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(1) 树线放电故障机理分析与特征建模
配电线路与树木之间的放电故障具有复杂的物理过程和多样化的表现形式。当树枝与导线间距缩小到临界距离时,在电场作用下空气开始电离,形成局部放电通道。这种放电过程受环境湿度、风速、树种特性等多种因素影响,呈现出间歇性、随机性的特点。本研究通过建立树线间隙放电的电气模型,深入分析了不同间距、不同电压等级下的放电起始条件与发展规律。模型考虑了树木的电阻特性、电容效应以及放电通道的时变阻抗,能够准确描述从电晕放电到火花放电再到电弧放电的完整演化过程。通过高速摄像与同步电气量测技术,捕捉了树线放电的瞬态过程,发现放电电流波形具有显著的高频脉冲特征,其频谱成分主要集中在几千赫兹到几十千赫兹频段。不同类型的放电故障在电流幅值、脉冲宽度、重复频率等参数上存在明显差异,为故障识别提供了物理依据。建立了包含干燥条件下的间歇放电、潮湿环境下的持续放电、强风摆动引发的瞬时放电等多种典型场景的故障样本库,涵盖了不同季节、不同气象条件下的放电特征数据。
(2) 基于暂态行波的树线放电故障定位方法
树线放电故障产生的高频暂态信号在线路上以行波形式传播,利用行波传播特性可实现故障的精确定位。本研究提出了基于多端行波时差的故障定位算法,在配电线路的关键节点安装高频电流互感器,同步采集放电产生的暂态电流信号。通过小波变换提取行波波头到达各测点的时刻,利用测点间的时间差计算故障距离。针对配电网分支多、拓扑复杂导致的行波折反射干扰问题,开发了基于行波极性识别的故障区段判别方法,通过比对各测点行波的初始极性,快速确定故障所在的线路分支。引入希尔伯特黄变换技术,对复杂的暂态信号进行自适应时频分析,有效分离了故障行波与背景噪声,提高了波头识别的准确性。针对传统行波定位依赖于精确波速的局限,提出了基于多频段行波速度校正的定位方法,利用不同频率成分的传播速度差异,通过多元方程组求解实现波速的在线辨识,消除了波速误差对定位精度的影响。现场试验表明,该方法在十千伏配电线路上的定位误差小于五十米,满足了快速巡线与故障处理的需求。
(3) 融合多源信息的树线放电故障智能识别系统
树线放电故障的准确识别需要综合利用电气量、环境量、图像等多源异构信息。本研究构建了多模态数据融合的故障识别框架,集成了电流波形特征、电压暂降特征、局部放电超声信号、气象数据以及视频监控图像等多维度信息。针对电流波形特征,提取了放电脉冲的幅值统计特征、波形畸变率、频谱能量分布等参数,构建了表征放电强度与类型的特征向量。引入超声传感器监测树线间隙的局部放电声发射信号,通过时频分析提取超声特征频段的能量指标,与电气特征形成互补验证。利用安装在杆塔上的摄像头采集树线距离的视觉图像,通过深度学习目标检测算法自动识别树枝侵入情况,评估潜在的放电风险。针对多源数据的融合决策问题,提出了基于证据理论的多特征融合诊断方法,为每类特征分配置信度权重,通过证据组合规则实现多源信息的协同推理,显著提高了故障识别的可靠性。系统引入气象数据作为辅助决策信息,在降雨、大风等恶劣天气条件下自动调整诊断阈值,降低误报率。开发了基于边缘智能终端的分布式监测装置,实现对重点线路区段的实时监测与预警,诊断结果通过无线网络上传至调度中心,形成了覆盖故障预警、快速定位、智能识别的全流程技术体系
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