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：

　　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℃）。

　　末端层：LoRaWAN/Zigbee无线自组网，解决设备密集区域布线难题。

　　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）。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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）。

　　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。

　　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Kaiyun平台官方核，将结果反馈至主站更新知识库。

　　FTU外壳采用IP66防护等级，内部电路满足IEC 60079-1防爆标准。

　　通过ISO 27001认证，建立三级访问权限（操作员/工程师/管理员）。

　　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。