发电机组电气故障智能检测技术研究

引言

发电机组是电力系统的核心，其安全稳定运行关乎电网供电质量与经济效益。如今，发电装机容量扩大、设备工况复杂、智能化电厂推进，使机组运行风险和故障威胁增大。电气故障因发作突然、影响大、易引发连锁反应，成为电厂安全管理与运维重点。传统电气故障检测依赖人工巡检和定期维护，存在检测周期长、响应滞后、诊断准确率低等问题，无法满足现代电厂实时监控、智能诊断和主动预防的需求。近年来，智能传感、大数据、人工智能等技术融合，让发电机组电气故障智能检测技术取得突破。该技术实时采集设备状态、多维处理故障信号、深度挖掘智能算法，能高灵敏识别、定位和诊断故障早期征兆。本文将梳理故障类型及机理，评述传统检测局限，分析智能检测技术现状、路径和成效，为发电企业转型运维提供参考。

一、发电机组电气故障的类型与传统检测方法分析

发电机组电气故障类型复杂，常见故障主要包括定子绕组匝间短路、转子接地、绝缘老化、漏电、过流、过压、接地故障等。定子绕组短路多由绝缘老化、过载或机械损伤引发，易导致局部温升异常、匝间放电、最终烧毁线圈。转子接地或匝间短路会引发转子温度失控，影响励磁系统稳定，严重时可造成转子断轴、系统振荡等重大事故。接地故障、漏电和过流等问题也会通过短时过热、保护动作误触发等方式影响机组安全运行。传统检测方法主要包括定期绝缘试验、电流电压监测、热成像、巡检记录与分析等。人工巡检易受人员经验、环境条件限制，发现故障往往滞后于设备损伤发展。绝缘测试只能反映设备当前静态健康状况，难以及时捕捉运行过程中的动态异常。常规监测手段对于早期隐蔽性故障（如局部过热、微小放电）信号识别能力有限，存在误判、漏判等问题。随着电厂规模化、智能化升级，传统检测手段面临响应不及时、覆盖面有限、维护成本高昂等突出短板，亟需引入智能化、自动化的故障检测新技术，以实现对电气故障的主动感知、精准定位和快速处理。

二、智能检测技术的理论基础与关键实现路径

智能检测技术基于现代传感器网络、边缘计算、大数据与人工智能，实现对发电机组运行状态的实时全息感知与多维分析。其核心包括信号智能采集、多特征信号融合处理、智能算法模型构建和诊断决策输出等关键环节。在信号采集层，采用高精度电流、电压、温度、振动、局放等多类型传感器，形成对机组关键部位运行状态的全方位监控。智能传感器具备自诊断、自校准、远程通信等功能，实现多源数据的高频采集与远程上传。信号处理环节运用时频分析、小波变换、模态分解、时序分段等多种信号处理算法，提升对微弱异常信号的分辨能力。多源信息融合技术通过统计学习、贝叶斯推断等手段，综合不同信号的相关性与特征，实现故障征兆的早期识别。智能算法方面，主流路径包括基于专家知识的规则推理、基于历史数据的机器学习、基于特征自适应的深度学习等。通过对历史故障数据和正常运行数据的持续训练与模型更新，智能检测系统能实现对异常模式的自主识别和分类。部分系统还集成了智能预警和辅助决策功能，为运维人员提供实时风险提示和处置建议，极大提升了故障响应的自动化与智能化水平。

三、基于人工智能的发电机组电气故障智能检测新进展

人工智能（AI）技术的发展为电气故障智能检测注入了强大动能。当前，基于机器学习和深度学习的智能检测系统，已能对发电机组电气运行信号进行特征提取、异常检测与模式识别。支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法在实际应用中表现突出。例如，卷积神经网络能够自动提取运行信号中的高维特征，对定子绕组短路、转子不平衡等故障的电流波形、频谱变化进行高效识别。循环神经网络则在处理时间序列数据（如瞬态电压波形、温度波动等）方面具有优势，能够捕捉故障发展过程中的动态特征，实现对早期故障的敏感检测。部分智能检测系统结合模糊逻辑、专家系统与 AI 算法，构建了端到端的智能诊断平台。结合数据驱动与知识驱动双向补充，既能适应新型复杂故障的快速识别，又保留了对经典故障模式的高效检出。实际案例显示，基于 AI 的智能检测系统不仅故障识别准确率显著提升，且响应速度、故障定位与处置建议的智能化程度大幅增强，已成为智能电厂核心运维能力的重要支撑。

四、电气故障智能检测系统的工程应用与挑战分析

随着智能检测技术的快速落地，越来越多的发电厂、风电场和分布式能源系统部署了电气故障智能检测系统。智能检测系统不仅提升了对复杂工况和多场景故障的适应能力，还有效降低了非计划停机率和维护成本，支撑了设备全生命周期的健康管理。在工程应用中，智能检测系统实现了对设备全时段、全工况、全链路的远程在线监测。对机组各关键部位如定子、转子、励磁系统、主变压器等实现数据实时采集、智能识别和动态报警，极大缩短了故障响应时间。部分智能运维平台已具备自学习、自适应与自动优化功能，能持续提升检测灵敏度和系统稳定性。但在推广过程中，仍存在数据质量不一、样本标注不足、故障类型不平衡、模型泛化能力有限、系统集成复杂等现实挑战。尤其是在多源异构数据融合、智能算法泛化和边缘智能部署等方面，还需持续推进技术创新与应用优化。针对实际电厂的不同需求，未来智能检测系统需强化端—云协同、AI 模型压缩、工业网络安全、实时运维联动等技术路径，实现高可靠、低延迟和智能决策一体化的工程应用能力。

五、结语

发电机组电气故障智能检测技术的发展，极大提升了设备运行的安全性、可靠性与经济性。以人工智能、大数据、智能传感为代表的新一代智能检测技术，正逐步取代传统手段，成为现代电厂智能运维的关键基础。未来，应持续推动算法创新、系统集成、标准制定与实践应用，强化多源异构信息融合与智能决策能力，完善电气故障智能检测平台的全生命周期管理体系。通过数据驱动、智能化赋能，实现发电机组电气故障的主动防控和精益管理，为我国智能电厂和电力行业高质量发展提供坚实技术支撑。

参考文献

[1]薛彪,袁斌华.基于 LSTM 的同步发电机内部故障智能检测方法[J].电器工业,2025,(09):36-42+56.

[2] 赵 明 , 刘 瑞 芬 . 风 力 发 电 机 组 旋 转 机 械 故 障 诊 断 技 术 关 键 研 究 [J]. 中 国 设 备 工程,2025,(16):194-196.

[3]张明,李政,王爱华,等.发电机组电气故障智能诊断系统浅述[J].科技创新与应用,2012,(23):163.