摘要：低压配电网是电力系统的重要组成部分，其运行的稳定性和安全性直接关系到电力用户的用电质量。随着智能传感技术的发展，故障检测与定位技术在低压配电网中的应用逐渐成熟。本文概述了低压配电网的运行现状及常见故障类型，重点分析了基于智能传感技术的故障检测与定位原理，探讨关键技术环节和实现路径，并提出优化建议，以提高故障检测和定位的精度与效率。

关键词：智能传感技术；低压配电网；故障检测；故障定位

低压配电网承担着电能的最终分配任务，是连接电力用户的重要环节。其运行的稳定性和可靠性，直接影响电力用户的用电质量。然而，低压配电网的故障频发，尤其是短路、过载和接地故障，给配电系统的正常运行带来了巨大挑战。随着智能传感技术的不断发展，基于传感器的故障检测和定位技术在低压配电网中的应用逐渐广泛。

1 低压配电网故障检测与定位现状

1.1 低压配电网的运行特点

低压配电网广泛应用于城市、农村和工业区，其结构复杂、负荷分布不均且运行环境多变。由于配电网的节点众多、线路分布广泛，电缆老化、设备故障、外部环境影响等都可能引发短路、过载和接地故障。典型故障类型包括：

（1）短路故障：当电缆或设备内部绝缘被破坏时，电流异常增大，导致系统电压骤降，甚至设备损坏。

（2）过载故障：当配电网中的负荷超过其额定容量时，线路和设备因过热引发故障，可能导致设备烧毁或断电。

（3）接地故障：由于外部环境或设备故障，配电线路的绝缘层遭到破坏，导致电流直接流入地面，造成电能损耗和设备损坏。

1.2 传统故障检测方法的局限性

传统的故障检测方法多依赖人工巡检和简单的电气信号分析，检测精度较低，响应速度慢，且故障发生后通常需要依赖工作人员进行物理巡查定位。这种方式不仅耗时耗力，还无法在故障发生的第一时间做出有效反应。此外，复杂的配电网结构使得传统检测方法存在盲区，尤其在多节点分支线路中，定位故障源的精确性较差，故障处理效率低下。

1.3 智能传感技术的应用前景

智能传感技术在电力系统中逐步应用，特别是在低压配电网中，传感器可以部署在关键节点，实时采集电流、电压、温度等参数，并通过数据网络传输至控制中心。结合先进的信号处理技术，智能传感技术能够快速识别故障类型和定位故障点。其具备实时性、高精度和远程监控的优势，有效提高了故障处理效率，减少了故障对用户用电的影响。

2 基于智能传感技术的故障检测原理

2.1 智能传感器的工作原理

2.1.1 电流传感器的检测原理

（1）霍尔效应原理

电流传感器主要通过霍尔效应来检测电流变化。当电流通过导体时，会在其周围产生磁场。霍尔元件位于磁场中，通过检测磁场的强度变化，可以实时测量电流的大小和方向。这种方式在短路和过载故障检测中十分有效，特别适用于低压配电网中常见的瞬时大电流故障。

（2）电磁感应原理

利用电磁感应原理，电流传感器可以通过感应线圈检测电流变化。根据法拉第电磁感应定律，电流变化会在线圈中感应出电动势，通过检测电动势的幅度变化，能够精确判断电流的大小。该方法常用于过载故障的监测，确保设备在异常电流时能够迅速响应[1]。

2.1.2 温度传感器的监测机制

（1）热电偶原理

温度传感器通常采用热电偶原理来监测线路和设备的温度变化。热电偶由两种不同材料构成的金属导体组成，当温度变化时，两端会产生电动势，电动势与温度呈线性关系。温度传感器通过检测电动势来判断温度变化，特别适合用于电缆、变压器等设备的过热监测。

（2）阻性温度探测器

阻性温度探测器（RTD）通过测量导体的电阻变化来监测温度。其电阻值与温度呈正相关，适用于高精度温度监测，尤其是对温度变化敏感的设备。RTD的检测精度可达±0.1℃，非常适合低压配电网中设备温度的实时监控。

（3）阈值报警系统

温度传感器通常设置温度阈值，当设备温度超过设定值时，传感器会立即发出报警信号，提醒系统进行降温或断电处理。通常，电缆设备的报警阈值设置为75℃左右，变压器的报警温度则可达到90℃以上[2]。

2.1.3 数据传输与处理机制

（1）无线传感网络

智能传感器通过无线传感网络将监测到的数据传输至控制中心。无线传感网络的传输频率为2.4GHz，传输距离可达500米，能够保证远程数据的快速传输和故障信息的实时上报。

（2）数据处理与分析

采集到的电流和温度数据通过信号处理算法进行实时分析，常用的处理算法包括快速傅里叶变换（FFT）和小波变换。这些算法能够快速提取故障信号中的特征频率，分析异常波形，判断故障类型。

2.2 故障信号的采集与处理

在故障检测过程中，传感器采集的电流、电压波形等信号通过无线或有线网络传输至控制中心。控制系统利用信号处理算法，对传感器采集的数据进行分析，主要通过与历史数据或正常工作状态下的数据进行对比，快速识别故障的类型和位置。信号处理系统中常用的算法包括快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等，这些算法能够有效提取故障信号中的特征频率，区分正常运行信号与故障信号。

2.3 数据融合与故障定位技术

在低压配电网中，单个传感器可能无法完全覆盖整个故障范围，因此需要多点部署传感器，并利用数据融合技术提高检测精度。通过多个传感器协同工作，系统可以获得更全面的配电网故障信息。数据融合技术结合了不同传感器的测量数据，通过加权平均、卡尔曼滤波等方法，构建配电网的全局故障模型，准确定位故障点。结合历史故障数据，系统能够进一步优化检测算法，提升故障检测与定位的精度和速度。

3 提高故障检测与定位精度的关键技术

3.1 自适应阈值设定技术

低压配电网中的电气参数随负荷变化而波动，因此固定阈值的故障检测方法容易造成误报或漏报。自适应阈值设定技术根据负荷的实时波动情况动态调整故障检测阈值，从而提高故障检测的准确性。自适应阈值通过实时监测负载情况，自动设定最佳检测阈值，避免因负载波动造成的误报现象，尤其适用于负荷变化频繁的配电网系统。

3.2 时频分析与小波变换技术

低压配电网故障信号具有突发性和非平稳性的特点，传统的时域或频域分析方法无法准确识别这些非平稳信号。小波变换技术能够同时在时域和频域上分析信号，将故障信号分解为多个频段，提取其特征频率，从而提高故障检测精度。时频分析结合小波变换技术能够快速区分故障信号与正常运行信号，并定位故障发生的时刻和位置。

3.3 传感器的自诊断与维护技术

为了确保故障检测系统的长期稳定运行，传感器的自诊断与维护显得尤为重要。传感器的自诊断技术能够实时监控传感器的工作状态，检测传感器是否出现老化、漂移或故障，并及时发出维护警告。通过自诊断技术，系统可以在故障发生前进行预防性维护，避免因传感器故障导致的检测盲区。同时，定期对传感器进行维护和校准，确保其测量精度和工作稳定性。

4 结语

基于智能传感技术的低压配电网故障检测与定位技术为电力系统的智能化管理提供了重要支持。通过智能传感器对电气参数的实时监测，结合先进的信号处理和数据融合技术，能够快速、准确地检测并定位故障。随着智能传感器技术的进一步发展，低压配电网的故障检测与定位将更加高效，为电力系统的安全稳定运行提供强有力的技术保障。

参考文献

[1]刘利军.基于改进粒子群算法的低压配电网故障自动识别方法[J].自动化应用，2023，64（22）：50-51+54.

[2]孟立杰，袁胜，姚陶.基于故障允通能量的低压直流配电网故障定位方法[J].电力系统及其自动化学报，2023，35（07）：109-117.