电力系统高压生产设备的电气故障自动化监测技术探析

引言

随着电力系统复杂化与智能化需求的增长，设备稳定运行对电力供应至关重要。传统监控方式难以满足实时、准确、预见性要求，亟须设计一款智能化监控与故障预警系统。该系统应实现实时数据采集、传输与深入分析，提前预警潜在故障，减少停机时间，降低维修成本，提升系统可靠性。该系统应融合先进传感器、现代通信与智能数据分析技术，为电力设备安全稳定运行提供有力保障。

1 电力设备状态监测原理

电力设备状态监测原理是基于对电力设备内部及其运行环境的实时数据采集与分析，根据对关键运行参数的持续监测有效评估设备的工作状态，及时发现潜在的故障隐患。电力设备状态监测通常依赖于多种传感器技术，这些传感器在电力设备的关键部位进行部署，实时监测设备的温度、压力、振动、绝缘性能、电流电压等参数。这些监测数据由数据采集单元进行处理并传输至数据中心或云平台，根据大数据分析与处理提取设备运行的状态特征，进而对设备健康状况进行评估。

2 电力工程中电力设备故障类型

2.1 外观故障

在日常的电力设备巡检过程中，通过视觉观察可以顺势找出一些比较基础的故障迹象。比如说断路器突然跳闸、设备表面出现不可忽视的火花，以及电缆线圈颜色的变化等，这些现象均为设备发生故障的直接标志。然后，综合设备部件的塑性断裂、磨损及腐蚀等复杂病害的原因进行深入分析。例如，传动机械中，异常振动是影响系统运行的比较常见的故障之一。根据相关的统计数据显示，此类故障在转动机械整体故障中占比达到 22% 。不但严重的妨碍设备的平稳运行，还可能导致部件的加速磨损，缩短设备的使用寿命。

2.2 无法通过外观观察的故障

电气内部元器件中，还有一些无法通过外观观察的方式分析故障，与复杂的电气原理有关，需要用更为专业的检测设备进行深入分析。例如，机械组件的失灵，可能是由于内部结构的磨损、卡滞或润滑不足等原因引起。再比如，机械组件的参数设置不当，可能是由于设备在调试时没有与实际工作条件匹配，导致最终设备性能无法达到预期目标。还有机械组件的调整不到位，可能与日常维护人员未严格遵循操作规程而留下隐患。面对这类内部隐藏的故障，传统的诊断方法不但效率低下，还容易导致错误诊断。随着科技的不断进步，振动分析、红外热成像、超声波检测等现代故障诊断技术纷纷涌现，可以更深入捕获设备内部故障信号，为故障精准定位以及后续修复提供有力的支持。

3 电力高压生产设备电气故障自动化监测技术

3.1 数据驱动故障诊断方法

与传统的基于经验的故障诊断方法不同，数据驱动方法依赖从大量历史数据中提取故障的模式，利用机器学习算法、模式识别和数据挖掘技术，自动对设备的运行状态进行评估和故障预测。实时采集电力设备的电流、电压、温度等多种关键参数，数据驱动方法能够根据设定的诊断标准，结合特定的故障诊断算法进行数据处理和分析。例如，在对电力设备的温度和振动数据进行分析时，常用的诊断模型包括支持向量机、决策树、随机森林等，这些算法能够基于历史数据进行模式学习，并在实时监测过程中对设备的运行状态进行分类与评估。根据分析电流、电压等参数与故障之间的关系，可以有效识别出超载、短路、过热等常见故障，进而为设备维护和故障预警提供数据支持。

3.2 智能感知技术

智能感知技术是电力设备状态监测的核心，融合多种传感器。温度传感器利用热电效应，精准布置于设备敏感区域；压力传感器基于压阻原理，监控流体管道关键节点；振动传感器采用压电效应的高灵敏度加速度计，捕捉设备轴承和外壳的细微振动；局部放电传感器通过电磁耦合原理，敏锐感知绝缘结构附近的放电现象。利用智能感知技术构建高效传感器网络，实现多维数据融合，同时采用加权平均算法确保数据准确融合，为电力设备提供全方位、实时状态感知，有效提升监测精度和可靠性。

3.3 故障定位与修复故障

定位是修复工作的前提，主要目标是快速准确地确定绝缘故障的位置和类型，绝缘故障的表现复杂多样，通常需要结合多种诊断技术来定位故障。局部放电分析是一种高效的故障定位手段，检测电流脉冲的幅值和时间差可以计算故障点的距离，红外热成像技术利用监测设备表面热分布特征可以将异常高温区域标记为可能的故障位置，电磁波扫描则利用设备内部电磁信号的传播特性来判断绝缘缺陷的具体位置。定位完成后根据故障类型和严重程度制定修复方案。表面闪络和小范围局部放电等轻微故障可以采取局部清洁、重新涂覆绝缘层或密封处理等修复手段，这类修复方法操作简单，时间短，成功率较高。对于内部介质击穿或绝缘材料老化导致的严重故障，通常需要更换绝缘部件或实施系统性的绝缘性能恢复，更换绝缘部件时需选择性能更优的绝缘材料，进一步提高设备抗老化能力。修复过程中需严格按照安全操作规程实施以避免二次损害，修复完成后对设备进行全面检测，验证绝缘性能是否恢复到安全标准。

3.4 多源数据采集技术

针对电力设备运行状态监测需求，设计了多源数据协同采集方案。主变压器监测点位包括油温、绕组温度、顶层油色谱、局部放电、铁芯振动五项关键参数，采用高精度传感器进行实时数据采集。断路器监测重点关注操作机构特性、触头温度、SF6 气体压力等运行参数，并配置相应的传感设备进行数据采集。为提升采集效率，采用分布式数据采集单元布置方案，实现数据的就近采集与处理，有效减轻通信负担。传感器采样频率依据监测对象特性进行动态调整，例如，油色谱数据每小时采样一次，振动信号采样频率达到 1kHz ，以确保采集的数据满足分析要求。针对数据采集过程中的噪声干扰问题，研制了抗干扰采集装置。该装置采用屏蔽工艺降低电磁干扰影响，进而提升采集数据质量。具体而言，采集装置采用多层屏蔽结构设计：外层采用镀锌钢板制作防护外壳，起到初步防护作用；中间层填充导电橡胶材料，增强屏蔽效果；内层采用铜网屏蔽层，可有效抑制外部电磁干扰。

结束语

在电气自动化设备运行过程中，故障提取技术利用基于模型驱动的时域特征提取技术和基于时频映射的频域特征提取技术，能够精准挖掘设备运行数据中的异常波动、信号变化等故障特征，有效区分正常和故障状态。安全监测和故障诊断模型具有较高的稳定性，可在不同工况下快速且准确地诊断故障，降低了设备故障风险。未来，可不断探索更先进的故障特征提取手段，持续优化模型架构和参数，进一步提高故障诊断的灵敏度和可靠性，确保电气自动化设备稳定运行。

参考文献

[1]赵兖锋,梁汝光,邵明育.基于电气自动化技术的机械采煤机机电故障监测系统设计研究[J].电气技术与经济,2025(02):25-27.

[2]范建军.基于电力系统高压生产设备电气故障自动化监测技术[J].科学技术创新,2025(02):19-22.

[3]王瑞梅,张晓娜,孟昱,等.电力系统高压生产设备电气故障自动化监测研究[J].通信电源技术,2020,37(10):12-14.