输电线路作为电力系统能量传输的核心载体，长期暴露于自然环境中，承受着各类气象因素与外力破坏的影响，其中雷击是引发线路故障跳闸、造成供电中断的主要诱因之一。相关统计数据显示，我国110kV及以上电压等级输电线路中，雷击故障占比常年维持在40%至60%区间，在南方山地多雷区，这一比例甚至超过70%。雷击故障具有突发性强、故障点定位难度大的特点，传统的故障排查方式依赖运维人员徒步巡检，不仅效率低下，还会延长停电时间，降低电力系统供电可靠性，因此，精准快速识别雷击故障、定位故障点，已经成为输电线路运维领域亟待解决的核心问题。
雷击故障的暂态特征分析
要实现雷击故障的精准识别，首先需要明确雷击作用于输电线路时的电气量特征，区分正常雷击与故障雷击，同时区分雷击故障与其他短路故障。雷击输电线路分为三种类型：雷击避雷线、雷击塔顶、雷击导线，其中雷击塔顶会引发反击过电压，击穿绝缘子造成短路故障；雷击导线会引发绕击过电压，同样会导致绝缘子闪络；而雷击避雷线如果没有造成绝缘子闪络，则属于正常雷击干扰，不会引发线路跳闸。不同雷击类型作用下，输电线路上产生的暂态电流、电压信号具有明显不同的特征。
从暂态信号的频域特征来看，雷击引发的暂态信号主要能量集中在高频段，通常在1kHz到1MHz区间，而普通短路故障的暂态信号能量主要集中在工频低频段，这是雷击故障与其他短路故障明显的区别之一。同时，雷击电流具有上升沿陡、峰值大的特点，雷击电流的上升时间通常只有几微秒到几十微秒，远短于普通短路故障电流的上升时间。对于没有引发故障的雷击干扰，线路上只会存在雷击产生的暂态行波信号，不会出现后续持续的工频短路电流，而引发故障的雷击会在暂态过程之后出现稳定的短路电流，这一特征可以用来区分雷击干扰与雷击故障。
另外，雷击反击与绕击故障的暂态特征也存在差异，反击故障是雷电击中塔顶后，通过杆塔接地电阻产生塔顶电位升，进而导致绝缘子两端过电压击穿，其暂态信号的幅值相对较低，频率成分更丰富；而绕击故障是雷电直接击中导线，暂态信号幅值更高，上升沿更陡。这些特征差异为雷击故障的分类识别提供了基础，也为后续的防雷改造提供了更精准的数据支撑。
分布式监测技术下雷击识别的实现路径
随着物联网与传感器技术的发展，分布式在线监测逐渐成为输电线路故障诊断的主流方向，输电线路分布式故障诊断装置通过在输电线路每基杆塔或者每隔一段距离部署采集单元，实现故障暂态信号的高密度同步采集，从根本上解决了传统两端行波定位法误差大的问题，同时为雷击故障的精准识别提供了更丰富的数据基础。该装置采集单元通常搭载高精度的电流传感器与同步时钟模块，能够以MHz级的采样频率捕捉雷击暂态电流信号，再通过无线通信将数据上传至后台主站，通过算法完成雷击识别与故障定位。
基于分布式监测数据的雷击识别，主要从信号预处理、特征提取、分类识别三个环节实现。首先是信号预处理，由于采集到的暂态信号中包含大量的环境噪声与线路干扰，需要通过滤波算法去除噪声，常用的滤波方法包括小波阈值去噪、变分模态分解等，这些方法能够在保留暂态信号特征的前提下，有效去除背景噪声，提高信号的信噪比。小波变换由于其良好的时频局部化特性，特别适合处理雷击暂态这类非平稳信号，能够将不同频率的信号分量分解到不同尺度上，方便后续提取特征。
其次是特征提取，从预处理后的暂态信号中提取能够区分雷击故障与其他故障、区分雷击干扰与故障的特征量，常用的特征包括时域特征与频域特征，时域特征包括信号峰值、上升时间、信号持续时间、峰值个数等；频域特征包括不同频段的能量占比、重心频率、频谱熵等。研究表明，雷击暂态信号的高频能量占比远高于普通短路故障，通过提取10kHz以上频段的能量占比，就可以实现雷击故障与普通短路故障的初步区分。另外，对于雷击干扰与雷击故障，雷击干扰没有后续的工频短路电流分量，因此信号的低频能量占比远低于雷击故障，通过这一特征就可以实现两者的区分。
目前常用的分类识别方法包括阈值判断法、机器学习分类算法两类。阈值判断法是根据提取的特征量设置合理的阈值，当特征量满足阈值条件时，判定为对应故障类型，这种方法实现简单，运算速度快，适合在边缘采集端实现初步识别，但是对于特征重叠的样本识别准确率较低。而机器学习分类算法，比如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等，能够通过大量样本训练得到分类模型，对复杂特征的分类准确率更高，随着边缘计算能力的提升，越来越多的分布式识别系统开始采用机器学习算法实现雷击识别，进一步提升了识别准确率。
热门跟贴