**智能自动重合闸控制算法优化的核心在于通过精准故障判别、自适应控制策略及多源数据融合，显著提升重合成功率，其关键方向与技术路径如下**：

### **一、精准故障类型判别：区分瞬时性与永久性故障**
1. **电弧特性分析**
瞬时性故障（如雷击）的电弧熄灭后绝缘可恢复，而永久性故障（如断线）的电弧持续存在。通过监测故障电流的衰减速度、电弧电压波形等特征，可构建基于电弧模型的判别算法。例如，当电弧电压在跳闸后快速降至零且无复燃迹象时，判定为瞬时性故障，优先启动重合闸。

2. **高频信号检测**
故障发生时产生的高频暂态分量可反映故障性质。利用小波变换或希尔伯特-黄变换提取高频信号能量，若能量在跳闸后快速衰减至阈值以下，则判定为瞬时性故障。此方法需结合高速采样与实时分析技术，确保判别时效性。

3. **机器学习分类**
基于历史故障数据训练分类模型（如支持向量机、随机森林），输入特征包括故障电流幅值、相位突变、谐波含量等。模型可实时输出故障类型概率，当瞬时性故障概率超过阈值时触发重合闸。例如，某220kV线路应用后，重合成功率从72%提升至89%。

### **二、自适应重合闸时序控制：动态调整重合间隔**
1. **绝缘恢复时间预测**
根据线路电压等级、环境温度、湿度等参数，建立绝缘恢复时间模型。例如，500kV线路在25℃下绝缘恢复需0.8s，而-10℃时需延长至1.2s。算法实时计算最优重合时序，避免因过早重合导致二次故障。

2. **系统稳定性评估**
重合闸前评估系统功角稳定性，若预测重合后功角差超过临界值（如180°），则延迟重合或闭锁。通过相量测量单元（PMU）实时监测系统状态，结合李雅普诺夫稳定性理论构建判据。

3. **多时序协同控制**
在双端电源线路中，协调两侧重合闸时序。例如，检无压侧先重合（时序1），检同期侧在确认系统同步后重合（时序2），时序差控制在0.3s内以减少冲击电流。

### **三、多源数据融合与协同决策：提升判别鲁棒性**
1. **电气量与非电气量融合**
结合故障电流、电压（电气量）与气象数据（风速、雨量）、线路温度（非电气量）构建综合判据。例如，雷雨天气下优先采用电弧特性判别，而高温天气下加强绝缘恢复时间监测。

2. **广域信息交互**
通过WAMS（广域测量系统）获取相邻线路状态，若检测到故障点下游线路无流，则判定为永久性故障并闭锁重合。某区域电网应用后，误重合率降低至1.2%。

3. **分布式智能终端协同**
线路两端智能终端通过GOOSE协议实时交换闭锁信号。当一侧终端判定为永久性故障时，向对侧发送闭锁命令，避免双端重合于故障。例如，220kV线路双端协同控制使重合成功率提升至94%。

### **四、优化效果验证与案例分析**
1. **仿真与现场测试**
通过PSCAD/EMTDC搭建仿真模型，验证算法在1000种故障场景下的有效性。现场试点中，某500kV线路优化后年重合成功次数增加18次，停电时间减少12.5小时。

2. **经济性评估**
优化后虽增加传感器与通信设备投资（约50万元/线路），但减少的停电损失（按年均停电2小时、负荷100MW、电价0.5元/kWh计算）可达100万元/年，投资回收期仅6个月。

3. **标准兼容性**
算法符合IEC 61850标准，支持与现有保护装置无缝集成。通过修改保护装置逻辑库，可快速部署至不同电压等级线路。

### **五、未来发展方向**
1. **深度学习强化判别**
引入卷积神经网络（CNN）处理故障波形图像，或使用长短期记忆网络（LSTM）预测故障发展趋势，进一步提升判别精度。

2. **量子计算加速决策**
利用量子算法优化重合闸时序计算，将决策时间从毫秒级压缩至微秒级，适应高比例新能源接入后的快速动态系统。

3. **数字孪生虚拟调试**
构建线路数字孪生体，在虚拟环境中预演重合闸过程，提前发现潜在风险并优化控制策略。