基于多源数据融合的电厂电气设备状态监测与评估方法研究

引言

随着电力系统规模的不断扩大和运行复杂度的提升，电厂设备的安全、稳定运行愈发受到重视。电气设备作为电厂的“中枢神经”，一旦发生故障，轻则影响局部供电，重则引发系统性事故。为了保障电气设备的运行可靠性和经济性，亟需对其运行状态进行全面、精确的监测与评估。传统的状态监测主要依赖定期人工检查和单一传感器的监测数据，存在数据更新滞后、故障识别能力弱等问题。而随着传感器技术、通信技术及数据处理技术的迅猛发展，多源数据融合逐渐成为设备监测技术的发展方向。

本研究旨在探讨多源数据融合技术在电厂电气设备状态监测中的应用，解决数据孤立、监测不全面、诊断不精准等问题，提高电气设备运行状态评估的科学性和实时性。通过对现有方法的分析与总结，提出具有创新性的数据融合与状态评估方法，为实现电气设备的智能化监测与预测性维护提供技术支撑。

一、电厂电气设备状态监测的现状与挑战

（一）电气设备状态监测技术的发展

早期的电气设备状态监测主要依赖人工巡检与定期维护。运维人员按照固定周期对设备进行巡视、测量与记录，以期发现异常迹象。这种方法虽然具有实施成本低、技术要求低、适用于多数基本场景等优点，但也存在诸多不足，例如检查周期较长，难以及时掌握设备运行状态，一旦发生故障，可能已造成损失；此外，人工依赖较强，受限于人员经验和工作环境，准确性与效率均有限。

随着信息技术的飞速发展，电气设备状态监测正逐步向智能化方向演进。现代监测系统广泛集成了温度传感器、电流互感器、局部放电检测仪、红外成像装置以及振动分析系统等多种感知设备，能够实时采集设备运行过程中的各类关键参数。借助边缘计算、云平台、大数据分析和人工智能等技术，实现了数据的远程上传、集中处理与智能诊断，大幅提升了监测的实时性、准确性与自动化程度。智能监测不仅缩短了响应时间，还为预测性维护提供了可能，有效延长了设备寿命并减少了突发故障。

（二）监测面临的挑战

电气设备运行状态受到多种物理量影响，包括温度、电流、电压、频率、振动等，这些数据来源既有模拟信号也有数字信号，存在传输协议不统一、采样频率不一致、数据格式不兼容等问题。如何实现对异构数据的标准化采集与有效融合，是当前监测系统面临的首要技术挑战。

许多电气设备的故障在初期并无明显特征，仅表现为轻微参数波动或局部异常信号，这些微弱变化极易被环境噪声掩盖。传统算法难以从中提取有效信息，需借助高灵敏度的传感器与具有鲁棒性的识别模型，才能在故障萌芽阶段实现精准识别，确保早发现、早处理。

随着监测点数量增加与数据采集频率提升，系统需处理海量、高维度、实时更新的数据。传统基于经验规则的分析方法已无法胜任，需要借助机器学习、深度学习等先进算法构建自适应、可扩展的分析平台，以实现对故障模式的智能识别、趋势预测与健康评估，提高整体监测系统的智能化与决策支持能力。

二、多源数据融合技术概述

（一）基本概念与原理

多源数据融合是指将来自多个传感器、数据平台或异构信息系统的数据进行整合处理，以获取更全面、准确、一致的设备状态信息。该技术广泛应用于智能运维、状态监测与故障诊断等领域。根据融合的处理层次不同，多源数据融合可分为三种类型：数据层融合侧重于原始数据的直接整合，适用于同步采集数据；特征层融合在提取各源特征后进行合并，强调信息关联性；决策层融合则基于各子系统或模型输出的结果进行优化组合，提高决策可靠性与鲁棒性。

常见的多源数据融合方法包括：加权平均法，适用于各数据源精度已知、差异不大的情况；卡尔曼滤波，主要用于动态系统中的状态估计，具备较强的时序处理能力；贝叶斯推理，适合建模不确定性与概率分布；近年来，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，因其出色的特征提取与建模能力，已广泛用于融合处理复杂、高维、多模态数据。

（二）在电气设备监测中的应用

电气设备的状态数据涵盖电参数（电流、电压、功率因数）、环境参数（温度、湿度）、机械参数（振动、噪声）等，不同类型的数据从电特性、环境影响、机械运行状态等多视角反映设备工况。单一类型数据往往因视角局限存在不确定性，而多源数据融合技术通过整合不同维度信息，能够弥补单一数据的片面性，显著提升状态监测的全面性与准确率。例如，电动机运行时，电流波形异常可能反映电气故障，振动信号突变则可能预示机械部件异常，通过对两者的联合分析，可更精准地识别转子故障等复杂问题，避免单一数据误判，为设备故障诊断提供更可靠的依据，助力实现电气设备的智能化运维与预防性维护。

三、基于多源数据融合的状态监测方法

（一）数据预处理与特征提取

原始监测数据往往存在缺失、异常或噪声干扰，需通过插值法、小波去噪等方法进行预处理，同时统一各类数据的采样频率与尺度，确保数据一致性。

特征提取是提高算法性能的关键环节。可采用主成分分析（PCA）降维提取主特征，或独立成分分析（ICA）提取统计独立信号。此外，小波变换、傅里叶分析等也常用于时频特征提取。

（二）融合算法选择与优化

机器学习为数据融合提供了强大工具。例如，支持向量机（SVM）适用于小样本高维数据，神经网络适用于非线性关系建模，随机森林则在特征选择方面表现出色。融合算法的性能需通过交叉验证、ROC 曲线、F1-score 等多指标评估，并采用网格搜索、遗传算法等方法进行参数调优，提升模型的泛化能力。

四、电气设备状态评估与故障诊断

（一）状态评估方法

通过融合分析后的数据，构建反映设备健康状态的综合指标，如健康指数（HI）、故障概率值等，用于动态评估设备状态。利用多层神经网络、模糊逻辑系统等构建多维状态评估模型，实现对设备状态的分级评估（如正常、亚健康、故障预警、故障状态）。

（二）故障诊断与预测

应用监督学习算法（如决策树、KNN）对已知故障数据进行学习，实现故障类型识别。无监督学习方法（如聚类分析、自编码器）则可用于未知模式探索与异常检测。结合时间序列建模（如 LSTM 网络）与多源特征分析，建立设备故障预测模型，提前识别潜在风险，提升维护的前瞻性与主动性。

五、结语

本文系统研究了多源数据融合技术在电厂电气设备状态监测与评估中的应用，提出一套完整的融合框架和方法，从数据获取、处理、融合、评估到故障诊断与预测各环节进行了深入分析与优化。通过融合不同来源的数据，显著提高了状态监测的准确性与故障预警能力，为实现智能化电厂设备管理提供了理论与实践支持。

未来研究可进一步深化以下方面：

增强边缘计算能力，实现实时本地融合分析；

引入更多异构数据源，如图像、音频等，提升信息维度；

深化与数字孪生、电力物联网等前沿技术的融合应用，推动电厂设备监测向智能感知、自主决策发展。

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