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摘要：随着科技社会的进步，电力系统的发展日新月异，其中高压输电是电力系统的重要构成部分，为满足工农业生产以及人们的日常生活需要，必须保证高压输电线路的安全与可靠。因此高压输电作为电力系统中的枢纽，若其出现安全问题将直接威胁到整个电力系统，也会带来巨大的经济损失。当线路有故障的时候，在很短时间内会出现大量的报警消息，如果单凭检修人员的经验诊断，将无法保证其精确性和迅速性，因此研究智能化故障分析对电力系统的安全运行有着重大意义。输电线路的故障测距一直是电力系统研究的重点，其通过不同的故障特征迅速精准地找到故障地点，能够实现线路出现故障的尽早排除，使线路在短时间内供电得以恢复，降低断电带来的各方面的损失，从而提高电网及设备的安全运行水平。

关键词：高压输电线路;故障测距;行波测距;智能理论

1 高压输电故障研究背景及现状

电力系统作为工业的血液，也在不断持续的发展进步，其规模日益发展壮大。高压输电线路是输电线路系统中的首要构成部分，伴随着输电线路系统规模的逐日扩展，为了减少输电过程的电力损耗，线路的电压级别一再提升，输电之间的距离逐渐变长。随着高电压长距离输电的路线逐渐增长，输电线路当作能量传送的桥梁，是各个电力系统之间联系的枢纽，与此同时也是整个电力系统安全和稳定运作的基本条件。由于高压电线和超高高压电线通常暴露在不一样的自然环境中，并且散布在辽阔的地理位置中，在恶劣的环境下运作。这些地区也是输电线路系统中出现问题特别密集的地区。在输电线路上会经常发生短路事故，有一些事故地点比较明显，容易辨别出，有些事故点却很难被发现，此外，我国故障巡查装备比较简陋，因此测量的准确度比较低，因此推广智能理论的故障分析就显得尤为重要。总体而言，线路中故障测距的意义主要囊括以下这几个方面：1）如果发生的长久的故障，线路事故距离测量精确的结果可以有助于巡逻的人迅速找到事故地点，在短时间内使供电得到恢复，减少因停电给社会带来的重大的经济损失和因寻找事故地点所消耗巨大的人力和物力。2）针对一瞬间的事故，精确的故障测距有利于解析事故发生的原因，察觉到安全隐患，进而采用正确的防御方法，以免使其发展成为长久故障。3）故障测距精确度高，计算量小，其自身就能够当为距离保护的器件，进而提升保护性能力、对电网安全运行水平的提升有重大的意义。

2 国内外高压输电故障研究的现状

当今传统的输电线路的事故的辨别方法主要的有两种：一种是采用稳态故障量选相，另外一种是相电流差突变量选相。稳态故障量选相又包含了两种，一种是为阻抗选相，主要根据阻抗测量元器件的测试结果来确定故障相，它在大部分简单事故中能够精准的对事故类型进行辨别，但受系统运作方式、事故点的过渡电阻影响比较大。在高压输电线路的事故测量方面，当前被大量使用在这方面的主要有阻抗法、行波法和人工智能技术的方法。阻抗法通常通过创建的电压方程，经过求解方程获得事故点和测量点两点之间的阻抗，然后推断出事故发生的大概地点。按照需要电气量的差别，阻抗法可以划分为单端法和双端法。单端法是依据单端测得的电压和电流和系统的参量来确定事故的距离。双端法是依据线路两端测量电气量来计算出事故距离，这种方法能够全部消去过渡的电阻以及其他条件的影响，确保测量距离的准确性;行波法是依据行波传输理论来进行事故距离测量的，它的原理是当线路出现事故时，会向线路的两头形成接近于光的速度的电流和电压行波，在阻抗不连接的地点，行波将会发生透射和反射;目前，人工智能技术在不断成长，人工神经网络用于线路事故测量距离的研究也受到广大的关注，随着技术、相关神经网络的发展和日益完备，他们在高压输电线路故障分析中的地位将日益显眼。此方法根据的是神经网络强的非线性处理力、联想记忆力，让网络记忆有关电气量信息和事故点位置的他们之间关系对应起来，并利用这个特点反应出输电线路事故的距离。

3 高压输电线路故障分析的组成部分

3.1高压输电线路故障诊断和分析系统的组成

当高压输电线路发生事故时，及时恢复线路运行并处理的前提是精准而迅速的找到事故产生的原因、设备类型和位置。线路事故诊断和分析系统的三个组成部分为输电线路的事故类型辨别、事故距离测量、高压输电线路系统的一、二次设备的事故诊断。其中一次设备指的是直接生产和输送电能的器件，通过这些器件，电能可以从发电厂发送到个体的使用者手中。二次设备指的是对一次设备的检查测试、控制调整、保护和为运行修理人员提供运行情况或发送指导信号的电气设备。

3.2 高压输电线路故障测距问题

在不同的地点、环境下，对事故距离测量的条件要求也不一样。如果要满足现场操作的需要，那么对算法就有下面几点基础要求：1）可靠性。在事故发生后能对事故点进行可靠地距离测量，不管什么条件下、什么事故类型，不能由于其存在内在缺陷而影响距离的测量。在没发生事故的情形下，不能启动事故距离测量程序;2）准确性。在保护装备中，为了使继电保护的技术达到满足条件，除去测量距离的精准度外，更加需要关注的则是怎样迅速地获得这一结。而在继电保护信息管理体系中，因为对时间的长短没有苛刻的要求，因此更注意的是测量距离的精准度;3）实用性。要求故障测距算法不受各种因素的影响，如故障距离、故障类型、系统运行方式的影响，在各种情况下都能保证其精确度;4）经济性。容易达成，并且在转变成装备的时候对元器件以及对用料的要求不是很高，成本不高，测量距离的装备物美价廉，运行过程中维护的成本费用较低，并且能够大范围的使用并推广。

4 行波测距原理

4.1 行波的基本概念

当在传输线之间增加电压并使其有电流通过的时候，在运输电线及其附近空间创立了电场和磁场。倘若激励电压随着时间改变而改变，那么以上电场和磁场也会跟随着时间改变而改变。所以，我们能够说运输线上得到的电流电压的改变规律，便是电磁场在空间范围变化的表现。其中电磁场是以波的方式向四周扩散传送的，因此电流和电压同样是以波的方式传输出去的。当输电线路无故障时，电流和电压波的形状是50HZ的正弦波或余弦波。当输电线路出现事故时，电压电流波的形状将发生突变，在以上突变的电流电压行波中，囊括这许多系统事故的消息。如果能够把以上事故的信息成功地提取并能够分析出来，这将十分有利于维持整个系统的安全和稳定。

当线路系统发生事故的时候，因为输电线路存有分布电容和电感，因此事故电压会以电场的形式以特定速度向线路两头传送，从而产生电压波。在此发生的相同时间又会有与电压相呼应的电流流经，生成磁场，此运动的电流便是电流波了。

以单个导线的相同值的电路为例，在具备散布参量的输电线路中，如果假定每个固定单位长度的线路的电感和电阻为L和r，每个单位长度线路的对地电容和电导为c和g，那么线路的等值电路图如（1）所示。

从电磁场的方面来解释行波在没有损害线路上的活动。当其在没有损害的线路上运动的时候，在导线附近范围创立了磁场和电场，磁场向量垂直于电场强度向量的同时也与导线轴的平面内全部垂直，形成平面内的电磁场。

3.3故障测距系统总体设计方案与功能

当线路发生事故的时候，事故行波会通过故障点沿着事故线路向两端母线传送，本文行波法故障测距实验装置主要依据行波法来设计方案的。如图（2）所示，一种经典的行波故障测距系统由测距主站、管理机箱和采集单元构成。其中采集单元可以分散布置，便于智能变电站信息分散式 接入的要求，一套系统最多可以接入48条线路的电流信号，采集单元通过光纤与管理机箱相连，当线 路发生故障时采集单元预设的故障录波判据启动，故障数据自动上传到管理机箱，管理机箱可以存储 最多1000次故障数据，管理机箱可以将故障数据传输到远方或就地的测距主站，测距主站接收线路两端的故障数据，通过测距算法自动给出测距结果。

4智能理论和高压输电线路的联系

4.1智能技术介绍

人工智能技术可以算是计算机科学的一部分，在计算机与技术专业、电气工程及其自动化专业都有涉及。同时它也是一门涉及数学、计算机科学、知识技能、控制理论、信息理论、心理学科等有关联边缘学科。当中，计算机视觉、语言的识别、处理、机器人和机器学习是人工智能的五大焦点技术。在最初人工智能是从研究神经网络的工作开始的，这该归功于科学家们在数理逻辑上的研讨。到后来，神经网络计算机（SNARC）问世。再到之后，人工智能的研究有了两个大概的方向，在最初的阶段神经网络的开发还处于劣势。直到大概20世纪80年代的时候，神经网络才开始重新获得人类的高度关注。在这之前的几十年，这段时间被人们称为人工智能的休眠期。当前关于人工智能方面研究的应用的有很多，其中主要包括问题求解、机器学习、模式识别以及人丁神经网络等。

4.2 基于智能推理型的故障诊断方法

4.2.1 专家系统

ES是智能理论中最早发展起来、也是其中最为成熟的技能，通过专家给出的知识和经验去做判断和推理，同时模拟出决策的经过历程，从而来解决专家决策中的一些疑难问题。ES在输电线路事故诊断中的最为突出的应用是把保护和断路器的一些逻辑动作和维护工作人员的判断经验用规则表示出来，生成事故会诊的知识库，从而依据报警的消息对知识库进行推理计算，取得事故会诊的结果，其具有一定的解释能力。

关于ES事故会诊推理机制可分为2类：一是关于启发式规则推理的系统，二是关于正反推理的系统。如今，即使ES理论成长已经比较成熟了，也能够获得完整清楚的会诊过程，但是在现实生活的应用中仍会存在一些不足：首先我们很难获取完整的知识库，并且它的自适应能力比较低，维护难度大;对误动作很容易出现不正确的判断。也因此它比较适合中、小型输电线路系统的事故会诊。

4.2.2 人工神经网络

人工神经网络，是人工智能研究的热点。它是从信息处理方面对人脑神经元网络，创建出一种简洁的模型，按照不一样的连结方法组合不一样的网络系统。神经网络是一种运算模型，通过神经元连接构而来。近年来，关于人工神经网络的研究不断深入，也取得了很大的突破，它在智能机器人、自动控制、生物、医学、等领域已成功地解决了许多难以解决的实际问题，也表现出了其良好的智能特性，在输电线路体系中也获得了良好的采纳。相比于ES，他的优点在于利用神经元以及它们间的有向权重联结来隐含处理知识，并且他的容错性能比较强，如果输入的信号有一些的噪声，系统仍然能够显现出正确的诊断结果。

4.2.3 基于Petri网的故障诊断

Petri网是一种以图形和数学为基础的建模的方法，它结合了数据流、控制流和状态转移，她很适合用于离散事件动态的建模与仿真。如录波模型装置的动态行为，它是一个典型的离散事件动态行为。因此特别适合用Petri网建立其动态的模型。Petri网是德国数学家C.A.Petri提出的数学模型结构，它是以系统中各元器件之间的关系为基础，用网络来表示系统中同时发生、不同时发生或循环发生的各种各样的活动。Petri网络可用位置节点和变迁节点对系统进行静态结构分析。关于Petri网的输电线路事故会诊就是用Petri网来表示电网中继电保护装备有选择性地切除事故的过程，再求逆，然后获得Petri网会诊结果。Petri网的优点是可以针对复杂的系统进行建描述，但它的缺点就是：要求具备大量知识、、容易发生空间爆炸现象、不能快速准确的识别错误的报警信息等问题。

结论

本论文主要介绍了目前智能理论在高压输电线路故障分析。首先简要介绍了高压输电故障分析的组成部分以及故障测距的基本要求和研究现状。本文主要介绍了通过行波测距来解决线路故障问题，并设计了故障测距的方案。在最后介绍了为构造性能较好的智能诊断系统，综合应用专家系统、人工神经网络、以及基于Petri网的故障诊断等技术集成的基本思路。

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