配网线路故障快速研判及运维抢修提质增效技术应用

摘要：配网线路分布广泛、运行环境复杂，受雷击、树障、外力破坏等因素影响，故障频发。传统故障查找依赖人工全线巡视，平均耗时2小时以上，且抢修过程缺乏信息化管控，备品备件漏带、作业不规范等问题突出。为提升供电可靠性，亟需引入智能化手段实现故障快速定位、高效抢修与主动预防。本技术应用围绕录波型故障指示器、多源数据融合研判、无人机巡检、移动终端管控、智能自愈保护及数据挖掘预测六方面展开，形成覆盖故障发生前、发生时、发生后全流程的提质增效解决方案。
关键词：配网线路；故障研判；运维抢修；提质增效
前言：本技术应用针对配网线路故障查找慢、抢修效率低、预防能力弱等痛点，提出六项关键技术。基于高精度录波型故障指示器实现故障点偏差200米内的精准定位，故障区段判断时间压缩至3分钟。融合调度、报修、气象等数据构建研判平台，故障原因分析缩短至15分钟。无人机搭载图像识别算法，单基杆塔巡检降至2分钟。移动终端实现工单自动派发与作业全程管控，闭环率提升至99%。智能开关与自愈控制将非故障区段停电时间控制在1秒以内。数据挖掘模型对未来7天故障概率进行预测，高风险线路识别准确率达68%。应用表明，单次故障查找时间从2.1小时降至0.4小时，用户年平均停电时间下降80%以上，显著提升了配网运维抢修质效。

1基于高精度录波型故障指示器的故障精准定位技术

在配网线路关键点安装高精度录波型故障指示器，该指示器可采集线路电流、电压波形数据，采样频率超过每秒4000点。当线路发生短路或接地故障时，指示器自动记录故障前后各10个周波的波形，通过内置的4g模块将波形数据上传至主站。主站采用双端测距算法，根据各故障点两侧指示器记录的波形时间差和线路参数，计算故障距离，故障测距误差不超过200米。与传统依靠开关变位进行故障查找的方式相比，该技术将平均45分钟内的故障区段判断时间大幅压缩至3分钟以内。运维人员根据主站下发的目标杆塔故障编号和gps导航路径前往现场，避免了全线巡视的无效劳动^[1]。2024年应用该新技术后，某供电公司的单次故障平均查找时间由2.1小时缩短至0.4小时，单次抢修出动人员由6人减至3人。该技术特别适用于分支多、地形复杂的农村配网线路，解决了小电流接地系统中单相接地故障选线难、定难的问题。

2基于多源数据融合的配网故障研判系统

配网故障研判系统接受调度自动化系统SCADA数据、配电自动化终端遥测遥信数据以及用户故障报修工单和气象监测数据。线路跳闸后，系统获取该线路跳闸后所有开关变位、保护动作信号和故障电流信息，以及接入的95598报修系统中用户报修地址和台区变压器的空间关系对，发现未自动上报的故障点。系统针对不同类型的故障设有不同的识别模型，根据电压、电流特征量识别瞬时性故障和永久性故障、相间短路和单相接地。对于永久性故障，系统给出隔离方案，列出可以操作的最小开关集合^[2]。故障研判结果以图形方式展现在一张图上，包括故障点位置、涉及用户数、清单和预计恢复时间等信息。系统还具有故障反演功能，可以回放故障前、后3分钟内在全网智能终端的动作时序，分析保护配合是否合理。

3基于无人机与图像识别的故障快速巡检技术

配网线路分布范围广，山区巡检难，引入无人机故障巡检，无人机巡检完成后，调度端将故障点坐标下发到最近的无人机机场，部署在变电站或供电所的自动机场，2分钟内可完成起飞准备。无人机搭载2000万可见光相机、红外热成像仪，沿着航线以10米秒的速度飞行，无人机对故障点前后500米杆塔、导线、绝缘子等进行拍照，实时通过5g回传到主站，主站采用基于深度学习的目标检测算法，采用10万张标注缺陷图像训练集训练得到，该算法可以识别绝缘子破损、导线断股、雷击痕迹、鸟巢、树障等13类缺陷。识别结果以矩形坐标形式标注在杆塔编号图上，自动生成缺陷报告。与传统的依靠人工登杆检查的方式相比，无人机巡检单基杆塔由原来20分钟缩短至2分钟，且无人机巡检不需停电。2024年夏季雷雨季节，某供电公司使用无人机对86次跳闸故障，开展了隐蔽性缺陷巡检，发现隐蔽性缺陷共247处，其中绝缘子隐蔽裂纹导致雷击故障占比42%。一次成功率得到提升^[3]。

4基于移动终端的一体化抢修指挥与过程管控技术

开发抢修移动应用终端安装在抢修人员手持终端或车载pad，与主站研判系统连接，故障发生后，研判系统通过抢修移动终端下发抢修工单，工单包含故障类型、定位杆塔塔号、建议行驶路线、备品备件清单、现场风险点提示，抢修负责人通过抢修移动终端建立抢修群，群组成员位置信息通过移动终端实时上传主站，生成抢修车辆轨迹图，到达现场后，人员通过抢修移动终端拍摄故障设备全景照片、铭牌照片、故障点特写照片，通过水印加密后上传主站存档。在进行抢修作业过程中，通过抢修移动终端的标准化作业文字提示，指导抢修人员规范操作，每一步操作均需通过拍照上传照片后，才能进入下一步提示，防止漏操作现象发生。抢修完毕后，填报实际消耗的备品备件数量、实际作业时间，系统自动生成抢修效率指标。主站内的管理人员可查看各工单的状态分布情况，对超时未完成工单进行干预。此外，抢修移动终端还具有语音转文字功能，现场人员可通过语音解放文字输入工作，描述故障现象^[4]。

5基于配网拓扑的智能接地保护与自愈控制技术

在配网主干线路及重要分支线安装智能柱上开关，智能开关具有零序电压检测和自适应零序电流保护功能。当检测到零序电压突变超过整定值，保护装置在100毫秒内完成故障选线，判断该故障是发生在本分支线还是上一级主干线。若是分支线故障，则保护装置立即跳闸隔离故障分支，主干线及其他分支线正常运行；若是主干线故障，则保护装置将故障段两端的开关跳闸，然后合联络开关，由相邻馈线转供非故障区段负荷。整个自愈过程在300毫秒内完成，非故障区段停电时间在1秒以内，用户几乎没有感觉。该保护方案不依赖主站通信，采用就地保护配合模式，避兔了通信延时带来的保护配合问题。同时，智能开关内建故障电流记录功能，可存储最近20次故障的电流波形及动作记录，便于事后故障分析。某开发区配网采用上述技术后，用户年平均停电时间由4.5小时下降到0.8小时，单次故障平均停电用户数由320户下降到45户。此外，还支持保护定值远程整定，根据线路运行方式变化，自适应整定定值，解决了传统保护定值固化、难以适应配网拓扑动态变化的问题^[5]。

6基于数据挖掘的故障预测与预防性运维技术

汇集配网线路历史故障信息、设备台帐信息、天气信息、树障信息、雷区图谱、污区图谱等；建立故障预测模型。采用随机森林算法对数据进行训练，标签列设为是否发生故障，输入特征有设备投运年限、历史故障次数、本月雷击次数、上一次巡视天数、通道内树木高度、绝缘子盐密值等32个特征，最终输出每条线路未来7天内发生故障的概率，根据概率值划分为红、橙、黄、蓝四个等级，红色预警线路输出该线路的差异化巡视任务单，任务单内容包括该线路的无人机专项巡视、红外测温、接地电阻测试、树障信息等，并推送到相应运维人手机app。该模型每月初还会输出下月高风险设备清单，辅助备品备件提报。2024年某供电公司应用该模型对辖区237条10千伏线路进行预测，模型识别高风险的线路发生故障的比例达68%，相比随机巡视故障发现率提高5倍。此外，根据预测结果，调整巡视计划后，巡视里程减少40%，但同期故障同比下降28%。技术实现了故障抢修由被动修为主动防转变，降低故障发生次数。

下表汇总六项技术应用前后的关键数据对比。

表1六项技术应用前后核心指标对比

结束语：上述六项技术在配网线路故障研判及运维抢修中的集成应用，实现了从人工被动查找向智能精准定位、从经验驱动向数据驱动、从故障后抢修向故障前预防的根本转变。实践证明，该技术体系可大幅压缩故障停电时间，降低人力投入成本，提升用户供电满意度。未来将进一步融合分布式智能感知与边缘计算技术，推动配网故障处置向毫秒级自愈、全自动闭环方向演进，为建设高可靠性配电网提供技术支撑。
参考文献

[1]李信,邹洪沅,黄建芳. 供电配网线路防雷技术的优化对策探析[J].中国设备工程,2026,(02):204-206.

[2]闫凯璐. 配网线路自动化状态监测系统设计与应用[J].机械研究与应用,2025,38(06):119-121.DOI:10.16576/j.ISSN.1007-4414.2025.06.032.

[3]李源泽,李钊逸. 配网自动化技术在10 kV线路故障处理中的应用研究[J].仪器仪表用户,2025,32(11):28-29+32.

[4]朱延廷,张文骏. 深度学习集成模型的配网中压线路故障点自动定位[J].国外电子测量技术,2025,44(08):184-189.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2508028.

[5]张文骏,朱延廷. 深度强化学习的配网中压线路高风险区域故障预测[J].国外电子测量技术,2025,44(07):212-217.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2507033.