中图分类号：TM76文献标志码：A

配电自动化系统运维技术直接影响电网运行可靠性和供电服务质量。传统运维模式依赖人工巡检和被动维护，存在响应速度慢、故障定位困难以及设备状态监测滞后等问题。通过调研多个配电网运维现状发现，故障停电时间中70% 用于故障查找定位，数据处理实时性不足导致决策延迟，缺乏有效的设备状态预警机制。随着配电网规模扩大和用户对供电质量要求提高，迫切需要运用先进技术手段改进运维模式。结合一线运维实践经验，开展配电自动化运维技术创新研究，对提高运维效率具有重要意义。

1配电自动化运维技术现状和问题识别

配电自动化系统在现代电力系统里承担监控保护控制及数据采集等核心功能，其运维技术水平直接决定电网运行安全性和可靠性。当前配电自动化运维主要采用定期巡检和故障后维修结合传统模式。该模式面对日益复杂配电网络暴露出许多技术局限，SCADA系统数据采集频率受限于通信带宽，采集周期内（ 5min～15min ）难以捕获快速变化的设备状态信息。故障定位依赖人工经验判断和逐段排查，平均定位时间为 35min～50min ，严重影响供电连续性。设备状态评估缺乏有效的预测模型，仅能基于历史数据进行简单的阈值报警，无法实现设备健康状态的精准评估和故障预警[1]。数据处理采用集中式架构，存在传输延迟大、实时性差的问题，影响运维决策的及时性和准确性。

2关键运维技术创新和算法优化

2.1边缘计算数据处理技术

边缘计算数据处理技术是在配电自动化终端设备附近部署计算节点，以此实现数据的本地化处理和智能分析，该技术采用分布式计算架构，把传统集中式数据处理模式转变为边缘－云协同处理模式，有效解决数据传输延迟和带宽瓶颈问题。边缘计算节点集成高性能处理器和专用算法模块，能够实时处理来自智能开关、保护装置以及测控单元等设备的海量数据。数据处理延迟优化算法通过建立数据优先级队列和自适应调度机制，确保关键数据的实时处理。设定数据处理总延迟如公式（1）所示。

式中： Tedge 为边缘节点处理时间； D 为数据量； B 为传输带宽； Tproc 为后续处理时间。

当数据量 D=500MB 、传输带宽 B=100Mbit/s 、边缘节点处理时间 Tedge=20ms 、后续处理时间 Tproc=15ms 时，根据公式（1）计算得到总延迟 Ttotal=20+500×8/100+15=20+40+15= 75ms 。与传统集中式处理模式的 200ms 延迟相比，边缘计算技术将数据处理延迟降低了 62.5% 。

边缘计算节点采用ARM架构处理器和FPGA加速芯片，具备千万次浮点运算能力，支持多种通信协议和数据格式的实时解析[2。系统建立包含实时缓存、历史缓存和异常数据缓存的三级数据缓存机制，以此确保数据的完整性和连续性，智能数据压缩算法把原始数据压缩率升至 75% ，从而大幅降低了网络传输方面的负荷。

2.2故障定位算法改进和优化

2.2.1改进遗传算法设计和实现

故障定位算法改进和优化基于改进遗传算法构建了高精度的配电网故障定位模型，有效解决了传统运维技术中故障查找定位耗时长的核心问题。传统故障定位方法依赖单一信息源和人工经验判断，存在定位精度低、误判率高和响应时间长等关键技术局限性。改进算法引入自适应交叉概率和变异概率调整机制，通过动态优化搜索策略提高了算法收敛速度和全局寻优能力（如图1所示）。

算法设计采用实数编码方式，种群规模设定为50个个体，最大迭代次数为200次，交叉概率在0.6～0.9自适应调整，变异概率在0.01～0.1动态变化。算法运用精英保留策略以及自适应参数调节机制，根据种群进化状态和适应度分布特征对交叉概率和变异概率进行实时动态调整，有效防止了早熟收敛和局部最优陷阱情况，确保算法能够在复杂配电网络结构中快速、准确定位故障区段。

2.2.2多源信息融合机制构建

多源信息融合机制通过整合配电自动化系统中的异构数据源，构建统一的故障识别分析平台，为精确故障定位提供可靠的数据基础。该机制系统性整合故障录波器采集的暂态电流电压波形、保护装置的动作信息记录和SCADA系统的实时运行数据，运用贝叶斯推理和D-S证据理论实现多维度信息的深度融合分析，最终达成故障区段的精确识别和准确定位。

图1改进遗传算法故障定位流程图

融合算法建立了数据源可信度评估模型，根据各信息源的历史准确率、数据完整性和实时性指标动态分配融合权重，确保融合结果的可靠性和准确性。算法充分结合配电网拓扑结构特征和电气运行特性，构建综合考虑线路阻抗参数、负荷分布特点和开关设备状态的多维度故障特征模型，提高了在复杂网络结构和多分支回路条件下的故障识别能力，为后续的智能监测预警和设备状态评估提供了准确的故障信息支撑。

2.2.3故障定位精度提升技术

故障定位精度提升技术通过优化数学模型和算法参数，提高了定位准确率和响应速度，直接支撑配电自动化运维技术的整体性能改进。故障定位适应度函数如公式（2）所示。

该函数用于评估每个可能故障点的匹配程度，函数值越小表示该点为真实故障点的可能性越大。当测量电流为 285A 、计算电流为278A时，适应度函数值为I285-2781/285=0.0246 ，表明该点故障可能性较高。算法迭代更新公式如公式（3）所示。

式中： Iicalc 和 Iimeas 分别为计算电流和测量电流，通过比较两者差异判断故障位置； Xbest 为当前最优解； a 为学习因子设定为0.8控制搜索步长； β 为随机扰动系数， β=0.2 ，避免算法陷入局部最优。

在实际计算中，假设当前最优解 Xbest 为在 2.5km 处，当前候选解 X 在 3.2km 处，学习因子 a=0.8 ，随机扰动系数β=0.2 ，随机数rand =0.6 ，根据公式（3）进行迭代更新计算：候选解更新值为 （2.5-3.2） +0.2×0.6× 搜索偏移量 （-0.7） +0.12×0.5=3.2-0.56+0.06=2.7km? 对所有候选解进行迭代更新计算，算法逐步收敛到真实故障点位置，从而实现精确定位的目标。

算法通过不断迭代计算，逐步缩小故障搜索范围，最终精确定位故障点。精度提升技术建立了定位结果可信度评估机制，只有当计算置信度超过 95% 时才确认定位结果有效。通过这些数学模型和算法优化，故障定位准确率从 78.5% 升至 96.8% ，定位时间从 42min 缩至 12min ，显著提高了配电网故障处理效率。

2.3智能监测和预警技术

智能监测和预警技术基于实时数据采集和深度学习算法，构建配电设备运行状态的全方位感知体系，实现从被动式故障响应向主动式预防维护的根本性转变。该技术采用多传感器融合监测机制，集成温度传感器、振动传感器、电流互感器以及电压传感器等多种检测设备，对电流谐波率、绝缘电阻、振动烈度、温升幅度以及功率因数等关键运行参数进行毫秒级连续跟踪采集。

系统通过建立基于历史运行数据的设备健康基线模型，运用支持向量机和神经网络算法构建异常偏差识别模型，能够精确识别设备运行状态的微小变化趋势。预警系统采用四级分层预警策略，包括正常状态、注意状态、预警状态和告警状态，根据设备运行参数偏离正常范围的严重程度动态调整预警等级。预警评估指数如公式（4）所示。

式中： WI 为预警指数； Xi 为第 i 个监测参数实测值； Xref， i为参考基准值； ai 为参数权重系数； βi 为风险放大因子。

当电流谐波率实测值为 4.2% 、基准值为 3% 、权重系数为0.25、风险放大因子为1.2时，该参数贡献值为 0.25×（4.2- 3） /3×1.2=0.12 。综合计算各参数后，得到 WI=0.73 ，超过0.7阈值，触发一级预警。

智能监测技术通过机器学习算法不断优化预警阈值，显著降低误报率和漏报率，为运维人员提供准确的设备状态预警信息。

2.4设备状态智能评估

设备状态智能评估技术基于机器学习和大数据分析方法，建立了多维度设备健康状态评估体系。该技术综合运用支持向量机、随机森林和神经网络等算法，构建设备状态特征提取和健康度量化模型[3]。评估体系涵盖电气参数、机械特性、环境因素和运行历史等多个维度，通过特征权重分析和相关性挖掘，识别影响设备性能的关键因素。状态评估模型采用层次化结构，包括数据预处理层、特征提取层、状态识别层和趋势预测层，见表1。

表1设备状态评估关键参数及阈值设定

算法通过在线学习机制实现模型参数的动态更新，适应设备运行状态的变化规律。系统建立了设备健康状态指标体系，包括温度、振动、电流谐波以及绝缘电阻等32个关键参数，采用主成分分析法降维处理，提取8个主要特征向量。深度神经网络模型具备3个隐藏层，每层包含64个神经元，采用 ReLU 激活函数和Adam优化器进行训练。

模型融合历史运行数据和实时监测信息，建立设备劣化趋势预测模型，通过滑动时间窗口和回归分析方法实现设备剩余寿命评估。智能评估系统可提前72h对设备异常状态进行预测，预测的准确率能够达到 94.2% ，为预防性维护工作提供了科学依据[4。该技术切实降低了设备出现故障的概率，有效延长了设备的使用年限，显著提高了配电网运行的安全程度和经济收益。

3工程案例验证和技术提升效果分析

3.1案例分析

选取某供电公司110kV变电站配电自动化系统改造项目作为验证案例，该变电站承担工业园区和居民区双重供电任务，日均负荷波动较大。改造前系统采用传统SCADA架构，配置21台智能开关设备、15套保护装置和8个测控单元，数据采集周期为 10min ，故障定位主要依靠人工巡检和经验判断。系统运行数据显示，年均故障停电时间累计达180h ，平均故障定位时间 42min ，设备可用率仅为 97.8% ○配电网络拓扑结构复杂，包含4条10kV出线和12个分支回路，故障类型涵盖单相接地、两相短路以及断线等多种情况。传统运维模式下，运维人员需要24h值守，人工成本较高，且夜间故障响应能力不足。

3.2创新技术综合应用过程

技术改造过程分为系统设计、设备部署、算法集成和调试优化4个阶段。系统设计阶段制定了边缘计算节点布局方案，在变电站和关键节点部署12台边缘计算设备，构建分布式数据处理架构。设备部署阶段完成了边缘计算硬件安装、网络配置和通信协议适配，建立了毫秒级数据传输通道。算法集成阶段将改进遗传算法、机器学习模型和智能评估算法嵌入边缘计算节点，实现了算法的分布式部署和协同运行[5]。

调试优化阶段通过仿真测试和现场验证，对算法参数进行精细调整，优化了系统响应速度和处理精度。技术实施过程中克服了通信协议兼容性、数据同步一致性和算法收敛稳定性等关键技术难题。整个改造过程历时6个月，期间保证了配电系统的连续、稳定运行，实现了新旧系统的平稳过渡和无缝切换，如图2所示。

3.3应用效果量化分析和评估

技术改造完成后，通过为期12个月的连续运行监测，系统各项性能指标均得到提高。在数据处理实时性方面，边缘计算技术将数据采集周期缩短至 30s ，处理延迟降至 80μs 以内，满足了实时监控和快速响应的要求。故障定位效率大幅提高，平均定位时间从 42min 缩至 12min ，定位准确率达到 96.8% ，有效缩小了故障影响范围、减少了停电损失。设备状态智能评估系统成功预测了8次潜在设备故障，预测准确率达到 93.5% ，实现了从被动维护向主动预防的转变。系统整体可用率升至 99.7% ，年故障停电时间降至 65h ，运维人员工作效率提高 45% ，见表2。

图2技术实施时序图

表2技术改造前后关键指标对比

4结语

通过分析配电自动化运维技术现状和问题，本文结合一线运维经验开展了关键技术创新研究。边缘计算数据处理技术有效解决了数据传输延迟问题，故障定位算法改进和优化提高了定位精度和速度，设备状态智能评估实现了预防性维护。工程案例验证表明，技术创新成果在故障处理时间、数据处理效率以及设备可用率等方面均明显提高。创新技术的综合应用为配电自动化运维提供了有效的技术支撑，具有良好的推广应用价值。未来将继续深化技术研究，扩大应用范围，为构建智能化配电网运维体系提供更强有力的技术保障。

参考文献

[1]胡彬.配电自动化系统中的智能运维技术分析].集成电路应用，2024，41（12）：206-207.

[2]张莹翡.基于自动化运维技术的智能配电网格管理体系构建研究[].电气技术与经济，2024（11）：296-298.

[3]宁超.配电自动化技术在配电运维中的应用探析Ⅲ].电力设备管理，2024（21）：173-175.

[4]黄家枫.配电自动化系统的实用化运维技术分析.集成电路应用，2024，41（9）：332-333.

[5]徐雪.电力系统配电自动化运维措施研究].光源与照明，2023（11）：210-212.