网智能化运维水平提供理论支撑与技术指导。

2 基于多源信息融合的故障诊断方法

2.1 多源信息融合理论基础

多源信息融合理论通过整合分析多源异构数据，提高系统对目标识别与状态评估的准确性与可靠性，在配电网故障诊断应用中，多源信息融合涉及数据层与特征层及决策层三个层面的理论基础。数据层融合采用贝叶斯估计理论处理测量数据的不确定性，运用时空配准方法实现异构数据的同步，通过数据关联算法建立多源数据间的时空对应关系，特征层融合基于信息论与统计学理论，采用主成分分析方法降低特征维度，利用核函数变换提取非线性特征实现特征空间的优化重构。决策层融合理论以D-S证据理论为基础，结合模糊集理论与人工智能方法，构建多层次融合决策模型，信息融合过程中采用熵权法确定各信息源的权重系数，引入信息质量评估机制对数据可靠性进行量化评估，通过建立数据一致性检验准则，设计基于时序相关性的数据校验方法，保证融合数据的时空一致性。在理论模型的基础上，构建适应配电网特点的信息融合框架，实现对故障特征的多维度分析与深层次挖掘。

2.2 多源信息获取与预处理

配电网多源信息获取系统由分布式测量装置与通信网络及数据处理平台构成。测量装置包括智能型故障指示器与配电终端装置及智能监测终端等，实时采集电压、电流、功率、谐波等电气量及开关状态信息，通信网络采用光纤环网结构，结合无线通信技术实现数据的可靠传输与实时共享。数据预处理过程中，针对测量噪声采用小波阈值去噪方法，运用数据标准化技术消除量纲差异，通过时间戳对齐实现数据同步，在数据采集环节，采用分布式数据采集架构，设置多级数据缓存机制有效解决数据采集过程中的丢包与延时问题，智能终端设备通过嵌入式处理单元完成数据的初步过滤与压缩，减少数据传输负担。数据质量评估机制从完整性与准确性及时效性三个维度评估数据可靠性，设计数据补全与异常值处理算法，通过构建数据质量评价指标体系，实现对数据可靠性的量化评估确保数据质量符合故障诊断要求。

2.3 特征提取与融合框架设计

配电网故障特征提取采用多尺度分析方法，结合时域与频域特征，构建完整的特征提取体系，如图 1 所示，该框架包含三个主要层次：多源数据输入层与特征提取及特征融合层。时域特征包括电压电流幅值变化率与相位跳变及零序分量特征，频域特征通过小波变换与希尔伯特变换提取暂态特征，采用经验模态分解技术分析故障信号，提取本征模态函数的能量熵与相关系数特征。特征融合框架采用分层结构，数据层完成异构数据标准化，特征层实现特征提取与优化选择，决策层进行故障类型识别，在特征提取过程中，引入小波包变换技术，实现对故障信号的多分辨率分析提高特征提取的精度，通过构建特征相关性分析模型，采用主成分分析方法对特征进行降维处理，消除特征间的冗余信息。特征选择过程中，结合Fisher判别准则与遗传算法，建立特征优化选择模型及提高特征集的诊断价值，融合框架设计中采用自适应权重分配机制，根据特征的时变特性动态调整融合权重，增强特征融合的适应性。

2.4 基于D-S证据理论的故障诊断

D-S证据理论通过构建基本概率分配函数与组合规则实现故障诊断决策。针对传统D-S理论在处理高度冲突证据时的缺陷，提出改进的证据冲突处理方法，引入信息熵评估证据源可信度，采用证据距离度量证据间的相似性，构建证据权重自适应分配机制。在故障诊断模型设计中，采用层次化结构将故障定位与类型识别分为独立的决策单元，通过建立证据链推理机制提高诊断结果的可解释性，故障定位环节结合配电网拓扑特征，构建基于图论的故障区间定位模型，提高故障定位的准确性。类型识别过程中，通过建立故障特征模板库，结合模糊推理技术实现对复合故障的准确识别。诊断模型的改进过程中，引入动态证据理论将故障发展的时序特性纳入决策过程，提高对演化性故障的诊断能力，通过优化证据冲突处理规则，提高诊断结果的可靠性为自愈控制策略提供准确的决策依据。

3 配电网自愈控制策略优化

3.1 故障诊断驱动的决策机制

故障诊断结果驱动的决策机制通过融合故障特征信息与网络拓扑特征，形成适应配电网动态特性的自愈控制决策体系，决策机制基于故障诊断提供的故障类型与位置及发展趋势信息，结合负荷重要性等级与供电可靠性要求，构建分层分区的决策框架。在框架中采用模糊综合评判法对各决策因素进行量化评估，建立包含供电恢复时间与负荷转供效率及系统稳定性的评价指标体系，决策过程引入深度强化学习方法，通过对历史故障场景与处置经验的挖掘分析，不断优化决策规则库，在分区自治的基础上设计区域间协同决策机制，通过建立区域控制代理的通信协商机制，实现全局供电方案的动态优化。决策机制中融入专家知识库系统，针对典型故障场景制定标准决策模板，提高复杂场景下的决策效率。

3.2 目标模型与约束分析

配电网自愈控制目标模型着重考虑供电恢复的时间性与经济性及可靠性三个维度，构建多目标优化数学模型。目标函数通过权重系数反映各控制目标的优先级，将供电恢复时间最小化与网络损耗最小化及开关操作次数最小化统一到优化框架中，约束条件体系全面涵盖电压越限约束与潮流分布约束与设备容量约束以及网络辐射型运行约束，保证重构后网络运行的安全性。模型中考虑分布式电源接入带来的双向潮流特性，将其出力能力与运行特性纳入约束条件，通过分析配电网负荷密度分布与重要用户分布特征，建立基于负荷等级的分级转供模型，约束分析过程引入网络可观测性与可控制性评估机制，从理论层面验证控制策略的可行性。

3.3 策略优化算法研究

针对配电网自愈控制中的多目标优化问题，提出基于改进遗传算法的策略优化方法。算法采用实数编码方式表征开关操作序列，通过设计自适应交叉算子与变异算子增强全局搜索能力，在种群进化过程中，引入基于帕累托支配关系的快速非支配排序机制，保持解集的多样性。算法设计中结合配电网拓扑特征，采用图论方法对搜索空间进行优化，显著提升计算效率，针对优化过程中的局部收敛问题，设计基于模拟退火思想的逃逸机制，有效避免算法陷入局部最优。通过引入精英保留策略与种群多样性维持机制，保证算法收敛过程的稳定，优化算法在求解过程中动态调整惩罚因子，提高约束处理的灵活性。

3.4 实现方法与效果验证

自愈控制策略的工程实现采用分布式控制体系架构，构建基于多Agent的协同控制系统。控制系统由主控中心与区域控制器构成，实现故障隔离与供电恢复的分层分布式控制，主控中心负责全局策略优化与区域协调，区域控制器执行局部自愈控制任务。通过建立包含故障模拟器与负载模拟器的半物理仿真验证平台，对控制策略进行全面测试，验证过程设置多种典型故障场景，重点考察系统响应时间与供电恢复率及电压质量等关键指标。采用蒙特卡洛仿真方法评估策略的适应性与鲁棒性，通过统计分析验证策略的可靠性，实验结果表明，所提出的控制策略能够快速准确地实现故障隔离与供电恢复，显著提升配电网的自愈能力。

结语

基于多源信息融合的配电网故障诊断与自愈控制方法，实现配电网故障的快速准确诊断与智能自愈。通过多源异构数据的融合分析提高故障诊断的可靠性，为自愈控制策略优化提供有力支撑，改进的D-S证据理论有效解决证据高度冲突问题，提升故障诊断的准确性。分层分区的自愈控制策略实现配电网的快速恢复重构，显著提高供电可靠性，未来将进一步探索深度学习等新技术在故障诊断中的应用，持续优化自愈控制策略，推动智能配电网建设发展。

参考文献

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