高压输电线路是电力系统输送电能的核心骨架，其运行稳定性直接关系到整个电网的供电可靠性。行波测距与在线监测技术凭借响应速度快、测距精度高的优势，已经成为输电线路故障监测领域的主流技术方案之一，被广泛应用于输电线路的故障定位、绝缘状态评估等场景。但在实际运行过程中，受环境干扰、线路参数不均、装置采集误差等多种因素影响，行波线路在线监测装置经常会出现误判问题，比如将正常的操作扰动误判为故障，或者把间歇性故障判定为永久故障，不仅会增加运维人员的无效工作量，甚至可能引发错误的调度操作，影响电网的安全稳定运行。

一、行波线路在线监测装置误判的主要成因

要解决误判问题，首先需要明确误判产生的核心原因，从现场运行的实际情况来看，误判主要来源于干扰信号误识别、行波特征提取偏差、边界条件判定逻辑缺陷三个方面。

1.1 外部干扰信号的侵入

行波信号本身属于暂态信号，故障产生的行波幅值通常不大，尤其是高阻接地故障产生的行波信号，幅值往往和正常运行中的干扰信号接近，很容易被误判。常见的外部干扰包括雷电感应干扰、开关操作干扰、周边电力电子设备的电磁干扰、自然界的气象干扰等。比如线路附近发生落雷，但雷电没有直接击中线路，仅产生感应电压，感应暂态信号的频率和波形特征和故障行波高度相似，如果装置仅通过幅值和陡度进行触发，就很容易将这类感应干扰误判为故障行波。再比如变电站内断路器分合闸操作产生的操作过电压，也会产生暂态行波，这类行波来自于站内操作，并非线路故障，如果装置没有区分扰动来源，就会产生误报。

1.2 行波特征提取存在偏差

行波信号的提取是故障判定的基础，目前多数装置采用阈值触发的方式捕捉行波，固定阈值设置不合理就会引发偏差：阈值设置过高，会漏掉高阻故障的弱行波信号；阈值设置过低，又会将小幅值干扰判定为行波。部分装置采用小波变换提取行波特征，但小波基函数选择不当、分解层数设置不合理，也会导致行波的到达时间提取存在误差，进而影响后续的故障判定。此外，输电线路存在分支、换位、接头等结构，这些结构会导致行波发生折射和反射，产生大量次生的伪行波信号，如果装置无法区分原生故障行波和次生反射波，就会错误统计行波到达的次数，进而引发误判。

1.3 故障判定逻辑的缺陷

早期的行波监测装置大多仅依靠单端的行波信息进行故障判定，没有结合对端装置的信息进行交叉验证，很容易因为本地的干扰信号产生误判。部分装置的判定逻辑没有结合线路的实际运行状态，比如在线路空载合闸、重合闸操作期间，操作产生的暂态行波本身属于正常操作，装置如果没有闭锁逻辑，就会将操作暂态误判为故障。还有部分装置没有考虑行波传播过程中的衰减特性，对于长距离线路，远端故障产生的行波传播到装置安装位置时幅值已经大幅衰减，装置如果采用和近端故障相同的判定标准，要么漏判要么误判。

二、从硬件层规避误判的技术方法

误判的规避首先需要从硬件采集环节入手，提升行波信号的采集质量，从源头降低干扰信号的影响，这是避免误判的基础。

2.1 优化传感单元的抗干扰设计

行波信号的频率通常在kHz到MHz级别，传统的电磁式电压电流互感器无法有效传变高频行波信号，因此目前行波监测大多采用专用的电流传感器或者电场传感器。为了提升抗干扰能力，传感单元应当采用屏蔽结构设计，将传感部分和外界电磁环境隔离，避免周边高压设备的电磁辐射干扰。同时，传感器的带宽应当匹配行波信号的频率范围，既不能因为带宽不足漏掉行波的高频分量，也不能因为带宽过高引入过多的高频干扰。江苏宇拓电力行波线路在线监测装置采用的传感器就设置了带通滤波环节，能够针对性滤除低于1kHz的工频干扰和高于10MHz的高频噪声，从采集环节就初步过滤了无效干扰信号，降低了后续信号处理的压力。此外，传感单元的安装位置也需要合理选择，应当避开变电站母线的强干扰区域，尽量安装在靠近线路出口的位置，减少母线干扰对行波采集的影响。

2.2 提升采集同步与信号处理硬件性能

行波信号的上升沿通常只有几微秒，采集装置的采样率必须足够高才能准确捕捉行波的波形特征，过低的采样率会导致行波到达时间提取错误，进而引发误判。因此，装置应当采用不低于10MHz的同步采样卡，保证行波的陡度特征能够被准确采集。同时，硬件层面应当设置多级触发机制，改变传统仅依靠幅值触发的模式，结合幅值、陡度、持续时间三个条件进行联合触发：只有当信号幅值超过阈值、上升沿陡度超过设定范围、信号持续时间符合行波特征时，才触发后续的采集和处理，能够有效过滤掉不满足特征的尖脉冲干扰。此外，硬件应当具备一定的预处理能力，对采集到的原始信号进行初步滤波降噪，减少噪声信号对后续特征提取的影响。

三、从算法层规避误判的技术方法

在硬件采集获得合格信号的基础上，算法层面的优化是避免误判的核心，通过特征提取优化、多维度交叉验证、逻辑修正等方式，可以大幅降低误判的概率。

3.1 优化行波特征提取方法

针对传统固定阈值触发和单一特征提取的缺陷，应当采用自适应阈值结合多特征提取的方案。自适应阈值可以根据线路当前的运行噪声水平动态调整触发阈值：当线路周边干扰较大时，自动提高触发阈值，避免小幅值干扰被误触发；当线路运行平稳噪声较低时，自动降低触发阈值，保证高阻故障的弱行波信号能够被捕捉。在特征提取环节，不能仅提取行波的幅值和到达时间，还应当提取行波的波形熵、频谱重心、陡度系数等多维度特征，通过特征聚类区分故障行波和干扰信号。比如雷电感应干扰的频谱重心通常高于故障行波，操作过电压的波形持续时间通常长于故障行波，通过多特征组合判定，可以有效区分不同类型的信号，降低误判概率。针对线路分支、接头产生的反射伪行波，可以通过行波的极性判断：原生故障行波的极性和反射行波的极性存在固定差异，通过极性识别可以过滤掉次生的反射波，避免将反射波误判为新的故障行波。

3.2 引入多源信息交叉验证逻辑

单端装置仅依靠本地信息进行判定，误判概率远高于双端多源验证的方案，因此应当利用双端行波装置的同步信息进行交叉验证。具体来说，当本端装置捕捉到疑似行波信号后，首先对端装置也同步捕捉到符合时间差特征的疑似行波信号，才会进入下一步的故障判定，如果对端没有捕捉到对应信号，大概率是本地干扰产生的误触发，可以直接过滤。除了行波装置自身的信息，还应当结合电网SCADA系统的运行信息进行验证：比如当SCADA系统显示线路当前正在进行合闸操作，装置应当自动启动暂态闭锁逻辑，不触发故障告警，避免将操作暂态误判为故障。如果装置判定线路发生故障，还可以核对保护装置的动作信息，如果线路保护没有动作，装置可以将告警等级调低，仅提示运维人员进行复核，不直接上报故障，避免错误告警。此外，对于同一条线路不同位置的监测装置，也可以进行区域联动验证，通过行波传播的时间差判断疑似故障点的位置是否合理，如果位置偏差超过合理范围，就判定为干扰。

3.3 建立基于机器学习的误判过滤模型

随着人工智能技术在电力领域的应用，基于机器学习的干扰分类模型可以有效提升误判过滤的准确性。首先收集现场运行中积累的大量样本，包括故障行波样本、雷电干扰样本、操作干扰样本、电磁干扰样本等，对样本进行特征标注后，训练轻量型的分类模型，部署到装置中。当装置捕捉到疑似行波信号后，先提取信号的多维度特征输入分类模型，由模型判定该信号属于故障行波还是干扰信号，如果判定为干扰则直接过滤，仅保留分类为故障的信号进入后续判定流程。和传统的阈值判定方法相比，机器学习模型可以学习不同场景下干扰信号的特征，适应性更强，尤其是对于现场反复出现的特定类型干扰，分类准确率远高于固定逻辑判定。需要注意的是，模型需要结合现场运行数据不断迭代更新，积累更多本地场景的样本后，分类准确率会进一步提升，误判概率会持续降低。

专栏文章内容及配图由作者撰写发布，仅供工程师学习之用，如有侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 联系我们