电气设备智能化监测与自动化诊断技术应用

引言：

在我国能源结构持续优化、电力系统日趋复杂的背景下，传统依赖人工巡检与经验判断的运行维护模式逐渐暴露出滞后性高、风险不可控与运维成本上升等问题。与此同时，新一代信息技术的快速渗透为电气设备的感知、诊断与决策能力提供了技术跃升的可能。

1、电气设备概述

电气设备是指用于发电、输电、变电、配电和用电等各个环节的设备，包括发电机、变压器、电力线路、断路器等。它们在电力系统中发挥着重要作用，确保电力的正常运行和输送。常见的电气设备包括：发电设备：如火力发电机、水力发电机、风力发电机和太阳能电池板等，负责将不同形式的能量转化为电能。输电设备：高压输电线路和电缆，用于高效地传输电能。配电设备：如变压器和断路器，确保电能的安全分配和使用。电气设备的广泛应用使得现代工业和生活更加高效和便捷。

2、电气设备智能化监测技术应用

2.1 多源传感融合监测技术

多源传感融合监测是当前电气设备运行状态感知体系中的关键组成，其核心在于利用异构传感器对温度、电压、电流、局部放电、机械振动等多种物理量进行实时采集，并在空间与时间维度上实现高度协同的数据集成。该技术的典型结构通常包括布设在关键部位的分布式温湿度传感器、光纤测温单元、电流互感器及无线振动采集节点。为避免单一数据源失真造成监测盲点，系统采用信息冗余机制，以增强环境适应能力。在具体应用中，多源数据由边缘计算单元进行前端处理，如噪声抑制、特征提取与时序对齐，随后送往监测平台进行融合判读。其中，状态数据的匹配依赖于算法层面的多模态信号关联建模技术，确保各类异质数据之间具备物理一致性与工程可解释性。以高压变压器为例，该系统能够实现绕组局部热点定位与温升趋势跟踪，对异常工况形成早期预警机制。

2.2 无线传感与低功耗监测网络技术

针对传统监测布线复杂、维护成本高及适配性差等问题，基于无线通信的低功耗监测网络逐步成为电气设备状态感知的理想解决方案。此类系统主要由节点式无线传感器、网关中继设备和主控协调器组成，典型通信协议涵盖 ZigBee、NB-IoT 及 LoRa 等，在信道干扰控制与通信稳定性方面具有较强优势。节点设备一般内嵌能耗优化机制，通过休眠策略与事件触发式唤醒方式，实现长周期运维而无需频繁更换电源。在应用层面，电力运维人员可借助此类系统实现对高空架空线路、环网柜、户外断路器等装置的远程监测，尤其在空间受限或高危环境中优势更为显著。数据可实时上传至调控平台，结合网络拓扑动态调整节点角色，保证全区域的监测连续性与冗余性。此外，系统支持动态配置监测频率与感知参数，在负荷波动剧烈或设备工况变化明显时自动提升采样速率，增强对突发性异常现象的响应能力。

2.3 边缘智能感知与数据预处理技术

边缘智能技术引入至电气设备监测体系，标志着感知系统从单纯采集向现场数据初步判断能力的拓展。在实际应用中，边缘模块承担对信号的初步分析任务，如温度波动趋势识别、频率扰动监测、电流谐波分量提取等，以避免冗余数据大规模回传所造成的通信资源占用。并且，边缘节点通常配备本地缓冲机制及容错重传逻辑，即便在网络不稳定或远程平台暂时失效的情况下，亦可保障核心状态信息的完整记录与延迟上传能力。技术上，边缘智能设备可部署轻量化神经网络模型，用于捕捉非线性趋势及异常指标突变，提升对复杂工况下状态变化的感知能力。比如，在环网供电系统中，边缘节点可对开关状态、电缆负载与热斑发展趋势实施本地判别，有效减轻中心平台的运算压力。结合 5G URLLC 等新型通信架构，该类技术正逐步向亚毫秒级响应与毫瓦级功耗的双目标演进，已具备在多种

工业场景中的规模化推广潜力。

3、电气设备自动化诊断技术的应用

3.1 基于规则推理的故障识别系统

规则推理系统是自动化诊断体系中最早形成应用规模的诊断模型之一，其核心依赖于人机知识编码与专家经验的结构化重构。该系统以形式逻辑为基础，将设备运行过程中的故障特征映射为一组明确的因果规则链条。在变电站继电保护装置的应用场景中，规则推理系统可对断路器拒动、主变异常升温、母线压降等典型问题进行初始定位。操作机制上，系统依据触发条件激活诊断流程，采用匹配优先级、冲突解决、推理策略三重机制展开迭代式分析。不同于人工巡检依赖经验判断，该系统具备重复一致性高、响应速度快的显著优势，特别适合处理模式稳定、故障特征明显的标准化任务。当前，在 110kV 及以上电压等级设备的自动化值守平台中，此类系统已实现工程落地，成为调度中心故障初判的重要辅助模块。

3.2 基于数据驱动的状态趋势分析模型

数据驱动模型将电气设备运行数据视为连续演化的时间序列对象，强调对状态变化的内在规律性建模与故障趋势预测。该技术通常依托大样本历史运行数据，构建与设备工况相匹配的多维模型结构，包括回归类、聚类类与递归类学习算法。其中，长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元因具备对长时间序列依赖的建模能力，已被广泛应用于故障前兆识别场景。在高压开关柜绝缘性能劣化诊断实践中，该方法首先依据历史放电、电容、电流数据构建时序映射模型，进而预测未来一段时间的指标演变趋势。当模型检测到某一变量发生异常偏移，系统将其标记为潜在风险，提示运维人员预调预修。为确保模型的泛化能力，近年来不少企业已引入增量学习与在线更新技术，使诊断系统在数据积累过程中持续优化，不断增强适应能力。

3.3 面向图结构的因果诊断网络技术

电气设备内部结构与其外部连接关系呈现出高度图谱化特征，因此把图结构引入诊断模型成为解决复杂故障传播问题的重要路径。图神经网络（GNN）及其衍生结构正逐步在此类应用中建立技术优势。该方法将设备之间的电气连接关系建模为节点与边的集合，同时融合状态属性信息，使模型具备空间传播机制与动态演化能力。具体应用中，调控系统可构建包含断路器、变压器、母线、电缆连接关系的全系统图谱，在节点状态发生扰动时，模型能够沿图结构传导异常信号，分析干扰源头与受影响区域，实现对链式故障的精准追溯。比如，在某 110kV 输电回路中，当电容电流突变与开关动作异常同时发生，图网络可在瞬时内识别因果路径，明确是否存在环节间联动故障，从而提升处理决策的合理性。

结语：

在监测维度，本文聚焦于多源传感融合机制、低功耗无线网络构建及边缘智能模块部署，揭示其对提高状态数据完整性与采集效率的技术支撑价值。而在诊断维度，分别探讨了基于规则推理的逻辑模型、数据驱动的趋势判别算法以及图结构因果分析网络三类自动化诊断策略在实际工程中的应用。未来，二者之间的深度融合将成为新型电气设备运维体系的构建核心。

参考文献：

[1]李斌.基于物联网技术的港口电气设备自动化监测与控制系统研究[J].电气技术与经济,2025,(03):17-19.

[2]苏霄鹏.电气设备智能化改造与升级技术研究[J].现代工业经济和信息化,2025,15(02):282-284+290.