21、基于深度学习的输电线路故障定位系统综述

基于深度学习的输电线路故障定位系统综述

1. 引言

如今，随着电力需求的增长，输电线路已发展成庞大且复杂的网络。在互联输电系统中，精准的保护方案对于确保系统的高度可靠性至关重要。输电线路是连接用户与电站的关键纽带，承担着大量电力的传输任务，其长度可达数百公里，为用户提供电力供应。

由于输电线路暴露于各种环境中，发生故障的概率较高，因此必须及时处理以减少破坏。工程师们一直致力于尽早检测电力系统故障，但故障识别并非易事。一旦发生故障，需迅速隔离以保障系统稳定。

通常，输电线路的保护继电器利用电压和电流输入信号来定位、分类和检测故障。在故障发生时，继电器会向断路器发出跳闸指令，隔离故障线路，而互联系统的其余部分则可继续正常运行。

故障会使电力偏离正常传输路径，在电力系统中造成异常情况。故障主要分为短路故障和串联故障两类。串联故障又可细分为一相、两相或三相断路故障；短路故障则可分为对称和不对称故障。故障清除对于电力系统的可靠运行至关重要，准确识别故障有助于完善输电线路的保护，提高电力系统故障预测的速度，并确保对电力系统组件进行有效的故障分析。

随着输电线路规模和复杂度的增加，准确识别故障的需求日益迫切。瞬态过程会产生破坏电力系统的电流，为避免故障重复发生和降低预测线路故障的成本，人们致力于开发精确的故障定位方法。输电保护系统旨在准确识别故障位置，并仅隔离故障部分。然而，输电线路保护的主要挑战在于准确隔离和检测故障，以确保系统安全。对于电力系统运营商而言，为用户提供不间断的电力控制是一项艰巨任务。当故障超出人为控制范围时，准确地定位、感知和分类故障就显得尤为重要。输电线路的故障定位和检测对于确保可靠、高效的电力传输至关重要。

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