输电线路分布式故障诊断装置对微弱行波信号的识别

一、微弱行波信号识别的技术挑战
随着电网向高电压、长距离方向发展，输电线路故障诊断面临复杂的技术环境。当线路发生短路、接地等故障时，故障点会产生向两端传播的暂态行波信号，这些信号包含故障位置与类型的关键信息。然而在实际应用中，行波信号在传播过程中会因线路电阻、电感等参数产生衰减，特别是在高阻接地或非金属性故障场景下，信号幅值显著降低，易被环境噪声淹没。此外，线路结构复杂性（如分支线路、T接节点）导致行波折射反射形成叠加波形，雷电、电磁干扰等环境因素也会产生虚假信号，进一步增加识别难度。

分布式故障诊断装置通过沿线部署监测单元构建全方位感知网络，其核心技术在于从复杂干扰环境中精准提取微弱行波特征。这一过程需突破三个关键瓶颈：信号衰减导致的信噪比降低、多源干扰造成的特征混淆、以及行波传播特性变化带来的波形畸变。装置通过传感器优化、信号处理算法与分布式协同机制的有机结合，形成完整的微弱信号识别体系。
二、信号采集环节的微弱信号捕捉技术
（一）分布式终端的近距离感知设计
装置采用分布式监测终端布局策略，根据线路特征科学配置监测点密度：在山区、雷电高发区等复杂环境每20公里设置监测单元，平原路段间隔30公里部署，确保行波信号在衰减至阈值前被捕获。终端直接安装于输电线路导线上，可近距离采集故障瞬间的原始行波电流与电压信号，避免传统集中式监测中信号长距离传输导致的衰减与畸变。这种部署方式使装置能够捕捉到未引起线路跳闸的微弱雷击行波，有效降低事件遗漏率。
（二）高灵敏度传感器技术
监测终端搭载宽量程行波传感器，采集范围覆盖几毫安至上千安动态区间，具备微秒级响应能力。传感器采用罗氏线圈或光电电流互感器技术，通过优化磁芯材料与线圈绕制工艺提升微弱信号检测能力。在电路设计上，采用低噪声前置放大电路与自适应增益控制技术，当检测到微弱信号时自动提升放大倍数，同时抑制工频干扰与电磁噪声。终端一体化设计达到IP67防护等级，确保在恶劣环境下的信号采集稳定性。
（三）高频同步采样机制
为完整记录行波波头特征，装置采用1MHz~10MHz高频采样率，可捕捉上升时间在微秒级的暂态信号。各监测单元通过GPS或北斗授时实现纳秒级时间同步，确保不同节点采集数据的时间基准一致性。采样数据通过本地缓存与边缘计算预处理，仅将关键特征参数上传至主站，在保证数据完整性的同时降低传输带宽需求。
三、信号处理环节的特征增强技术
（一）小波变换去噪算法
针对微弱行波信号的非平稳特性，装置采用小波变换进行信号分解与重构。通过选择db4小波基对原始信号进行5层分解，提取10kHz~1MHz频段的暂态分量，有效分离故障行波与工频干扰。算法通过模极大值检测识别行波波头，利用噪声与信号在小波变换域中的不同传播特性，设置3~5倍噪声标准差的阈值实现去噪处理，将信噪比提升15-20dB，为后续特征提取奠定基础。
（二）数学形态学滤波技术
装置引入数学形态学算法对行波信号进行形态学重构，通过设计合适的结构元素对信号进行腐蚀与膨胀操作，消除脉冲噪声与高频干扰。该方法在保留行波波头陡峭特征的同时，能够平滑信号波动，特别适用于处理含有大量尖峰干扰的微弱信号。实验数据表明，经过形态学滤波后，信号波形的畸变率可控制在5%以内，波头到达时刻的检测精度提升至±3μs。
（三）自适应阈值调整机制
为适应不同故障类型与环境条件，装置采用基于统计特性的自适应阈值算法。通过实时分析信号背景噪声水平，动态调整波头检测阈值，在强噪声环境下自动提高阈值避免误判，在弱信号场景下降低阈值确保捕捉灵敏度。阈值调整周期设置为10ms，可快速响应线路运行状态变化，使装置在信噪比低至0dB的条件下仍能保持85%以上的信号识别率。
四、特征识别环节的智能分析方法
（一）行波波形特征提取
装置通过提取行波信号的时域与频域特征实现故障辨识：时域上重点分析波头斜率、波尾长度、幅值变化规律等参数，雷击故障通常表现为波头陡峭（上升时间＜10μs）、波尾较短（衰减时间＜100μs）的特征；频域上通过傅里叶变换分析信号频谱分布，故障行波在100kHz~1MHz频段存在明显能量集中，而环境干扰多分布在低频段。通过建立特征参数模板库，装置可实现对不同故障类型的初步分类。
（二）多参数协同研判机制
为提高识别可靠性，装置采用多参数融合分析方法，同步监测行波电流、工频电压、对地电场等多个物理量。微弱故障信号会引发行波特征与工频参数的协同变化，例如单相接地故障时，零序行波分量与接地电容电流会同时出现异常。装置通过构建参数关联模型，判断各参数变化的逻辑一致性，有效排除单一参数扰动导致的误判，使故障辨识准确率提升至95%以上。
（三）分布式数据交叉验证
利用分布式部署优势，装置通过多终端数据交叉验证实现干扰信号过滤。真实故障行波会沿线路传播，相邻监测单元按传播速度依次捕捉到信号，形成具有时间差的传播轨迹；而局部干扰信号仅能被单个终端检测，且无规律传播特征。主站系统通过分析各终端采集信号的时间序列与幅值关系，构建行波传播路径模型，可有效识别并剔除90%以上的虚假干扰信号。