配电网具有分布广、设备多等特点，随着可再生能源大规模并网，配电网的运行模式也更趋复杂，给其安全稳定运行带来极大挑战。近年来，辽宁地区分布式电源并网数量显著提升，截至2019年11月，分布式电源并网容量达到984.3 MW。与此同时，随着全球变暖、温室效应及雾霾天气的出现，我国正面临恶劣天气频发的重大考验，台风、冰雹、沙尘暴等极端天气对分布式能源并网出力的影响极大。而泛在电力物联网融合了移动互联、大数据、物联网、云技术、人工智能等当代先进通信信息技术^[1]，有效解决了电力系统发电、输电、变电、配电、用电间的智能联动问题，更能充分展示电网的独特优势，为开拓数字经济、打造新业务、拓展新市场提供增长动能^[2]。泛在电力物联网下的配电网，不但实现了运营管理和供电服务质量的提升，同时完善了电网与用户间的有效协作、合作共赢^[3]。

国网辽宁电力有限公司结合泛在电力物联网建设情况，力图打造适合当前发展形势的新型配电网。基于泛在电力物联网技术的配电网，融合了调控、运检、营销等各个专业的数据，整合数据采集与监控系统、调度运行管理系统、配电网图模系统、配电自动化系统、工程生产管理系统、营销GIS等多个专业技术支持平台及数据，实现了电网数据资源共享与优化配置，从而提高了配电网供电质量。但现有的泛在电力物联网下的配电网故障诊断方法多为灾后处理，不能满足电网发展需求。本文将对泛在电力物联网下的配电网故障诊断方法进行优化，在极端天气下对配电网故障提前进行预判，实现主动防御，缩短配电网故障恢复时间，保证配电网的安全稳定运行的目的。

目前，泛在电力物联网对配电网的影响还处在研究阶段。张丽晶等人对配电自动化物联网的主要特征与现有技术进行分析梳理，并在考虑配电网调度与运维检修的前提下，深入挖掘泛在电力物联网在配电网下的关键技术及其发展前景^[4]。顾志伟等人指出，泛在电力物联网下的配电网可实现电网状态的全面感知，大大提升配电网系统自动化、信息化、数字化水平；同时可实现对作业现场的全方位管控，有效解决现场作业人员零散施工问题；配电网在泛在电力物联网的作用下，可实现传输网络通道的扩建功能，同时5G通信的出现可提升信息传输效率^[5]。张嵩等人对比了国内外配电网智能互动的发展现状，提出配电自动化物联网可从客户互动、数据采集、分布式电源接入、电动汽车及负荷多元化接入等方面进行优化建设^[6]。吕军等人将配电物联网分为“云”“管”“边”“端”4个层面进行分析，对配电物联网在运行效率、企业绩效、客户服务、构建智慧能源服务平台、新兴业务等方面的发展有正向激励的效果^[7]。林楚乔等人针对现有配电网存在的采集信息冗余、告警信息不明确、抢修工作“盲指”等问题，利用泛在电力物联网技术制订解决方案，同时通过实例比对，反映出泛在电力物联网技术可大大提升配电网故障的抢修效率^[8]。

以上研究虽然能解决现有配电网故障处理不及时、故障点不明确等问题，但提供的方法均属于灾后处理方法，在极端恶劣天气大范围影响配电网稳定运行的情况下，已不能满足配电网的发展。

泛在电力物联网的体系架构主要分为感知层、网络层、平台层、应用层4个层面^[9]，文本从这4个层面对配电网故障诊断方法进行优化（见图 1）。

图 1(Figure 1)

图 1 泛在电力物联网配电网故障诊断技术的优化

感知层作为泛在电力物联网的信息采集阶段，实现对配电网数据的精准采集，提升配电网主动防御技术的精准性。泛在电力物联网感知层技术的优化，应当聚焦在如何为配电网故障诊断提供更加准确广泛的数据之上。目前国内外学者对感知层传感器技术有针对性研究，文献[10]提出了1种空间正四面体的传感器节点，实现了对分布式清洁能源并网的配电网安全进行监测。

针对配电网故障诊断技术存在的数据源匮乏现象，对泛在电力物联网感知层的优化方式主要是增加对极端天气信息及受灾区域配电网信息的采集。配电网的组织结构较为复杂，大量分布式能源并网及电动汽车、智能电气等设备的接入也影响采集数据的准确性；在气象数据的实时采集方面，气象部门提供的数据与配电网数据不能在时间上实现同步。为解决上述问题，将风速、温湿度传感器等设备接入配电网终端的环网单元，实时采集现场气象信息，并通过与气象部门协作，校核上传气象数据的可靠性；同时利用传感器对配电网的实时运行工况信息进行采集，为配电网故障诊断分析提供有力的数据支撑。

泛在电力物联网网络层技术的优化，为配电网故障诊断时采集的大量数据传输提供了安全快捷的网络通道。目前国内外学者对泛在电力物联网网络层进行了针对性的研究。刘冲分析了基于泛在电力物联网的边缘计算技术对配电网的影响，在智能终端中集成采用边缘计算技术的网关，有效解决了物联网和云计算带来的请求延时、存储及计算量大、传输资源占用过多等问题，实现了对配电网实时运行情况的全面掌控，及时发现问题并上报，大大提升了配电网故障处理的时效性^[11]。

针对配电网故障诊断技术存在的数据传输不及时、数据丢失等问题，对泛在电力物联网网络层采取的主要优化方式为提升数据传输速率。由于配电网的分布广、用户多，传统的一对一有线通信方式既不经济也不高效，而无线传输方式受外界影响较大，尤其是极端恶劣天气条件下，无线传输中断现象频频发生。如何保障在极端恶劣条件下，采集的数据能有效快速传递到终端，是实现配电网主动防御技术需要解决的重要问题。目前辽宁地区电力通信网络采用同步数字系统（Synchronous Digital Hierarchy，SDH），系统使用的最大带宽为10 GBits。随着电力通信网络带宽需求的提升，网络资源调配能力的不断增加，SDH的网络容量成为限制业务发展的瓶颈，需要进行光传输网（Optical Transport Newwork，OTN）建设。OTN采用波分技术，在满足大颗粒业务带宽的同时，可以消除光缆瓶颈区段，增强网络保护能力。OTN具有较好的业务交叉能力及兼容性，网络可扩展性和保护能力强，系统可配置容量达40×10 GBits。

泛在电力物联网平台层技术的优化，为配电网故障诊断的数据处理提供了可靠精准的算法模型。目前的研究中，杨珺等人对含分布式电源的配电网故障恢复情况进行了分析，并对现有的一些智能算法如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法及一些新型算法的优缺点做了比较；同时还将上述智能算法进行了不同程度的整合应用，以分析对配电网故障恢复的优化效果^[12]。文献[13]介绍了1种基于随机森林的算法，对台风灾害下配电网的停电区域进行预测，文献[14]采用了针对极端天气对输电线路的影响进行建模，分析冰、风、雨等极端恶劣天气下架空线路的故障情况。

针对配电网故障诊断技术数据处理速度慢、计算结果误差大等问题，本文对泛在电力物联网平台层的优化方式主要为数据处理算法的可靠选择。在平台层可实现对采集的电能量数据及气象数据进行综合处理。为了实现配电网的主动防御功能，需要对大量的历史数据进行计算分析，找寻极端天气对配电网的影响因子、配电网在遭受极端天气时的故障类型及电力设备状态等数据的波动规律等。目前，关于极端天气对配电网的影响预测已有大量研究，预测的方式有很多，如最小二乘法、遗传算法、模糊神经网络法等，对平台层存储的大量实时数据进行建模计算，以提高平台层对海量数据的处理速度。

泛在电力物联网的应用层是配电网故障诊断技术的最终实施平台。应用层技术优化需要有调度、配电、自动化、继电保护等专业的协调配合。通过对极端天气的可靠预测，分析并计算极端天气对配电网的影响范围，在极端天气发生前期制订出故障处理方式，如对配电网联络线绝缘材料进行定期排查；增加杆塔拉线，及时清除覆冰；对灾后现场进行及时修复，加快受灾区域的供电恢复。

本文提出了1种基于泛在电力物联网的配电网故障主动防御技术，通过对采集的数据进行分析比对，对配电网遭受极端天气时可能出现故障的区域进行预测，实现配电网的主动防御功能。但配电网主动防御技术的完全实现还有很多问题需要解决，需进行进一步分析并找出解决办法，使配电网主动防御技术可以可靠应用于系统中，保障配电网的安全稳定运行。