高压设备状态监测与寿命评估技术探讨

一、引言

高压设备（如变压器、GIS 组合电器、高压断路器等）长期处于高电压、大电流、复杂环境（温度、湿度、污秽）工况下，易因绝缘老化、机械磨损、金属腐蚀等问题引发故障。据国家电网故障统计数据显示，2023年因高压设备绝缘失效导致的电网停运事件占总故障的 38% ，直接经济损失超 2 亿元。传统“定期检修”模式存在过度维护、故障预警滞后等缺陷，而基于状态监测与寿命评估的“预知性维护”模式，可实时捕捉设备运行状态特征，提前预判寿命衰退趋势，显著降低故障发生率。因此，深入研究高压设备状态监测与寿命评估技术，对提升电网安全稳定性具有重要现实意义。

二、高压设备状态监测技术现状

（一）局部放电监测技术

局部放电是高压设备绝缘劣化的早期特征，其监测可有效识别绝缘内部的气隙、裂纹等缺陷。目前主流监测方法分为电测法与非电测法两类：

电测法：通过安装高频电流传感器（HFCT）、超高频传感器（UHF）采集放电信号，具有灵敏度高（最小检测量可达 1pC）、响应速度快（纳秒级）的优势。在 110kV 变压器监测中，HFCT 传感器可通过套管末屏接地线获取局部放电信号，结合小波变换算法实现放电类型（电晕、沿面、内部）的识别，准确率达 92% 以上。

非电测法：包括超声波监测与光测法。超声波传感器可捕捉局部放电产生的机械波信号（频率范围 20-200kHz ），适用于 GIS 设备的盆式绝缘子缺陷检测；光测法则通过检测放电过程中的光子辐射，具有抗电磁干扰能力强的特点，但受设备密封性限制，实际应用场景较少。

（二）油中溶解气体监测技术

油浸式变压器、电抗器等设备的绝缘油在热老化、电老化过程中会分解产生氢气（ Π_H2 ）、甲烷（ CH₄ ）、乙烷（ C₂H₆ ）、乙烯（ C₂H₄ ）、乙炔（ C₂H₂ ）等特征气体，通过监测气体组分与浓度可判断设备内部故障类型。该技术已从传统的“离线色谱分析”向“在线实时监测”升级：

离线监测：采用气相色谱仪定期取样分析，虽成本低，但存在取样周期长（通常为 3-6 个月）、无法实时捕捉突发故障的缺陷；

在线监测：基于半导体传感器、红外光谱传感器的在线监测系统，可实现气体浓度的连续采集与远程传输。例如，某 500kV 变电站应用的在线油色谱监测装置，通过神经网络算法对气体比值（如 C₂H₂/C₂H₄ 、 CH₄/H ₂）进行分析，成功预警 3 起变压器铁芯多点接地故障，故障定位误差小于0.5m 。

（三）红外测温与机械特性监测

红外测温技术：利用红外热像仪捕捉高压设备表面温度分布，可快速识别接触不良（如母线接头、断路器触指）、过载发热等问题。在 220kVGIS 设备监测中，红外热像仪可检测到盆式绝缘子表面的局部过热区域（温度差超过 15K），提前发现绝缘老化隐患；

机械特性监测：针对高压断路器、隔离开关等设备，通过安装位移传感器、振动传感器监测分合闸时间、速度、行程及机械振动信号。例如，采用激光位移传感器测量断路器分闸速度，当速度偏差超过设计值的 10% 时，可判断操动机构存在卡涩或弹簧老化问题，避免因机械故障导致的拒动、误动事故。

三、高压设备寿命评估方法

高压设备寿命评估需结合其老化机理，综合考虑电、热、机械应力及环境因素，目前主要分为“基于老化模型的评估方法”与“基于数据驱动的评估方法”两类。

（一）基于老化模型的寿命评估

该方法通过建立绝缘老化与寿命的数学关系，量化设备剩余寿命。以油浸式变压器为例，其绝缘纸的聚合度（DP 值）是衡量老化程度的核心指标：

热老化模型：基于 Arrhenius 方程，考虑温度对绝缘纸老化的加速作用，公式为： L=L₀×exp[E_a/R(1/T-1/T₀)] ，其中 L 为实际寿命，L₀为参考温度 T

₀下的寿命， E_a 为活化能，R 为气体常数。通过监测变压器顶层油温，可计算绝缘纸的剩余寿命。当 DP 值降至 200 以下时，绝缘纸失去机械强度，设备需退出运行；

电老化模型：结合局部放电强度、介损因数（tanδ）等参数，建立绝缘击穿电压与老化时间的关系。例如，对于 GIS 设备，当局部放电量持续超过 100pC 且介损因数增长速率超过 0.001/年时，可判断绝缘寿命剩余不足 5 年。

（二）基于数据驱动的寿命评估

随着人工智能技术的发展，基于机器学习、深度学习的寿命评估方法逐渐成为研究热点。该方法无需明确老化机理，通过挖掘历史监测数据与故障数据的关联，构建寿命预测模型：

机器学习模型：采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）算法，以局部放电量、油中溶解气体浓度、温度等为输入特征，输出设备剩余寿命等级。某电力公司基于 100 台变压器的 5 年监测数据，构建的 RF 预测模型准确率达 89% ，优于传统老化模型；

深度学习模型：利用长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）处理时序监测数据，捕捉设备状态的动态变化趋势。例如，基于 LSTM 网络对 GIS 设备的局部放电时序信号进行分析，可实现剩余寿命的连续预测，预测误差控制在 ±6 个月以内。

四、当前技术存在的问题与优化方向

（一）现存问题

监测数据融合度低：现有监测系统多独立运行（如局部放电监测与油色谱监测分开），无法实现多源数据（电、热、机械信号）的协同分析，导致故障误判率较高（约 15% ）；

寿命评估模型适应性差：传统老化模型依赖固定参数（如活化能），难以适应不同设备型号、运行环境的差异；数据驱动模型则受限于样本量，在老旧设备（缺乏历史数据）上应用效果不佳；

现场干扰抑制困难：变电站存在强电磁干扰（如高频载波、开关操作冲击），易导致监测信号失真，影响状态判断准确性。

（二）优化方向

构建多源数据融合平台：基于边缘计算技术，将局部放电、油色谱、红外测温等数据进行实时汇聚与预处理，采用联邦学习算法实现数据隐私保护下的跨变电站模型训练，提升故障识别准确率至 95% 以上；

研发自适应寿命评估模型：结合迁移学习技术，将成熟设备的寿命模型迁移至数据稀缺的老旧设备，通过少量现场数据微调模型参数，增强模型适应性；同时引入数字孪生技术，构建设备虚拟仿真模型，模拟不同工况下的老化过程，优化寿命预测结果；

加强抗干扰技术研究：采用差分信号传输、屏蔽接地设计减少电磁干扰，结合自适应滤波算法（如卡尔曼滤波）对监测信号进行降噪处理，提升信号信噪比至 40dB 以上。

五、结论

高压设备状态监测与寿命评估技术是实现电网智能化运维的核心支撑。当前，局部放电、油中溶解气体、红外测温等监测技术已在工程中广泛应用，基于老化模型与数据驱动的寿命评估方法也取得显著进展，但仍面临数据融合、模型适应性、抗干扰等挑战。未来，通过多源数据融合平台构建、自适应模型研发及抗干扰技术优化，可进一步提升高压设备状态监测的实时性与寿命评估的准确性，为电力系统安全稳定运行提供有力保障。

参考文献：

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