高压电气设备状态监测数据的特征提取与故障诊断研究

在现代社会中，电力是经济发展和人们日常生活不可或缺的能源。高压电气设备作为电力系统的核心组成部分，其运行状态直接影响着整个电力系统的可靠性和安全性。一旦高压电气设备发生故障，不仅会导致停电事故，影响工业生产和居民生活，还可能引发严重的安全事故，造成巨大的经济损失。

一、高压电气设备状态监测数据概述

1. 状态监测数据的来源

高压电气设备的状态监测数据来源广泛。来自于设备自身安装的各种传感器，如电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器等。这些传感器能够实时采集设备的电气参数、温度、湿度等信息，反映设备的运行状态。还可以通过在线监测系统获取设备的局部放电数据、介质损耗因数等数据。设备的历史运行记录、检修记录等也是状态监测数据的重要组成部分。这些数据记录了设备过去的运行情况和故障处理过程，对于分析设备的当前状态和预测未来故障具有重要参考价值。

2. 状态监测数据的特点

高压电气设备状态监测数据具有多个显著特点。首先是数据的高维度性，由于需要监测的参数众多，数据包含了大量的特征信息，使得数据维度很高。其次是数据的复杂性，数据之间存在着复杂的关联和耦合关系，不同参数之间相互影响。数据还具有动态性，随着设备的运行工况和环境条件的变化，数据也会发生相应的变化。另外，由于传感器精度、外界干扰等因素的影响，数据中往往存在噪声和不确定性，这给数据的分析和处理带来了很大挑战。

3. 状态监测数据的重要性

状态监测数据对于高压电气设备的运行和维护具有至关重要的意义。通过对状态监测数据的分析，可以及时发现设备的早期故障征兆，提前采取措施进行维修和更换，避免故障的进一步扩大。状态监测数据还可以为设备的状态评估和寿命预测提供依据，帮助电力企业合理安排设备的检修计划，提高设备的利用率和可靠性。状态监测数据还可以用于优化设备的运行参数，提高设备的运行效率，降低能源消耗。

二、高压电气设备状态监测数据的特征提取方法

1. 时域特征提取

时域特征提取是一种直接从时间序列数据中提取特征的方法。常见的时域特征包括均值、方差、最大值、最小值、峰峰值等。均值反映了数据的平均水平，方差则表示数据的离散程度。最大值和最小值可以反映数据的波动范围，峰峰值则是最大值与最小值之差。通过计算这些时域特征，可以对设备的运行状态进行初步的判断。例如，当设备的电流均值突然增大或方差异常增大时，可能表示设备存在故障。还可以通过计算数据的偏度和峰度等特征，进一步分析数据的分布特征，判断设备是否处于正常运行状态。

2. 频域特征提取

频域特征提取是将时域信号转换到频域进行分析的方法。常用的频域分析方法包括傅里叶变换、快速傅里叶变换等。通过这些方法，可以将时域信号分解为不同频率成分的正弦和余弦信号，从而得到信号的频谱特性。频域特征包括频率成分、幅值谱、相位谱等。不同的故障类型往往会在频谱中表现出不同的特征。例如，设备的机械故障可能会在低频段产生特定的频率成分，而电气故障则可能在高频段出现异常的幅值变化。通过对频域特征的分析，可以更准确地识别设备的故障类型和故障位置。

3. 时频域特征提取

时频域特征提取结合了时域和频域的信息，能够同时反映信号在时间和频率上的变化特征。常见的时频域分析方法包括小波变换、希尔伯特 -黄变换等。小波变换具有多分辨率分析的特点，可以对信号进行不同尺度的分解，提取不同频率范围的特征信息。希尔伯特 - 黄变换则可以自适应地将信号分解为多个固有模态函数，每个固有模态函数都具有不同的频率特性。时频域特征提取方法能够更全面地描述设备状态监测数据的特征，对于复杂故障的诊断具有更好的效果。

三、高压电气设备的故障诊断技术

1. 基于神经网络的故障诊断方法

基于神经网络的故障诊断方法是一种智能诊断方法。神经网络具有强大的非线性映射能力和自学习能力，能够自动从大量的故障样本数据中学习故障特征和故障模式。常见的神经网络类型包括多层感知器、径向基函数网络等。在故障诊断过程中，首先将提取的特征数据输入到神经网络中进行训练，使神经网络学习到正常状态和各种故障状态的特征模式。将待诊断的设备状态监测数据输入到训练好的神经网络中，神经网络根据学习到的模式进行判断，输出设备的故障类型。基于神经网络的故障诊断方法具有诊断速度快、准确率高的优点，但也存在训练时间长、需要大量样本数据等缺点。

2. 基于专家系统的故障诊断方法

基于专家系统的故障诊断方法是利用专家的知识和经验来进行故障诊断的方法。专家系统由知识库、推理机和人机接口等部分组成。知识库中存储了专家的故障诊断知识和规则，推理机则根据输入的设备状态信息和知识库中的规则进行推理，得出故障诊断结果。基于专家系统的故障诊断方法具有解释性强、能够充分利用专家经验等优点。但专家系统的知识库构建困难，知识更新不及时，难以适应复杂多变的故障情况。

3. 基于支持向量机的故障诊断方法

基于支持向量机的故障诊断方法是一种基于统计学习理论的分类方法。支持向量机通过寻找最优的分类超平面，将不同类别的数据分开。在故障诊断中，将正常状态和各种故障状态的数据作为不同的类别，通过训练支持向量机，使其能够准确地对设备的状态进行分类。支持向量机具有泛化能力强、对小样本数据处理效果好等优点。支持向量机还可以通过核函数将非线性问题转化为线性问题进行处理，提高了故障诊断的准确性。

结语

高压电气设备的安全稳定运行对于电力系统的可靠性和安全性至关重要。本文围绕高压电气设备状态监测数据的特征提取与故障诊断展开了深入研究。首先对高压电气设备状态监测数据的来源、特点和重要性进行了阐述，明确了状态监测数据在设备运行和维护中的关键作用。高压电气设备状态监测数据的特征提取与故障诊断研究是一个具有重要理论和实际意义的课题。通过不断的研究和创新，有望提高高压电气设备的运行可靠性和安全性，推动电力行业的可持续发展。

参考文献：

[1]王帅.基于数据融合的电气设备状态监测及故障诊断系统研究[J].自动化博览,2025,42(03):86-88.

[2]张真铭.基于多源数据融合的高压断路器操动机构缺陷特征信息提取与机械故障诊断研究[D].山东省:山东大学,2023.DOI:10.27272/d.cnki.gshdu.2023.001970.