
在石化厂区应用分布式馈线自动化(Distributed Feeder Automation, DFA)实现电缆分支箱故障快速定位,需结合其高危环境、高可靠性需求和复杂电网结构特点,通过智能化设备和数据分析技术优化故障处理流程。以下是分步实施方案:
● 智能终端配置
在每个电缆分支箱安装馈线终端单元(FTU)或智能断路器,集成电压/电流传感器、温度监测模块及故障录波功能,实时采集三相电流、电压、功率因数、局部放电信号等数据。
关键参数:设置电流速断保护阈值(如10kA)、零序电流检测灵敏度(≤5A)、温度报警阈值(根据介质类型设定,如XLPE电缆≤90℃)。
● 通信网络搭建
采用工业级光纤环网+无线Mesh混合组网:
主干层:EPON/工业以太网光纤链路,覆盖厂区变电站至区域控制中心;
末端层:LoRaWAN/Zigbee无线自组网,解决设备密集区域布线难题。
冗余设计:双通道通信(主备切换时间<50ms),保障关键数据不丢失。
●云端/边缘计算平台
部署私有云服务器或边缘计算节点,运行SCADA系统、历史数据库及AI分析模型,支持毫秒级数据处理(延迟<100ms)。
(1)多维度故障特征提取
暂态特征分析:通过FFT变换提取故障时刻的电压/电流频谱,识别短路故障(高频分量显著)与接地故障(低频谐波突出)。
行波测距法:在分支箱两端部署行波传感器,利用电磁波传播时间差计算故障点距离(精度±10m)。
气体监测联动:接入SF₆泄漏传感器或VOCs探测器,当检测到绝缘气体异常时触发主动巡检。
(2)分布式协同诊断
区域划分策略:将厂区分割为多个馈线段,每个FTU上传本地故障特征至主站,主站通过一致性哈希算法确定故障所属区间。
贝叶斯网络推理:建立包含设备老化、负载突变、环境因素的故障概率模型,动态修正定位结果权重。
(3)AI驱动的精准定位
训练数据集:收集历史故障记录(含故障类型、气象条件、负荷曲线等),标注典型故障样本。
卷积神经网络(CNN):处理电流波形时频图,识别分支箱内部接头松动、绝缘劣化等微观缺陷。
迁移学习:针对不同工艺区(如炼油区 vs. 化工区)建立定制化故障知识图谱。
● 故障触发阶段
FTU检测到电流突变(如ΔI>30%In)或温度骤升时,立即向主站发送告警(延时<20ms)。
主站启动分布式决策:若相邻节点数据同步验证故障存在,则锁定故障区域。
● 隔离与恢复策略
自动隔离:通过顺序控制(SOE)下发指令,跳开故障分支箱上级断路器(如300ms内完成),避免故障扩散。
非故障区域供电:利用环网联络开关重构网络拓扑,优先采用SVG静止无功补偿装置维持电压稳定。
● 现场验证机制
部署带电检测机器人至疑似故障点,执行超声波局放测试+红外热成像复核,将结果反馈至主站更新知识库。
● 防爆与防腐设计
FTU外壳采用IP66防护等级,内部电路满足IEC 60079-1防爆标准。
选择聚四氟乙烯(PTFE)绝缘材料抵抗烃类腐蚀。
● 数据安全机制
应用国密SM4算法加密通信数据,设置硬件安全模块(HSM)防止篡改。
通过ISO 27001认证,建立三级访问权限(操作员/工程师/管理员)。
●应急响应预案
保留人工遥控接口,当AI决策置信度<85%时自动切换至人工模式。
与DCS系统联动,故障隔离后触发ESD紧急停车系统(联锁响应时间<1秒)。
通过深度融合智能终端、高速通信、边缘计算及AI算法,石化厂区可构建具备毫秒级响应能力的分布式馈线自动化系统。该方案不仅显著提升供电可靠性,还可为工艺设备提供精准的电气健康状态评估,助力实现绿色低碳安全生产目标。