高压电器设备状态监测与故障诊断技术研究

一、引言

在当前社会，电力构成了生产和日常生活的关键能源。高压电器设备是电能转换、传输及分配过程中的核心工具，其状态直接关联到电力供应的稳定性与安全性。设备故障不仅可能引发局部停电，干扰生产和居民生活，还可能触发电力灾难，带来巨大的经济与社会影响。故此，对高压电器实施持续的监测和精确的诊断，显得尤为关键。实时监测可即时捕捉设备运行信息，识别潜在的故障征兆；精确的故障诊断有助于快速锁定问题性质、所在以及严重度，为维修维护提供坚实基础，确保电力系统的平稳安全。

二、高压电器设备状态监测技术

2.1 电气量监测技术

局部放电是标识高压电器绝缘衰退的关键迹象。设备绝缘若存在不足，在强电场中便可能引发局部放电。局部放电的监测方法包括对电信号、声波信号及光信号等的检测，以此评估绝缘状况。以特高频技术为例，它能捕捉局部放电产生的特定频率电磁波，具备宽广的检测频谱、高灵敏度以及良好的抗干扰能力，适用于对高压电缆、变压器及 GIS 等设备进行局部放电检测，能及早发现绝缘问题，并评估设备绝缘的剩余使用寿命。

2.2 非电气量监测技术

温度是反映高压电器设备运行状态的重要参数之一。设备在运行过程中，由于内部损耗等原因会产生热量，正常情况下温度处于稳定范围。当设备出现故障，如接触不良、过载等，会导致局部温度升高。常用的温度监测方法有红外测温、光纤测温等。红外测温通过检测设备表面的红外辐射来获取温度信息，具有非接触、检测速度快等优点，可用于高压开关柜、变压器等设备的表面温度监测；光纤测温则利用光纤的温度敏感特性，能够实现对设备内部关键部位的精确测温，如变压器绕组温度监测。

三、高压电器设备故障诊断方法

3.1 基于模型的故障诊断方法

3.1.1 故障树分析法

FTA 是一种基于图形的推论方法，其核心是将设备最不愿发生的故障情况设定为顶级事件，并借此构建故障树模型，通过分析造成顶级事件的所有直接及间接因素。在模型中，故障源头被视作基本事件，并通过逻辑元素如与门和或门相连，直观地揭示故障事件之间的因果关系。通过故障树模型，可以进行定性分析以识别故障发生路径和系统的弱点。此外，结合基本事件的可能性，FTA 还能进行定量分析，估算顶级事件的发生几率，为设备故障的检测与预防提供科学依据。比如，在进行高压断路器的故障检测时，将断路器无法合闸设定为顶级事件，将操作机构故障、控制环路故障、触点故障等作为基本事件，以此构建故障树，进而分析断路器无法合闸的根源。

3.1.2 基于解析模型的方法

该方法利用高压电器设备的数学模型，根据设备的输入输出关系来判断设备是否发生故障。首先建立设备的精确数学模型，如变压器的等效电路模型、高压电机的动态数学模型等。在设备运行过程中，实时采集设备的输入输出数据，将实际数据与模型预测数据进行对比分析。当两者偏差超过设定阈值时，表明设备可能发生故障，进一步通过对偏差的分析来确定故障类型和位置。这种方法的优点是诊断准确性较高，但对设备数学模型的精度要求较高，且建模过程较为复杂。

3.2 基于数据驱动的故障诊断方法

3.2.1 神经网络诊断法

人工神经网络以其卓越的非线性映射和自学功能，在高压电器故障检测领域被广泛采纳。该方法通过收集设备在正常与故障状态下的数据，训练神经网络以掌握运行状态与故障间的内在联系。经过训练的神经网络能依据实时监测数据，迅速且准确地识别设备故障及故障种类。例如，运用多层感知器神经网络对高压开关柜进行故障检测，输入开关柜的电流、电压、温度和局部放电等监测数据，经过训练后，该神经网络能有效识别短路、过热、绝缘损坏等故障类型。

3.2.2 支持向量机诊断法

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类方法，适用于小样本、非线性的故障诊断问题。SVM 通过寻找一个最优分类超平面，将不同类别的样本数据分开。在高压电器设备故障诊断中，将设备的故障样本和正常样本作为训练集，利用 SVM 算法训练得到分类模型。当有新的监测数据输入时，该模型能够根据训练得到的分类规则判断设备的运行状态。与神经网络相比，SVM 在小样本情况下具有更好的泛化能力，能够有效避免过拟合问题。

3.3 基于知识的故障诊断方法

3.3.1 专家系统诊断法

专家系统是一个基于知识的智能计算机程序，它将领域专家的经验知识和专业知识以规则、框架等形式存储在知识库中。在高压电器设备故障诊断中，专家系统根据设备的监测数据，利用知识库中的知识和推理机进行推理，得出故障诊断结论。例如，对于变压器故障诊断专家系统，知识库中包含了各种变压器故障特征、故障原因及处理方法等知识，当系统接收到变压器油中溶解气体分析数据、局部放电监测数据等信息后，通过推理机按照一定的推理策略在知识库中进行匹配和推理，最终给出变压器的故障诊断结果和维修建议。

3.3.2 模糊诊断法

高压电器设备的故障特征往往具有模糊性，模糊诊断法利用模糊数学的理论和方法来处理这种模糊性。首先建立故障征兆与故障原因之间的模糊关系矩阵，通过对设备监测数据的模糊化处理，得到故障征兆的模糊向量。然后利用模糊合成运算，计算出各种故障原因的隶属度，根据隶属度大小确定设备可能发生的故障类型。例如，在高压电机故障诊断中，将电机的振动、温度、电流等参数作为故障征兆，通过模糊诊断法能够更准确地诊断出电机的故障，如轴承故障、绕组短路故障等。

结语

高压电器设备状态监测与故障诊断技术在确保电力系统稳定和安全运行中扮演着至关重要的角色。这项技术通过对电气参数和非电气参数的精确监测，结合模型基础、数据驱动以及知识融合等多种故障诊断策略，实现了对设备潜在故障的早期发现，显著提升了设备的运行可靠性。尽管在实际应用中仍存在一定的技术难题，但随着多源信息融合技术的深入发展，智能化诊断系统的不断优化，以及在线监测与实时诊断能力的提升，高压电器设备状态监测与故障诊断技术正在经历着显著的进步和创新。这些技术进步不仅为电力系统的稳定运行提供了更加坚实的保障，而且正推动电力行业的整体技术水平和可持续发展的步伐。

参考文献

1. 赵建民, 刘洋, 陈伟, 等. 基于支持向量机的变压器故障诊断方法研究[J]. 电力系统自动化, 2013, 37(2): 1-5.2. 孙晓波, 刘志宇, 郑伟, 等. 基于小波分析的电力变压器故障诊断方法[J]. 电力系统保护与控制, 2014, 42(2): 1-5.3. 王立新, 李春雷, 刘建民, 等. 基于模糊熵和神经网络的高压断路器故障诊断研究[J]. 自动化与仪表, 2015, 41(9): 1-4.