电力工程中的电力设备状态监测与故障诊断

引言

电力设备作为电力系统的核心组成部分，其运行状态直接关系到整个电网的安全稳定与供电可靠性。然而，在长期运行过程中，设备不可避免地会因老化、环境因素或制造缺陷等原因发生性能衰退甚至故障，可能引发连锁反应，导致大面积停电事故，造成巨大的经济损失和社会影响。因此，对电力设备进行实时的状态监测，并在此基础上进行精准的故障诊断，显得尤为重要和迫切。这不仅能够有效预防潜在的故障，及时掌握设备的健康状况，还能显著优化维护策略，从传统的计划性检修转向更经济高效的预测性维护和状态检修，从而最大限度地减少非计划停机时间，降低运维成本，提升电力系统的整体运行效率和智能化水平。

一、电力设备状态监测技术

（一）状态监测的基本概念与目标

电力设备状态监测是指通过安装传感器、应用监测技术，实时或定期采集设备运行过程中的各种状态信息（如电气量、非电气量），并对这些信息进行分析处理，以评估设备当前的健康状况、预测其未来发展趋势的一种技术手段。其核心目标是实现从传统的定期检修向状态检修或预测性维护的转变，通过准确掌握设备的实际运行状态，及时发现潜在的故障隐患和性能劣化趋势，从而保障电力系统安全稳定运行，提高供电可靠性，优化维护策略，降低运维成本，并满足智能电网对设备精细化管理的需求。

（二）状态监测的关键技术与方法

状态监测的关键技术与方法多种多样，主要包括电气量监测和非电气量监测两大类。电气量监测关注电压、电流、功率等基本参数，以及局部放电（PD）等反映绝缘状态的重要信号，常采用特高频（UHF）、超声波（AE）等先进技术进行检测。非电气量监测则涵盖油中溶解气体（DGA）分析（主要用于变压器）、红外热成像（用于检测过热缺陷）、振动与声学分析（用于旋转设备）、温度监测（如光纤测温）以及湿度、压力等环境参数的监测。

（三）状态监测系统架构与实现

一个完整的电力设备状态监测系统通常采用分层分布式架构，一般包括数据采集层、数据传输层、数据处理与分析层以及应用展示层。数据采集层由部署在设备上的各类传感器和智能终端（如FTU/DTU）组成，负责现场数据的实时采集与初步处理。数据传输层利用光纤、无线网络（如4G/5G、LoRa）等通信技术，将采集到的数据安全、可靠地传输至后台系统。数据处理与分析层是系统的核心，负责数据的存储、清洗、特征提取、状态评估和故障诊断，常采用数据库、大数据平台和人工智能算法。应用展示层则通过监控界面、报表、告警信息等方式，将分析结果直观地呈现给运维人员，支持其进行决策和管理。实现过程中需综合考虑传感器选型、通信协议、平台搭建、算法应用以及系统集成等环节。

二、电力设备故障诊断技术

（一）故障诊断的基本原理与流程

电力设备故障诊断的核心原理是基于状态监测获取的设备运行数据，运用特定的理论、方法和模型，对设备可能存在的故障类型、位置、严重程度进行识别、判断和定位的过程。其基本流程通常包括：首先，利用状态监测系统获取设备运行时的各种特征信息（如电气信号、温度、振动等）；对原始数据进行预处理和特征提取，去除噪声干扰，提取能够有效表征设备状态的关键特征；然后，选择合适的诊断模型或算法，与历史数据、专家知识或预设阈值进行比较分析，或进行模式识别、趋势预测；输出诊断结果，判断设备是否发生故障、故障性质及可能原因，为后续的维护决策提供依据。

（二）常用故障诊断方法

电力设备故障诊断方法种类繁多，主要可分为基于模型的方法、基于信号处理的方法和基于人工智能的方法。基于模型的方法通过建立设备的数学模型或物理模型，通过仿真或对比实际运行数据来诊断故障。基于信号处理的方法侧重于对监测信号（如振动、声音、电气信号）进行时域、频域或时频域分析，提取故障特征。基于人工智能的方法，特别是近年来发展迅速的机器学习（如支持向量机SVM、决策树）和深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）算法，能够从大量复杂数据中自动学习故障模式，实现高精度的诊断，尤其在处理非线性、非平稳信号方面展现出巨大优势。

（三）典型电力设备故障诊断案例

在电力系统中，变压器、发电机、断路器等关键设备的状态监测与故障诊断应用广泛。例如，对于油浸式变压器，通过油中溶解气体（DGA）分析，可以诊断出过热、局部放电、电弧等不同类型的绝缘故障，判断故障的严重程度和发展趋势。对于发电机，通过振动监测分析，可以诊断转子不平衡、不对中、轴承故障等机械问题；通过定子绕组温度、冷却水温度等监测，可以评估其热状态。对于高压断路器，通过监测操作机构的机械特性（如行程、速度）、灭弧室的压力、电流波形等，可以诊断机械卡涩、操作失灵、触头烧蚀等故障。

（四）故障诊断的挑战与未来发展方向

当前电力设备故障诊断面临数据量大、噪声干扰、特征复杂、模型泛化能力不足及多源数据融合困难等挑战。未来发展方向包括：深化人工智能应用，发展强深度学习模型以提升诊断精度和自学习；加强多源信息融合，整合电气与非电气等多维度数据提高全面性；推动数字孪生技术应用，构建设备虚拟映射实现精准评估与预测；加强边缘计算，实现本地快速处理与初步诊断；注重模型可解释性，提升诊断结果可靠性与运维信任度。

三、应用实例与案例分析

（一）某变电站设备状态监测与诊断系统应用实例

某220kV 变电站为提升运维水平，部署了一套综合设备状态监测与诊断系统。该系统集成了油中溶解气体分析（DGA）在线监测、局部放电在线监测、红外热成像、微水/湿度监测以及断路器机械特性监测等多种技术手段，对主变压器、高压开关设备等关键设备进行全天候、多参数的实时监控。监测数据通过光纤网络传输至后台监控中心，利用大数据分析和人工智能算法对数据进行处理与状态评估。系统成功实现了对变压器内部潜伏性故障的早期预警，并准确诊断出某断路器操作机构存在的机械卡涩问题，为制定针对性的检修计划提供了可靠依据，显著提高了变电站的运行可靠性和智能化水平。

（二）基于大数据的某区域电网设备健康状态评估案例

某省级电网公司利用大数据技术，构建了覆盖该区域电网主要输变电设备的健康状态评估平台。该平台整合了SCADA 系统、在线监测系统、巡检记录、历史检修数据、环境数据等多源异构数据，形成了庞大的设备健康数据库。通过应用数据挖掘、机器学习等算法，平台能够对区域内成百上千台变压器、断路器、隔离开关等设备的健康状态进行综合评分和趋势预测。例如，平台通过分析某批次变压器的 DGA 历史数据和运行工况，成功识别出该批次设备可能存在的共性潜在风险，并提前进行了干预，有效避免了多起可能发生的设备故障，实现了对区域电网设备群体的宏观健康管理和风险预警。

（三）某次典型故障的诊断过程与经验总结

某110kV 变电站一台主变压器在运行中发出异常声音，状态监测系统记录到其振动信号幅值异常增大，并伴有轻微的局部放电信号。运维人员首先结合红外热成像检查排除了明显过热故障，随后调取了该变压器的近期DGA 数据，发现乙炔（C2H2）含量虽仍在注意值以下，但呈现缓慢上升趋势。结合振动频谱分析，发现存在与绕组或铁芯松动相关的特征频率。

结论

电力设备状态监测与故障诊断技术是保障电力系统安全、可靠、经济运行的关键支撑。通过实时或定期的状态监测，能够有效获取设备运行信息，为准确评估设备健康状况奠定基础。结合先进的故障诊断方法，特别是人工智能、大数据等技术的应用，可以实现对潜在故障的早期预警和精准定位，推动电力设备维护模式从传统的定期检修向更高效、更经济的预测性维护和状态检修转变。

参考文献：

[1]谢继强，曲世钊. 电力设备运行状态监测与安全管理研究 [J]. 光源与照明，2025，（02）：76-78.

[2]刘磊. 电力设备状态监测与预测维护技术的优化策略 [J]. 家电维修，2025，（01）：137-139.

[3]张巧艳. 基于深度学习的电气工程中电力设备状态监测与预警系统研究 [J]. 电工技术，2024，（S2）： 1 0 2 - 1 0 4 + 1 0 8 .