摘要：本文聚焦配电网运行中的故障处理难题，探讨将物联网与边缘计算技术应用于配电网智能故障定位与自愈控制的可行性与实现路径。通过构建融合物联网与边缘计算的系统架构，深入研究故障定位算法优化与自愈控制策略，旨在提升配电网故障处理的效率与准确性，增强配电网运行的稳定性与可靠性，为配电网智能化发展提供理论参考与技术支撑。关键词：物联网；边缘计算；配电网；故障定位；自愈控制

1 配电网智能故障定位关键技术研究

1.1 基于物联网的故障数据采集与预处理

基于物联网的故障数据采集是实现配电网智能故障定位的基础环节。在多源异构数据采集策略方面，需针对配电网复杂拓扑结构部署多元化感知设备。在输电线路关键节点安装智能电流、电压传感器，实时捕捉故障发生时的电气量突变；在配电变压器、开关柜等设备上部署温度、振动传感器，监测设备运行状态；通过智能电表采集用户侧用电数据，辅助判断故障影响范围。数据采集频率需根据设备特性动态调整，正常运行时采用低频率采集以降低能耗，故障发生时自动切换至高频采集模式，确保捕捉完整的故障暂态特征。

数据预处理是提升故障定位准确性的关键步骤。首先通过异常值检测算法识别并剔除传感器故障或通信干扰导致的异常数据，采用拉依达准则或箱型图法实现数据清洗。针对配电网数据中常见的噪声干扰，采用小波变换或卡尔曼滤波进行去噪处理，保留故障特征信号的同时滤除高频干扰成分。考虑到不同类型传感器的数据量纲差异，需进行数据归一化处理，将电流、电压、温度等参数转换至统一数值区间，为后续算法分析提供标准化输入。此外，通过时间序列对齐技术解决多源数据的时间同步问题，确保不同传感器采集数据在时间维度上的一致性，为故障特征提取奠定基础。

1.2 基于边缘计算的故障定位算法优化

传统故障定位算法的边缘适配改造需充分利用边缘计算的本地化处理优势。针对阻抗法在分支较多配电网中定位精度不足的问题，在边缘节点部署分布式阻抗计算模块，通过相邻节点数据协同计算实现故障区段初步定位。对行波法进行轻量化改造，简化传统行波定位中的复杂波形分析过程，在边缘节点中植入行波波头检测轻量化算法，利用边缘节点的低延迟特性实现行波波头到达时间的快速识别，将定位响应时间缩短至毫秒级。

基于机器学习的边缘侧智能故障定位模型需采用轻量化算法架构。选择决策树、随机森林等计算量小、可解释性强的算法构建定位模型，通过边缘节点本地训练与云端模型迁移相结合的方式优化模型参数。在边缘节点中嵌入故障特征提取模块，自动从预处理后的数据中提取故障电流突变率、电压暂降幅度等关键特征，输入至定位模型实现故障点精准定位。

为保障定位结果可靠性，建立故障定位结果的准确性验证与修正机制。边缘节点将初步定位结果与历史故障数据库进行比对验证，利用相似度匹配算法判断定位合理性。当定位误差超过阈值时，自动启动修正流程，结合相邻边缘节点的协同数据进行二次计算，通过多节点数据交叉验证实现定位结果的动态修正，最终将修正后的定位结果上传至云端层存档，同时用于优化边缘侧定位模型参数。

2 配电网自愈控制策略研究

2.1 基于边缘计算的自愈控制决策机制

边缘节点本地决策能力构建是实现快速自愈的核心。通过在边缘节点植入轻量化决策引擎，将配电网拓扑结构、设备参数等基础数据预置到边缘侧存储单元，确保故障发生时无需依赖云端即可调用基础决策模型。采用“规则库+实时数据”双驱动模式，规则库内置短路隔离、负荷转移等标准化处理流程，实时数据则提供当前电网负载、开关状态等动态参数，两者融合生成初步自愈方案，将决策

响应时间控制在秒级以内。

边缘层与云端层的协同决策策略需建立分级响应机制。定义故障等级划分标准，将单相接地等简单故障交由边缘节点独立处理；将母线故障等复杂故障触发云端协同流程，边缘节点通过加密通道上传故障全景数据，云端利用全局电网模型进行仿真计算，生成包含分布式电源调度在内的优化方案并下发至边缘层执行。设计决策权限动态分配机制，根据电网运行负荷波动自动调整边缘节点决策范围，在用电高峰时段扩大本地决策权限以保障响应速度。

2.2 自愈控制执行方案设计

故障隔离策略采用“分段定位+精准操作”模式。基于故障定位结果生成隔离边界，边缘节点通过电力线载波通信向目标断路器发送分闸指令，同时实时监测开关动作反馈信号，若首次操作失败立即启动备用通信通道重试。设计多级隔离预案，对瞬时性故障优先采用重合闸操作，对永久性故障则执行多级开关联动隔离，避免单一设备故障导致隔离失效。

网络重构策略运用改进遗传算法实现快速寻优。以网损最小化和负荷恢复最大化为目标函数，在边缘节点部署轻量化重构算法，考虑线路容量、电压约束等硬性指标，生成最优供电恢复路径。采用分步重构策略，先恢复重要负荷供电，再逐步恢复一般负荷，通过边缘节点实时采集的电压电流数据动态调整重构方案。

分布式电源协调控制需建立“源网荷”协同机制。边缘节点实时监测分布式电源出力状态，在自愈过程中优先调用光伏、储能等本地电源支撑区域供电，通过虚拟同步机技术维持微电网暂态稳定，待主网恢复后平滑切换至并网运行模式，避免功率冲击对电网造成二次扰动。

3 结束语

本文通过构建融合物联网与边缘计算的配电网系统架构，深入研究了智能故障定位与自愈控制关键技术。实践表明，物联网的全面感知能力与边缘计算的实时处理优势相结合，可显著提升故障定位精度与自愈响应速度。然而，系统在极端复杂电网环境中的适应性仍需验证，实际部署成本也需进一步优化。未来需持续推进技术迭代，加强多技术融合应用，通过更多现场试验完善方案，为配电网智能化升级提供更坚实的技术支撑。

参考文献：

[1]李博远,揭帅莉. 基于边缘计算的配电网实时监测与故障快速定位技术分析 [J]. 集成电路应用,2025, 42 (05): 244-245.

[2]徐策,王俊江,钟浩,等. 基于物联网边缘计算的配电网故障定位方法 [J]. 计算机应用与软件,2024, 41 (10): 95-103+109.

[3]赵永柱. 基于边缘计算的智能配电网多源数据处理与融合技术 [J]. 电气自动化, 2024, 46 (05):79-81.

[4]陈宝华. 基于边缘计算的配电网供电恢复智能决策方法研究 [J]. 电气技术与经济, 2024, (09):8-10.