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电气工程与系统科学 > 系统与控制

arXiv:2507.10011v1 (eess)
[提交于 2025年7月14日 ]

标题: 基于人工智能的电力系统故障检测、分类与定位方法综述

标题: Survey on Methods for Detection, Classification and Location of Faults in Power Systems Using Artificial Intelligence

Authors:Juan A. Martinez-Velasco, Alexandre Serrano-Fontova, Ricard Bosch-Tous, Pau Casals-Torrens
摘要: 电力系统组件容易受到雷击、老化或人为错误引起的故障影响。 这些故障可能导致设备损坏,影响系统可靠性,并导致高昂的维修成本。 随着电力系统的复杂性不断增加,传统的保护方法面临限制和不足。 电力系统中的故障可能在任何时间、任何地点发生,可能由自然灾害或事故引起,其发生很难预测或避免;因此,准确估计故障位置并快速恢复服务至关重要。 开发能够准确检测、定位和消除故障的方法是至关重要的(即,快速隔离故障对于在输电水平上保持系统稳定性是必要的;在配电水平上,准确且快速的故障检测和定位对于提高可靠性和客户满意度至关重要)。 这促使了新而更高效方法的发展。 用于检测和定位电力系统故障的方法可分为两类:传统方法和基于人工智能的技术。 尽管利用人工智能(AI)技术具有巨大的潜力,但它们具有挑战性且耗时(即,许多AI技术需要训练数据进行处理)。 本文综述了人工智能技术在电力系统线路和电缆故障诊断(故障检测、分类和定位)中的应用,涵盖输电和配电水平。 本文提供了人工智能概念的简要介绍,人工智能技术在电力系统分析和设计中的应用概述,以及基于人工智能的故障诊断方法的讨论。
摘要: Components of electrical power systems are susceptible to failures caused by lightning strikes, aging or human errors. These faults can cause equipment damage, affect system reliability, and results in expensive repair costs. As electric power systems are becoming more complex, traditional protection methods face limitations and shortcomings. Faults in power systems can occur at anytime and anywhere, can be caused by a natural disaster or an accident, and their occurrence can be hardly predicted or avoided; therefore, it is crucial to accurately estimate the fault location and quickly restore service. The development of methods capable of accurately detecting, locating and removing faults is essential (i.e. fast isolation of faults is necessary to maintain the system stability at transmission levels; accurate and fast detection and location of faults are essential for increasing reliability and customer satisfaction at distribution levels). This has motivated the development of new and more efficient methods. Methods developed to detect and locate faults in power systems can be divided into two categories, conventional and artificial intelligence-based techniques. Although the utilization of artificial intelligence (AI) techniques offer tremendous potential, they are challenging and time consuming (i.e. many AI techniques require training data for processing). This paper presents a survey of the application of AI techniques to fault diagnosis (detection, classification and location of faults) of lines and cables of power systems at both transmission and distribution levels. The paper provides a short introduction to AI concepts, a brief summary of the application of AI techniques to power system analysis and design, and a discussion on AI-based fault diagnosis methods.
主题: 系统与控制 (eess.SY)
引用方式: arXiv:2507.10011 [eess.SY]
  (或者 arXiv:2507.10011v1 [eess.SY] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.10011
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Juan Antonio Mart√≠nez-Velasco [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 14 日 07:46:56 UTC (1,917 KB)
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