电气设备绝缘状态在线监测与寿命预测技术研究

引言

电气设备作为电力系统的关键组成部分，其绝缘性能的优劣直接关乎电力系统的可靠运行。随着电力系统向高电压、大容量方向发展，电气设备的绝缘面临着更为严峻的考验。一旦绝缘出现故障，可能引发停电事故，造成巨大的经济损失和社会影响。因此，及时准确地掌握电气设备的绝缘状态并预测其剩余寿命显得尤为重要。传统的离线检测方法存在检测周期长、不能实时反映设备状态等弊端，而在线监测技术能够实时、连续地获取设备的绝缘状态信息，为设备的状态评估和故障诊断提供有力支持。寿命预测技术可以根据监测数据对设备的剩余寿命进行预估，为设备的检修和更换提供科学依据，避免过度检修或检修不足，提高设备的运行效率和经济效益。

一、电气设备绝缘状态在线监测技术

1. 局部放电监测

局部放电是电气设备绝缘在高电场作用下发生的局部击穿现象，通常发生在绝缘内部气隙、尖端放电或沿面放电区域，是绝缘劣化的重要征兆之一。持续的局部放电会加速绝缘材料的老化与碳化，最终可能导致绝缘击穿。因此，开展局部放电监测对于实现故障早期预警、保障设备安全运行具有关键意义。

目前常用的局部放电在线监测方法主要包括脉冲电流法、超声波法和特高频法。脉冲电流法依据 IEC 60270 标准，通过检测耦合电容回路中的放电脉冲电流来量化局部放电量，具有测量灵敏度高、结果可重复性强的优点，适用于实验室及现场定量评估。然而，该方法易受电磁干扰影响，且需在设备接地回路中接入传感器，安装受限。

超声波法通过压电传感器捕捉局部放电产生的声波信号，利用声信号传播时间差实现放电源的空间定位，抗电磁干扰能力强，适用于变电站等强电磁环境下的故障定位。但其检测灵敏度受传播介质和距离影响较大，难以实现精确的放电量标定。

特高频法（UHF）则通过检测局部放电激发的 300 MHz ～ 3GHz 频段电磁波信号进行监测，具有极强的抗低频干扰能力，且具备良好的灵敏度与空间分辨率，广泛应用于 GIS、变压器等封闭式设备的在线监测。结合模式识别技术，UHF 法还可对放电类型进行初步分类，提升诊断智能化水平。

2. 介质损耗因数监测

介质损耗因数（tanδ）是评估电气设备绝缘状态的关键指标之一，表征绝缘材料在交变电场作用下因极化滞后和电导效应引起的有功损耗与无功功率之比。其数值变化对绝缘受潮、污染、老化及局部缺陷具有高度敏感性，尤其在高压设备如变压器、电容式套管和互感器中，tanδ 的异常升高常预示绝缘系统已发生劣化。

目前，介质损耗因数的监测主要采用电桥法与数字测量法。电桥法基于经典西林电桥原理，通过调节平衡条件精确测量被测绝缘体的等效电容与损耗角，具有测量精度高、重复性好的优点，适用于实验室精密检测和周期性预防性试验。然而，该方法需手动调节平衡，对外界电磁干扰敏感，且难以实现在线连续监测，限制了其在智能运维中的应用。

随着数字化测量技术的发展，数字测量法已成为主流监测手段。该方法通过同步采集电压与电流信号，利用快速傅里叶变换（FFT）或过零检测技术提取基波相位差，进而计算 tanδ 值。其具备测量速度快、自动化程度高、抗干扰能力强、支持远程传输等优势，适用于变电站设备的在线实时监测。结合温度补偿算法，还可消除环境温度对测量结果的影响，提升数据准确性。

通过长期连续监测介质损耗因数的变化趋势，可有效识别绝缘材料的早期劣化特征，为设备状态评估、故障预警及检修决策提供可靠依据，是实现电力设备状态检修和全生命周期管理的重要技术支撑。

二、电气设备绝缘寿命预测技术

1. 基于老化机理的寿命预测模型

基于老化机理的寿命预测模型通过揭示绝缘材料在服役过程中所经历的物理与化学演变过程，构建具有物理可解释性的寿命评估体系。该类模型以绝缘老化的内在机制为基础，综合考虑热、电、机械及环境等多应力耦合作用，实现对绝缘状态退化的定量描述。

热老化是最主要的老化形式之一，通常采用阿累尼乌斯（Arrhenius）方程建模，即老化速率与绝对温度呈指数关系。通过监测设备热点温度或绕组温升，结合材料活化能等关键参数，可计算出相对老化率与累积老化程度，进而评估剩余寿命。该方法在油浸式变压器等设备中应用广泛，IEC 60076-7 标准即基于此原理制定热寿命评估规范。

电老化主要由局部放电、电树扩展等高场强效应引发，其发展过程可用反幂律模型或电寿命指数模型描述。机械老化则源于电磁力、热胀冷缩引起的绝缘结构疲劳与开裂，常采用断裂力学或应变累积模型进行分析。多应力协同老化模型进一步引入时间-温度- 电压等叠加效应，提升预测精度。

尽管该类模型物理意义明确、外推性强，但其准确性高度依赖材料本构参数的精确获取及运行工况的完整表征，在实际工程中常受限于参数不确定性与边界条件复杂性。

2. 数据驱动的寿命预测模型

数据驱动的寿命预测模型依托海量在线监测数据与历史运行记录，通过机器学习及深度学习算法构建输入特征与绝缘寿命间的非线性映射关系。该类模型不依赖于材料老化机理的先验知识，适用于复杂工况下难以精确建模的电气设备绝缘系统，具有较强的工程实用性。

典型模型包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等。其中，ANN 凭借其强大的自学习与非线性逼近能力，可有效捕捉局部放电强度、介质损耗因数、温度、湿度等多源参数与老化进程之间的隐性关联，适用于高维、非线性系统的寿命预测。SVM 基于结构风险最小化原则，在小样本条件下仍具备优良的泛化性能，对噪声和异常数据具有较强鲁棒性，广泛应用于早期绝缘劣化趋势识别。

近年来，深度学习模型如长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）逐步引入该领域。LSTM 可有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，适用于连续监测数据的时序演化分析；CNN 则擅长从局部放电图谱或多维传感信号中自动提取空间特征，提升特征表达能力。

尽管数据驱动模型无需显式建模物理退化过程，但其预测性能高度依赖数据质量、特征工程与模型泛化能力。未来发展趋势在于融合物理机理约束的混合建模方法，以提升模型的可解释性与外推能力。

结论

本研究对电气设备绝缘状态在线监测与寿命预测技术进行了深入探讨。在线监测技术方面，局部放电监测和介质损耗因数监测等方法各有优缺点，在实际应用中应根据设备的类型、运行环境和监测要求选择合适的监测方法。寿命预测技术方面，基于老化机理的模型和数据驱动的模型都有其适用场景，为了提高预测的准确性，可以将两种模型相结合，充分发挥各自的优势。通过对电气设备绝缘状态的在线监测和寿命预测，可以及时发现绝缘故障隐患，合理安排设备的检修和更换计划，提高设备的运行可靠性和经济效益，保障电力系统的安全稳定运行。未来的研究可以进一步优化监测方法和预测模型，提高监测的准确性和预测的精度，同时加强对绝缘老化机理的研究，为电气设备的绝缘状态评估和寿命管理提供更加科学的依据。

参考文献

[1] 郝鑫虎， 刘日晨. 电气设备在线监测与故障预测技术[J].新潮电子 ，2025，（09）：142-144.

[2] 张雷 . 电气设备的绝缘在线监测与状态维修探究 [J]. 中国设备工程 ，2022，（21）：20-22.