大数据算法的输电线路故障分析研究

潘靖 李震宇 王安

摘要：在现代化科学技术的推动下，先进的计算机网络技术被广泛的运用到我国电力工程的发展建设中，有效推动我国电力行业的改革与进步。为此，本文将针对大数据算法在输电线路故障分析中的应用进行研究与探讨。

关键词：大数据算法；输电线路；故障分析

前言：

输电线路故障是我国电力行业发展建设中的一项常见问题，严重制约我国电力行业的发展与进步。为提升输电线路运行质量，降低输电线路故障对整个电力工程的影响，特将大数据算法运用到输电线路故障分析工作中，特将输电线路故障分析结果的准确性、可靠性与有效性，推动我国电力行业的发展与进步。

一、输电线路常见故障分析

输电线路使电力系统中重要组成部分，是连接变电站、电源、用户之间的纽带，具有区域广、距离长等特点，运行环境复杂、多变，受自然因素、人为因素影响较大，在实际运行中极易出现故障，从故障发生条件、故障发生节点分析，可将其分为三种故障类型，即断路故障、短路故障以及接地故障。

（一）断路故障

断路故障是一种由导线出现断裂而引发的电路故障，导致配电回路各项数据产生一定的差异，是输电线路运行中经常出现的一种问题。通常情况下，断路故障发生点没有明显的断裂现象，仅是因为输电线路出现间隙，产生巨大电弧，在短时间内提升导线温度，对电力系统正常运行带来干扰，并引发严重的安全事故，例如火灾、爆炸等现象。在输电线路运行过程，如果电动机出现单相断路现象，例如，线路外力损坏或者是导线接头接触不良，并在大于额定电压环境下运行，将会出现烧毁现象。其中线路外力损坏主要由违章作业、交织跨越公路、偷窃电力等原因所引起的，为降低外力对线路造成损坏显现的发生率，需要在输电线路四周安装警示牌，并积极主要电力保护宣传工作，降低外力对输电线路的破坏。

（二）短路故障

输电线路短路故障主要是指不正常连接或者是发生通路的现象，该显现主要是因相间绝缘物质被击透、外部导体跨接导线等，可将其分为单相短路、两相短路、两相接地短路、三相短路，主要表现为鸟兽短接或者是树枝短接。

（三）接地故障

接地故障是一种单向接地现象，是一种常见故障类型，相关资料显示，输电线故障中有90%的线路故障均属于单相接地故障。若周围环境十分湿润或者是正处于降雨状态，极易引起单相接地故障，如果没有及时对其进行处理，将会使高压线快速发热，对中间绝缘体造成破坏。单相接地故障主要来源于油污、覆冰、雷击等现象。例如，雷击现象会导致输电线路出现频繁跳闸现象并引起绝缘子闪络放电现象，使原导电通道转变成绝缘介质。因此，一旦出现雷击现象，将会对输电线路造成永久性故障，使避雷针、绝缘子、导线出现掉落或者是断裂现象。

二、大数据算法在输电线路故障分析中的运用

（一）大数据分析方法

大数据技术近年来发展迅猛，具有较强的繁杂性，在大数据分析算法中占据重要地位，是分析结果是否有价值、有意义的关键因素。在实际应用中，大数据分析算法主要有五种基本形式。其一，可视化分析。可视化分析是大數据分析的基本宗旨，是大数据特点的直观展现，易于被客户所接纳，可借助三维表现技术将具有较强复杂性的信息表现出来，实现海量信息的立体化，容几何、图标、像素、分布式、层次图像等多种技术为一体。其二，数据挖掘算法。数据挖掘算法使大数据分析的理论重心，将不同格式、不同种类的数据为依据，将数据自身潜在特征展现出来，具有独立点分析、分割处理、集群分析等多种数据挖局算法，实现对信息的快速处理。其三，预测性分析能力。预防性分析能力是大数据分析的主要特征，通过构建分析模型，将信息数据输入到所构建的分析模型中，对数据进行预判断与处理，并将可视化分析结果与数据挖掘结果为依据，由分析人员对数据做出更全面、更准确、更贴切的判断。其四，语义引擎。语义引擎是非结构化数据所呈现的一种多样性特征，能够为数据分析带来新的发展机遇与挑战，通过借助一系列与之相关的数据分析工具，企图将语义引擎从文档文案中智能的提取出来。其五，数据质量与数据管理。数据种类多、数量大、质量高，通过对其进行管理，能为数据分析工作提供保障。

（二）输电线路故障中所运用的大数据算法

从我国输电线路故障诊断工作的具体情况来看，所运用到的大数据算法主要涉及以下几方面内容：其一，专家系统。专家系统是一种最早问世的一种大数据算法，并在发展中日益成熟。输电线路中所安装的各项保护设备均具一定的逻辑关系以及内部联系，具有直观性与模块化，通过将专家系统运用到输电线路设备安装工作中，使输电线路保护设备生产模式具有规范性，能够通过对知识库中的规则进行增添、删除、更改，提高电网智能诊断分析结果的可靠性、真实性，为输电线路后期维护工作提供保证。在某种程度上，专家系统能够对输电线路中不够明确的问题进行处理，并具备相应的解释能力。通过将ES电网故障诊断分析作为输电线路推理机制，运用正反推理系统和启发式规则推理系统，将继电保护、断路器与被保护设备之间的关系，明确故障类型，正确处理输电线路中所存在的问题，提高输电线路故障处理的准确性、真实性与可靠性。其二，人工神经网络。人工神经网络使一种模拟人脑神经系统的一种网络结构，通过借助计算机技术对人脑神经系统的信息传输过程、信息处理过程进行模拟，构建信息处理系统，具有非线性映射、并行处理、联想记忆、在线学习等特征，是以中国智能化电网诊断分析方法，是现代化输电线路故障分析工作中国被广泛运用的一种技术。通过将人工神经网络运用到输电线路故障分析中，构建ANN信息处理系统，仅需相关行业专家为电网故障分析提供海量故障案例，组织训练样本数据集合，构建故障诊断模型。ANN在智能电网故障分析中的应用，首先需要将电网故障信息转化成数字信息，实现故障信息数字量化，并将其逐一输入到ANN中，通过观看ANN信息输出结果，对输电线路故障类型、故障发生点进行判断。

总结：

综上所述，大数据分析算法是现阶段大数据算法实验研究工作中的一项重要内容，但凡借助现代化计算机网络技术，对海量数据进行分析，均能够从中获取更深入、更有价值、更智能、更全面的信息，提高对输电线路故障诊断的准确性与及时性。

参考文献：

[1]马天男.基于大数据的电网覆冰灾害预测与风险管理研究[D].华北电力大学（北京），2017.

[2]张月.基于大数据算法的输电线路故障分析研究[D].湖北工业大学，2017.

[3]李志鹏.基于大数据分析的输电线路管理系统及故障诊断研究[D].湖北工业大学，2015.