电力系统电气工程自动化智能监测技术的应用

引言

电力系统作为国民经济的核心基础设施，其运行稳定性直接关系到工业生产与民生保障。近年来，随着新能源发电的大规模并网、特高压输电技术的推广以及用户侧用电需求的多元化，电力系统的结构日益复杂，传统依赖人工巡检、定点采样的监测模式已凸显出响应滞后、覆盖范围有限、误判率高等弊端。

一、电力系统电气工程自动化智能监测技术的核心原理与组成

1.1 核心技术原理

状态感知环节，利用各类高精度传感器，实时采集电力设备的运行参数与环境数据，实现 “设备状态可视化”；数据传输与处理环节，借助工业以太网、无线通信、边缘计算节点等技术，构建低延迟、高可靠的数据传输网络，同时对采集到的多源异构数据进行清洗、融合与特征提取，为后续分析提供高质量数据基础；智能分析与决策环节，基于机器学习、深度学习等算法，建立设备故障诊断模型、寿命预测模型与能效优化模型，通过对历史数据与实时数据的对比分析，实现故障提前预警、运维策略动态调整与能源高效利用。

1.2 技术系统组成

感知层，包括各类传感器与数据采集终端，如用于变压器监测的光纤光栅温度传感器、用于输电线路监测的杆塔倾斜传感器、用于配电网络监测的智能电表等，是数据采集的 “神经末梢”；网络层，涵盖通信设备与传输协议，如边缘网关、工业交换机、5G 基站等，采用 MQTT、CoAP 等轻量级协议，确保数据在复杂电网环境下的稳定传输；平台层，即电力调度自动化系统与智能监测云平台，具备数据存储、可视化展示、模型训练等功能，支持多维度数据查询与分析；应用层，面向不同业务场景的功能模块，如设备健康管理模块、故障预警模块、能效分析模块等，直接为运维人员提供决策支持。

二、电气工程自动化智能监测技术的典型应用场景

2.2 变压器智能监测

多参数实时监测，在变压器绕组、铁芯、油箱等关键部位部署光纤温度传感器，实时监测热点温度；同时安装局部放电传感器与振动传感器，采集局部放电量与油箱振动频率，实时判断绝缘状态与铁芯松动情况；智能故障预警，通过 LSTM 神经网络模型，对历史温度数据、局部放电数据与故障记录进行训练，建立故障关联模型。当监测数据超出正常阈值时，系统自动触发预警，并推送故障位置与可能原因。寿命预测与维护优化，基于设备运行数据与环境因素，建立变压器寿命预测模型，提前规划维护周期。某 220kV 变压器通过智能监测系统预测剩余寿命为 5 年，运维团队据此制定针对性维护方案，避免了提前更换设备带来的成本浪费。

2.2 输电线路智能监测

在线状态监测，在输电线路杆塔上安装覆冰传感器、微风振动传感器与视频监控设备，实时监测线路覆冰厚度、舞动幅度与周边环境；同时利用杆塔倾斜传感器与导线温度传感器，判断杆塔稳定性与线路过载风险；无人机智能巡检，搭载高清相机、红外热像仪的无人机，按照预设路径对线路进行巡检，通过 AI 图像识别技术自动识别绝缘子破损、导线断股等缺陷，识别准确率达 95% 以上。与人工巡检相比，无人机巡检效率提升 3-5 倍，单条线路巡检成本降低 60% ；

灾害应急响应，在台风、覆冰等极端天气下，智能监测系统通过实时数据与气象预警信息的融合分析，提前预判线路故障风险，并指导运维人员开展预防性处置。2023 年某省台风期间，该技术帮助电网公司提前隔离 3 条高危线路，减少停电时长约 8 小时。

2.3 配电网络智能监测

配电网络直接连接用户，其运行质量关系到供电可靠性与电能质量。传统配电网络监测存在 “盲区多、响应慢” 的问题，自动化智能监测技术通过以下方式实现优化，分布式监测覆盖，在配电变压器、开关设备、用户进线端部署智能监测终端，实时采集电压偏差、电流谐波、功率因数等参数，实现配电网络 “节点级” 监测；电能质量管控，通过大数据分析技术，识别配网中的谐波源、电压暂降等问题，自动生成治理方案。某工业园区通过智能监测系统发现某工厂变频器产生的 5 次谐波超标，及时加装滤波装置，使配网谐波畸变率从 8% 降至 3% 以下，满足国家标准要求；故障快速定位与隔离，基于配网拓扑结构与实时电流电压数据，采用 “阻抗法 + 行波法” 融合的故障定位算法，实现配网故障定位精度≤50 米，故障隔离时间缩短至 10 秒以内。某城市配网应用该技术后，用户平均停电时间从 150 分钟 / 年降至 80 分钟 / 年，供电可靠性显著提升。

三、当前智能监测技术应用中存在的问题与优化策略

3.1 主要问题

数据融合难度大，感知层采集的数据类型多样，且来自不同厂商的设备协议不统一，导致多源数据难以有效融合，影响分析结果的准确性；边缘计算能力不足，部分偏远地区的监测节点受限于硬件条件，边缘计算节点无法实时处理海量数据，需将数据上传至云端处理，导致延迟增加，难以满足实时预警需求；算法模型泛化能力弱，现有故障诊断模型多基于特定设备、特定场景的历史数据训练，当设备类型或运行环境发生变化时，模型准确率大幅下降，需重新训练，增加了运维成本；安全防护体系不完善，智能监测系统依赖网络传输数据，易遭受网络攻击，而部分电力企业的安全防护措施仍停留在传统防火墙层面，难以应对新型网络威胁。

4.2 优化策略

统一数据标准与协议，推动行业制定电力设备智能监测数据标准，采用边缘网关实现不同协议的转换，同时利用联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现多源数据融合分析；提升边缘计算硬件性能，研发低功耗、高算力的边缘计算终端，支持在监测节点本地完成数据处理与模型推理，将延迟控制在 50ms 以内，满足实时监测需求；构建自适应算法模型，引入迁移学习技术，将已训练好的模型参数迁移至新场景下的模型训练中，减少数据依赖；同时采用在线学习算法，使模型能够根据实时数据动态更新，提升泛化能力；完善安全防护体系，采用 “加密传输 + 身份认证 + 行为审计” 的三层防护策略，对数据传输过程采用国密算法加密，对访问系统的设备进行双向身份认证，同时建立安全日志审计机制，及时发现异常行为。

结论

电气工程自动化智能监测技术作为新型电力系统建设的关键支撑技术，通过实时状态感知、智能数据分析与动态决策优化，有效解决了传统电力监测模式的弊端，在变压器、输电线路、配电网络等场景中展现出显著的应用价值，为电网安全稳定运行与能效提升提供了重要保障。尽管当前技术应用仍面临数据融合、边缘计算、算法泛化等方面的挑战，但随着技术标准的统一、硬件性能的提升与安全体系的完善，以及 5G、数字孪生等新技术的融合应用，智能监测技术将逐步实现从局部监测向全域管控、从辅助决策向自主决策的跨越。

参考文献

[1]张奇,陈雪,王卓然,等.电力系统电气工程自动化智能监测技术的应用[J].数字通信世界,2025,(07):122-124.

[2]陈歆技.电力系统智能变电站综合自动化实验教程[M].南京东南大学出版社:201803:206.