摘要：随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，对电力系统故障诊断的准确性和及时性提出了更高要求。电气自动化技术凭借其强大的数据处理、实时监测和智能分析能力，在电力系统故障诊断中发挥着关键作用。本文深入探讨基于电气自动化技术的电力系统故障诊断方法，分析常见故障类型，如短路、断路及设备故障等，阐述基于人工智能、信号处理、专家系统等各类诊断技术原理，并结合变电站变压器、输电线路等实际案例说明其应用效果，旨在为提升电力系统可靠性和稳定性提供理论支持和实践参考。

关键词：电气自动化技术；电力系统；故障诊断；神经网络；小波变换

一、引言

电力系统作为现代社会的重要基础设施，其安全稳定运行至关重要。一旦发生故障，可能导致大面积停电，给社会经济带来巨大损失。传统的故障诊断方法往往依赖人工经验和简单的监测手段，难以满足电力系统快速发展的需求。电气自动化技术的发展为电力系统故障诊断带来了新的契机，通过自动化监测设备、智能算法等，能够快速准确地定位故障并采取相应措施，保障电力系统的正常运行。

二、电力系统常见故障类型

（一）短路故障

短路是电力系统中最为常见且危害极大的故障类型。它涵盖三相短路、两相短路、单相接地短路等多种形式。短路一旦发生，电路中的阻抗瞬间大幅降低，致使电流急剧增大，其数值可能远超正常运行电流的数倍甚至数十倍。如此强大的电流会在短时间内产生大量热量，对电气设备造成严重的热冲击，可能引发设备烧毁、绝缘击穿等状况，严重时甚至会引发火灾，威胁整个电力系统的安全。例如，在高压输电线路中，雷击产生的瞬间高电压可能击穿绝缘子，使得导线与大地相连，引发单相接地短路，这不仅会导致线路跳闸，中断电力传输，还可能影响周边电气设备的正常运行，破坏电力系统的稳定性。

（二）断路故障

断路故障通常由线路断线、开关跳闸以及熔断器熔断等原因引发。当出现断路时，电力传输的通路被切断，电流无法正常流通，进而导致电力供应中断，严重影响用户的正常用电。架空线路由于长期暴露在自然环境中，易受到大风、暴雨、暴雪等自然灾害的侵袭。强风可能吹断导线，使得线路所带负荷停电；而在一些工业用电场景中，由于设备过载或短路故障，可能导致开关自动跳闸，引发局部区域的断路故障，影响企业的正常生产运营。

（三）设备故障

电力系统包含众多设备，如变压器、发电机、互感器、断路器等。这些设备长期处于高电压、大电流的运行环境中，加之绝缘材料的老化、机械部件的磨损以及过负荷运行等因素，极易出现故障。以变压器为例，绕组短路可能是由于绝缘层老化破损，导致绕组间的绝缘性能下降，引发短路电流；铁芯过热则可能是由于铁芯的磁导率变化、铁芯接地不良等原因，使得铁芯内部产生过多的涡流损耗，造成温度异常升高。这些故障会严重影响变压器的正常运行，降低其供电能力，甚至可能导致变压器彻底损坏，需要长时间的维修和更换设备，给电力供应带来极大的不便。

三、基于电气自动化技术的故障诊断方法原理

（一）基于人工智能的诊断方法

1.神经网络

神经网络具有强大的学习和模式识别能力。在电力系统故障诊断中，通过对大量故障样本数据的学习，建立故障特征与故障类型之间的映射关系。当系统出现故障时，将实时采集的数据输入神经网络模型，模型通过计算输出故障类型。例如，采用多层感知器神经网络对变压器故障进行诊断，利用其输入层、隐藏层和输出层之间的权重调整，实现对故障特征的准确识别。

2.模糊逻辑

模糊逻辑能够处理不确定和模糊的信息。电力系统故障现象往往具有模糊性，如故障程度的轻重、故障范围的大小等。模糊逻辑通过建立模糊规则库，将采集到的故障信息进行模糊化处理，依据模糊规则进行推理，得出故障诊断结果。例如在判断电力系统振荡与短路故障时，利用模糊逻辑可以综合考虑电压、电流、功率等多个因素的模糊变化情况，提高诊断的准确性。

（二）基于信号处理的诊断方法

1.小波变换

小波变换能够对信号进行多分辨率分析，将信号分解成不同频率的分量。在电力系统故障诊断中，故障发生时电气信号会发生突变，通过小波变换可以提取这些突变特征，从而识别故障类型和故障时刻。例如对输电线路的电流信号进行小波变换，根据小波系数的变化判断是否发生短路故障以及故障的位置。

2.傅里叶变换

傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，通过分析信号的频率成分来诊断故障。电力系统正常运行时，电气信号具有特定的频率特性，当发生故障时，信号的频率会发生变化。利用傅里叶变换可以分析这些频率变化，确定故障类型。如对变压器的振动信号进行傅里叶变换，通过分析其频谱特征判断变压器是否存在机械故障。

（三）基于专家系统的诊断方法

专家系统是基于领域专家的知识和经验构建的。在电力系统故障诊断中，将专家对各种故障的判断经验和处理方法以规则的形式存入知识库。当系统出现故障时，推理机根据实时采集的故障信息，在知识库中进行搜索和推理，得出故障诊断结论和处理建议。例如，对于复杂的电力系统连锁故障，专家系统可以依据预先设定的规则，快速分析故障传播路径，提出有效的故障隔离和恢复策略。

四、实际案例分析

新疆哈密的淖毛湖风电场装机容量达数十万千瓦，拥有上百台风机。冬季的某天，监控中心突接异常警报，多个区域风机功率骤降，部分风机频繁自动停机。工作人员现场查看，发现部分风机塔筒顶部风向标转动迟缓，与实际风力不符，且机舱内有异常噪音。​

风电场采用先进的电气自动化故障诊断系统。该系统通过风速、风向标、振动、温度及电流电压等传感器，实时采集风机关键部位数据，并快速传输至数据处理中心。诊断系统运用融合人工智能与信号处理的算法分析数据，发现部分区域风速正常但风向标指示偏差大，推测是传感器或控制电路故障；振动数据波动异常，表明风机机械结构有问题；对电流电压数据进行小波变换，发现特定时段电流信号存在细微畸变。​

经神经网络算法将实时数据与故障样本比对，诊断结果显示，多台风机齿轮箱出现齿轮磨损，导致传动效率降低、功率输出受影响；同时，因当地冬季恶劣气候，风向标传感器电位器接触不良，风向指示错误，风机无法有效捕捉风能。​

运维团队依诊断结果，迅速调配专业人员，对齿轮箱故障风机停机检修，更换磨损齿轮；对风向标传感器问题，更换故障传感器并排查维护电路。一周左右，故障风机恢复运行，风电场功率输出重回正常，此次借助电气自动化技术，快速定位故障，减少了发电量损失，保障了风电场稳定运营。

五、结论

基于电气自动化技术的电力系统故障诊断方法具有高效、准确、智能等优点，能够有效应对电力系统复杂多变的故障情况。通过人工智能、信号处理、专家系统等多种技术手段的综合应用，可以快速准确地诊断故障类型和位置，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。随着电气自动化技术的不断发展和创新，未来电力系统故障诊断方法将更加完善，能够更好地满足电力行业日益增长的需求，进一步提升电力系统的可靠性和智能化水平。在实际应用中，应根据电力系统的特点和需求，合理选择和优化故障诊断方法，不断提高电力系统的运行管理水平。

参考文献：

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[2]王凯，孙义杰. 电力系统电气设备故障自动化智能监测技术[J]. 现代计算机，2023，29（22）：35-37，82.

[3]李 勇. 电气自动化系统中故障诊断与排除技术研究[J]. 工程施工新技术，2025，4（6）.

作者简介：聂义升（1996年5月-）男，满族，辽宁锦州人，专科，助理工程师，研究方向：电气自动化技术