电力系统短路故障电流快速检测技术要点研究

罗杉杉

金盘电气集团(上海)有限公司 上海市青浦区 201799

摘要：电力系统短路故障是电力系统中常见的故障类型之一，会导致电力系统的安全稳定运行受到严重影响。短路故障可能导致设备损坏、电网停电甚至火灾等安全事故，严重的甚至可能造成财产损失和人身伤害。因此，及时检测和定位短路故障是电力系统运行的关键问题之一。研究电力系统短路故障电流快速检测技术也可以为电力系统的智能化、自适应化提供支持，有利于电力系统的现代化建设和发展。

关键词：电力系统；短路故障；电流；快速检测技术

0引言

传统的短路故障检测技术主要基于保护装置的动作和告警，但是这种方法对于短路故障的定位和诊断需要一定的时间，无法满足电力系统对实时、准确的短路故障检测的需求。因此，研究电力系统短路故障电流快速检测技术对于提高电力系统的安全稳定运行具有重要意义。短路故障电流快速检测技术的研究可以提高短路故障的检测速度和准确度，缩短故障定位的时间，减少故障对电力系统的影响，提高电力系统的安全稳定运行水平。

1电力系统短路故障原因

电力系统短路故障是指电力系统中两个或多个电气元件之间出现短路（即导体之间短接），从而导致电流异常增大的故障。短路故障的原因主要包括以下几个方面：

电力系统短路故障是指电力系统中两个或多个电气元件之间出现短路（即导体之间短接），从而导致电流异常增大的故障。短路故障的原因主要包括以下几个方面：

（1）设备故障：电力系统中的电气设备（如开关、断路器、变压器等）可能因为自身故障导致短路故障。（2）线路故障：电力系统中的输电线路、电缆等线路可能因为绝缘损坏、接头松动等原因导致短路故障。（3）外部因素：外部因素，如雷击、风吹树倒等，也可能导致电力系统中的短路故障。（4）人为因素：电力系统中的操作人员在进行操作时，可能因为误操作、操作不当等原因导致短路故障。（5）系统失稳：在电力系统运行时，由于系统过载、频率偏离等因素，可能导致系统失稳，从而产生短路故障。

总之，电力系统短路故障的原因是多方面的，需要通过对电力系统的日常维护和检查，加强设备和线路的保护措施，提高操作人员的操作技能等方面来预防和避免短路故障的发生。

2电力系统短路故障电流快速检测技术要点

电力系统短路故障电流快速检测技术的关键是通过分析短路电流的特征信息，快速准确地检测短路故障并进行定位。通过在电力系统中分布式设置短路电流检测器，可以提高短路电流检测的覆盖率和准确性。同时，采用智能诊断技术，如人工神经网络、遗传算法等，可以进一步提高短路电流快速检测技术的性能。

短路故障电流快速检测技术需要具备快速、准确的特点，需要对短路电流信号进行特征提取和处理，以识别出短路电流中的特征信息，如短路电流的幅值、频率等。在完成短路电流快速检测技术的开发后，需要进行系统集成和测试验证，以确保短路电流快速检测技术能够在实际应用中得到有效的验证和应用。

2.1短路电流特征分析

具体来说，短路电流特征分析可以从以下几个方面入手：

短路电流的幅值特征：短路电流的幅值受到短路故障的位置、类型等因素的影响。对于同一类型的短路故障，短路电流的幅值有一定的规律和范围。因此，通过对短路电流幅值的分析可以识别出短路故障的类型和位置。

短路电流的频率特征：短路电流中包含有丰富的频谱信息，通过对短路电流频率特征的分析可以识别出短路故障的类型和位置，进一步提高短路电流快速检测技术的准确性和鲁棒性。

短路电流的波形特征：短路电流的波形变化与短路故障的位置和类型密切相关。通过对短路电流波形的特征分析可以判断短路故障的类型和位置，进一步提高短路电流快速检测技术的精度和准确性。

2.2快速算法设计

（1）快速傅里叶变换（FFT）算法：该算法通过将时域的短路电流信号转换为频域信号，利用频域特征来诊断和定位短路故障。该算法快速、精确，适用于单点短路故障的检测和定位。

（2）小波变换（WT）算法：该算法是一种多尺度的时频分析方法，能够提供短时信号的高分辨率时频表示。该算法可以有效地识别短路电流中的瞬时变化和特征，适用于复杂的短路故障检测和定位。

（3）基于人工神经网络（ANN）的算法：该算法通过训练一个具有一定规模和结构的人工神经网络，将输入的短路电流信号映射到输出的短路故障类型和位置。该算法具有一定的智能化和自适应性，适用于复杂的短路故障检测和定位。

2.3特征提取和处理

采集信号：使用电流传感器等仪器采集电力系统中的电流信号；信号预处理：对采集到的电流信号进行滤波、降噪等预处理操作，以提高信号质量；特征提取：从预处理后的信号中提取特征，以便进行后续的故障检测。常用的特征包括瞬时值、均方根、频率谱等；特征处理：对提取的特征进行处理，以便于后续的分类和识别操作。常用的特征处理方法包括降维、特征选择、标准化等；分类与识别：使用分类器或识别器对特征进行分类和识别，以判断是否存在短路故障。常用的分类器包括支持向量机、决策树、神经网络等；故障定位：在检测到短路故障后，需要进一步确定故障的位置。常用的故障定位方法包括基于相位比较法、阻抗测量法、电磁波法等。

2.4数据融合和智能诊断

（1）数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，以提高检测的准确性和鲁棒性。例如，将电流信号和电压信号进行融合，可以得到更全面和准确的故障信息；将传感器数据和GIS地理信息进行融合，可以更准确地确定故障位置。

（2）智能诊断：使用人工智能等技术对电力系统短路故障进行智能诊断，可以进一步提高检测的准确性和效率。例如，使用机器学习算法对故障模式进行分类和识别，可以自动判断故障类型和严重程度；使用深度学习算法对大量历史数据进行训练，可以提高故障检测的精度和鲁棒性。

（3）综合应用：将数据融合和智能诊断技术相结合，可以实现更准确和高效的短路故障检测。例如，使用神经网络等算法对来自多个传感器的数据进行处理和分类，可以快速判断是否存在故障，并确定故障位置和严重程度。

3结束语

电力系统短路故障电流快速检测技术是电力系统安全运行的重要保障之一。该技术的实现需要包括信号采集、信号预处理、特征提取、特征处理、分类与识别、故障定位等多个环节。同时，数据融合和智能诊断技术的应用可以进一步提高故障检测的准确性和可靠性。在信号处理方面，预处理和特征提取是关键环节，对信号的质量和特征提取的准确性影响较大。在分类和识别方面，选择合适的算法和模型以及特征处理方法，可以提高检测的精度和效率。在故障定位方面，需要根据实际情况选择合适的方法进行定位，以便及时进行维护和修复。

在实际应用中，电力系统短路故障电流快速检测技术需要结合具体的场景和实际情况进行选择和优化。同时，数据融合和智能诊断技术的应用也需要根据具体的情况进行选择和优化，以提高故障检测的准确性和效率，保障电力系统的安全运行。

参考文献

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[5]游林旭. 配电网短路故障柔性限流方法研究[D].福州大学,2017.

作者简介：姓名：罗杉杉(1995.11)；性别：女，民族：汉，籍贯：湖南邵阳，学历：本科；现有职称：助理工程师；研究方向：电气设备。