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摘要：如何对出现问题的线路或设备进行抢修，是电网运行中一个重要的问题，从技术层面来说，配网在出现问题时，首先要确定出现故障的位置，然后技术人员才可以到达现场进行抢修，但是受到我国人员技术水平等限制，现在配网抢修中还存在较多的问题。
关键词：配网自动化；故障检测；定位措施
引言
当前，随着配电的智能化以及自动化水平的不断提高，使得配电网的运行效率得到有效增强，使得电力系统的供电更加安全、稳定。由于电力系统直接面对的是广大电力用户，系统的稳定运行会直接关系到电能服务的质量。因此就必须要努力加强配网的自动化发展，进而通过配网供电可以地配置各种资源，而且在自动化配网出现供电故障时可以快速、准确地定位故障发生的位置，及时有效地处理各种故障，从而保证配网供电的可靠性。
一、配网自动化故障检测定位的必要性
一般情况下我们常见的配网故障主要分为两大类。一种叫做瞬时故障，根据其属性也可叫做暂态故障，相对于这种故障而言，另一种叫做永久性故障。实际运作过程中如遇故障问题，应先对配网故障的类型进行划分，在这基础上才能对相应的故障进行处理。在遇到瞬时故障时，可先考虑开关重启，将变电站出口位置的断路器进行重新合闸，从而消除故障。而在处理永久性故障时，就不能单独依靠设备的重新启动来处理了，在重合闸无效的情况下，就需根据具体情况进行维修。
其中配电线路的故障中，瞬时故障的几率较小，大部分都是永久性的故障。如果某个故障区段出现问题，首先要做的就是故障位置的定位，在確定区段后及时进断开该区段的开关，进而避免故障扩大化，然后恢复其他区段的供电，防止影响用户的正常用电。而当配网出现了故障，监控终端会自动将故障信息传输给主站系统，主机在处理故障区段传递的信息后，根据编程的定位算法能够自动定位出故障所在位置，与此同时对馈线监控终端下达操作指令，从而将故障区段进行隔离，并尽快复原其他供电区段。
由此可见，配网自动化过程中故障的检查定位对其运用来说意义重大，能够第一时间确定故障发生的区段，并及时排除非故障区段，从而保证供电系统的正常运转。因此在配电系统自动化中需采用专业的检测定位技术，以便维护配网系统的安全运行。
二、配网中自动故障定位系统的工作原理
我们在线路分支处的分支线上安装故障探头，当线路出现短路故障时，故障探头就能及时的检测到短路的故障电流，通过短距离无线收发系统，将动作信号发送给安装在附近的线路分支处的无线收发子站。接着无线收发子站可以接到分别安装在两个分支线路上的故障探头发送过来的动作信息。无线接收及发射子站在收到动作信息以后，将动作分支的故障探头的地址信息通过远距离无线通信系统发回到控制中心。在无线接收主站接收到子站发来的信息后，经过进行相应的解调、解码，就地可以把地址信息显示出来，同时将地址信息发送给监控中心的计算机系统。监控中心在接收到这些动作信息后，对信息进行计算机分析，将得出的结果与地理信息系统相结合，可以直接显示出故障点地理位置信息，并在地理背景上显示出来，同时还可通过打印机将地理位置信息打印出来。运行维修人员在收到这些信息后，便可以迅速到达故障地点，对故障进行及时的排除与维修。
故障定位系统可以自动根据故障电流的产生位置，通过安装好的故障探头第一时间将问题进行反应，然后将错误电流信号发送给控制中心，由控制中心进行分析，最后得出结论，然后对问题电流产生的故障点进行定位分析，并将分析的结果与地理信息进行相结合，真正使检修人员从地理信息上准确找到故障产生的具体位置。在故障信息进行反馈的时候，控制中心对故障进行分析的过程中，可以使检修人员提前知道故障产生的类型，使得检修人员在到场之前得知故障类型做好预先准备，使整个检修过程最大化的增加效率，减少了平常不必要的设备的运用。
三、配网自动化过程中故障检测定位措施
1、基于行波技术的配电线路故障定位
行波技术主要是根据发生在线路上的扰动而形成的波的能量，电气量会传向电力系统的其他部分，根据这些能量那么就可以根据测量到的行波信号来判断故障点的位置。行波技术的准确度在故障分析中还是比较高的，可分为双端法和单端法，单端法主要是根据故障点所反映出来的反射波到故障点的距离来进行判断，双端法是在故障点的两端分别进行测量，然后根据所反映出来的时间差来确定故障的距离。对于配电线路来说，由于在工程结构上一般都是比较复杂的，分支线路也比较多，在故障点的判断上一般都是结合两种方法来进行综合分析判断。因此通过对故障波头的识别以及混合线路的变化等问题是，然后需要在配电线路中进行解决相关的问题。
2、定位类方法
定位类方法通常是指将短路电流幅值与正常运行时电流的特征进行分析和比较得到过电流信息，再进一步获取系统各节点的故障特征，从而区分出故障区段。定位类方法主要有两种：一种是矩阵算法；另一种是人工智能算法。
矩阵算法是利用网络拓扑矩阵和故障信息矩阵得到故障判断矩阵，通过矩阵运算和元素筛选得到故障区段定位信息。此算法目前在国内外均有较多的研究，并且针对DG接入配网改变了网络拓扑结构的研究也有不少。矩阵算法必须进行复杂的矩阵相乘、异或运算，还要归一化处理防止误判，使得计算量较大，处理时间过长，尤其当网络复杂时处理更加繁琐，并且对DG的接入处理也存在局限性。
人工智能算法的故障定位方法主要有基于神经网络、蚁群算法及GA等方面进行研究。基于神经网络算法虽然具有较强的适应性，但是需要较为完备的样本库，并且其网络结构和参数的归一化处理都依赖经验，目前该方法还处于实验阶段。蚁群算法是一种能求解多目标组合优化问题的通用启发式算法，但蚁群算法容易陷入局部搜索，忽略全局的最优解，并且由于蚁群的个体运动方向比较随机，这就需要花费很长时间来搜索出一条较好的路径。GA算法对种群中的个体进行评价和计算，得到个体适应度值，再利用遗传算法的选择算账、交叉算子和变异算子来进行全局最优化求解，从而实现故障定位，其缺点是在实际中，由于配网结构复杂，而GA也受评价函数的限制，容易导致早熟而陷入局部最优。
3、FTU故障定位技术
要想保证馈线自动化，就需要有完整的环网开环和结构运行，主要的硬件有变电站负荷开关和断路器构成。当然要配合以实时监督功能，设置自动重构网络的进行现场监测以及远方通信语音等功能。如果配网线路中发生了故障，可以利用相关的装置搜集故障发生前后的信息，并将信息及时反馈到后台的信息处理和控制中心。在进一步的信息处理和审核后进行配网信息的分析处理，进而进行故障发生点的定位，最后根据故障点进行最佳方案的设计。经过严格完善的远程遥控来隔离线路的故障区段，保证恢复配网用电系统。
结语
总之，在我国科技飞速发展的背景下，我国配电网也实现了自动化与智能化的发展，供电效率更高，电力服务更优。在配网自动化中合理运用故障定位技术，可以及时、准确地发现配网系统中存在的故障，进而采取相应的解决措施，有效地解决故障问题，防止故障的进一步扩大，减少可能会带来的各种损失，从而确保配电系统供电的安全性与稳定性。
参考文献：
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