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輸電線路故障類型辨識研究

文檔作者：黃志都，覃秀君，黃鋒，俸波，蔣圣超，莫枝閱文檔來源：廣西電網有限責任公司電力科學研究院		點擊數：	更新時間： 2025年07月12日
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上一篇：輸電線路雷擊監測技術探討

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電工技術理論研究
輸電線路故障類型辨識研究
黃志都，覃秀君，黃 鋒，俸 波，蔣圣超，莫枝閱
(廣西電網有限責任公司電力科學研究院，廣西南寧530000)
摘 要：對輸電線路常見的故障類型進行了歸納和分析，并對典型類型故障的辨識方法進行了研究，以期為輸電線
路故障智能診斷提供理論參考。
關鍵詞：輸電線路；智能診斷；原因辨識；故障類型
中圖分類號：TM727
Research on Fault Type Identification of Transmission Lines
HUANG Zhidu, QIN Xiujun, HUANG Feng, FENG Bo, JIANG Shengchao, MO Zhiyue
(Electric Power Research Institute, Guangxi Power Grid Co., Ltd., Nanning 530000, China)
Abstract: In this paper, the common fault types of transmission lines are summarized and analyzed, and the identification
methods of typical fault types are studied in order to provide a theoretical reference for intelligent fault diagnosis of transmissionlines
Key words: transmission line； intelligent diagnosis； cause identification； fault type
0引言
輸電線路跨越距離遠、覆蓋面積大、地理環境與氣候
環境多變，極易因各種因素而形成跳閘故障，給電力系統
的安全運行帶來不利影響。輸電線路跳閘后，從組織巡查
找到故障點到識別出故障原因需要較長時間。由于輸電線
路高度較高，部分故障發生后留下的故障痕跡不明顯，難
以判斷故障形成原因，因此無法制定針對性的防范措施，
相同故障有可能再次發生。為此，準確識別出故障類型有
助于準確防范，防止故障再次發生，對于減少線路停電并
提高線路安全運行水平意義重大。
1輸電線路故障類型
運行經驗表明，輸電線路故障種類繁多，人為因素、
自然災害及自然環境中的異物入侵等都有可能造成輸電線
路故障。從表現形式、形成機理來看，輸電線路故障主要
有以下幾大類。
(1) 雷擊故障，自然雷電擊中輸電線路引起絕緣間隙
擊穿。由于雷電活動與氣候及環境密切相關，因此其呈現
出較強隨機性。由于雷電活動范圍廣，發生頻繁，而輸電
線路是良好的引雷體，因此輸電線路大部分故障由雷電活
動引起。
(2) 外力破壞，主要因施工機具過于靠近輸電線路，
引起輸電導線對施工機具放電。由外力破壞導致的輸電線
路跳閘故障發生次數僅次于雷擊。
(3) 除了雷擊故障與外力破壞外，輸電線路典型故障
收稿日期:2019-04-17
類型還包括覆冰、污閃、樹障、飄掛物、鳥害、異物入侵
等，部分故障為自然災害引起，部分因線路運維不到位使
得線路外絕緣水平低于正常運行要求，在正常運行工頻電
壓下發生閃絡。
我國某省電網2013年至2015年間110 kV及以上電
壓等級線路共發生約1800次故障。其中雷擊故障占比約
60%；外力破壞、山火、覆冰等故障占比依次為9.17%、
&amp;amp; 28%、6.72%；鳥害、風偏等故障也占據了一定的比
例。由此可看出輸電線路故障類型的多樣性。
2輸電線路雷擊與非雷擊故障辨識
為實現輸電線路雷擊與非雷擊故障類型辨識，國內外
學者對典型的故障類型進行了數學仿真，得到了不同故障
下暫態電流特征規律，以此通過暫態電流特征差異來實現
故障類型的辨識。
雷擊與非雷擊故障形成的電流行波特征差異主要體現
在波形波尾時間上。在雷電波作用下，由于桿塔接地電阻
反射波的疊加作用，波形波尾部分被抵消，因此波形脈沖
寬度變窄，使得電流行波波尾時間低于標準雷電波電流波
尾時間(40 Ms),實測數據一般低于20 is 而對于非雷擊
故障，行波是在正常運行的工頻電源作用下產生的，暫態
過程極短，持續時間一般“s級別，在該時間尺度下認為
工頻電壓保持恒定，即等效為直流電源作用下的間隙擊穿
過程，故障行波電流從零增加至最大值，然后緩慢衰減至
零，其波尾時間一般大于40 “s。
利用行波波尾時間法辨識雷擊與非雷擊故障類型的判
據明顯，且經過大量實測數據的驗證，可有效識別雷擊與
26 I www.chinaet.ned 中國電工網
理論研究電工技術
非雷擊故障。然而該方法需要在導線上安裝監測終端，工
程實施較為困難。此外，行波遠距離傳輸后由于色散效
應，其波尾時間變長，可能導致判據失效。
3輸電線路雷擊故障類型原因辨識
輸電線路雷擊故障又分為雷電反擊故障（下文簡稱反
擊）和雷電繞擊故障（下文簡稱繞擊）。目前識別反擊與繞
擊故障方法主要包括以下幾種。
3.1雷電流幅值判別法
雷電流幅值判別法依賴于雷電定位系統監測的雷電流
幅值數據，認為大幅值雷電流形成的故障為反擊，反之為
繞擊。我國DL/T 620—1997對常見電壓等級輸電線路反
擊耐雷水平進行了規定，其中35、110、220、330 kV電
壓等級輸電線路反擊耐雷水平分別應不低于20?30、45?
75、 75?110、 100?155kA， 而繞擊耐雷水平分別應不低
于3.5、7、12. 16 kAo從以上數據可看出，繞擊耐雷水
平遠低于反擊。
該方法判據簡單，但存在以下局限性：（1）全線路安
裝雷電流監測裝置需耗費大量資金，經濟性差，難以實
施；（2）山地、高大建筑物或植被等對輸電線路有屏蔽效
應，當輸電線路位于山坡外側時，較大的雷電流也有可能
繞擊于導線上，因此該方法對于山區線路故障性質判別不
夠準確；（3）雷電放電具有較強的分散性，雷擊下行先導
路徑有很強的隨機性，因此較大幅值的雷電也有可能繞擊
于導線上；（4）連續多重雷擊同樣易造成線路繞擊，而不
是過去認為的僅是反擊。
3.2閃絡相別判別法
閃絡相別判別法根據反擊及繞擊故障時導線閃絡規律
特征差異實現繞反擊故障的判別。該方法結合輸電線路導
線排列方式、故障錄波系統監測數據及現場巡線情況進行
雷擊故障類型判斷。
當輸電線路導線為三角排列時，避雷線對各相導線保
護角不同，且避雷線-相導線間耦合系數大小不等，因此
三相導線遭受反擊與繞擊故障的概率存在差異。下相導線
與避雷線距離遠，耦合系數小，雷擊塔頂時下相導線更易
形成反擊故障；而對于上兩相導線，由于保護角較大，發
生繞擊故障的可能性更高。
當輸電線路導線為水平排列時，邊相保護角大于中
相， 更易遭受繞擊， 而中相導線則不易形成繞擊故障。 當
中相導線遭受雷擊閃絡時，一般認為是反擊造成的。若鄰
近兩基或多基桿塔變相同時閃絡，則認為是反擊造成的。
繞擊一般不會同時擊中多相導線，當出現多相閃絡時認為
是反擊造成的。
3.3雷電流方向判別法
雷電流方向判別法是將雷電流監測裝置分別安裝于輸
電線路塔頂、避雷線及耦合地線（若有安裝）上，監測并記
錄雷電流幅值及方向，并結合雷電定位系統監測的落雷位
置來綜合判斷是繞擊還是反擊故障。
雷擊輸電線路桿塔頂部或避雷線時，雷電流沿著桿塔
頂部從上往下進入大地，橫擔上部與下部的監測裝置監測
的雷電流方向相同。對于繞擊導線，雷電流注入導線后，
大部分分量沿絕緣子旁的閃絡通道進入橫擔，然后其中一
部分沿橫擔下部分塔身進入大地，另一部分沿桿塔上部流
經塔頂， 并經避雷線后在鄰近桿塔進入大地， 因此橫擔上
部與下部雷電流方向相反。電流流經方向示意圖如圖1
所示。
圖1反擊與繞擊閃絡時桿塔電流方向對比
Fig.l Comparison of current directions in tower with back
and sheilding failure flashovers
如圖2 所示， 當相鄰桿塔遭受雷擊時， 雷電流經避雷
線傳輸至本基桿塔， 然后沿塔身從上往下入地， 本基桿塔
橫擔上部與下部電流方向相同，易造成辨識錯誤。為了準
確識別雷擊類型，沿線每基桿塔必須安裝雷電流監測裝
置，工程量大、投資高、維護困難，因此雷電流方向判別
法難以大面積推廣應用。
圖2鄰近桿塔閃絡時電流方向
Fig.2 Current direction when flashover occurs on adjacent tower
3.4接地電阻大小判別法
根據運行經驗，當輸電線路位于山坡外側時，雷電繞
擊導線的概率大幅增加， 而當輸電線路位于山坡內側時，
由于山頂對線路良好的屏蔽效應，因此很難發生繞擊。根
據這一經驗可粗略判斷出故障類型。如果能進一步結合故
障桿塔接地電阻阻值大小，那么能使故障性質判斷更明
確。一般認為桿塔接地狀況良好時，難以發生反擊故障，
因此接地電阻較大時發生的故障為反擊故障的可能性更
大， 而接地電阻較小時則易發生繞擊。
4輸電線路非雷擊故障原因辨識方法
輸電線路非雷擊故障種類多，形成機理復雜，目前尚
（下轉第31頁）
2019|19 期 27
理論研究電工技術
表4 2018年改進前后模型預測值的對比
Tab. 4 Comparison of modelforecast values before and
after improvement in 2018
GM(1,1)模型-
年用電量/(108kW - h)
- 相對誤差
預測值實際值誤差
改進前121. 98 11918 —2. 80 —2 35%
改進后119. 79 11918 —0. 61 —0. 51%
2018年改進前后的預測情況說明了滑動平均處理方法
的優越性。因此，可利用改進后的GM(1,1)模型對該市
近五年的年用電量進行預測，預測結果可作為今后安排機
組檢修計劃及電網運行方式的依據，詳細預測結果見
表5。
表5該市2019年至2023年的年用電量預測值
Tab. 5 Forecast values of annual electricity consumption in
the city from 2019 to 2023
年份2019 2020 2021 2022 2023
電量/(108kW- h) 12889 13868 14921 16055 17273
5結語
利用滑動平均處理方法改進GM(1,1)模型進行預
測，既增加了近年數據的權重，又避免了數值的過度波
動，強化了原始數據的大致趨勢，不但解決了普通灰色預
測法受異常數據影響較大的問題，還充分利用了灰色預測
法預測精度高的優點。同時，本文還使用后驗差檢驗法對
(上接第27頁)
難用常規的方法辨識出非雷擊故障類型，辨識方法有待進
一步完善。目前已有的研究中，日本電力公司對非雷擊故
障類型進行了較深入的分析，其利用故障暫態電流頻譜分
布特征進行故障類型的辨識。通過大量統計數據發現，動
植物造成的輸電線路接地故障在故障前后電流波形中富含
高頻諧波成分；而覆冰、污穢等故障在閃絡前形成的波形
中含有高頻諧波，但閃絡后波形不存在高頻諧波分量；對
于良導體造成的金屬性接地故障，閃絡前波形無高頻分
量，僅有微小預放電電流，閃絡后波形中高頻含量也很
低。通過分析故障閃絡前后波形高頻特征可初步判斷故障
類型。
5 結語
目前已有技術能較好地識別雷擊與非雷擊故障，且對
雷擊故障中的反擊與繞擊也有較高的識別率，但非雷擊故
兩種模型的精度進行檢驗，使預測結果更具有說服力。本
文提出的方法能滿足電力系統中長期負荷預測的要求，具
有一定的經濟和實用價值。
參考文獻
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障類型辨識技術有待進一步完善。隨著線路運行水平的提
升、監測技術的日新月異，新技術新產品不斷投入到輸電
線路狀態監測，這對于輸電線路故障診斷起到更好的推動
作用，輸電線路故障類型辨識率將逐步提升，輸電線路安
全運行水平將進一步提升。
參考文獻
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2019 |19 期 31

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