智能电网环境下电力设备状态监测与故障诊断研究

1. 引言

电力设备是智能电网稳定运行的基础，其性能决定电网的安全与可靠性。变压器、开关设备、电缆等关键设备的正常运行保障电力供应连续性。然而，设备老化、环境因素或操作不当导致故障频发，可能造成停电，影响社会经济发展。因此，实时状态监测与精准故障诊断尤为重要，及时发现潜在问题采取措施，降低故障率，延长使用寿命，为智能电网安全稳定运行提供保障。

2. 电力设备状态监测技术

传感器技术在电力设备状态监测中，传感器技术至关重要。温度传感器通过检测热量变化预防过热故障；电流传感器监测电流波形判断运行状态。这些传感器基于不同物理原理采集数据，如温度传感器利用热电阻或热电偶效应，电流传感器采用霍尔效应或罗氏线圈原理。结合图表可展示数据变化趋势，为状态评估提供依据[1]。此外，多传感器融合提升了监测的准确性和可靠性。

物联网技术物联网技术在状态监测网络建设中起关键作用。通过集成传感器与通信模块，实现数据实时传输与汇聚，构建全网监测体系。物联网设备通过 LoRa、NB-IoT 等协议上传数据至云端服务器，经大数据平台处理展示。这提高了传输效率，降低了巡检成本。例如，某智能电网项目通过物联网设备监测高压开关柜，发现了潜在故障，避免事故发生。物联网技术为状态监测和智能电网发展提供了坚实支持。

3. 电力设备故障诊断方法

3.1 基于人工智能的算法诊断

在智能电网中，人工智能算法已成为电力设备故障诊断的重要工具。神经网络和支持向量机是两种常用技术。神经网络模拟人脑，通过多层节点学习复杂模式，例如在变压器故障诊断中，通过油中溶解气体含量预测故障，准确率超过 90% 。支持向量机通过构建分类超平面，适用于小样本、高维度数据，如在高压断路器研究中，准确区分机械和电气故障，达到 88% 的准确率。然而，神经网络需大量标注数据，解释性较差；支持向量机处理大规模数据时计算复杂，影响实时性。因此，需根据具体场景选择合适方法。

3.2 专家系统诊断

专家系统基于知识与规则，将专家经验转化为规则库，快速判断设备状态。例如，在某电网实践中，专家系统通过环境数据与规则（如“温度低于 0^∘C 且湿度高于 80% ，线路拉力异常升高，则可能存在覆冰故障”），成功识别覆冰隐患。但专家系统依赖专家经验，有主观偏差，规则库更新难，诊断能力限于规则范围，难以应对未知故障。因此，常与其他方法结合使用，以提高诊断全面性和准确性[2]。

4. 实际数据与分析

4.1 不同监测与诊断方案的对比

在智能电网环境下，电力设备状态监测与故障诊断方案的选择直接影响电网运行的可靠性与稳定性。为全面评估不同方案的优劣，本研究引入了大量实际运行数据，并从设备故障发生率、诊断准确率等关键指标进行对比分析。实验数据显示，基于传感器技术的状态监测方案在数据采集的实时性与精度方面表现优异，但其对复杂故障的诊断能力有限。相比之下，结合物联网技术的监测方案能够有效实现多源数据融合，提升故障预警的及时性，但在数据传输过程中可能存在延迟与丢包问题。在故障诊断方法方面，基于人工智能算法的诊断模型展现出较高的准确率，尤其是在处理非线性、高维度数据时具有显著优势，但其训练成本较高且对样本质量要求严格。而专家系统诊断则在特定场景下表现出良好的适用性，尤其适用于规则明确、知识体系完备的故障类型，但其泛化能力不足，难以应对新型故障模式。

4.2 影响因素分析

电力设备状态监测与故障诊断的准确性不仅取决于所采用的技术手段，还受到外部环境条件与电网运行方式的显著影响。研究表明，温度、湿度等外部环境因素对设备运行状态具有重要影响。例如，在高温环境下，电力设备的发热量增加，可能导致温度传感器采集的数据偏离正常范围，从而影响状态监测结果的可靠性。此外，湿度变化可能引发设备绝缘性能下降，进一步增加故障发生的风险。在电网运行方式方面，负载波动、电压变化等因素也会对设备状态监测与故障诊断结果产生干扰。针对上述问题，本研究提出了相应的应对措施，包括引入环境补偿算法以降低外部因素的影响，以及优化数据采集策略以提高监测系统的抗干扰能力。这些措施在实际应用中取得了显著效果，为提升电力设备状态监测与故障诊断的可靠性提供了有力支持。

5. 面临的挑战与应对策略

5.1 数据安全与隐私保护

在智能电网环境下，电力设备状态监测与故障诊断过程中涉及的海量数据面临着严峻的安全风险。这些数据不仅包含设备运行的关键参数，还可能涉及用户的用电行为等敏感信息。一旦数据泄露或被恶意篡改，将对电网的稳定运行和用户隐私造成严重影响。例如，攻击者可能通过篡改设备状态数据引发误判，从而导致不必要的停电事故。为此，必须采取有效的应对策略，如数据加密技术，通过对传输和存储的数据进行加密处理，确保数据在各个环节的安全性；同时，实施访问控制机制，严格限制对数据的访问权限，只有经过授权的用户或系统才能获取相关数据，从而降低数据被非法利用的风险[3]。

5.2 诊断模型的泛化能力

当前诊断模型在应对不同设备和故障类型时，泛化能力不足。电力设备种类繁多，运行环境复杂，故障类型多样，现有模型常只能针对特定设备或故障类型表现较高准确率。面对新设备或未知故障，模型性能下降。为解决此问题，可改进模型结构，采用卷积神经网络或循环神经网络等深度学习架构，提升模型对不同类型数据的适应能力；增加训练数据的多样性和规模，收集更多不同设备和工况下的数据，丰富训练集，提高泛化能力。

6. 结论

智能电网环境下电力设备状态监测与故障诊断的研究成果，主要体现在提升电网运行的稳定性与可靠性。通过传感器技术、物联网技术和人工智能算法，实现了设备运行状态的实时监控与精准分析。这些技术高效采集数据，并通过算法识别潜在故障，为电网运维提供科学依据。专家系统诊断方法的应用，丰富了故障诊断体系，尤其在特定场景下展现出优势。实际数据分析表明，多种监测与诊断方案结合，能显著降低故障发生率，提高诊断准确率，保障智能电网安全运行。本研究验证了多种技术手段的可行性，并为智能电网优化升级提供了理论支持与实践指导。

参考文献

[1]王正方.智能电网环境下电力设备状态监测与故障诊断研究[J].光源与照明,2025,(05):107-109.

[2]王长安,周苗苗.基于大数据的电力设备状态监测与故障诊断方法[J].中国高新科技,2025,(10):63-65.DOI:10.13535/j.cnki.10-1507/n.2025.10.17.

[3]崔健,袁华骏,夏实秋.电力设备状态监测与故障诊断算法分析[J]. 集成电路应用,2024,41(08):180-181.DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2024. 08.079.