配电网是电力系统直接面向用户的末端环节，其结构复杂、分支多、运行环境多变，故障发生概率远高于输电网，快速准确的故障预警与定位是缩小停电范围、恢复供电的关键。行波法因不受过渡电阻、系统运行方式影响，在配网故障定位中得到了越来越广泛的应用，但行波信号在传播过程中会产生大量反射，不同节点、不同路径的反射信号到达检测装置的时间差极小，极易出现信号混淆问题，直接影响故障定位的精度甚至导致定位失败。

一、配网行波反射信号混淆的产生原因

行波故障定位的基本原理是利用故障产生的暂态行波在线路上传播，通过检测行波到达时间结合行波传播速度计算故障位置，而在实际配网结构中，信号混淆的产生和配网自身结构、行波传播特性、装置检测性能三个方面密切相关。

首先是配网的拓扑结构特性导致反射信号繁多。配网不同于结构简单的输电线路，大多为辐射状网络，存在大量分支节点、换线接点、终端负荷节点，每一个波阻抗不连续的节点都会对行波产生反射。当故障发生在某一分支线路上时，故障点产生的初始行波除了向两端母线传播外，还会在沿途各个分支节点产生反射，这些反射波又会在故障点和各个节点之间多次折反射，短时间内会产生大量时间间隔极近的反射信号。如果两个节点之间的距离较短，不同路径反射信号到达检测装置的时间差小于装置的时间分辨率，就会直接叠加在一起，形成无法直接区分的混淆信号。

其次是行波自身的色散特性会导致信号波形展宽。行波在架空线路或者电缆线路传播过程中，不同频率分量的传播速度并不一致，高频分量传播速度略低于低频分量，随着传播距离增加，行波波形会逐渐展宽。当两个原本时间间隔较小的反射信号经过长距离传播后，波形展宽会导致两个信号的波头部分重叠，原本可区分的信号变成混淆信号，增加了识别难度。

干扰信号与有效反射信号的混淆。配网运行环境中存在大量电磁干扰，比如开关操作、负荷投切、雷电干扰、相邻线路故障耦合干扰等，这些干扰产生的暂态信号和故障行波反射信号的频带范围高度重合，容易被装置误判为有效反射信号，造成真假信号混淆。部分小阻抗不连续节点产生的弱反射信号，还会被噪声干扰淹没，和噪声混在一起无法分辨，进一步加剧了信号混淆问题。

二、常见反射信号混淆的类型与特征

从实际运行情况来看，配网中出现的反射信号混淆主要可以分为三类，不同类型的混淆具有不同的特征，区分的侧重点也有所区别。

第一类是多分支折反射信号混淆。这是配网中常见的混淆类型，当故障点距离母线较远，且故障线路上存在多个分支时，初始行波经过多个分支节点反射后，多个反射信号依次到达检测装置，若相邻分支节点间距小于100米，行波传播时间差不足0.3微秒，多数常规装置难以区分两个波头，导致信号叠加混淆。这类混淆信号的特征是整体幅值变化平缓，没有明显的二次突变点，多个波头融合成一个宽幅的波形隆起，无法直接提取准确的到达时间。

第二类是故障点反射信号和对端节点反射信号混淆。当故障点距离对端母线或者分支末端节点非常近时，故障点的反射信号到达检测装置的时间，和对端节点反射回来的信号到达时间差极小，很容易出现两个信号混淆。比如故障点距离线路末端只有50米，行波从故障点到末端再返回检测点的时间差，只比故障点直接反射的时间差多0.33微秒，若装置采样率不足1MHz，就无法将两个信号分开，导致计算故障距离时出现偏差。这类混淆的特征是信号波头整体畸变，上升沿斜率明显小于正常单一信号，波峰宽度大于正常信号，部分情况下会在波峰位置出现小的凹陷，但凹陷不明显，很难直接识别。

第三类是干扰信号与有效反射信号混淆。这类混淆属于真假信号混淆，电磁干扰产生的暂态信号刚好出现在有效反射信号的预期时间窗口内，干扰信号和有效信号叠加，导致波头位置偏移，或者干扰信号被误判为有效反射信号。这类混淆的特征是信号幅值不稳定，波形形态和典型行波信号差异较大，没有规律的衰减特性，多次采样结果的一致性较差。

三、反射信号混淆的区分方法

针对不同类型的反射信号混淆，结合信号处理、拓扑匹配、多源信息融合等技术，可以从多个维度实现混淆信号的有效区分，江苏宇拓电力配网行波故障预警与定位装置在产品研发过程中，也针对这类问题整合了多维度区分算法，提升了复杂拓扑下的定位准确率。

（一）基于高分辨率时频分析的波头提取区分

对于波形叠加导致的模糊信号，传统的阈值法或者导数法无法提取出叠加信号中各个子信号的波头位置，而高分辨率的时频分析方法可以将叠加信号从时域转化到时频域，利用不同信号的频率分量差异分离出各个波头。常见的变分模态分解（VMD）可以将混叠的行波信号分解为多个固有模态分量，每个分量对应一个反射信号的频率成分，根据配网行波信号的频率范围，筛选出对应有效反射信号的分量，再分别提取各个分量的波头到达时间，就能实现叠加信号的分离。相比传统的小波分解，VMD不存在模态混叠问题，对于时间间隔极小的叠加信号分离效果更好。

另外，S变换结合奇异值分解的方法也可以有效提取混叠波头的突变点信息。S变换可以同时保留信号的时域和频域信息，对混叠信号进行处理后得到时频矩阵，再对时频矩阵做奇异值分解，不同反射信号的突变点会对应不同的奇异值分量，通过检测奇异值分量的突变位置就能得到各个波头的准确到达时间，即使两个波头时间差只有0.2微秒，也能准确区分出来。

（二）结合拓扑信息的反射信号路径匹配区分

配网的拓扑结构是固定的，所有可能产生反射的节点位置都是已知的，因此可以利用拓扑信息预先计算各个节点反射信号到达检测装置的理论时间窗，再对检测到的信号进行路径匹配，排除不属于故障路径的混淆反射信号。具体来说，当检测到初始行波到达后，根据配网拓扑结构，计算出所有可能的反射信号的预期到达时间范围，生成多个时间窗口，再将检测到的信号各个峰值和时间窗口进行匹配，匹配成功的才判定为有效反射信号，不匹配的则判定为其他分支的混淆反射信号或者干扰信号予以剔除。

对于多个叠加的反射信号，还可以通过建立反射路径的传播模型，计算不同路径下反射信号的理论幅值和相位，将理论波形和实际检测到的混叠波形做相关性分析，相关性高的组合就是实际有效反射信号的组合，从而实现混淆信号的分离。这种方法充分利用了配网的拓扑先验信息，能够有效排除其他分支无关反射信号的干扰，解决多分支折反射信号混淆问题。

（三）多检测端信息融合的混淆信号校验区分

单端定位仅依靠一处检测装置采集的信号，当出现信号混淆时很难自我校验，而采用多端行波检测，利用多个检测装置采集到的行波信息进行交叉验证，可以有效区分真假混淆信号。具体来说，当配网每条分支线路都安装检测装置后，故障产生的行波会按照时间顺序依次到达各个检测装置，各个装置记录的行波到达时间满足行波传播的时间逻辑，混淆信号或者干扰信号不符合这个时间逻辑，通过交叉验证就能将混淆信号剔除。

比如某检测装置在某一位置检测到一个疑似反射信号，无法确定是故障点反射还是其他节点反射，就可以将该信号的时间信息发送给主站，主站调用相邻节点检测装置的记录，对比行波传播的时间差，如果时间差符合故障点反射的逻辑，就判定为有效信号，如果不符合，就判定为混淆信号予以排除。多端信息融合还可以利用双端定位的原理，不需要提取反射信号，仅利用两端初始行波的到达时间就能计算故障位置，从根源上避免了反射信号混淆的问题，这也是当前解决反射信号混淆问题有效的方案之一。

（四）基于机器学习的智能信号分类区分

随着人工智能技术在电力系统中的应用，基于机器学习的智能识别方法也可以用于区分混淆的反射信号。通过采集大量不同场景下的行波样本，包括正常有效信号、不同类型的混淆信号、干扰信号等，对卷积神经网络或者支持向量机模型进行训练，训练完成的模型可以直接对检测到的行波信号进行分类，自动识别出哪些是有效反射信号，哪些是混淆的干扰信号或者无关反射信号。

对于叠加的混叠信号，还可以采用深度学习的去混叠模型，通过生成对抗网络（GAN）学习混叠信号和各个原始信号之间的映射关系，将输入的混叠信号直接分离为多个独立的原始信号，再分别提取波头位置，实现混淆信号的区分。这种方法不需要人工设计特征提取规则，对于复杂场景下的信号混淆问题适应性更好，尤其是对于信噪比很低的弱混叠信号，识别准确率高于传统信号处理方法。

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