电力设备状态监测与故障诊断技术的智能化发展研究

摘要：电力系统规模持续扩大，智能化进程不断加快，电力设备状态监测及故障诊断技术正步入深度融合与创新发展时期。借助人工智能、大数据分析、物联网等技术，传统监测方式渐渐升级为以智能感知、精确判断、自主决策为主的智能化体系。文章全面梳理了电力设备状态监测与故障诊断技术的发展轨迹，剖析其智能化进程中关键技术和典型应用，给出创建多维一体智能监测体系的策略，从而给电网安全运行给予技术支撑。

关键词：电力设备；状态监测；智能诊断

电力系统当中设备运行状况的准确感知以及故障隐患的及时识别，这是保证供电安全的根基所在。自动化程度不断上升，再加上新一代信息技术被采用之后，依靠人工检测并凭借经验判定的故障诊断方法已难以符合现代电网那种高可靠度、高效率的要求。依靠智能化技术的状态监测及故障诊断系统慢慢变成行业发展的新走向，关键之处就在于促使电力设备由被动检测转向主动预测，从而推动智能运维体系的形成。

一、电力设备状态监测与故障诊断的传统模式与发展需求

（一）人工巡检模式局限性阻碍设备监测效率提升

电力设备的传统运行维护主要是靠人工巡视以及定期检测的方式来完成，这种方式在技术条件有限的时候曾起到过一定的积极效果。但现在电网规模变得越来越大，负荷变化又比较频繁的情况下，就显得有些力不从心了。人工方式受到人力资源的限制，不能做到全天候、全方位地实时监控，而且受制于现场环境和作业周期，设备运行状态发生改变时，往往会被延迟察觉，从而使得小问题变成大问题，最终酿成设备损毁和电网事故。依靠经验来进行判断的方法缺少量化的依据，评判的标准容易被个人因素左右，缺乏科学性与准确性，必须转向智能化手段才行。

（二）传统状态评估方法遭遇信息孤岛和数据碎片化难题

当下许多状态评价体系虽然初步达成数据收集自动化，但依然存在各个系统彼此孤立、数据格式不一致、平台不通畅等情况，变成典型的信息孤岛。各种传感器得到的数据不能很好整合，影响整体运作分析的全面性与时效性。而且监测数据具有结构繁杂、种类多种、时效性很强等特性，传统分析办法难以高效处理多种不同来源的数据，在数据处理和信息挖掘上存在明显不足，造成故障判定依靠单一信号或者过往经验，不能做到多维度综合分析和智能判定，影响故障识别准确率和应对速度。

（三）电网安全运行驱动智能运维技术创新发展

随着电力系统负荷密度增大、能源构成复杂化以及智能电网的推进，对设备状态监测的即时性、预警性及可靠性要求越来越高。在此情况下，电力运维体系正由传统的“事后维修”转变为“预测性维护”，从被动应对变为积极干预。这种转变趋势促使监测系统不仅要具有感知功能，更要具备预测和诊断的能力，依靠不断监测、分析数据并进行智能判断来提前预知潜在问题，从而推动电力设备监测朝着智能化、自动化、精准化的方向发展，这是保证系统安全并提升运维效率的必由之路。

二、电力设备智能化监测与故障诊断的关键技术路径

（一）物联网多维感知系统实现状态数据全面采集

电力设备状态监测的智能化根基在于多维数据的全面感知，物联网技术的加入给这种全面感知给予了很大助力。把高灵敏度的传感器安装到变电站、输电线路、断路器、变压器等主要设备上，就可以即时搜集温度、电流、电压、局部放电、振动、噪声等多维度的运行数据，从而营造出一个覆盖设备全部生命阶段的状态信息网络。这些传感器通过无线通讯模块连入物联网平台，把收集到的数据传送到云端服务器，形成随时更新的设备健康画像。在这个基础上，可以搭建起依靠边缘运算的前端初步诊断模块，做到对故障预警的初步筛查，减轻后台的压力，提升监测的速度。多维度感知系统凭借空间上的覆盖、时间上的延续以及参数上的丰富，创建起一个完整、动态、立体的状态感知体系，为智能诊断系统给予真实、充实的原始数据支持。

（二）人工智能算法促进故障识别模式向自学习演化

以机器学习和深度学习为基础的智能诊断算法正成为故障识别的重要手段，其优势在于不需要人为设置固定的判断规则，而是依靠大量数据进行训练，形成自我学习模型。在实际使用过程中可以借助支持向量机（SVM）、随机森林、卷积神经网络（CNN）等算法对采集的多种数据进行特征提取和分类识别，从而快速完成异常检测和类型识别。深度神经网络可以通过端到端模型挖掘非线性特征之间的隐含联系，从而实现对复杂故障信号的准确解码。 算法模型还能持续运行自学习、自校准，以适应不同工况及设备差异，改善诊断准确度与鲁棒性。依靠人工智能的智能诊断模式达成从规则匹配到模型训练的范式变革，给形成自适应、效能高的故障识别机制给予核心算法支撑，促使监测系统从静态响应迈向动态改良。

（三）多源信息融合与异常预警体系的构建研究

电力设备智能运维体系当中，大数据平台既承担数据存储任务，又是数据整合、建模及分析的关键支撑系统。它应具有高吞吐量、强兼容性以及实时处理能力，可以对接不同源头、不同格式、不同频率的数据流，SCADA系统、GIS平台、传感器终端、历史工单、专家规则等。通过数据清洗、标准化处理，达成数据归一、统一管理，再借助数据挖掘技术展开时序分析、趋势预测、相似性对比，做到设备状态变化的动态建模和趋势预测。平台内置数据可视化模块，把监测数据、诊断结果、预警信息用图表、模型、热力图直观表现出来，方便运维人员迅速决策。

三、结束语

电力设备状况检查及故障识别往智能化方向前行发展起来，是电力系统高效又安全运作的重要保证条件之一。如今物联网、人工智能、大数据加数字孪生这些技术混合融合之后，监测系统就朝着多方位感知、自动分析加上自主决定这类智能化方向快速向前演进。以后要加强规范化创建并推动系统集合化工作进度，把数据整合统一处理之后再进行精准化的模型构建，并且要使监测响应变得快速而准确高效，以此构建形成一个具有统一性的数据源、精准性的模型结构再加上及时有效相应反应特征的智能化监测与识别体系框架形式存在起来才行，进一步加强科学性并且实现更高水平的智能化，从而为新型电力系统打下根基来奠定牢固基础。

参考文献：

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