智能电网中电气设备状态监测与故障诊断技术研究

引言

随着全球能源结构转型与信息技术的迅速发展，智能电网已成为电力系统技术革新的重要方向。本文将从技术原理、关键方法与系统应用等方面，对智能电网中电气设备状态监测与故障诊断技术进行系统研究，探讨其创新路径与未来发展趋势。

一、智能电网背景下电气设备状态监测的技术原理与特征

电气设备状态监测是通过对运行过程中电流、电压、温度、振动、噪声及局部放电等物理量的实时采集与分析，判断设备健康状态并预测潜在故障的技术过程。在智能电网背景下，状态监测技术呈现出信息化、实时化与智能化特征。其系统由传感、通信与数据分析三部分组成。传感器网络可实现电压、电流、温度、声波、红外及光纤传感等多源数据融合，全面感知设备运行状态；通信层依托物联网与无线技术（如5G、NB-IoT），实现高频率、高可靠性的远程数据传输；数据分析层通过云计算或边缘计算平台，对监测数据进行智能分析与健康评估，生成实时诊断报告。相比传统人工巡检，状态监测具有实时性强、覆盖面广、预测性高的优势。在变压器中，通过油中溶解气体（DGA）与温度监测可识别绝缘老化及局部放电；在断路器中，监测机械特性曲线与分合闸时间可判断磨损与动作异常；在输电线路中，通过振动与电流信号分析可定位覆冰、放电及故障点。状态监测已成为电力系统智能运维和主动检修的核心支撑技术。

二、电气设备故障诊断的关键技术与发展方向

故障诊断是基于状态监测数据，通过信号分析、模型推理与智能算法判断设备故障类型、部位与严重程度的过程。随着智能电网的发展，电气设备故障诊断技术已从传统的规则推理向数据驱动与模型融合的智能诊断方向演进。首先，信号处理技术是故障诊断的基础。常用方法包括时域分析、频域分析、小波变换、经验模态分解（EMD）等，用于提取特征信号。例如，通过局部放电信号的时频特征分析，可以识别绝缘缺陷类型。其次，模式识别与人工智能技术为故障诊断提供了强大支撑。利用机器学习算法（如支持向量机 SVM、随机森林 RF、神经网络 NN 等）可实现复杂非线性系统的故障分类与识别。近年来，深度学习技术在电气设备诊断中表现突出。卷积神经网络（CNN）可自动提取高维特征，循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）可处理时序信号，从而实现对设备健康状态的动态识别。例如，在变压器局放诊断中，CNN 模型通过大量样本学习可实现识别准确率超过 95% ；在输电线路故障定位中，结合 LSTM 的信号预测模型可提前识别异常趋势。再次，模型融合与专家系统也是智能诊断的重要方向。专家系统通过集成电气工程专家的知识规则与经验，实现定性与定量相结合的智能判断；而模型融合技术则将统计分析与人工智能结合，提高诊断的稳定性与鲁棒性。未来，随着多源数据融合与知识图谱技术的发展，电气设备故障诊断将朝着“自学习、自适应、自决策”的智能化方向迈进。

三、大数据与人工智能驱动的电气设备健康管理体系构建

在智能电网中，电气设备运行产生海量数据，包括实时监测数据、运维记录与历史故障数据，这些数据为设备健康管理提供了重要基础。基于大数据与人工智能的设备健康管理体系主要包括数据采集、数据清洗、特征提取、健康评估与预测决策五个环节。首先，数据采集阶段利用分布式传感器与通信网络实现多维度数据的采集，涵盖电量、温度、振动、油气分析等参数。其次，数据清洗阶段通过去噪与异常检测，确保输入数据的可靠性。第三，特征提取是健康管理的核心环节，利用数据挖掘与机器学习算法提取关键特征变量，为健康状态评估提供输入。第四，健康评估阶段采用健康指数模型（HI）或基于贝叶斯推理、灰色预测的算法，对设备状态进行量化评分，识别设备的健康等级。最后，预测决策阶段结合时间序列预测与智能优化算法，预测设备未来健康趋势，指导维护计划与资源调度。以变压器为例，通过监测油中气体（H 、CO、C H 等）含量变化并结合 LSTM 预测模型，可提前发现潜在故障风险，实现“事前预警”与“预测性维护”。通过这一体系的构建，电气设备运维模式由“事后修复”向“主动预防”转变，显著提高了智能电网的运行可靠性与经济效益。

四、智能电网中电气设备监测与诊断系统的应用实践

在实际应用中，电气设备状态监测与故障诊断系统已在发电、输电、配电等多个环节得到推广。变压器在线监测系统通过安装光纤温度传感器、气体分析仪与振动传感器，实现对油温、绕组温度及气体成分的实时监测，并结合智能算法进行数据分析，从而实现变压器的寿命预测与故障预警。断路器智能监测系统通过采集分合闸电流、操作时间与机械特性曲线，识别触头磨损、弹簧疲劳等隐患问题。输电线路监测系统利用无人机巡检、视频识别与激光雷达（LiDAR）技术，实现对导线弧垂、覆冰与外力损伤的自动检测。此外，随着 5G 通信与边缘计算的应用，分布式监测节点可实现低延迟数据传输与就地智能分析，大幅提升系统响应速度与诊断精度。国内多个省级电网公司已建设智能电气设备监测平台，通过云端集中分析实现全网设备的健康可视化管理。例如，国网江苏电力公司基于物联网与大数据平台建立的“智能运维云系统”，实现了上百万个设备的远程监控与预测性维护，在提高供电可靠性的同时显著降低了人工巡检成本。实践表明，智能监测与故障诊断系统的广泛应用有效提升了电网设备的安全水平，为智能电网的可持续运行提供了坚实支撑。

五、结论

智能电网的发展推动了电气设备运维模式的根本转变，从被动维护走向主动监测，从经验判断走向数据驱动，从局部优化走向系统智能化。本文系统分析了智能电网中电气设备状态监测与故障诊断技术的原理、关键方法与应用实践，指出了基于多源数据融合与人工智能算法的智能诊断是未来发展的主流方向。研究表明，构建以传感感知、数据分析与智能决策为核心的设备健康管理体系，不仅能实现设备状态的实时掌控与早期故障预警，还能提升电网整体运行的安全性与经济性。未来，电气设备监测与诊断技术将进一步融合人工智能、云计算、区块链与数字孪生等新兴技术，形成“感知—认知—决策—执行”的闭环智能系统。同时，应加强标准化体系建设与数据安全保护，推动智能电网监测系统的互联互通与信息共享。

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