★ 郭湛軍，楊秀，王聰 駐馬店市華宇電力實業有限公司

關鍵詞：改進VMD；高壓線路；故障檢測；檢測技術

1  引言

高壓輸電線路是電力系統的重要組成部分，其安全穩定運行直接影響到電網的可靠性和經濟性。然而，隨著電網規模的不斷擴大和電力需求的持續增長，高壓輸電線路在合閘過程中仍然不可避免地會發生各種類型的故障。若無法及時定位故障原因并采取有效的維修策略，將可能導致電網系統可靠性降低，甚至引發更嚴重的連鎖事故。因此，研究高壓輸電線路的故障檢測技術，對于保障電網安全運行、降低故障風險、提高供電可靠性具有重要的現實意義。

由于電力系統的復雜性和輸電線路的多樣性，傳統的故障檢測方法存在一定的局限性，主要體現在故障類別識別智能化程度不高、故障發生瞬間無法快速精準定位、信息化水平較低等方面。當前，電力系統智能化程度不斷提高，對輸電線路故障診斷的自動化、智能化提出了更高要求。有效提升故障檢測技術的精度和效率，不僅能夠減少因故障引發的經濟損失，還能提高電力系統的穩定性和安全性。

在高壓輸電線路的故障檢測領域，變分模態分解（Variational Mode Decomposition， VMD） 因其能夠有效分解信號并保留關鍵信息，成為一種常用的信號處理方法。然而，傳統VMD在處理輸電線路故障信號時仍存在一定的局限性，如模式分解的適應性不足、分解精度不高、抗噪性較弱等。因此，本文擬研究一種基于改進VMD的高壓輸電線路故障檢測方法，以提高故障信號分解的準確性和魯棒性，并結合機器學習算法進行故障類別的智能識別，最終實現對輸電線路故障的快速、精準診斷。

在當前的大數據和人工智能技術快速發展的背景下，利用智能化算法提升輸電線路故障檢測的自動化水平已成為趨勢。特別是在國家電網大數據中心的支持下，通過改進VMD方法與機器學習的結合，可以實現對高壓輸電線路故障的精準定位和快速響應。該研究成果不僅能夠提高電力系統的運行安全性，還能降低人工巡檢成本、提升輸電線路維護的效率。

2  高壓線路常見故障類型及原因

高壓線路常見故障類型及原因有以下幾點：

一是測量誤差故障。該故障主要由高壓線路傳感器老化或環境干擾導致測量精度下降引起，數據偏差可能引發控制決策錯誤。二是信號傳輸故障。該故障原因是數據傳輸線路受損或通信模塊故障導致數據丟失或延遲，網絡不穩定可能造成間歇性信號中斷[3]。三是硬件故障。該故障原因是長時間運行導致電子元件老化或損壞，或是過壓、過流等電氣因素造成電路板燒毀，再或是接觸不良或連接部件松動。四是信號漂移與失準故障[4]。該故障主要原因是環境溫度變化導致傳感器特性漂移，另外傳感器長期使用未校準也會導致測量誤差積累。五是軟件與算法故障。該故障主要原因是內置算法邏輯錯誤導致數據處理異常，固件升級不當則會導致系統功能失效，部分故障是由數據存儲或處理單元故障造成的算法故障。六是環境因素引發的故障。高溫、潮濕、粉塵、雷擊等惡劣環境條件均可以對設備造成損害，振動或沖擊也會導致部件結構損壞。

3  基于改進VMD的高壓線路故障診斷技術設計

3.1   數據采集與預處理

數據采集與預處理模塊是故障診斷系統的核心組成部分，其主要任務是利用改進VMD在高壓線路獲取原始數據，并對數據進行處理和清洗，以保證后續故障診斷算法的準確性與有效性[5]。該模塊的設計需要兼顧數據的實時性、準確性和完整性，確保為后續的故障診斷提供高質量的數據輸入。

數據采集模塊負責從高壓線路中采集實時的功率運行參數。改進VMD通過傳感器實時監測設備狀態，并將數據通過數字化通信方式傳輸到數據采集系統。對于模擬信號，可以通過模數轉換（ADC）將模擬信號轉換為數字信號進行處理。對于已經是數字化的信號，采集模塊通過數字接口直接獲取數據。數據采集過程中，通過公式（1）進行信號的量化：

其中，xd代表數字信號輸出值， xnaulog代表模擬輸入信號， N代表ADC的分辨率（位數）， xmax和xmin分別代表采樣信號的最大值和最小值。通過該公式，模擬信號可被轉換為適用于數字處理的數據。

在采集到數據后，數據預處理模塊需要對原始數據進行清洗、去噪、歸一化等處理，以消除外界環境因素的影響，提高數據質量。數據預處理首先需對信號進行去噪，因為改進VMD可能由于環境干擾（如電磁干擾、溫度變化等）導致數據中出現噪聲。本技術采用低通濾波器的方式實現去噪，對信號進行平滑處理，去除高頻噪聲。低通濾波器傳遞函數為式（2）：                   

                     （2）

其中，R和C為電阻和電容，為復頻率變量。通過調整R和C的值，可以控制濾波器的截止頻率。

然后進行數據歸一化，消除不同高壓線路信號之間的量綱差異，避免在后續處理中的不平衡性。本文采用的歸一化方法是最小-最大歸一化，公式如式（3）所示：             

                 （3）

其中，x為原始數據， xmin和xmax分別為該數據的最小值和最大值，xnorm為歸一化后的數據。

再然后進行數據插值。在某些情況下，由于傳感器故障或通信丟包，可能會出現數據缺失。此時，可以采用插值方法，本技術采用線性插值方法填補缺失值。線性插值公式為式（4）：

其中，x和x2分別為缺失數據前后的已知值， t 和t2為已知值對應的時間點，t為插值點的時間點。

最后進行數據標準化處理。數據標準化用于將數據轉化為均值為0、方差為1的標準正態分布形式。該步驟對于后續基于機器學習算法的故障診斷具有重要作用。標準化公式如式（5）所示：

其中，H和σ分別為數據的均值和標準差，xtd為標準化后的數據。

3.2   故障特征提取與分析模塊

故障特征提取與分析模塊旨在從采集到的原始數據中提取出能夠準確反映設備健康狀態的特征信息。通過對這些特征的深入分析，可以實現對高壓線路故障的早期檢測和類型識別。本模塊的設計不僅需要高效地提取故障相關特征，還需要對特征數據進行深度分析，以確保診斷結果的準確性和可靠性。故障特征提取的目的是從采集到的原始信號中提取出具有診斷意義的特征值。這些特征值通常包括但不限于信號的統計特征、頻域特征和時域特征等。

首先進行時域特征的提取。時域特征通常用于描述信號的幅值、波形和變化趨勢。常見的時域特征包括均值、標準差、偏度、峰度等。均值特征表示信號的中心位置，通常用來表示信號的平均水平，其提取公式如式（6）所示：         

                       （6）

其中，xi為信號的第i個樣本，N為樣本數量。

標準差特征反映了信號的波動程度，用于評估信號的穩定性，其提取公式如式（7）所示：

其中，為信號的均值。

偏度（Skewness）反映信號分布的對稱性，偏度較大的信號可能存在異常；峰度（Kurtosis）則表示信號分布的尖銳程度，峰度較高的信號可能包含脈沖或突發事件。偏度和峰度的特征提取公式分別如式（8）、式（9）所示：

然后進行頻域特征的提取。頻域特征用于捕捉信號中的頻率信息，常常用于識別周期性波動和噪聲。通過對信號進行FFT，可以將時域信號轉換為頻域信號，從而提取出頻域特征。

FFT將時域信號轉換為頻域信號，通過分析頻域中的幅度譜和相位譜，能夠揭示出信號中潛在的故障模式。FFT的數學表達式為式（10）：

其中，X(f)為信號在頻域上的傅里葉變換，f為頻率，為信號的采樣點數。頻率特征用于描述信號中能量的集中頻率。通過傅里葉變換后的幅度譜，可以提取出主要的頻率成分。

最后進行小波變換。小波變換是一種常用的信號分析工具，能夠在不同尺度上同時分析信號的時域和頻域特征。小波變換適用于非平穩信號，能夠有效地提取故障的瞬態特征。連續小波變換的數學表達式為式（11）：   

                     （11）

其中，y是母小波函數，a是尺度因子，b是平移因子。

3.3   診斷模型與算法實現

故障診斷模型目的是通過已提取的特征數據，利用合適的算法模型實現對變送器故障的準確分類和識別。該模塊的設計要求高效、精確，并能夠處理多種復雜的故障類型。通過選擇合適的深度學習算法，可以提高故障診斷的準確性和魯棒性。

本文選用支持向量機（S u pport Vector Machine，SVM）算法作為診斷模型基礎。SVM是一種基于統計學習理論的分類算法，常用于故障診斷中。SVM通過尋找一個最優超平面將數據分成不同類別。給定訓練集((-x , y , x2 , y2 ,     , XN , YN ，其中xi是特征向量，yi是類別標簽，SVM的優化目標是通過最大化間隔來找到最優超平面。 SVM的目標函數可以表示為式（12）：

                （12）

subject toyiW · xi +b)≥l, i = 1, 2, … , N其中，”是超平面的法向量，b是偏置項，IIwll是法向量的范數，表示間隔的大小。通過求解這個優化問題，可以得到最優的分類超平面。

4  實驗研究

我們設計了實驗來評估基于改進VMD的故障診斷技術在不同故障情況下的診斷精度和響應速度。我們選擇頻率改進VMD進行實驗，引入故障模擬改進VMD的故障類型，然后使用本文設計診斷技術與文獻[6]和文獻[7]診斷技術對相同故障的變送器進行故障診斷。如圖1所示為本文診斷技術與文獻[6]和文獻[7]診斷技術對改進VMD故障診斷精度的比較結果。

圖1 三種診斷技術故障診斷精度比較結果

根據上圖中的比較結果可知，本文技術對改進VMD的故障診斷準確率均在99%以上，而文獻[6]和文獻[7]的技術對改進VMD的故障診斷準確率波動較大，多在96%~98%之間。本文技術采用了頻域特征和時域特征同步提取方法，又采用小波變換法對故障的瞬態特征進行提取，然后又利用SVM算法提高了故障診斷的準確性和魯棒性。

我們還對三種故障診斷技術的響應速度進行了比較實驗，實驗結果如圖2所示。

圖2 三種診斷技術相應速度比較結果

根據上圖中的比較結果可知，本文技術處理100個故障診斷數據共用58s，文獻[6]和文獻[7]技術處理100個故障診斷數據分別共用75s和90s。本文技術響應速度快的主要原因是采用了SVM算法，能夠以最大化間隔來找到最優超平面。

5  結束語

本研究的主要創新點在于結合改進VMD的數據處理與分析能力，并運用先進的算法模型構建智能故障診斷系統，實現了傳統電力設備維護方式的轉型升級，為智能化電廠建設提供了有益參考。本研究的開展，不僅能夠提升高壓線路的故障診斷能力，也為未來智能電力設備的運維管理積累了寶貴經驗。

在未來的電力系統中，智能化與數字化將成為主要發展趨勢。本研究的成果不僅能夠有效提升高壓線路的運行穩定性，還為探索基于智能設備的電力系統故障診斷新模式奠定了基礎。

作者簡介 ：

郭湛軍（1992-） ，男， 河南遂平人， 助理工程師，學士，現就職于駐馬店市華宇電力實業有限公司，主要從事電力工程方面的研究。

楊   秀（1990-） ，女，河南駐馬店人，工程師，本科，現就職于駐馬店市華宇電力實業有限公司，主要從事電力線路故障檢測方面的研究。

王   聰（1990-）男，河南駐馬店人，工程師，本科，現就職于駐馬店市華宇電力實業有限公司，主要從事電力線路故障檢測方面的研究。

參考文獻：

[1] 朱潘. 變送器故障分析及在線更換探討[J]. 光源與照明, 2023, (4): 150 - 152.

[2] 萬家國. 雙法蘭液位變送器測量故障特例淺析[J]. 瀘天化科技, 2023, (1): 26 - 27.

[3] 魏曉菁, 王闖, 段海浩, 等. 雙法蘭液位變送器日常維護及故障處理[J]. 中國石油和化工標準與質量, 2024, 6(24): 68.

[4] 許建國. 儀表差壓變送器損壞與故障的分析及處理[J]. 天津化工, 2023, 37(01): 251 - 254.

[5] 曾亞文. 智能高壓線路在火電廠中的運用[J]. 自動化應用, 2023, 64(6): 116 - 117.

[6] 呂鵬勃, 何志強. 智能壓力變送器的功能安全自診斷[J]. 自動化與儀器儀表, 2023, (4): 301 - 304.

[7] 鮑海泉, 方瑞寅. GIS設備狀態遠程在線監測技術與故障診斷系統[J]. 辦公自動化, 2024, 29(12): 13 - 15.

摘自《自動化博覽》2026年第二期暨《工業控制系統信息安全專刊（第十二輯）》