故障定位技术（共12篇）
故障定位技术 篇1
摘要：对国内外配电线路的故障定位方法进行了归纳总结。按不同故障类型分别介绍了短路及接地故障下的定位方法,对其中有代表性的方法,重点分析其基本原理、优缺点、后续改进及现场应用情况。分析了目前定位方法中存在的主要问题,并针对这些问题,结合配电网的发展趋势及用户对供电可靠性的要求,对未来配电网故障定位技术的研究进行了初步展望。
关键词：配电网,架空线,中性点非有效接地系统,故障区段定位,故障测距
0 引言
供电企业一个基本任务是不断提高供电可靠性。据统计，电力用户遭受的停电事故95%以上是由配电网引起的(扣除发电不足因素)，其中大部分是故障原因[1]。因此，准确地测定配电网故障位置，对于及时隔离并修复故障、提高供电可靠性具有十分重要的意义。
根据测量时线路是否带电，配电网故障定位技术可分为在线和离线两种方式。实际的配电线路故障绝大部分是绝缘击穿故障，在线路停电后，绝缘恢复，故障电阻上升至数千欧甚至数兆欧，难以通过直流电阻或注入信号寻迹等简单的方法测定故障点位置，通常需要采用高压设备将故障点击穿后测寻故障点。目前，离线定位法主要用于电缆故障定位。对于架空线路来说，由于供电距离较长，通过施加高压击穿故障比较困难，尤其是线路通常与配电变压器直接相连，外加高电压会对用户用电设备带来危害。因此，离线定位不适用于架空线路。
在具体实现方式上，故障定位方法可分为利用多个线路终端(FTU)/或故障指示器(FPI)的广域故障区段定位法以及直接利用线路出口处测量到的电气量信息计算故障距离的故障测距法。前者用于交通便利、自动化水平较高的城区配电网完成快速故障隔离;后者用于供电距离较长、不易巡检的乡镇配电网或铁路自闭/贯通系统完成故障点查找。
针对不同故障类型，本文将详细介绍实际应用中的短路故障定位技术和小电流接地故障定位技术。并根据目前定位技术中存在的问题，对未来故障定位研究进行初步展望。
1 短路故障定位方法
电力系统短路故障是指引起电流急剧增大，电压大幅度下降，并进一步导致电气设备损坏的相与相或相与地之间的短接[2]。短路分为三相短路，两相短路、两相对地短路和单相对地短路(发生于大电流接地系统，即中性点直接接地或经小电阻接地的系统)。短路故障特征明显，故障定位的实现相对简单。
1.1 故障区段定位法
短路故障电流幅值较大，易于检测，通常采用“过电流法”[3,4]实现架空线路短路故障的区段定位，原理与过流保护相同。
“过电流法”需要借助馈线终端装置(FTU)或故障指示器(FPI)定位故障区段。以图1所示的手拉手环网馈线自动化(FA)系统为例，在线路出现短路故障时，FTU检测到过流现象并上报至FA控制主站。主站分析故障信息，确定故障区段。在变电所保护动作跳开故障线路后，遥控分段开关隔离故障，恢复非故障区段供电。
“过电流法”原理简单，判据明确，同时具有较好的灵敏度。FPI在故障定位实现上与FTU相同，其测量方式分为直接测量和非接触式测量(测量电磁场)两种。采用非接触式测量[5]监测故障信息具备一定的现场应用优势，测量装置的灵敏度和可靠性是该研究能否推广的关键。
1.2 故障测距法
对于郊区及乡镇配电网，供电距离长，采用故障测距的定位方法既可以降低成本，又可以减轻寻线负担。
1.2.1 阻抗法
阻抗法[6,7]是利用故障时测到的电压和电流求取故障回路的阻抗，又因故障回路阻抗与故障距离成正比，从而据此定位故障。阻抗法原理简单，投资少，但配电网结构复杂，分支线、混合线路较多，且负荷影响较大，故阻抗法不能简单的直接用于测距计算，实际应用中常常作为辅助测距方法，结合“S注入法”计算故障距离或配合行波法确定故障距离[8]。
奥地利采用的是将馈线预先分段，利用标准的电力系统分析软件对各段线路进行离线短路计算[3]。当故障发生时，远端继电器测量故障电抗并上报主站，与短路计算得到的故障阻抗对比判断故障区段。这种阻抗定位策略在故障发生时仅需作出对比判断，节省了计算时间，且准确率高，实际运行效果良好。
1.2.2 电流对比法
为克服阻抗法对负荷影响考虑不足的缺点，欧洲一些发达国家采取了一些改进措施[3]，在计算中考虑实时采集的负荷电流，通过电流对比定位故障区段。该方法对自动化实现程度要求较高，它是利用SCADA/EMS/DMS/D-SCADA计算各条线路的故障电流并与各点测量上报的故障电流进行对比，判断故障位置。此方法将各监测点的故障信息与SCADA等系统监测的负荷电流等电网运行信息综合运用，故障判断更为准确，在芬兰实际运行效果良好，但由于仅以电流作为判据，定位精度受故障电阻影响较大，需要作进一步的改进。
2 接地故障定位方法
接地故障是指中性点非有效接地系统发生的单相对地短接，又称小电流接地故障。其工频故障电流微弱，故障电弧不稳定，而由线路电容充放电引起的暂态信号幅值较大，信息量丰富。针对小电流接地故障的特点，故障定位研究中采用了多种解决策略。
2.1 故障区段定位法
2.1.1“S”注入法
“S注入法”是利用故障时暂时“闲置”的接地相电压互感器注入一个特殊信号电流，通过对该信号进行寻迹来实现故障选线和定位[9]。在实际工程应用中可以在线路节点和分支点安装信号探测器，通过检测信号的路径来定位故障区段，也可以通过手持探测仪沿线巡检，信号消失的点即为故障点。文献[10]提出了基于注入信号原理的“直流开路、交流寻踪”的离线故障定位方法，该方法致力于解决停电情况下故障点绝缘有可能恢复，必须外加直流高压使接地点保持击穿状态，从而保证注入信号的流通回路，通过信号寻迹确定故障位置，还要注意外加高压对用户的影响。“S注入法”原理先进，不受消弧线圈影响，适用于只安装两相CT的架空线路;但该方法需要附加信号注入设备，且注入信号强度受PT容量限制，对于高阻接地及间歇性故障，检测效果不好。
2.1.2 零序电流法
零序电流法利用线路零序电流的幅值及相位特征进行故障区段定位[11]。对于谐振接地系统，由于消弧线圈的补偿作用，故障线路零序电流的变化特征不明显，幅值和相位判据失效，文献[12]提出对谐振系统故障后的稳态零序电流增量进行分解，根据分解后的电流增量的相位定位故障区段;文献[13]提出在故障发生后通过改变消弧线圈的补偿度，监测线路零序电流的增量变化来判断故障区段，文献[14]详述了零序电流增量法的基本原理及配合FTU的定位策略，这几种措施从一定程度上提高了零序电流法的检测灵敏度，但对于高阻故障，检测仍然比较困难。
另外可以利用暂态零序电流[5]幅值较大，且判据不受中性点运行方式影响的特点，直接比较各点的暂态零序电流幅值实现故障区段定位。利用暂态信号充分提高了检测灵敏度，但缺点是故障暂态信号的获取和判断不太稳定，导致定位可靠性不高，需要进一步改进。
2.1.3 中电阻法
中电阻法是对稳态零序电流法的一种成功改进。由于谐振接地系统的稳态故障电流无法用于故障检测，需要在中性点投入中电阻产生足够大的零序电流，通过比较沿线FTU检测到的零序电流幅值判断故障区段。该方法适用于谐振接地系统，从根本上克服了稳态法灵敏度低的缺点，但需要改动变电所的中性点接地方式，同时也带来了一定的成本问题。
2.1.4 零序功率方向法
功率方向法是通过检测零序功率的有功分量或无功分量进行故障定位。对于中性点不接地系统，检测沿线零序无功功率的方向即可判断故障区段，但不适用于谐振接地系统，文献[15]提出的零序有功分量(或称有功功率)适用于谐振接地系统，但有功分量较小，不易检测，且受CT不平衡电流的影响，可靠性低。
文献[16]提出的暂态零模功率方向法原理与首半波法类似，首先利用暂态零模电压、电流计算出故障方向，然后通过比较各FTU测量的故障方向判断故障区段。该方法不受中性点运行方式影响，不需要在中性点投入中电阻或向系统注入信号，但需要在线路上加装零序电压互感器，成本高、施工不方便，而且大量的电压互感器容易引起铁磁谐振。
2.1.5 相关法
相关法[17]是一种通过判断相邻FTU检测到的暂态零模电流相关性确定故障区段的故障定位方法。该方法仅需要测量暂态零模电流信号，避免了安装电压互感器带来的问题，且检测灵敏度高，不受中性点运行方式影响，不需要加装任何设备，成本低，易于实现，但需要应用于实现馈线自动化的网络或安装FPI，且各FTU/FPI间需架设通信网络。
2.1.6 其它方法
除上述方法外，早期研究中的端口故障诊断法，是对可及端口施加激励，通过检测端口故障电流源是否为零判断故障端口，故障端口包含故障分支，进而通过分支判据判别故障分支[18]。在此基础上，文献[19]借鉴模拟电路故障诊断理论，结合字典法的概念，提出了改进的端口比值分支定位法。该方法属于离线测量法，应用于架空线路难度很大，且需要获取线路两端的信息，应用有所局限。
此外，加信传递函数法通过在故障线路出口处施加高频信号(单位阶跃波、窄脉冲波、方波)，在频域内构建配电系统的传递函数，由传递函数的频谱特性构造判据进行故障定位[20]。传递函数法取用地模分量作为故障定位的信息依据，因此具有不受负载参数变化影响的优点，且能够实现多分支辐射网的故障定位问题，但同时存在无法处理只有线模分量的短路故障的定位问题，目前尚未投入实际运行。
2.2 故障测距法
2.2.1“S”注入法
“S注入法”除用于故障区段判断外，也可以用于故障测距。通过检测注入信号的电压电流，计算变电站至故障点的故障阻抗，以故障距离与故障阻抗成正比为判据计算故障点位置[21]。该方法灵敏度受注入信号强度影响，定位效果需要现场实际运行以进一步验证。
2.2.2 微分方程法
微分方程法[6]是通过列写线路的暂态微分方程，利用测量的暂态电压、电流信号求取测量端至故障点间线路电感实现故障测距，又称之为暂态阻抗法。该方法不受中性点运行方式影响，克服了稳态法中故障信号微弱难以用于定位的缺点，灵敏度大为提高。但由于所使用的模型没有考虑线路的分布电容，测距误差大，不能满足实用化的要求。
2.2.3 行波法
根据行波理论，线路上的任何扰动，其电气量均以行波的形式向系统的其它部分传播，因此在理论上可以利用测量到的暂态行波信号实现各种类型故障测距。其基本原理是通过测量故障产生的行波在故障点与母线之间往返一次的时间(单端法)或利用故障行波到达两端的时间差(双端法)来计算故障距离。输电线路输电距离长，利用GPS同步对时可以准确计算故障距离，配电线路结构复杂，分支点多，在配网中应用行波测距关键要解决故障波头的识别及混合线路波阻抗变化的问题，同时需要考虑其经济成本。文献[22]所采用的C型故障测距是根据脉冲发射测距原理提出的，它可以在停电条件下对线路离线测量，但信号发射接收装置成本较高，还需要解决抗干扰问题，实用化难度大。文献[23]针对带分支线配电网提出先定位故障区段，再计算故障距离的行波测距方法，仿真显示测距结果准确，但仍然存在伪故障点的判断问题。文献[24]提出利用适用于各种故障类型的行波线模分量实现故障测距，为解决分支线路定位，需要在主线路及各分支线路末端安装测距装置，应用成本过高。文献[25]开发出低成本的行波信号传感器，沿线安装在容性装置的接地线上，通过双端测距计算故障距离，但装置的安装条件对方法的应用有一定限制。综合上述几种方法，在配电网中应用行波测距必须使用双端测距，单端测距是不可行的，而双端测距又会增加成本，其应用受到局限。
2.2.4 参数辨识法
参数辨识是在系统结构已知的前提下，建立其等效数学模型，通过线路首端检测到的电气量求取模型内各元件参数的办法，在电力系统一般应用时域[26]和频域[27]两种参数识别，求解工具通常为最小二乘法。输电网结构简单，参数均匀，求解过程只需要辨识少量参数，故障测距比较准确[28]。文献[29]对中性点不接地系统建立零序网络等效模型，利用零序电流、电压信号，辨识各出线对地电容，与已建模型电容比较选出故障线路，再辨识故障线路电感计算故障距离，由于小电流接地系统零序分量较小，仅能保证一定程度的选线判断，用于故障测距会大大降低计算精度，实际应用效果有待进一步验证。
3 配电网故障技术展望
(1)用户对供电可靠性要求不断提高。下一步提高供电可靠性的必然途径，就是通过准确的故障定位应对故障停电问题。从国内外的发展状况来看，配电网在提高供电可靠性上显得越来越重要，其故障检测也受到越来越多的重视。
(2)现有的故障定位技术相对成熟。适用范围也涵盖了各种接地方式及故障情况，且具备现场应用的条件。实际应用中，要因地制宜，选择合理的定位策略，并积极地推广应用，摸索经验。
(3)建立故障管理系统。通过故障管理系统可以充分利用获取的各种故障信息，如配合故障投诉系统[30,31]采用信息融合技术做出最优判断。同时可以记录各种定位方法的运行性能及准确率，有助于对比分析，为改进及开发提供可信的数据。
(4)根据分布式电源的并网要求，制定合适的保护方案。随着分布式电源在系统中比重越来越大，使传统配电网的运行和管理更加复杂。在分布式电源规模占系统比例较大的情况下，其接入会影响到系统保护的定值及定位判据，需要建立相应的保护方案及定位策略。各国对分布式电源接入的要求有着不同的规定，包括有条件接入、积极接入及有源网络等。带分布式电源的配电网故障定位也要根据不同的并网要求选择合适的定位策略，国外已开始了相关研究[32]。
4 结束语
本文介绍了国内外实际应用中的配电网故障定位技术，并对未来故障定位技术的研究方向做出了展望。从综述中可以看出，不同的定位技术都有各自的特点及适用范围，工程上应结合当地配电网的结构及现场条件综合选择最合适的定位方案。同时可以看出，可靠性要求的不断提高，使配电网故障定位技术受到越来越多的重视，获取现场的运行经验，改进并完善各种定位技术将是下一步的研究重点。
故障定位技术 篇2
为确保人员定位系统在发生故障时，针对故障期间管理、处理及维护，特制定本安全技术措施。
1、维护人员作业时，严格执行“三大规程”严禁违章指挥，违章作业，违反劳动纪律。必须遵守各种管理制度、操作规程及行业标准。
2、值班维修人员接到故障通知时，必须立即赶往故障地点，不得拖延。
3、系统主机及系统联网主机备机应24小时不断运行，当工作主机发生故障时，备机应在5分钟内投入工作。
4、地面中心站必须是双电源，配备UPS电源，UPS电源必须供电2小时，突然停电时值班人员必须立即汇报有关领导，经批准后，必须立即由专业人员处理故障，处理完成后立即汇报有关领导，做好记录。
5、地面检修、维护必须停地面低压变电所时，必须经矿有关领导批准，必须提前通知矿调度，地面中心站准备完成后，机电部门方可停电检修，严禁地面低压变电所同时停低压两套电源。
6、低压变电所停电前，必须提前通知矿调度，通讯队做好停电准备工作，使用另一套电源，服务器必须进行数据备份，备份完成后，先断外接服务器电源，启用备用UPS电源，开启另一套低压电源，确保服务器不停机。
7、地面服务器出现故障时，值班人员必须立即汇报有关领导，经批准后，必须立即由专业人员处理故障，处理完成后立即汇报有关领导，做好记录。
8、地面服务器网络传输接口（交换机）出现故障时，值班人员必须立即汇报有关领导，经批准后，必须立即由专业人员处理故障，处理完成后立即汇报有关领导，做好记录。
9、地面主机显示数据异常（设备运行异常、传输数据异常）时，值班人员必须立即汇报有关领导，经批准后，必须立即由专业人员处理故障，处理完成后立即汇报有关领导，做好记录。
10、信号电缆出现异常时，值班人员必须立即汇报有关领导，维修人员立即处理，故障不得超过8小时，作业完成后汇报矿调度，做好记录。
11、人员定位设备（分站、电源箱、读卡器）出现异常时，值班人员必须立即汇报有关领导，通知维修人员进行处理，故障不得超过8小时，作业完成后汇报矿调度，做好记录。
12、任何人严禁任意改变人员定位设备和人员定位设备的位置，以及中断人员定位设备的运行，不得损坏人员定位井下监控设备。
13、拆除或改变与人员定位设备关联的电器设备的电源线及控制线、检修分站设备关联电器设备时，需要人员定位分站设备停止运行时，必须报告调度室，并做好安全措施后方可进行。
14、人员定位系统的系统调整、地址修改时，必须由信息中心专职技术人员按领导要求进行，其它人一律不得擅自调整、修改。
15、线路故障时，加隔爆接线盒，电缆接法要正确，接线不许有明接头。
16、值班维修人员接到故障通知时，必须立即赶往故障地点，不得拖延。
人员定位故障处理安全措施
故障定位技术 篇3
研究一种基于分布式光纤振动传感原理和电缆局部放电原理的电力电缆故障定位技术。通过在电缆上施加高压脉冲，使得电缆上有故障的位置产生局部放电，从而产生振动信号。并将放电脉冲信号同步传输给分布式光纤振动监测系统。通过分布式光纤振动传感技术来探测电缆沿线放电产生的振动信号，并对振动信号进行定位。将该故障定位技术应用于电力电缆沿线上监测电缆故障的状态分布，并进行试验验证。实验结果表明，该系统可实现监测多回路30 km电缆线路的故障分布状况，并对故障点进行准确定位。
关键词：
分布式光纤传感； 后向散射； 电力电缆； 故障定位
中图分类号： TP 212文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.05.003
引言
电力电缆是电力传输的重要载体。但是人为因素（如：施工挖破皮、被割破皮等）和自然灾害（如：滑坡、塌方、地基沉降、腐蚀、老鼠破坏等）会造成电缆线路故障，影响电力电网建设效能的发挥。因此，应用科学手段实现对电力电缆的电缆的故障进行检测和定位、及时提醒线路维护人员提前采取预防措施显得十分的紧迫和必要。
本文研究基于分布式光纤振动传感原理为核心的智能监测技术，利用光纤传感技术对电网中的电力电缆线路的故障进行全方位实时智能监测和定位。该智能监测系统可实现对电力电缆线路的故障进行检测和定位，确保电网安全、高效运行；综合分析处理各传感器信息，并且在出现异常情况时，通过控制相应的联动设备采取一定的措施来保障电网正常运行。
1分布式光纤振动传感技术原理
分布式光纤振动传感技术是利用ΦOTDR（optical time domain reflectometer，OTDR）[14]光时域反射计的干涉机理测试外界绕那扰动，外界扰动作用在光缆上面或附近产生的压力（振动）导致光纤中瑞利散射光[5]相位发生变化，由于干涉作用，光相位变化将引起光强度的变化时，通过实时监测不同时刻后向瑞利散射信号的干涉效应可定位振动信号的位置，并通过建立光缆线路环境特征参数数据模型和告警监测阈值模型，降低监测告警的虚警率。
分布式光纤振动传感系统采用普通通信光缆中的一根空闲纤芯作传感单元，进行分布式光纤传感器多点振动测量[6]。其基本原理是当外界的振动作用于通信光缆时，引起光缆中纤芯发生形变，使纤芯长度和折射率发生变化，导致光缆中光的相位发生变化。当光在光缆中传输时，由于光子与纤芯晶格发生作用，不断向后传输瑞利散射光。当外界有振动发生时，背向瑞利散射光的相位随之发生变化，这些携带外界振动信息的信号光，返回系统主机后，经光学系统处理，将微弱的相位变化转换为光强变化，再经光电转换和信号处理后，进入计算机进行数据分析。系统根据分析的结果，判断入侵事件的发生，并确认入侵地点。
2基于分布式光纤振动传感技术的电缆故障定位系统组成
整体系统由高压电缆放电试验系统、分布式光纤振动传感系统及综合平台软件组成，系统结构如图2所示。
系统通过分布式光纤振动传感系统监测来自于高压电缆上方的振动信号，通过振动信号来分析判断故障点的位置。当高压电缆放电试验系统对高压电缆发出高压脉冲信号时，同时会向分布式光纤振动传感系统发出一个上升沿或下降沿信号，以作标记信号。分布式光纤振动传感系统根据高压电缆放电试验主机给的脉冲同步信号进行振动信号的采集，实时监测高压电缆的振动情况，并将监测到振动信号保存到数据库中。高压电缆放电试验系统放电结束后，由综合平台对分布式光纤振动传感系统采集到的振动信号进行分析，并结合高压电缆放电试验系统放电脉冲情况，综合分析对故障点进行定位，并在软件界面是显示整段监测光缆的波形图、故障点位置。系统数据库中保存测量的振动信号和放电信号的历史数据，并绘制成报表，由用户选择查看。
该系统以高压电缆故障时所产生的震动为监测对象，可实现以下功能：
（1）实时监测电缆走廊路面施工振动位置的振动量，并根据实时监测值显示报警状态。实时监测高压电缆故障点所产生的震动情况，可对故障点进行定位，定位误差不大于±25 m；
（2）检测到电缆故障时，在界面上显示告警提示；
（3）软件界面可显示电缆的震动波形图；
（4）能与高压电缆放电试验系统通讯，接收该系统发来的上升沿或下降沿信号；
（5）各监测值的历史数据记录展示。
3试验结果
为了验证系统是否能探测到电缆的故障信号并准确定位故障信号的位置，搭建了一个测试系统。测试验证系统选取110 kV电缆300 m，在电缆上100 m、200 m和300 m位置分别模拟放电信号。用该系统来探测电缆的放电信号及其位置。
4结论
研究的基于分布式光纤振动传感原理的电缆故障定位系统可准确探测电力电缆故障为，预防因电力电缆自身老化等原因而发生故障。制止因蓄意破坏、偷盗等情况造成的输电中断，从而保障中高压电力电缆的传输安全和通畅。当电力电缆线路发生故障时自动实现预警，自动定位故障发生位置，及时通知管理人员对警情进行有效处理，从而提高对电网供电的可靠性。
参考文献：
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基于配电网故障定位技术的研究 篇4
关键词：配电网,故障定位
配合南方电网公司创先工作的开展, 公司明确提出了想尽一切方法, 提高供电可靠率的要求。要提高10kV配网的供电可靠性, 首先必须优化配电网, 即尽可能让每个电力用户都有双电源或者环网供电, 这样, 一旦一个电源点或传输线出现故障, 就可以通过控制由另一个电源点供电, 从而减少停电时间, 这种方法, 最大幅度地提高供电可靠性, 但电网改造成本较高;其次, 就是在配电网发生故障时, 迅速确定故障区段, 将故障区段隔离、恢复非故障区的供电, 并在最短时间内修复故障点, 从而减少停电面积, 这种方法成本低, 可操作性较强。由此可知, 实施配电自动化的故障定位功能可以减少停电时间、缩小停电面积, 提高供电的可靠性。
1 配电网的故障定位和隔离
实现故障定位和隔离是配电自动化的关键技术之一, 也是目前国内外的研究热点。在配电网中, 由于存在开关的误动和拒动, 因此不能直接根据开关的动作来判断故障区段。实现配电网的故障定位主要有三种方式: (1) 基于重合器、分段器的故障定位; (2) 基于电话报修的故障定位; (3) 基于FTU的故障定位。
1.1 基于重合器、分段器的故障定位
利用重合器和分段器的动作特性, 通过设置重合器和分段器的动作次数、时间来实现故障定位的方法称为基于重合器和分段器的故障定位。
重合器是一种自具控制及保护功能的开关设备, 它能按预定的开断和重合顺序自动进行开断和重合操作, 并在其后自动复位或闭锁。
分段器是一种与电源侧前级开关配合, 在失压或无电流的情况下自动分闸的开关设备。当发生永久性故障时, 分段器在预定次数的分合操作后闭锁于分闸状态, 从而达到隔离故障线路区段的目的。若分段器未完成预定次数的分合操作, 故障就被其他设备切除了, 则其保持在合闸状态, 并经一段延时后恢复到预先的整定状态, 为下一次故障作好准备。
基于重合器和分段器的馈线自动化, 如图1所示, 通过设置重合器和分段器的动作次数、时间, 结合重合器和分段器的特性, 可以确定故障区段并隔离, 恢复非故障区域供电;这种方式进行故障定位的过程如下。
当线路故障时, 分段开关并不立即分断, 而是要依靠重合器的保护跳闸, 导致馈线失压后, 各分段开关才能分断。因此这种方式的故障定位模式存在以下缺陷:切断故障的时间较长;由于必须分断重合器, 因此实际扩大了事故范围;在进行恢复供电时无法实现全局最优网络重构。
1.2 基于电话报修的故障定位
基于故障投诉电话进行配电网故障定位的基本原理是较初期的原理, 它是根据用户电话号码或客户计费号搜索到与终端配电变压器连接的资料, 大致确定故障的位置, 这种方法简单经济。
目前, 在供电局的营销系统中保存有用户的有关信息, 包括客户编号、电话号码、以及与终端配变连接的资料, 很容易得到故障的信息。但如仅接到一个用户投诉电话仅能确定该用户的自身设备发生故障, 接到多个投诉电话则可确定关联配电设备发生故障, 但报障打或不打具有不确定性, 且用户参与意识不强, 所以该方法虽然简单, 但定位结果不精确, 只能作为故障定位诊断的辅助参考部分。
1.3 基于FTU的故障定位
馈线自动化的首要条件是一次系统应该是环网结构、开环运行, 实现网络重够的一次系统的硬件是变电站的出线断路器和负荷开关, 而要较好地实现网络自动重构则要安装具有远方通信能力的现场监测和控制装置 (FTU) 。FTU安装在柱上开关处, 如图2所示。各FTU分别采集相应柱上开关的运行情况, 并将采集的信息通过通讯网发送到远方的配电自动化控制中心。各FTU还可接受配电自动化控制中心下达的命令进行相应的远方倒闸操作。在故障发生时, 各FTU记录下故障前及故障时的重要信息, 上传到控制中心, 经计算机系统分析后确定故障区段和最优恢复供电方案, 最终以遥控方式隔离故障区段, 恢复健全区段供电。
利用FTU上传的参数, 经过运算实现故障定位的方法称为基于FTU的故障定位。由于辐射状网、树状网和处于开环运行的环网, 判断故障区段只需根据馈线沿线各开关是否流过故障电流就可以了。假设馈线上出现故障, 显然故障区段位于从电源侧到末梢方向最后一个经历了故障电流的开关和第一个未经历故障电流的开关之间的区段。因此利用FTU上传的各开关运行状态通过计算即可确定故障区段。
现在主要流行以下几种比较典型的基于FTU的故障定位方法。
文献[1]首先根据网络中开关的连接关系和假定的方向建立一个网络描述矩阵D。从FTU得到有关故障电流及FTU的信息, 并加入到D中对角线元素上, 就可以得到故障判别矩阵Dp。依据Dp中的相关元素的值就可以快速而有效地判别出故障区域。该算法无需进行矩阵相乘的繁琐运算, 适用于单电源树状网或多电源复杂配电网, 但仅限于单一故障下的故障定位, 但当上传信息中有畸变时FSD的准确率较差。
文献[2]将配电网的馈线看作弧, 将开关看作顶点, 则馈线供出的负荷可以看作弧的负荷, 开关流过的电流可以看作是顶点的负荷。定义归一化负荷为弧负荷与额定负荷之比再乘以100, 则故障区段显然是归一化负荷远大于100的那些弧, 这些弧称为过热弧。于是问题被归为过热弧搜寻问题。文献将配电网络的描述矩阵分解成只含耦合点矩阵和不含耦合点矩阵的方法, 方便了过热弧的搜索方法, 便于计算机实现, 但没有考虑树状分支末端情况。
文献[3]提出了一种新的统一矩阵算法。算法需构造网络描述矩阵D, 故障信息向量G及源点分布向量M, 并根据D和G间相应元素的运算构造向量Q, 同过分析P、Q定位故障区段。该算法适用于放射状网络、双电源及多电源并列供电系统, 对网络中任何区段的故障都能做出判断, 但原矩阵算法FSD准确率较低的不足仍存在。
现有的方法在故障判断过程中存在有盲目搜索, 当网络拓扑结构复杂时会使搜索时间过长, 不能适应快速性的要求;并且容易误判、漏判、扩大判, 使故障定位的容错性差, 直接影响了供电可靠性指标, 如何在任何情况下都能确保故障定位的准确性, 是有待深入研究的关键性问题。
2 基于FTU的故障定位原理[4～5]
本文故障定位算法的具体步骤如下。
(1) 根据系统静态数据和SCADA实时数据完成网络拓扑。
(2) 根据网络拓扑结构建立网络模型。
(3) 实时地从SCADA系统中读取有关故障警报和遥信信息, 进行矩阵运算, 判断出故障位置。
(4) 根据遥测信息、故障录波进行辅助分析, 判断解出的结果是否正确。
故障检测的原理比较简单, 主要根据配电网一般为辐射状, 故障电流从电源点 (或馈线首端结点) 开始沿树状支路构成的连通路径单一方向地流向故障区。因此, 对故障馈线上的任一区段, 如果故障电流不流入该区段的任何端点, 或从该区段的一个端点流入并从另一个端点流出, 该区段是非故障区段;如果故障电流只流入区段而不流出该区段, 则该区段是故障区段。
随着FTU越来越广泛的被应用到配电网的在线监测中, 我们只需要对馈线上的每一个节点建立网络模型, 将FTU上传的每一个开关是否有故障电流流过的信息作为判断的依据。图3a为电缆环网结构的FTU方案, 进线和出线采用的均是负荷开关, 进线开关为S1和S2, 出线开关为S3和S4, 都由FTU进行监控。为了便于建立模型, 将该环网柜进行简化, 如图3b所示。只有采集到足够的样本进行参考学习, 才能形成可以诊断用的网络模型, 开关S1、S2、S3和S4均由FTU监控。
*表示开关, 这些开关处安装FTU, —顶点编号 (2) , (5) 为耦合点。
前面提出的判别原理, 根据每一个开关处流过的电流状态, 我们可以推断出下面故障样本集。
(1) 如果只有S1处检测到故障电流, 则故障在开关S1和S2汇合部分区段。
(2) 如果只有S1和S2处检测到故障电流, 则故障在开关S2右侧。
(3) 如果只有S1和S3处检测到故障电流, 则故障在开关S3外侧。
(4) 如果只有S1和S4处检测到故障电流, 则故障在开关S4外侧。
3 结语
配电自动化虽然对FTU的要求较高, 但由于巨大的市场潜力, 已经吸引了国内的许多知名电力自动化设备厂家如南京电力自动化研究院、烟台东方电子股份有限公司、许昌继电器股份有限公司、北京哈德威四方股份有限公司等, 他们正在大力研制适合中国国情的配电自动化设备FTU;同时也在不断地改进和完善配电自动化的应用软件功能。
参考文献
[1]吴捷, 刘永强, 等.综合智能技术在电力系统中的应用[J].电网技术, 1997.
[2]邓集祥, 宋克, 史晟辉.智能化FTU的原理及研制[J].吉林电力技术, 2000, 4.
[3]李贵存, 刘万顺, 郭启军.配电自动化馈线终端的信息采集与通信规约[J].电网技术.
[4]唐群纲.配网故障定位和重构的启发式及遗传算法[D].重庆大学硕士学位论文, 2007.
电力通信中通信光缆故障定位 篇5
随着我国科技水平的提高，电力通信行业也得到了长足的进步，在我国现阶段各行业的发展，起到了举足轻重的地位。
随着通信光缆的广泛应用，通信光缆在电力通信行业的作用越来越明显，但是通信光缆中的故障维修效率跟不上电力通信行业的发展，因此我们必须采用相应的手段来改善这种状况。
本文拟采用GIS的故障定位算法，对通信光缆故障的准确定位，并通过光时域反射仪的运行原理，在通信光缆的区域内建了一个GIS系统，监测光缆的故障点，并予以及时维护。
GIS系统(地理信息系统)主要是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行综合采集与分析技术系统。
光时域反射仪利用光线在光纤中传输时的瑞利散射和菲涅尔反射所产生的背向散射而制成的精密的光电一体化仪表，对于故障定位有显著的作用。
1.电力通信网络和通信光缆故障监测
1.1电力通信网络的基本特点
对于电力通信网络来说，其是由光纤、基本的微波和所需的卫星电路构成的，对于电力通信的主要的通信方式主要有电力线载波通信和光纤通信。
电力通信网络在传输过程中具有以下几个基本要求：首先必须保证电力通信网络具有一定的安全性，在此基础上要同时具有可扩展性和高效性。
对于现行的电力通信网络必须包含有一定的效益性和环境保护能力。
1.2电力通信网络的光缆故障监测
在电力通信网络的光缆故障监测关键设备是光时域反射仪，该仪器主要是针对光纤线路损耗、光纤的基本长度、光纤的故障点进行监测的。
它的基本原理主要是利用光线在光纤中传输时的瑞利散射和菲涅尔反射所产生的背向散射情况进行故障定位。
光时域反射仪从发射信号到返回信号所用的时间，再确定光在玻璃物质中的速度，就可以计算出距离。
这种方式可以判断电力通信网络的光缆故障中光缆的长度和光缆故障的位置。
它的基本表达式为：
d=(c×t)2(n)
式中，c是光在真空中的速度，这个速度是已知的而且是个定量， t表示在传输过程中发射信号到返回信号所用的时间，这个时间是通信时间的两倍， n表示折射率，对于不同的介质折射率有着明显的不同。
光时域反射仪原理图如图1：
图1 光时域反射仪原理图
光时域反射仪必须设置相应参数：距离一般选被测纤长的1.5倍，使曲线占满屏的2/3为宜，光纤的折射率一般与光纤实际的折射率一致，SM一般为1.45～1.48;对于光时域反射仪后向散射曲线(测试曲线)如下图2：
图2 光时域反射仪散射曲线(测试曲线)
对于这个曲线来说，竖轴表示背向散射光的强度(dB)，而横轴表示瑞丽散射形成的背向散射光。
2.电力通信中通信光缆故障定位
基于GIS的故障定位算法可对通信光缆故障进行准确定位，此时需要通过光时域反射仪的运行原理，在通信光缆的区域内建了一个GIS系统。
对于GIS系统能对地理分布数据进行综合采集与分析。
把GIS与光时域反射仪相结合，必须保证在GIS系统中有一个与光时域反射仪相结合的接口。
基于GIS系统通信光缆的分层结构如下表1所示(仅列取主要的层次)：
表1 基于GIS系统通信光缆图层结构
2.1对光缆进行距离测量
故障定位技术 篇6
【关键词】计算机；故障；快速定位
计算机的应用随着社会及经济的快速发展已经遍布工作、学习和生活中，随着应用的普及，随之而来的就是使用过程中遇到的问题和故障，计算机故障有很多，用户应该对常见的故障和问题简单了解，提高计算机使用的效率。而且也要将计算机故障定位和排除作为一项常识来掌握。
一、微型计算机故障诊断原则
微型计算机硬件较为繁杂，如果想要对故障快速定位，就一定要遵循一定原则。笔者根据经验总结了几点原则：由简单到复杂：微型计算机故障有很多种类，有的故障比较简单，所以可以优先处理，而对于难度较大的故障，可以放在最后处理。
但是有的故障看似简单实际却很复杂，可能是因为简单故障积累而成，先处理简单的故障能够提高故障诊断效率。分析后再维修：在处理微型计算机故障时，一定要先分析再动手。想好从哪里动手，如何修理。在分析前可以翻阅有关材料，对故障排除的技术和特点有所掌握，根据自己的实际经验结合资料准确分析后，再对其采取维修措施。先软件再硬件：一般都是先确定是否是软件故障，如无软件故障再查硬件故障。首先先检测软件是否正常运行，如果软件不存在故障再对硬件进行检查。计算机故障多数是软件故障，软件主要检测系统设备等问题。硬件故障检测主要是兼容、损坏、冲突等问题。
二、微型计算机故障点的快速定位
1.提示定位
微型计算机出现故障时，大多数情况下显示器会有提示信息，可以根据信息对故障进行定位。如Keyboar Erro表示键盘错误，可以检查键盘是否损坏或接触不良；CMOS CheckSun Fail-ure，表示CMOS校验失败，通常是因为CMOS的电路或信息出现问题；KB/Interface Erro表示键盘借口有问题，主要原因可能是键盘借口的主板电路有故障；FDD Controller Failure表示软件驱动器有问题，可能的原因有软件驱动器连接故障，接口设置出错或软件驱动器控制电路故障等；Address line Shoa表示地址线发生短路，可能圆心是主板地址译码电路故障；Diskette boot Failure表示磁盘引导失败，一般是因为系统文件受到损坏；Cache Memory bad表示高速缓存故障，可能是因为高速缓存芯片损坏或接触不良；HDD Controler Fail-ure表示硬盘控制器故障，可能原因是硬盘控制电路故障、硬盘连接故障或者IDE接口设置故障。提示信息还有很多种，可以查阅相关专业书籍或资料了解。
2.时间定位
一般根据微型计算机故障时间可以确定部分故障：微型计算机启动时故障，或已经正常启动，但由于运行某个程序而发生故障，基本是系统或软件问题，通常采用杀毒软件扫描，同时对系统驱动程序进行更新，还可以将软件卸载或重装系统来解决；主机开机正常但显示器无图像，也没有任何声音，通常来说是硬件故障。
3.报警音定位
BIOS自检过程如果发现硬件故障，检测过程会发出声音，通过声音可以判断故障部位：报警声音为一声短音，可能是内存ECC检验出错、内存刷新失败、键盘控制器出错、系统时钟出错、CPU出错或ROM BIOS检验出错等；如果是一声短音，三声长音，表示内存已经损坏；一声短音，八声长音，表示显示测试出错。
三、微型计算机常见故障的排除
1.操作系统故障排除。微型计算机开机时，硬件会自检，自检完成会加载操作系统，如果此时发生如下情况：显示器黑屏，左上角白色光标不断闪烁，而且操作系统不能正常运行，在重新启动之后还是如此。在硬件自检后，操作系统载人之前发生，基本是引导阶段主引导记录出错。
解决方式基本为修复主引导记录，一般使用DOS命令fdisk，也可以在系统故障恢复控制台对主引导记录进行恢复。使用fdisk这种DOS命令修复时，需要利用启动盘引导系统，在DOS截面输入命令fdisk/mbr，就能完成对主引导记录的恢复；如果采用恢复控制台的方法，就要利用系统启动盘引导系统，在故障恢复控制台输入Fixmbr命令，即可完成对主引导记录的修复。
2.内存故障排除。微型计算机在按下电源后，主板没反应，屏幕无内容，内存报警声一直响。造成这种故障的原因是：依据内存报警情况，可以基本判断是内存接触不良。一般情况下，内存接触不良有如下三种情况，内存条厚度薄，在插入槽中时没有和槽壁贴合；内存条质量差，金手指表明镀金不足，过了一段时间氧化层加厚，造成内存条接触不好；内存槽质量差，槽内的簧片和金手指接触不牢靠。可以按照如下步骤解决：先打开机箱后盖，取出内存条，认真查看金手指表明是否形成了氧化层；然后用橡皮擦仔细擦拭内存条的金手指，擦干净后放回卡槽内重新启动测试。值得注意的是，在取出或插入内存条时，切记关闭主机电源，以防烧坏内存条。
3.CPU故障排除有些电脑在开机时会有较大噪声，启动后又消失，这种情况一般是由以下三个原因引起的：风扇沉积太多的灰尘；风扇润滑不够；主机外壳质量不合格。针对灰尘多的情况只要及时清除灰尘，确保风扇运转稳定，防止风扇运转失衡而带来噪声。对于第二种原因，加入适量润滑剂可以解决。主机外壳质量不合格，在启动时会发生共振，进而造成开机噪声大，此时最好更换外壳。在微型计算机运行期间，有的会有温度高、反应速度慢的睛况，这是因为CPU散热较差，可以更换大功率的风扇解决。设置的CPU频率过高，微型计算机就会发生黑屏。可以将CMOS电池放电，刷新重新设置就可以解决。
4.显卡故障排除。计算机在移动后会出现不能开机，但是电源指示灯、硬盘指示灯、显示器指示灯都亮，风扇正常运转。这种情况一般是由于配件接触不好造成的。可以按照以下步骤解决：将内存条、显卡取出清理干净后重新插入，开机测试。如果仍然没有排除故障，查看显卡和显示器之间的线是否连接正常，插头是否牢靠，用手感觉CPU的温度，如果温热说明CPU没有问题。接下来检查主板插槽和线路，我们发现主机后盖的挡板有稍微变形，于是把显卡重新插人再次查看，显卡在插好后，金手指有一部分是露在卡槽外的。正确处理显卡和卡槽，将内存卡固定牢靠。连好线路，开机测试。正常运转说明故障排除。
微型计算机已经走进千家万户，在越来越多的人使用微型计算机的同时，其故障也就不断增加。而计算机的维护工作比较复杂，在日常生活和工作学习中也可能遇到一些小故障。为了提高工作和学习效率，提高计算机的使用效率，计算机用户最好能够掌握一些基本的故障排除和解决方法。
参考文献
[1]李胜利.计算机硬件日常维护[J].锡林郭勒职业学院学报，2009（02）.
[2]马涛.每月一机[J].网络科技时代（数字冲浪），2002（02）.
有关配电系统故障定位技术的研究 篇7
关键词：配电系统,故障,定位,FTU
安全、可靠、平稳的电力供应是保证人们生产生活正常运转的前提, 配电系统如果出现故障, 不能进行及时准确的定位, 将对整个电力系统的平稳运行以及电力的供应造成极大的隐患。一般性质的系统故障诸如短路这样的现象, 是非常容易就可以检测出来的。但是配电网单相接地所出现的故障往往会造成多点的停电事故, 配电系统难以准确的定位, 虽然有很多的检测方法, 在实际应用方面上却有很大的限制, 传统的注入信号定位与按照故障指示器来定位, 不是耗时长就是效果非常不理想, 极大的限制了配电网自动化的正常运行。因此要实施一个合理科学的故障定位功能, 才能够提高可靠的电力供应, 分析是哪一个电源点出现了故障, 准确的做出定位, 并且及时迅速的排除故障, 才能够缩短停电的时间, 通过对配电系统故障定位技术的研究, 对其原理和构成进行具体的分析, 一定能够把因为故障造成的经济损失降到最低, 保证电力的可靠供应。
1 配电网的故障定位和隔离
实现故障定位和隔离是配电自动化的关键技术之一, 也是目前国内外的研究热点。在配电网中, 由于存在开关的误动和拒动, 因此不能直接根据开关的动作来判断故障区段。实现配电网的故障定位主要有三种方式:a.基于重合器、分段器的故障定位;b.基于电话报修的故障定位;c.基于FTU的故障定位。
首先, 基于重合器、分段器的故障定位是利用重合器和分段器的动作特性, 通过设置重合器和分段器的动作次数、时间来实现故障定位的方法称为基于重合器和分段器的故障定位。
分段器是一种与电源侧前级开关配合, 在失压或无电流的情况下自动分闸的开关设备。当发生永久性故障时, 分段器在预定次数的分合操作后闭锁于分闸状态, 从而达到隔离故障线路区段的目的。若分段器未完成预定次数的分合操作, 故障就被其他设备切除了, 则其保持在合闸状态, 并经一段延时后恢复到预先的整定状态, 为下一次故障作好准备。
基于重合器和分段器的馈线自动化, 通过设置重合器和分段器的动作次数、时间, 结合重合器和分段器的特性, 可以确定故障区段并隔离, 恢复非故障区域供电;当线路故障时, 分段开关并不立即分断, 而是要依靠重合器的保护跳闸, 导致馈线失压后, 各分段开关才能分断。因此这种方式的故障定位模式存在以下缺陷:切断故障的时间较长;由于必须分断重合器, 因此实际扩大了事故范围;在进行恢复供电时无法实现全局最优网络重构。
其次, 基于电话报修的故障定位是基于故障投诉电话进行配电网故障定位的基本原理是较初期的原理, 它是根据用户电话号码或用户代码搜索到与终端配电变压器连接的资料, 大致确定故障的位置, 这种方法简单经济。目前在我国无论是城市还是乡村, 家里的电话拥有率逐渐增加, 而供电公司的营业管理系统中保存有用户的有关信息, 如电话号码、用户代码与终端配变连接的资料, 从而得到故障的信息。但是, 如果用户只收到一个投诉电话只能确定用户自己的设备故障, 接到一个电话, 你可以决定与配电设备故障有关的投诉数字, 但实际上电话的更改、投诉电话的打或不打都可形成不确定性。因此, 该方法简单, 但不准确定位的结果。中国的电话普及率和外国之间有一定的差距, 且电力用户参与意识不太强, 故在我国可作为故障定位诊断的辅助参考部分。
第三, 基于FTU的故障定位是馈线自动化的首要条件是一次系统应该是环网结构、开环运行, 实现网络重够的一次系统的硬件是变电站的出线断路器和负荷开关, 而要较好地实现网络自动重构则要安装具有远方通信能力的现场监测和控制装置 (FTU) 。FTU安装在柱上开关处。各FTU分别采集相应柱上开关的运行情况, 并将采集的信息通过通讯网发送到远方的配电自动化控制中心。各FTU还可接受配电自动化控制中心下达的命令进行相应的远方倒闸操作。在故障发生时, 各FTU记录下故障前及故障时的重要信息, 上传到控制中心, 经计算机系统分析后确定故障区段和最优恢复供电方案, 最终以遥控方式隔离故障区段, 恢复健全区段供电。
2 基于FTU的故障定位原理
故障定位算法的具体步骤如下:根据系统静态数据和SCADA实时数据完成网络拓扑;根据网络拓扑结构建立网络模型;实时地从SCADA系统中读取有关故障警报和遥信信息, 进行矩阵运算, 判断出故障位置;根据遥测信息、故障录波进行辅助分析, 判断解出的结果是否正确。
故障检测的原理比较简单, 主要根据配电网一般为辐射状, 故障电流从电源点开始沿树状支路构成的连通路径单一方向地流向故障区。因此, 对故障馈线上的任一区段, 如果故障电流不流入该区段的任何端点, 或从该区段的一个端点流入并从另一个端点流出, 该区段是非故障区段;如果故障电流只流入区段而不流出该区段, 则该区段是故障区段。
随着FTU越来越广泛的被应用到配电网的在线监测中, 我们只需要对馈线上的每一个节点建立网络模型, 将FTU上传的每一个开关是否有故障电流流过的信息作为判断的依据。电缆环网结构的进线和出线采用的均是负荷开关, 进线开关为S1和S2, 出线开关为S3和S4, 都由FTU进行监控。为了便于建立模型, 将该环网柜进行简化。只有采集到足够的样本进行参考学习, 才能形成可以诊断用的网络模型, 开关S1、S2、S3和S4均由FTU监控。
综上所述, 电力供应是保证人们生产生活正常运转的前提, 配电系统如果出现故障, 不能进行及时准确的定位, 将对整个电力系统的平稳运行以及电力的供应造成极大的隐患。一般性质的系统故障诸如短路这样的现象, 是非常容易就可以检测出来的。但是配电网单相接地所出现的故障往往会造成多点的停电事故, 配电系统难以准确的定位, 虽然有很多的检测方法, 在实际应用方面上却有很大的限制, 传统的注入信号定位与按照故障指示器来定位, 不是耗时长就是效果非常不理想, 极大的限制了配电网自动化的正常运行。在不断的实践与研究配电系统故障定位技术中, FTU的故障定位技术正在不断的改进和完善。随着配电系统故障定位技术的不断成熟和发展, 必将使电力自动化水平迈上一个新的台阶。
参考文献
[1]邓永辉.浅谈配网故障定位的启发式算法[J].电网技术, 2009.
探析光缆线路故障的准确定位技术 篇8
其中较为常见的光缆线路故障有:所有线路中断, 在光缆控制监测面板上出现输入信号丢失警报, 造成这类故障的原因大致是人为因素形成的光缆断裂;单个光缆出现通信质量变差, 同时误码警报出现在光缆控制监测面板上, 这种故障形成的原因可能是敷设与连接光缆的时候, 对光纤形成损伤导致其线路的损耗极不稳定。
1 光时域反射技术
光时域反射技术, 即OTDR, 作为对光缆故障定位的常用技术之一, 影响其对光缆故障定位的因素包括:OTDR仪本身的误差。它向被检测的光缆发送光脉冲, 然后按照一定速率把来自光缆背向的散射信号进行抽样、量化及编码以后, 储存同时进行显示, 其周期是有规律性的。如此一来, OTRD仪因其自身在抽样间隔上存有误差, 这种本身的误差主要通过其距离的分辨率上进行反映。选择不适合的量程范围。如当OTDR仪测试距离的分辨率设定为1米, 其意为在图形放大至水平刻度显示每格25米时方可满足。仪器的设计以光标每次移动25米成为1个格。这时, 该光标移动一下, 就表示移动距离为1米, 其即读出1米的分辨率。而水平刻度如果选择的是每格2公里, 就是光标移动一下, 其距离即刻形成80米的偏移。所以在测试时量程选择的范围越大, 它就显示出越大的偏差于测试的结果中。OTDR仪的折射率设置有所偏差。生产厂家不同、类型不同的光缆的折射率是不一样的。所以利用OTRD仪进行光缆长度的测试时, 应必须对仪器进行参数设置, 设定参数之一就是折射率。反射与损耗现象往往因活动连接器、光缆及机械接合位置断裂而造成, 而光缆的末端破裂端面则因端面不规则会出现菲涅尔反射峰或不出现菲涅尔反射现象。还会产生误差的情况另外还有, 光标设置位置不准确等。错误设置平均化处理的时间。把每一次输出脉冲以后的反射信号进行采样形成OTDR的测试曲线, 同时平均处理多次的采样的数据, 从而对部分随机事件进行消除, 如果其耗费更长的处理时间, 就表示噪声电平越小, 它的动态范围就相应增加, 虽然长时间耗费于数据的平均处理上, 能够对测试精度有一定程度的提升, 但是在到了相应的精确程度后就停止提升。将整体的测试时间减短可对测试的速度有所保证, 0.5至3分钟以内的测试时间较为合理。
错误设置脉冲宽度。如果有相同的脉冲幅, 越是大的脉冲宽度, 它就有相应越大的脉冲能量, 同样增大的还有OTDR仪动态的范围, 导致盲区的形成。错误计算。错误地计算了光缆线路的故障点、取舍最终计算结果数值并不能反映真实故障情况, 都会引发较大距离偏差。
相应的要利用好OTDR仪对光缆的检测, 提升其对光缆检测的精度与准确度, 只有采取相应的方法, 才能确保OTDR仪的检测结果精确、可靠, 为及时对故障位置定位提供有力保障。原始资料全面精确。对故障测试与定位的基础依据取决于相关线路档案资料的质量。在耦合监测光缆过程中, 对光缆合计长度, 即其测试口到各接头点处与中继段的总衰减值进行记录, 与此同时记录当时测试仪的型号、仪器的各类参数设定值, 详细记录光缆的余留情况。对各个接头坑以及在转弯或进室或光缆架的线缆余留状态, 便于精确计算故障点路由的长度。
合理地对测试范围进行选择。OTDR仪测试距离分辨率会随着测试范围的变化而变化, 在对故障位置实施测量定位时, 要选择既比被测量的距离大同时离被测量的距离近的范围里, 如此一来, OTDR仪的精度优势才能发挥出来。OTDR仪放大功能的应用。要将光标的位置精确设定于相应拐点之上可借助OTDR仪放大功能加以实现, 同时将图形扩展至每格25米, 也是其功能之一, 如此一来, 所得到的最后结果分辨率小于1米且较为准确。测试条件的一致。在测试光缆故障时, 最大程度保证测试仪的型号、操作与参数设定一致, 使可比性成为测试结果的特点。所以要详细记录每次测试的仪表型号、参数等, 以备后用。
对OTDR仪参数进行正确设定。对OTDR仪进行参数的设定要在测试之前完成, 而光缆折射率与测试波长的设定是其中最为关键的。将OTDR仪的基本参数进行准确设定后, 方可保证在测试中的准确。
科学分析。在光缆发生故障时, 对光缆线路的两端一般实施双向故障的测试, 同时将现有资料数据作为参考, 对故障位置的具体地点进行计算。而后把经计算得到的数值与双方向测试数据实施评价与对比, 进一步准确判断故障位置。只有对OTDR仪进行合理设置并保证操作人员方法得当, 才能使OTDR仪对光缆故障位置进行准确的定位。
2 光缆线路FIBIZ动态监控与管理系统
1) 概述。FIBIZ监控管理系统能够对在光纤通信网中的任意一条发生故障的光缆进行及时准确地判定其相应故障级别, 同时在各级监控中心的监控屏幕之上作出声光告警, 并显示故障点的准确线路位置于电子地图上, 为准确及时地将光缆线路故障排除工作提供了非常有力的信息监控基础。使用FIBIZ监控管理系统可以高效地将查找光缆线路故障的准确位置的时间减少, 对光缆的隐患进行预报, 同时分析整个光纤网的性能, 为管理人员进行故障排除提供了相关依据。2) 原理及组成。总监控中心、区域的监测中心与监测站组成该系统。其中监测中心作为数据采集与处理的中心, 控制着各个监测站;而监测站则对光缆的线路实行光功率监测与远程摇控的自动监测, 从而实时跟踪光缆的传输损耗损耗变化, 并有无人值守的优点。系统采用OTDR仪把测试光经由波分复用器与光开关耦合进被测试的光缆中, 同时将各个监测站OTDR测试的结果同数据库里相应的数据资料实行对比, 从而确定其变化情况, 而后将测试的数据上传至上级监测中心。值得一提的是, FIBIZ系统使用了光功率触发型的OTDR技术, 将光端机所接收的光功率变化纳入到监测的范围内, 如果其收到的光功率损耗大于预定值, 系统可自动根据其故障的级别发出警报同时启动OTDR仪进行测试, 同时利用GIS系统以图形化在屏幕上显示光缆路由与故障点的具体位置, 使检测故障点正确位置结果更直观。3) 监测方式。该系统监测方式多样, 主要包括在线监测、备纤监测、离线监测与跨段监测等。4) 监控种。其监控种类则有定期测试、针对性测试与故障警报测试。5) 系统功能。该系统使用先进的监控及测试技术、业务流程的控制技术与网络的控制技术, 有机结合了光缆监控、维护与测试警报等技术。其能够远程、自动、实时、在线地对通信光缆的传输性能变化进行监控, 及时发现光缆故障的准确位置, 光缆接头性能状态, 从而有效预防了光缆故障及隐患, 最终保证光缆以优质、安全、高效、稳定的特点正常运行。
3 结语
配网自动化故障定位技术探讨 篇9
1.1 配网自动化概述
在电力系统中, 配网是不可或缺的重要组成部分之一, 而配网自动化具体是指以一次网架及相关设备为基础, 以配电自动化系统为核心, 借助多种通信方式, 实现对配电系统运行状态的监控, 并通过与其他系统的信息集成, 对配电系统进行科学化、规范化的管理。上述目标的实现凭借的是配电自动化系统, 该系统具备的功能包括馈线自动化、配电SCADA、通信监视、故障处理、系统互联、电网分析等。该系统主要由以下几个部分组成:配电主站、终端、子站、通信通道等。其中, 主站是核心部分, 终端一般安装在配网现场, 子站可实现所辖范围内的信息汇集、故障处理以及通信监视等功能。
1.2 故障定位的必要性
对于配网而言, 可将其中的故障大体上分为两种类型, 一种是瞬时故障, 也被称为暂态故障, 另一种是永久性故障。通常情况下, 对配网故障进行处理时, 需要区分故障类型, 瞬时故障可利用变电站出口位置处的断路器通过一次重合闸进行消除, 而对于永久性故障, 当重合闸失败后, 必须对配网进行故障处理。在配网当中, 电缆线路发生瞬时故障的可能性相对较小, 绝大部分故障均为永久性故障, 当某个区段出现故障问题后, 需要先对该故障区段进行准确定位, 并第一时间分断该故障区段的开关, 以此来隔离故障, 随后再对非故障区段快速恢复供电, 防止故障问题造成整条线路失电, 影响用户使用。如果是配网出现故障, 相关馈线监控终端会将相应分段及联络开关位置处的实时信息以数据的形式传输给主站系统, 当主站系统接收到这些数据之后, 会按照一定的故障区段定位算法自动定位出故障所在的位置, 同时会对相关馈线监控终端下发指令, 操作开关设备将故障区段从整条线路中隔离出去, 并恢复其他非故障区段供电, 由此可防止变电站出线开关多次重合的情况发生, 有助于缩小故障影响范围。由上述分析可知, 当配网发生故障之后, 对故障进行准确的定位是消除故障的重要前提和基础, 也是故障排除的关键环节。为此, 在配网自动化系统中, 必须采用合理可行的故障定位技术, 才能确保配网安全、稳定、可靠运行。
2 配网自动化故障定位技术
2.1 基于故障指示器的定位技术
配网若采用中性点不直接接地的连接方式, 一旦相间出现短路故障, 会造成极大的危害。相间短路时, 电源供电回路的阻抗会随之减小, 从而导致短路回路中电流激增, 并且该电流会超出回路中额定电流数倍。相关研究结果表明, 短路电流的大小主要与短路点与电源之间的电气距离有关, 当配网中出现两相短路时的故障电流较大, 所以故障指示器能够按照故障电流的具体流向准确判断出故障所在位置。实践证明, 这种故障定位技术的可靠性相对较高。
2.1.1 故障指示器的原理
常规的故障指示器主要由传感器、显示器等组成, 其基本工作原理如下:当传感器采集电流信号并将该信号传给显示器后, 显示器会对该信号的性质进行分析判定, 并选择是否显示故障状态。当配网中出现故障后, 会有故障电流从系统侧至故障位置处线路构成的故障回路中流过, 此时故障指示器便会产生报警信息。同时, 其他分支线路与故障点后的故障指示器没有故障电流流过, 所以不会产生报警信息。这样, 通过逻辑判断便可找出故障区段及分支线路。常用的故障指示器有架空型和电缆型两种。
2.1.2 主干线与分支线的故障定位
(1) 主干线故障定位。当配网主干线中的某处出现短路故障时, 从系统侧到该故障位置处便形成一条故障回路, 同时会有故障电流流经该回路, 该回路中的故障指示器便会指示故障, 而其余故障指示器均不会指示故障, 由此可快速判定故障区间。 (2) 分支线故障定位。配网中的分支线故障定位与主干线基本类似, 在此不重复介绍。
2.1.3 注意事项
采用故障指示器对配网进行故障定位时, 应注意如下事项: (1) 必须保持故障指示器的告警指示信息完整。线路中的故障指示器数量相对较多, 可能导致上传给主站的报警信息无法同步, 这就可能导致单个采样周期内上传数据丢失的情况。为避免此类问题发生, 在对故障指示器报警信息进行采集时, 可设置冗余时间, 并以若干个周期为界, 这样便能够保证所有来自于故障指示器的报警信息均可送达主站, 即使线路中出现多重故障, 也可完整采集到报警信息。 (2) 故障信息要与网络拓扑数据保持高度一致。在具体应用的过程中, 指示器的动作信息与开关动作传至主站的时间也无法同步, 逻辑分析是以故障前的网络拓扑结构状态为主要依据, 为此系统采集数据时, 必须保留故障前的开关状态信息, 并在采集到完整的指示器信息后, 作为逻辑分析依据。
2.2 基于馈线终端的故障定位方法
馈线终端装置简称FTU, 其具备遥信、遥控和故障检测等功能, 可与配电自动化主站进行通信, 该装置的特点是体积小、抗高温、耐严寒、可直接进行采样。基于馈线终端的故障定位方法主要是指由FTU对线路中的开关运行情况进行实时检测, 并采集线路中的各种信息, 如电流、电压、功率、开关分合闸状态等, 然后将采集到的信息传给配电自动化主站。主站则会按照馈线终端检测到的故障告警信息, 结合保护动作信号等进行综合判断, 进而启动故障处理程序, 判断线路中的故障类型和区段, 以此来实现对故障点的隔离及非故障区段恢复供电。基于馈线终端的故障定位方法的实现需注意以下事项:
2.2.1 快速定位与隔离
通过相关调查分析发现, 国内绝大多数配网自动化方案中, 从故障定位到事故隔离直至恢复供电的时间约为1 min。随着电力用户对供电质量要求的不断提高, 1 min的复电时间相对较长, 很难满足用户的要求, 尤其是一些电力大客户, 他们建议停电时间减少到0.2s以内, 这样可以在不设置不间断电源的情况下, 确保计算机网络系统的稳定运行。故障停电时间主要取决于配电自动化主站采集现场FTU故障信息所耗费的时间, 以太网技术的引入, 将使停电时间缩短至10s以内。
2.2.2 网络通信
近年来, 随着以太网的快速发展, 各个地区的电力部门纷纷提出了网络通信的要求, 已有部分地区的供电部门将光纤铺设到了变电站和柱上开关安装处。若是各馈线终端均能直接采用10M/100M的以太网, 并基于TCP/IP协议与主站和子站进行通信, 便可使光纤的作用得到充分发挥。由于馈线终端本身是安装在现场的智能终端, 为确保其运行稳定性和低功耗, 很多厂商都采用了主控单元MCU实现通信处理功能。然而, 实际应用表明, MCU的运行速率与计算能力均不如以太网, 所以在基于馈线终端的配网自动化故障定位中, 采用10M/100M的以太网进行通信更切实可行。
2.2.3 在线监视
通常情况下, 配网开关都设置在户外, 这给维护和检修工作带来了一定的困难, 加之受外界环境因素的影响, 很容易导致开关的使用寿命缩短。鉴于此, 及时预测开关的使用寿命显得尤为重要。现阶段, 国外一些发达国家的馈线终端已经能较为精确地预测出开关的使用寿命, 国内也有一些厂家生产的馈线终端具备此类功能, 并在此基础上开发了在线监视功能, 可对开关的运行状态进行实时监视, 通过相关数据的采集判断开关的状态。
3 结语
综上所述, 国内很多地区都实现了配网自动化, 在这一背景下, 网内的线路和设备不断增多, 这些线路和设备在实际运行的过程中难免会受到各种因素的影响而出现故障问题。为此, 应当采取一种科学合理的故障定位方法, 当配网发生故障时, 在最短的时间内找出故障位置, 并对其进行隔离处理, 恢复非故障区段的供电, 以此来确保供电可靠性。
参考文献
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故障定位技术 篇10
由于网络的互联性和开放性, 网络故障之间存在着一定的关联关系, 单一的网络故障可能导致大量的故障现象。而每一个故障现象都会作为独立的事件被网络故障诊断系统所捕获。多个故障同时发生时情况更加复杂。这种故障的传播特性使得故障诊断陷入了困境, 因为我们不能独立地看待这些事件, 而是要将事件联系起来才能找到故障真正的源头。网络故障定位就是要根据事件关联关系, 从多个故障事件中定位故障源。
事件关联技术是重要的故障定位工具, 长期以来一直是研究的热点。其基本思想是通过关联多个事件为一个单一概念事件, 过滤不必要的或不相关的信息, 将故障的来源隔离出来, 减少呈现给网络管理员的信息数量。本文将分别介绍几种目前常用的网络故障定位技术, 并分析它们各自的优缺点和适用性。
2. 目前常用的网络故障定位技术介绍
2.1 基于规则的推理 (rule-based reasoning, RBR)
基于规则的推理又称为基于规则的专家系统。专家系统, 产生式系统和黑板系统等, 早期的大多数故障诊断系统都采用基于规则的推理, 它用“IF-THEN”的规则形式捕获人类问题求解的行为特征, 并通过“认识-行动”的循环过程求解问题, 其表现形式单一, 直观, 有利于知识的提取和形式化表示。规则推理问题求解过程符合人的认知过程, 容易实现, 有利于问题求解和专家系统的开发。
如图1所示, 基于规则的推理系统, 一般由一个工作内存, 一个推理引擎和一个知识库组成。工作内存中包含了通过具体的网络管理协议, 如SNMP, ICMP收集到的关于网络对象的各种信息。工作内存通过分析信息识别网络是否发生故障。知识库包含从人类领域专家那里得到的专家知识。知识库有两个功能: (1) 尽可能地确定网络中到底发生了什么问题; (2) 当某一问题发生时, 指出系统所要执行的动作。知识库中的专家知识是基于规则的, 即所有知识都采用“IF-THEN”或“CONDITION-ACTION”两个形式的规则。推理引擎与知识库合作, 将目前网络的状态与知识库中规则的条件部分进行比较, 以决定该规则是否被采用。一般情况下, 采用一条规则式很难确定网络中的故障源, 应将推理引擎的结果再作为条件进行多次推理, 得出最终结果。
基于规则的算法最大优点是它符合人的思维, 便于人类理解, 系统结构简单, 比较容易实现。但它存在以下缺陷:
1) 当规则数目达到一定量时, 规则库的维护越来越困难。
2) 知识获取是一个瓶颈, 因为规则获取主要是从专家那里获取的, 且没有自学习功能。
3) 在演绎推理过程中没有利用过去经验, 缺乏记忆, 每次遇到相同情况总要从规则中查找, 这样降级了系统性能。
典型的基于规则的诊断系统有:HP公司研制的ECS (event correlation service) , 它是OPENVIEW的重要组成部分。M.MOLLER等提出的PHILIPS系统等。
2.2 基于案例的推理 (case-based reasoning CBR)
基于案例的推理源于认知科学记忆在人类推理活动中所扮演的角色, 目前CBR已经主要作为人工智能的一种推理技术。CBR兴起的主要原因是传统的基于规则的系统在知识的获取上存在困难, 不能作案例的例外处理, 整体性能十分脆弱。与RBR不同, 基于案例的推理系统不需要关于配置的先验知识。CBR是基于如下两条原则: (1) 现实世界是有规律的, 相似的问题有相似的解决办法, (2) 同类问题会再发生。
如图2所示, CBR故障诊断系统由五部分组成, 其中包括一个案例库和四个功能模块。四个功能模块分别是输入模块, 检索模块, 修改模块和处理模块。首先输入模块接受用户提供的对问题的描述。接着由检索模块到案例库中寻找与之匹配的案例, 如果能找到完全匹配的案例, 那么就用该案例的解, 问题就迎刃而解了, 如果找不到完全匹配的案例, 检索模块就再在案例库中找一个最近似的案例, 然后由修改模块对该案例的解作适当的修正就可以满足当前问题的要求, 其结果是得到一个完整的解。一旦问题被解决, 则处理模块将新的案例加入到案例库中, 以备今后的应用。基于案例的方法能够通过自身的方式获取新知识, 还能根据过去出现的一些推理错误来调整知识结构。检索模块根据故障检索案例时有多种匹配方式。例如确定参数匹配, 概括多重特殊化匹配, 基于鉴定的匹配。案例库的维护主要是根据著名的遗忘曲线理论, 即长期不用的信息将会被遗忘, 所以要删除长期不用的案例。
基于案例推理的故障定位方法克服了基于规则推理方法的许多不足:案例库比知识库容易构造, 在某些领域总有大量先例, 稍加整理即可利用。同时, 案例是相对独立的, 每个案例都有其自身的结构完整性, 相互之间没有依赖关系。而规则库的建造依赖于知识工程师从领域专家那里收集, 整理, 这是一项繁重的工作。因此, 案例库比规则库更容易维护而且更灵活, 案例的相对独立性使得一个案例的增减不会影响其他案例的存在。CBR比RBR有更快的执行速度。RBR式链式推理, 简单推理可能触发多条规则。而CBR系统推理只涉及当前问题相关的案例, 检索较为快捷。CBR系统具有自学功能, 但CBR系统存在着不少缺陷:因为基于案例推理需要对比新案例和旧案例的相似程度, 评估两个案例的相似度的函数式特定于应用的, 由于INTERNET服务的多样性, 要设计一个通用的评估方案非常困难。其次, 基于案例的推理相当耗时, 当案例库中案例的数目非常巨大的时候, CBR不适合在大型系统中进行故障诊断。
LEWIS等研究了故障诊断中的案例自适应问题。DERO等研究了故障诊断中的旧案例知识的抽取问题。
2.3 基于密码本关联模型 (codebook correlation model)
密码本的基本思想是:每个故障的产生都会引起大量故障症状事件的发生, 每个对象产生的故障症状事件可能是该对象自身故障问题引起的本地事件, 也有可能是关联关系的对象出现故障, 传播过来而引发的事件。处理这些由故障而引发症状事件的方法是把事件看成一个标识故障的密码, 相关性分析的过程就是对症状事件进行解码的过程, 最终确定密码标识, 出现症状事件的那些故障。
密码本方法中, 故障事件被看作网络产生的消息并被编码成为它们导致的警报。其中关联器的功能是对这些信息进行解码以识别出问题。因此, 密码本技术分为两个阶段。第一阶段叫做密码本生成阶段, 在这一阶段, 首先将每一个征兆或警告与问题联系起来, 然后选择监测事件子集, 生成有效的密码以进行问题标识。这个过程的结果被称为密码本, 其实质是一个“问题-征兆”矩阵。第二阶段叫做解码阶段。关联器将事件流和密码本进行比较和分析, 找出最接近故障现象的问题代码, 从而确定故障位置。
密码本技术的核心思想是为潜在的问题和表征症状形成关联矩阵, 通常由于征兆的数目会超过网络实际问题的数目, 因此关联矩阵很庞大。有必要应用有效的算法来降低它的大小, 使其能够缩小成唯一标识问题根源的最小征兆集, 即生成最优密码本。
下面我们用很简单的例子来说明使用密码本关联模型来定位故障。
故障事件:我们把网络对象 (节点) 在某时刻因故障而产生的消息叫故障事件, 比如一个网络对象的性能低于指定阈值就会产生一个事件。 (为便于理解, 下面我们所说的故障事件仅针对节点无响应这种单一的故障事件)
故障事件序列:故障诊断系统在一定时间捕获了若干故障事件, 那么称其为一个故障事件序列。
故障事件之间的关系有以下四种:
1) 故障事件A, B是独立的, 即没有关系, 可以表示为:
3) 故障事件A∩B→C, 即A, B同时发生引起了C的发生, 可以表示为:
有了以上定义我们可以了解密码本关联技术进行故障源定位算法的原理:
(1) 将网络中所有故障事件的直接关联关系用上述四种关系表达出来 (在已知网络拓扑结构情况下) 其结果就是网络故障事件全局关联图G (密码本)
(2) 给定故障序列要定位故障时, 在G中分离出关联子图V (解码) 从关联子图V中可判断出故障源。
假设给定网络所有故障事件集合U (A, B, C, D, E, F, G, H) 和他们之间的关联关系:A→B, B→C, B→D, C∪D→E, E→F, F∩G→H.要求生成密码本:
由已知算法我们可以得到密码本:
当用故障定位模块监测到一个故障事件序列 (F, G, H) , 从密码本中我们可以得到子图:
可以确定F, G为故障源.
基于密码本关联模型的故障定位方法, 优点是:由于编码过程只进行一次, 因此效率很高, 在定位时只需要进行比较操作, 降低了运算的复杂度。缺点是:当网络的拓扑结构发生变化时, 需要重新产生密码本, 这个过程相当耗时, 不适合具有动态关系的网络环境。而且对最后生成的子图出现事件环如:A→B→C→A时, 不能确定故障源。
采用密码本技术最成功的是INCHARGE系统, 它是SMARTS公司为解决网络中实时故障定位而开发的系统, 能自动适应网络拓扑结构, 网络的范围和复杂性变化。INCHARGE的基本组件是域管理者 (DM) , 能自动对域内事件进行管理, 确定事件的相互关系, 调用管理人员预先定义的问题, 找到引发症状的故障, DM还可以收集与之合作的DM信息, 达到共同维护网络安全的目的。
3. 总结
除了上述几种网络故障定位的方法, 应用于网络故障定位的技术还有数据挖掘, 有限状态机, Petri网等, 不在这里一一介绍了。由于当今网络的不断发展, 还需要我们创造出更多的方法, 使用更新的工具, 才能更加完善网络故障定位技术。
参考文献
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校园网络故障智能定位系统的研究 篇11
【摘要】网络故障是指网络在硬件或者软件上阻碍网络正常运行工作的网络状态。校园网络故障智能定位系统是网络发展中实现网络过账检测智能化的重要体现，主要是针对网络运行过程中网络软件在网路运行过程中出现的问题给予解决，从而避免用户资源流失，信息泄漏等现象的发生，减少网络故障带来的损失，也为网络的减量运行保驾护航。
【关键词】校园网络 网络故障 智能定位系统
引言：随着网络应用逐步广泛，网络结构也越来越复杂，网络应用结构变得复杂多样化，一旦网络出现故障，不仅会造成经济上的损失，同时也会影响到网络运行的整体发展。校园网络作为网络发展应用相对集中的使用区域，需要对校园网络故障给予及时处理，校园网络故障智能定位有助于促进校园网络故障的及时排除，保障网络运行正常化。
一、网络故障智能系统的需求分析
（一）网络管理向着对多模式方向发展
网络的运行和发展不仅局限在网络资源的管理和交流，同时还存在着网络管理之间的相互融合。例如：校园网路中教学资源的共享与网络资源共享中用户个人信息之间的联系，是网络的运行不仅要考虑资源之间的共享，同时应该考虑用户的资料保密性的管理，使目前的网络运行之间形成交互交错的网络运行模式，促进网络故障智能化处理的标准逐步提升。
（二）网络信息测度因素多方面考虑
针对网络运行中产生的故障，网络故障智能系统不仅要考虑到网络的运行与网络信号强弱的原因，还用当考虑其他因素，比如：网络实际传播速率的快慢和网络占用宽带数额的大小等因素也是产生网络故障的重要来源。
（三）网络信息准确采集
网络故障智能检测系统能够依据网络产生故障的原因针对不同厂商的运行设备经行集中采集，对大量冗长的网络运行信息进行过滤和筛选，使网络运行得到准切的内部信息警告系统，为网络故障的排除提供准确的信息。
（四）智能化网络故障检测，形成网络问题的直接学习和推测
网络信息故障智能化检测可以依照当前的网络故障信息进行内部资源的整理与审核，形成对当前网络故障的深化分析，为网络故障的排除提供较为全面的处理模式，形成网络资源之间相互借鉴与推测，寻找网络故障产生之间存在的相同性，促进网络故障排出的智能化处理。
二、网络故障智能系统的体系结构
（一）校园网络故障智能系统结构
校园网络故障智能系统处理主要包括数据采集，数据处理，规则获取，推理系统和短信告警等五个部分。通过前期对网络数据进行集中采集，形成网络数据集中处理，其次依据相应的数据处理规则数据进行计划，再次形成系统内部对资源的整合处理，寻找网络故障数据与系统内部数据之间的相似程度，对校园网络故障进行分析，最后转化成短信告警的形式呈现给管理员，完成网络故障的智能检测。
（二）校园网络故障智能系统功能模块设计
1.用户管理模块：用户通过“用户申请”成为智能系统的用户，用户模块存在等级性，因此，不同层次的用户使用到的网络故障智能检测系统的功能也不同，用户的等级也高，网络故障智能检测系统功能越全面。
2.参数配置模块：参数设置模块主要是针对网络故障智能系统设计中存在不同参数的设定，包括依据不同网络故障产生的原因优先选择参数，不同网络故障智能选择配备事件类别，级别设置等等，这个模块的设置对网络故障模块管理的使用范围和检测程度的准确性密切相关。
3.数据处理模块：数据处理模块主要对网络故障系统前期进行数据收集整理的控制，这个模块主要针对网络故障中数据的采集，数据的分析和筛选以及数据总结形成短信告警产生影响，是网络故障智能化分析的重要模块，把握网络故障智能筛选的总体运行。
4.故障报警模块：故障报警模块主要针对网络故障系统内部对收集的数据进行分析，然后形成网络故障原因，将结果以短信的形式发送给管理员，是对管理员进行系统故障已经产生的提示。
5.其他：除此之外，网络故障智能检测系统还包括设备管理模块，事件管理模块性能管理模块和诊断模块，都对网络故障系统检测的使用产生影响。
（三）网络故障智能系统的优势
网络故障智能系统是网络发展运行中对网络故障检测的系统性管理，首先对网络系统产生的故障进行数据的及时收集和整理，形成系统的数据化管理，并且对产生的数据结果进行智能分析，最终将分析结果反馈给管理人员，实现了网络内部系统监管的自我检测，促进网络发展的智能化；其次，网络故障智能化系统对网络产生的故障进行系统性监管，保障了网络故障排除过程中网络资源的整体性，避免了人工检测产生的遗漏信息现象，对网络故障的排除和检验形成整体性，避免了网络信息资源的泄露和资源流失。
结论：校园网络故障智能系统定位实现了我国网络资源共享过程中出现的资源整合带来的信息泄露和资源共享之间的矛盾关系，促进我国校园网络的管理，形成校园网络资源管理向着高效性方向发展，促进我国校园网络资源在教学资源共享上提供信息交流上的保障，也为我国的高校对整体校园资源控制上提供了保障，形成校园资源的合理化运用。同时，校园网络故障智能化系统的应用也为我国整体计算机发展提供更加权威的方现性指引。
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故障定位技术 篇12
关键词：关联规则,多故障定位,提高定位效率,聚类方法
0 引言
随着软件产品的发展，软件规模以及软件复杂度的不断增大使得软件调试过程越发困难。软件故障定位是调试过程中成本最高同时耗时最长的一项[1]。在软件自动化调试领域，出现了许多相应的方法，Jones和Har rold提出了Tarantula[2]方法，该方法通过对比程序实体在失败测试用例和成功测试用例之间的差别，计算程序实体的怀疑度实现故障定位。C.Liu提出了SOBER[3]方法，该方法使用谓词在测试用例中取值为真对程序故障出现的影响实现故障定位。其他还有一些定位方法[4-6比如CBI、NNQ、SBI等。这些方法大多使用程序实体的覆盖信息来计算每一个程序实体的可疑度，然后通过可疑度排名列表去发现软件故障。这些方法虽然在单故障的情况下取得了很好的效果，但是在多故障的情况下，效果都不是很理想。他们大多都采用one-bug-at-a time的方式实现多故障的定位，但是这种方式弊端明显：时间效率低，同时需要重复测试。
Jones和Harrold提出了一种并行调试技术[7]，通过对可能导致同一个故障的测试用例进行分类，然后结合成功执行的测试用例构造用以测试每个故障的测试用例子集，来同时定位不同的软件故障。但现有的基于覆盖率的错误定位（Coverage Based Fault Localization,CBFL）方法只是统计代码语句或代码基本块的覆盖率，并没有考虑程序执行的数据依赖和控制依赖，因此会出现定位不准确的情况。结合以上两点，本文将在并行的基础上使用关联规则挖掘软件故障。
1 相关工作
许多该领域的学者提出了不同的软件故障定位技术。这些技术大多通过收集语句或者谓词等程序实体的覆盖信息，然后对收集到的信息利用相应的怀疑度公式计算每条语句的怀疑度，据此找出软件中的故障。本文也使用这种方式，同时，结合关联规则的思想来提高软件的多故障定位效率。
1.1 基于交叉表的故障定位技术
W.Eric提出了一种基于交叉表的技术进行软件故障定位的方法[4,8]。该方法的主要思路是：针对每个测试用例的每一条语句构造一个交叉表，通过该交叉表收集语句的覆盖信息和执行结果。然后，利用每条语句的统计信息计算该语句的怀疑度（Suspiciousness）。通过这种方式，所有的语句都可以根据计算出的怀疑度来降序排名。语句的怀疑度越高，该语句越会被优先检查，可以通过排名依次检查语句，直至发现软件的故障。
该技术通过引用一个名为Chi-square test的假设测试来检查测试用例执行结果和语句覆盖信息之间的依赖关系。Chi-square的数据通过交叉表中的数据计算而来，同时与Chi-square中的关键值进行对比，决定这个假设（即执行结果独立于与语句的覆盖信息）被接受还是被抛弃，然后，通过计算语句的怀疑度数值ζ进行故障定位。ζ的数值越大表示语句的怀疑度越高，怀疑度越高则会被优先检查。基于交叉表的软件故障定位技术通过计算语句的怀疑度来预测语句包含故障的可能性。其实验结果表明基于交叉表的软件故障定位技术相比于绝大多数的软件故障定位技术，如Tarantula、Liblit05、SOBER等方法，效果更好。
1.2 并行调试
通常状况下，一个软件出现失效状况下，软件中会包含多个故障，同时软件调试的人员也会不止一个，因此可以通过并行的方式实现软件故障的定位工作，相比于one-bug-at-a-time的方式，并行故障定位会更加高效，通过构造并行工作流，不同的工作人员可以专注于不同的软件故障。要实现并行的软件故障定位，最重要的问题是如何对任务进行划分和分派，这就需要一种可以把错误的测试用例集从新分配成多个小的与特定故障相关的错误测试用例子集的技术。Jones和Harrold提出了一种并行调试的技术[7]用以实现解决这个问题。这种技术会自动把失败的测试用例集分割为针对不同软件故障的测试用例子集。通过使用测试用例动态运行获取执行结果的行为模型和信息，该技术可以生成一个针对不同错误的失败测试用例子集。通过把失败测试用例子集和成功的测试用例结合，就得到了一个专注于特定单错误的测试用例集。这些单错误测试用例集的个数就是对程序中故障个数的预测。
2 关联规则在软件故障定位中的应用
在基于覆盖的软件故障定位技术中，现有技术通过收集测试用例执行的覆盖信息计算语句可疑度，进而定位软件故障。在现有的技术中，往往没有考虑语句间的数据依赖和控制依赖关系，不同语句的覆盖统计是相互独立的，这导致定位的不准确，CBFL方法经常能定位到程序失效时的执行代码，而这些失效时的执行代码多数情况下并不是错误代码[9]，文献[9]表明，基于覆盖的软件故障定位计算可疑度得出的高可疑度语句主要分一下几种情况：
(1）该语句基本块本身就是故障语句，并且该基本块出现在错误测试用例的概率高于出现在成功测试用例的概率。
(2）该语句基本块本身不是故障语句，但是该基本块的执行会导致故障语句的执行，进而发生故障。这表明高可疑语句块或者是故障或者会导致故障，因此考虑通过关联规则挖掘高可疑代码与软件故障的关系，提高故障定位的效率。
测试用例的执行路径能够反映出故障代码与高可疑代码之间的关联，即高可疑代码的执行导致故障语句的执行，进而出现故障。故障语句与高可疑语句表现出了在执行路径上覆盖信息的一致性，然而执行轨迹的路径表示十分复杂和耗时[10]，因此采用相对轻量级的覆盖向量来近似表示路径的覆盖信息。
2.1 路径覆盖向量的表示
定义1：中间不存在控制跳转的连续代码语句构成一个代码基本块，简称为基本块。
定义2：覆盖向量值指代码基本快在每次执行中的覆盖信息构成的向量pathi=(b1,b2,⋯,bn)。其中：path表示覆盖向量；bi表示程序中代码基本块，bi=0表示该代码基本块没有被覆盖，bi=1表示该代码基本块被覆盖。
定义3：一个函数在测试用例集下的执行轨迹符号化表示为EXEM(fi)={B,T,PATH}。其中：B表示函数的基本块集合；T表示测试用例集的所有测试用例集合，PATH={path0,path1,⋯,pathm}表示针对每个测试用例的覆盖向量集合。根据程序执行的结果可以将执行轨迹分为成功执行和失败执行，即EXEMp和EXEMf。
2.2 求解频繁集
根据故障语句与高可疑代码之间表现出的覆盖一致性，可以求解故障语句的“频繁集”来表现这种关联[11,12]，软件故障或者存在于高可疑代码中，或者存在于高可疑代码的频繁集中，因此通过频繁集来提高软件故障定位的效率。只需求出与高可疑代码保持覆盖一致的分量对应的基本块，即可通过频繁集提高故障定位的效率。
求解频繁集的算法如下：
算法中：bk代表目标代码；fg(bk)表示与bk保持频繁一致性的分量集，即求解出的以bk为目标的频繁集。算法过程为：遍历bk不等于0的分量进行与操作，即得到所有的bk的频繁集。通过计算每一条语句块的可疑度，按照可疑度降序检查发现错误，若语句块中不存在错误则检查语句块的频繁集（依据可疑度排序）查找错误，这种方式可提高定位效率。
3 基于交叉表的软件多故障定位技术
下面对基于交叉表的软件多故障定位技术进行具体介绍。
图1为程序实例展示，该程序用于求取输入的是三参数中间值。
图1的程序中包含两个错误，分别是语句行6和语句行9，使用在测试用例集中10组参数组合分别为T1～T10。图中“√”代表了每条测试用例的语句覆盖信息；在最后一行给出了每个测试用例的执行结果：P代表成功，F代表失败。
由图1可知，导致失败的测试用例往往具有相同或者相似的语句覆盖信息。因此可以通过聚类方法将测试用例进行分类，将错误测试用例中语句覆盖路径相同或者相似的路径分为一类，这些被分为不同类的失败测试用例子集就是专注于不同错误的测试用例集。在mid函数中，测试用例7～10失败了。而且，测试用例7,8有相同的覆盖信息，这意味着测试用例7,8可能会导致同样的软件故障。同时，测试用例9,10也具有相同的覆盖信息，同理，它们也可能导致同样的软件故障。通过上述分类原理和观察到的现象，下面把失败的测试用例分为两组针对不同错误的失败测试用例子集。然后通过使用Jones和Harrold的并行调试的方法，将失败的测试用例子集分别与成功测试用例结合，形成两组不同的测试用例子集。两组测试用例子集如图2和图3所示。
针对不同语句构造一个用于计算语句怀疑度的交叉表，语句交叉表模板如图4所示。
图4所示交叉表是一个表示测试用例执行情况和测试用例是否被覆盖的二维表。表中各个变量的含义分别是：w代表程序中的一条语句；NCS(w)代表覆盖w的成功的测试用例数；NUS(w)代表没有覆盖w的成功测试用例数；NS代表成功的测试用例数；NCF(w)代表覆盖了语句w的失败测试用例数；NUF(w)代表没有覆盖语句w的失败测试用例数；NF代表失败的测试用例数；NC(w)代表覆盖了的测试w用例总数；NU(w)代表没有覆盖w的测试用例数；N代表总的测试用例数。
使用图4提供的模板和文献[4]中提供的公式计算每条语句的怀疑度。针对图2和图3两个测试用例集分别计算怀疑度，给出怀疑度列表降序排名如表1所示。
表1中，语句9的怀疑度最高，会最先被检测。在表2中语句6的怀疑度最高，会最先被检测。这表明通过构造针对不同错误的测试用例子集并行的进行故障定位是可以实现的，这将有利于提高软件故障定位的效率。在此计算验证了通过并行的方式进行软件故障定位的有效性。进行并行的故障定位有一个前提就是构造针对不同错误的测试用例。通过使用二分法构造针对不同的测试用例，针对不同的待测函数，可以根据函数的输入集合和函数的功能创造出不同的二分法条件。在上面例子中，mid函数是用作求取输入的3个数的中间值的函数，因此中间的参数最有可能导致软件故障。所以中间的参数作为分类条件，在mid函数中使用“中间的参数是不是在第一个出现”作为分类的条件，如果一个失败测试用例满足这个条件则把它放在一个类别中，不满足则放在另一个类别，同样以图1的测试用例为例，发现T9和T10满足这个条件，所以把他们分为一类，T7和T8分为另一类，这样即可进行并行软件故障定位。
同时，给出一个终止条件，用于判断分类是否完成，即针对不同错误的测试用例是否已经被分配到了各自相应的类别下。聚类的相似性系数可以提供判断不同对象之间相似程度的度量，因此可以使用相似系数来判断每个类别中的对象是否足够相似，不同类别间的对象是否足够相异来判断分类是否完成。相关系数公式如下：
式中：Xi为第i条语句在失败测试用例X中的覆盖情况，Xi为1代表覆盖，0代表未覆盖；Xˉ表示失败测试用例Xi的覆盖比例；相应的Y的含义和X相同。利用图1中的例子可以将失败的测试用例集分类。给定一个相关性系数的值，比如0.8，当两个失败测试用例的关联系数小于0.8时说明它们关联性不大，即它们针对不同的错误。计算r78=1，这表明T7和T8关联性非常大，针对相同的错误，对T9和T10计算结果也是1，说明它们应该分为一组。通过循环计算每两个测试用例之间的相关系数，直到类别内任意两个测试用例的相关系数大于0.8时，就说明分类完成。本文给出的上述方法虽然能够对针对不同错误的测试用例进行分类，但需要对每两个错误测试用例进行计算，所以这个过程相当耗时，开销也是很大。
4 实验及结果分析
下面使用本文给出的基于关联规则的软件多故障定位技术和Tarantula方法进行对比来验证本文方法的定位效果。在此使用Siemens程序集来进行试验的对比工作。程序集中tacas程序包含的故障版本数最多，同时可执行的语句数最少，这意味着tacas程序有可能包含多故障，因此选用该程序验证本文的方法。对文献[4]中的EXAM度量进行扩展，将针对每个故障的EXAM相加，形成EXAMtotal作为度量的标准。
基于关联规则的软件多故障定位方法与Tarantula方法的对比如图5所示。
图5分别给出了在不同的故障版本比例下两种方法的EXAMtotal得分。其中“1”代表20%的故障，“2”代表40%的故障，“3”代表60%的故障，“4”代表80%的故障。可以看到在故障比例较低的环境下，本文的方法效率明显优于Tarantula方法。
5 结语
本文提出了基于关联规则的软件多故障定位方法，并且与Tarantula方法进行了对比，结果表明本文的方法效率较高。不过本文提出的方法也存在一些不足，并没有考虑把测试用例划分为针对不同故障的测试用例的效率，同时也没有考虑失败测试用例分类的效果进行验证。在Siemens测试集上通过实验验证了基于关联规则的软件多故障定位的效率，结果证明本文的方法能有效地发现软件的故障。
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