基于网络流算法和深度神经网络的智能变电站二次系统故障定位方法

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.202502061

中国电力 ›› 2025, Vol. 58 ›› Issue (9): 68-78.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.202502061

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基于网络流算法和深度神经网络的智能变电站二次系统故障定位方法

陶军¹(), 钟鸣¹(), 张艺²(), 刘锋¹, 武玉珠¹(), 夏振兴³()

1. 内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，内蒙古呼和浩特　010020
2. 内蒙古电力（集团）有限责任公司乌海超高压供电分公司，内蒙古乌海　016000
3. 武汉凯默电气有限公司，湖北武汉　430223

收稿日期:2025-02-26 发布日期:2025-09-26 出版日期:2025-09-28
作者简介:
陶军（1968），男，高级工程师（教授级），从事电力系统自动化研究，E-mail：taojun1968@163.com
钟鸣（1987），男，硕士，高级工程师，从事电力系统继电保护研究，E-mail：zhongming0005@163.com
夏振兴（1995），男，通信作者，工程师，从事电力二次系统智能运维技术研究，E-mail：xiazhenxing@kemov.com
基金资助:
国家重点研发计划重点专项资助项目（2023YFB2405900）；内蒙古电力（集团）有限责任公司2024年度科技项目（2024-4-50）。

Fault Location Method for Secondary System of Smart Substations Based on Network Flow Algorithm and Deep Neural Network

TAO Jun¹(), ZHONG Ming¹(), ZHANG Yi²(), LIU Feng¹, WU Yuzhu¹(), XIA Zhenxing³()

1. Inner Mongolia Electric Power (Group) Co., Ltd., Inner Mongolia Electric Power Science Research Institute Branch, Hohhot 010020, China
2. Inner Mongolia Electric Power (Group) Co., Ltd., Wuhai Ultra-high Voltage Power Supply Branch, Wuhai 016000, China
3. Wuhan Kaimo Electric Co., Ltd., Wuhan 430223, China

Received:2025-02-26 Online:2025-09-26 Published:2025-09-28
Supported by:
This work is supported by National Key Research and Development Program of China (No.2023YFB2405900), 2024 Science and Technology Project of Inner Mongolia Electric Power (Group) Co., Ltd. (No.2024-4-50).

摘要/Abstract

摘要：

现有智能变电站二次系统故障定位方法依赖于特定类型的故障特征量，缺乏对多种故障类型综合处理的能力，在面临电力网络动态变化时，无法快速对方案进行修正。针对该挑战，提出了一种基于网络流算法和深度神经网络（deep neural network，DNN）的故障定位方法。采用新的故障类型分类方法，重新定义简单故障、伪复杂故障和复杂故障。构建故障特征编码与矩阵关系模型，并引入网络流算法，解决复杂故障定位中的链路故障与节点故障定位模糊的问题。将网络流算法与深度神经网络模型深度融合，实现对智能变电站二次系统故障的精准定位。通过仿真算例比较发现，所提方法不仅能够提高复杂故障识别的准确性，缩短故障定位时间，而且可以有效应对电力系统动态变化，提升了故障定位能力。

关键词: 智能变电站, 网络流算法, 深度神经网络, 故障定位

Abstract:

The existing intelligent substation secondary system fault location method relies on specific types of fault feature quantities, lacking the ability toively process multiple fault types. It is unable to quickly modify the scheme when facing dynamic changes in the power network. To address this challenge, a fault location method based on the network algorithm and deep neural network (DNN) is proposed. A new fault type classification method is adopted, and the simple fault, pseudo-complex fault, and complex fault are re. A fault feature coding and matrix relationship model are constructed, and the network flow algorithm is introduced to solve the problem of fuzzy positioning of link fault and node fault in complex fault. The network flow algorithm is deeply integrated with the deep neural network model to achieve accurate positioning of intelligent substation secondary system faults. Through simulation example comparison, it is found that the method can not only improve the accuracy of complex fault recognition and shorten the fault location time, but also effectively cope with the dynamic changes of the power system, and improve the fault location.

Key words: smart substation, network flow algorithm, deep neural network, fault location

陶军, 钟鸣, 张艺, 刘锋, 武玉珠, 夏振兴. 基于网络流算法和深度神经网络的智能变电站二次系统故障定位方法[J]. 中国电力, 2025, 58(9): 68-78.

TAO Jun, ZHONG Ming, ZHANG Yi, LIU Feng, WU Yuzhu, XIA Zhenxing. Fault Location Method for Secondary System of Smart Substations Based on Network Flow Algorithm and Deep Neural Network[J]. Electric Power, 2025, 58(9): 68-78.

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图/表 15

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故障类型数	无故障	简单故障	复杂故障
0	√	×	×
1	×	√	×
2	×	×	√
3	×	×	√
4	×	×	√

故障类型数	无故障	简单故障	复杂故障
0	√	×	×
1	×	√	×
2	×	×	√
3	×	×	√
4	×	×	√

编号	故障名称	故障特征信息
0	无故障	无故障
1	合并单元电源模块故障	合并单元电源失电报警
2	合并单元GOOSE_A网网络风暴	合并单元GOOSE_A网网络风暴
3	合并单元I/O插件故障	保护SV/GOOSE总告警，保护SV/ GOOSE中断，保护闭锁，重合闸闭锁等
4	智能终端内存校验出错	智能终端内存校验出错
5	智能终端BO1_ GOOSE_A网网络风暴	智能终端BO1_GOOSE_A网网络风暴
6	智能终端I/O插件故障	智能终端／保护GOOSE通信中断，智能终端／保护GOOSE总告警等
7	保护装置对时异常	保护装置对时异常
8	保护I/O插件故障	保护SV/GOOSE总告警，保护SV/GOOSE中断，保护闭锁，重合闸闭锁等
9	合并单元到保护装置链路故障	合并单元/保护SV/GOOSE总告警，合并单元/保护SV/GOOSE中断等
10	合并单元到SV网链路故障	合并单元SV/GOOSE总告警，合并单元SV/GOOSE中断等

编号	故障名称	故障特征信息
0	无故障	无故障
1	合并单元电源模块故障	合并单元电源失电报警
2	合并单元GOOSE_A网网络风暴	合并单元GOOSE_A网网络风暴
3	合并单元I/O插件故障	保护SV/GOOSE总告警，保护SV/ GOOSE中断，保护闭锁，重合闸闭锁等
4	智能终端内存校验出错	智能终端内存校验出错
5	智能终端BO1_ GOOSE_A网网络风暴	智能终端BO1_GOOSE_A网网络风暴
6	智能终端I/O插件故障	智能终端／保护GOOSE通信中断，智能终端／保护GOOSE总告警等
7	保护装置对时异常	保护装置对时异常
8	保护I/O插件故障	保护SV/GOOSE总告警，保护SV/GOOSE中断，保护闭锁，重合闸闭锁等
9	合并单元到保护装置链路故障	合并单元/保护SV/GOOSE总告警，合并单元/保护SV/GOOSE中断等
10	合并单元到SV网链路故障	合并单元SV/GOOSE总告警，合并单元SV/GOOSE中断等

编号	故障名称	故障复杂度	二进制编码
0	无故障	无	00 0000 0000000 0000
1	合并单元电源模块故障	简单故障	01 1000 0101000 0001
2	合并单元GOOSE_A网网络风暴	伪复杂故障	10 1001 0101000 0010
3	合并单元I/O插件故障（合并单元到保护装置）	复杂故障	11 1011 0101000 0011
4	智能终端内存校验出错	简单故障	01 0100 0101001 0100
5	智能终端BO1_GOOSE_A网网络风暴	伪复杂故障	10 0101 0101001 0101
6	智能终端I/O插件故障（智能终端到保护装置）	复杂故障	11 0111 0101001 0110
7	保护装置对时异常	简单故障	01 0010 0100011 0111
8	保护I/O插件故障（智能终端到交换机）	复杂故障	11 0011 0100011 1000
9	合并单元到保护装置链路故障	复杂故障	11 1011 1001100 1001
10	合并单元到SV网链路故障	复杂故障	11 1001 1001110 1010

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Fault Location Method for Secondary System of Smart Substations Based on Network Flow Algorithm and Deep Neural Network

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故障类型数	特定故障信息	简单复杂类型
0		无故障
1	有	简单故障
1	无	复杂故障
2	有	伪复杂故障
2	无	复杂故障
3	有	伪复杂故障
3	无	复杂故障
4	有	伪复杂故障
4	无	复杂故障

故障特征信息名称		所在矩阵列数
合并单元电源失电报警		1
合并单元GOOSE_A网网络风暴		2
智能终端内存校验出错		3
智能终端BO1_GOOSE_A网网络风暴		4
保护装置对时异常		5

故障特征信息名称		所在矩阵列数
合并单元SV中断		6
合并单元GOOSE中断		7
合并单元SV总告警		8
合并单元GOOSE总告警		9
智能终端SV中断		10
智能终端GOOSE中断		11
智能终端SV总告警		12
智能终端GOOSE总告警		13
保护装置SV中断		14
保护装置GOOSE中断		15
保护装置SV总告警		16
保护装置GOOSE总告警		17
保护闭锁		18
重合闸闭锁		19

模拟故障名称（位置）	输出故障编码	判别结果
无故障	00 0000 0000000 0000	正确
合并单元模块故障（15号）	01 1000 0101111 0001	正确
合并单元模块故障（17号）	01 1000 0110001 0001	正确
合并单元GOOSE_A网网络风暴（15号）	10 1001 0101111 0010	正确
合并单元I/O插件故障（15号合并单元到3号保护装置）	11 1011 0101111 0011	正确
智能终端内存校验出错（16号）	01 0100 0110000 0100	正确
智能终端BO1_GOOSE_A网网络风暴（16号）	10 0101 0110000 0101	正确
智能终端I/O插件故障（16号智能终端到3号保护装置）	11 0111 0110000 0110	正确
保护装置对时异常（3号）	01 0010 0100011 0111	正确
保护I/O插件故障（3号保护装置到2号交换机）	11 0011 0100011 1000	正确
合并单元到保护装置链路故障（15号合并单元到3号保护装置的17号链路）	11 1011 1010001 1001	正确
合并单元到SV网链路故障（15号合并单元到10号SV网的18号链路）	11 1001 1010010 1010	正确

样本	网络流准确率/%	网络流用时/s	粒子群寻优准确率/%	粒子群寻优用时/s
$ {T_1} $	99.2	182	98.6	231
$ {T_2} $	97.5	222	96.9	259
$ {T_3} $	96.1	282	94.8	337
$ {T_4} $	97.3	321	95.6	382

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Fault Location Method for Secondary System of Smart Substations Based on Network Flow Algorithm and Deep Neural Network

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