近年來，風力發電成為發展前景最大的可再生能源發電技術。隨著電力電子技術、物聯網及無線技術等的發展，風電場的智慧化運維水平越來越高。升壓站和風電機組目前的智慧在線監測手段較多，運維水平較高，但作為匯集及運輸電能的集電線路和送出線路缺乏有效的智慧在線監測手段。

集電線路距離長，自然環境復雜。運行過程中，經常受到雷擊、覆冰、鳥害等因素影響，線路跳閘率居高不下。線路故障占電氣故障第一位，約為90%。如何及時發現并解決這些故障，提高風電場電力傳輸過程的可靠性和安全性，成為了運維單位或風電場運維部門亟待解決的難題。在清潔能源供電需求日益高漲的背景下提升風電場集電線路故障快速處置能力具有重要意義。

一種新型集電線路故障監測解決方案

以武漢三相電力科技有限公司為代表的電力線路智能在線監測解決方案提供商，基于在電網系統成熟應用的輸電線路分布式故障診斷技術基礎上開發了適用于風電場場景下的集電線路故障預警與診斷系統。目前，在國內部分風電場應用的集電線路故障預警與診斷系統，愈發受到各發電集團及運維單位的青睞。此系統能夠有效實現風電場集電線路故障快速、精確定位，直指故障位置，縮短故障排查與恢復時間，提高故障處置的效率。

系統架構

系統按照分層分布式體系設計，由現場監測終端、數據中心和客戶端三部分組成。

集電線路故障預警及診斷裝置基于行波監測技術，監測終端每隔 20～30 公里分布安裝于集電線路上，其采集的行波電流和工頻電流數據以4G無線通信方式發送至數據中心，并經后臺分析軟件診斷后，以短信和 Web 兩種發布方式播報。

系統功能

區間判斷

通過在架空和電纜的分界點、主線及支線的T接點處布置智能監測終端，根據測量的工頻故障電流波形，準確判定故障點所屬區間。

精確定位

當集電線路發生故障跳閘后，系統可根據采集的行波電流到達監測終端的時間差，通過數學模型和智能算法，快速準確的定位其故障位置，架空線路定位精度達到“桿塔級”，電纜線路定位精度達到5米以內（精確定位到接頭/箱變）。

隱患預警

可實現架空集電線路危樹、鳥窩、金具浮放電、絕緣子污穢、裂化、覆冰等隱患的定位、辨識與預警；可實現電纜集電線路電纜主絕緣和電纜接頭的老化及缺陷所引起的隱患缺陷放電的定位、辨識與預警。

故障原因辨識

根據故障性質不同、放電通道的差異，提取雷擊和多種非雷擊故障的行波指紋特征，進行分析計算，建立大數據波形指紋庫，利用人工智能（AI）智能識別技術辨識故障類型。

客戶收益

三個風電場應用集電線路故障預警與診斷系統后，極大縮短故障停電時間，減少巡線人力物力，具有較大的經濟效益和社會效益。

1、系統的應用能有效預警90%以上集電線路運行隱患/異常放電點，最大程度避免線路“帶病”運行，減少跳閘次數。

2、集電線路故障預警與診斷系統能在故障后精確定位，架空線路定位精度達到1基桿塔，電纜線路定位精度達到5米以內（精確定位到具體接頭/箱變），極大縮短故障停電時間，減少巡線人力物力，具有較大的經濟效益和社會效益。

3、集電線路故障預警與診斷系統實現了集電線路運行數據可視化和智能監測線路功能，極大提升風電場集電線路智能運維及管理水平，助力“智能風場，智慧運維”的建設目標。

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