电气设备状态监测与预测性维护技术研究

电气设备是电力系统中保障电能传输、转换与控制的关键，其运行状态直接影响电网的安全性与经济效益。随着电网规模扩大与结构复杂化，设备运行环境日趋严苛，故障类型多样，传统的定期检修和事后维修方式难以及时发现隐患，易导致设备停运、维护成本增加，甚至引发严重电力事故。近年来，依托传感器、数据采集与智能分析技术，状态监测与预测性维护逐步成为现代电气设备管理的主流方向。通过实时监测设备关键参数与深入数据分析，能够准确掌握设备健康状况，提前识别潜在风险，制定有针对性的维护措施，从而提升设备可靠性，降低运维成本，促进电网智能化发展。

一、电气设备状态监测技术概述

（一）状态监测的基本概念与意义

电气设备状态监测是通过各类传感器、数据采集与智能分析技术，实时或周期性获取设备运行状态信息，动态掌握设备的健康状况、劣化趋势和潜在故障风险。相比传统基于时间的定期检修（Time-Based Maintenance， TBM）模式，状态监测更加注重基于设备实际工况和运行状态的精准维护策略，有效避免了盲目性检修与资源浪费，减少了隐患遗漏和突发故障，提高了运维工作的科学性、针对性和经济性 [1]。随着智能电网、物联网与信息通信技术的快速发展，电气设备种类不断丰富，结构日趋复杂，运行环境更加严苛，局部放电、绝缘老化、机械磨损、过载运行等隐性故障形式更加多样。依靠先进的状态监测技术，结合温度、振动、局放、绝缘性能、环境参数等多维度信息，能够实现设备运行状态的连续感知与动态分析，形成设备健康评估、趋势预警与智能决策支持，全面保障设备的可靠、安全、高效运行，进一步提升电网整体的稳定性与供电质量。

（二）常见电气设备状态监测对象

目前，状态监测技术广泛应用于变压器、高压开关、输电线路、电缆及配电设备等电力系统关键设备。变压器状态监测重点包括油中溶解气体分析（DGA）、绕组局部放电检测、铁芯温度监控及绝缘油性能分析，尤其是通过氢气、乙炔、甲烷等气体浓度变化及时预警绝缘劣化和局部放电隐患。高压开关设备监测覆盖触头温升、机械操作时间、绝缘状态、局部放电等参数，借助红外热成像与声发射检测有效提升故障识别能力。输电线路在线监测涵盖导线温度、覆冰厚度、风速、舞动振动及绝缘污秽程度，应用光纤光栅传感、视频巡检与雷电定位系统，保障长距离输电线路的安全运行。电缆及配电设备的监测内容涉及局部放电、绝缘电阻、介质损耗因数（tanδ）、温度、电流、电压与开关操作特性，全面保障城市配电网的安全可靠性。

（三）状态监测的关键参数与指标

电气设备状态监测涉及多种物理、化学与环境参数，全面反映设备运行状态与潜在风险。物理量方面，重点关注温度、振动、压力、局部放电、机械行程、绝缘击穿电压等指标，温度和振动变化是识别机械故障和过热隐患的重要依据，局部放电信号可反映绝缘缺陷的早期发展过程。化学指标主要包括变压器油色谱分析、绝缘油含水量、气体溶解度等，这些参数对判断设备内部绝缘老化、过热、受潮及内部放电具有重要参考价值。环境因素监控涵盖外部温湿度、污秽等级、雷击记录及其他外界干扰因素，特别是高湿、高盐、重污秽等环境条件下，设备绝缘性能和结构稳定性更易受影响。通过多参数实时监测、数据融合分析、智能趋势判断与预警算法的结合，能够实现设备运行状态的全面动态感知与健康等级量化评估，显著提高故障早期识别的准确性和响应的及时性，降低突发性故障发生概率，提升系统运行可靠性与经济效益。

二、预测性维护技术原理与方法

（一）预测性维护的概念与发展

预测性维护（Predictive Maintenance， PdM）是一种基于设备实时运行数据、历史数据与趋势分析，提前预测设备故障时间、发展趋势与风险等级，从而实现科学、经济、按需维护的先进技术模式。与传统的预防性维护或定期检修相比，PdM 强调依托数据驱动、智能分析，最大程度减少不必要的检修作业与资源浪费，提升设备的可靠性、可用率与运维效率，降低突发性故障带来的经济损失与安全风险。该技术通过监测设备关键运行参数变化，结合数学建模、智能算法与故障预测技术，能够实现早期隐患识别与精准预警 [2]。近年来，随着传感器技术、大数据分析、边缘计算、云平台与人工智能的广泛应用，PdM逐步由早期依赖经验和趋势曲线的简单预测，发展为具备深度智能诊断、健康状态综合评估与实时决策支持能力的先进系统。特别是在电力、轨道交通、航空航天、石油化工、制造业等对设备可靠性和安全性要求极高的行业，PdM 已成为保障系统稳定运行、延长设备寿命与降低运维成本的关键技术支撑，其应用规模与技术水平正持续拓展与深化。

（二）基于状态监测的数据获取与处理

预测性维护的实施依赖高质量、多维度的状态监测数据。首先，通过在关键设备部署光纤光栅（FBG）传感器、无线传感器网络（WSN）、超声波探头、红外热成像、局部放电在线监测装置等，全面获取设备在实际运行过程中的温度、振动、压力、局部放电、电气绝缘性能等核心参数，确保状态信息的全面覆盖与高精度、实时采集，尤其在高压变电设备、重要输电线路与地下电缆系统中，传感部署的密度与准确性直接影响监测效果[3]。其次，采用 IEC 61850、Modbus、DL/T 645 等标准化工业通信协议，构建高速、稳定、冗余设计的数据传输网络，保障监测数据在各种复杂环境下的实时可靠上传，避免数据中断或延迟，特别是在大规模变电站、偏远山区输电线路、城市地下配网等场景，确保信息链路的连续性与稳定性至关重要。与此同时，借助云平台与边缘计算架构，形成“边端协同、云端集中”的分布式数据管理模式，边缘节点负责本地实时分析与初步预警，云端平台进行大规模历史数据的分级存储、智能分类管理、快速检索与深度分析，显著提升系统的数据管理效率、灵活性与智能水平。在数据处理阶段，采用多种信号滤波、异常检测、数据补偿、特征提取、数据归一化等算法，全面剔除噪声干扰与异常数据，优化原始监测数据质量，提炼出反映设备健康状态与故障趋势的关键特征参数，确保后续的健康状态评估、智能诊断与预测性维护具备可靠、准确、实时的数据支撑。

（三）健康评估与故障预测技术

电气设备预测性维护的核心在于准确的健康状态评估与高可靠性的故障趋势预测。通过构建基于多源数据的综合健康状态评估模型，结合专家系统、模糊逻辑与层次分析法（FAHP），实现设备健康状态的定量评价，量化输出健康指数（Health Index， HI），形成“正常—亚健康—异常—故障”分级动态监控，便于运维人员实时掌握设备运行状况与发展趋势 [4]。在智能预测方法方面，早期多采用主成分分析（PCA）、小波变换、灰色预测等统计方法，针对典型参数变化趋势，识别设备潜在的劣化或初期故障征兆。随着数据驱动理念的推广与大数据资源的积累，支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K 近邻（KNN）等机器学习算法广泛应用于故障类型判别、状态识别与风险预测，有效提高了模型的实用性与准确性。近年来，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等先进模型进一步提升了复杂数据处理与模式识别能力，推动故障预测的精度与模型泛化水平实现突破。以某 500kV 变电站为例，依托 DGA 在线监测与局部放电检测系统，结合构建的 LSTM 网络预测模型，对关键气体浓度变化趋势进行实时分析，实现了高准确性与高时效性的隐患预警，成功提前两个月识别出绕组绝缘劣化趋势，合理安排检修计划，避免了重大设备故障与经济损失，验证了智能预测方法在实际工程中的有效性与应用价值。

三、状态监测与预测性维护技术的应用与发展

（一）典型应用案例分析

近年来，状态监测与预测性维护技术在智能变电站、输电线路及企业设备运维平台中广泛落地应用，取得了显著的技术与经济效果。在智能变电站，通过集成局部放电在线监测、红外测温、机械特性分析、绝缘在线诊断等系统，结合大数据分析平台，实现对变压器、断路器、避雷器、母线、电容器等核心设备的集中健康评估与智能辅助决策。以江苏某 220kV 智能变电站为例，系统投运后，关键设备故障率降低了 35% ，年均计划外停电次数下降超过 40% ，极大提升了设备运行的安全性与供电的稳定性。输电线路方面，利用微气象监测、导线振动监测、覆冰在线检测、视频巡检系统及无人机巡检，结合气象大数据与智能图像识别技术，实时掌握线路运行环境、结构状态与异常隐患。南方某山区输电线路通过布设覆冰监测装置与智能预测模型，结合主动融冰与应急处置策略，显著提升了线路的抗冰能力、故障响应速度与整体供电可靠性。在企业预测性维护平台建设方面，部分大型电网公司基于云平台与边缘智能，构建了集状态监测、健康评估、智能预警、故障定位、远程运维管理于一体的集中监控系统，实现了设备的全生命周期动态管理、故障隐患的智能识别与运维资源的优化配置，推动了设备管理模式从“事后抢修”向“智能预测、主动干预”转变，整体提升了电网智能化运维水平与经济效益。

（二）存在的技术挑战与发展瓶颈

尽管状态监测与预测性维护技术取得广泛应用，实际推广过程中仍面临诸多挑战。首先，监测数据来源多样、格式不统一，存在数据质量参差不齐、时效性不稳定、异构数据融合难度大的问题，严重影响系统整体效能与智能分析结果的准确性。其次，智能预测模型在复杂工况、极端环境或新型设备条件下的适应性与鲁棒性仍有不足，存在误报、漏报甚至无法有效识别隐患的风险，影响用户对系统的依赖度与信任度。此外，系统集成度高、软硬件设备投入与后期运维成本较大，尤其是传感器部署、边缘计算设备与平台建设的初期投资，制约了该技术在中小型电力企业及边远地区的普及应用。同时，标准体系尚不完善，缺乏统一的设备接口、数据传输协议、信息安全规范与健康评估标准，也是影响技术规模化推广的重要瓶颈，亟需行业主管部门与设备制造商协同推动相关技术标准、检测规范与行业体系的建设与完善。

（三）未来发展趋势与研究方向

未来，电气设备状态监测与预测性维护技术将向数据智能化、系统集成化、应用普适化方向加速发展。依托大数据、云计算与边缘智能，构建跨区域、跨层级的共享分析与协同决策平台，全面提升系统智能水平、资源配置效率与故障响应能力。数字孪生技术的引入，将通过虚实结合、动态交互的高精度模型，实时映射设备状态与运行特征，结合多维仿真、智能预测与在线控制，显著增强系统状态感知能力、预测准确性与故障处置效率[5]。自主感知与智能决策系统的研发，将推动具备自学习、自适应、远程控制等功能的智能终端设备普及，提升系统对复杂工况与突发故障的自主响应与安全防护水平。同时，制定统一的设备状态监测标准、数据接口协议、信息安全规范与智能健康评估体系，将为行业的标准化、规范化、规模化发展提供有力制度保障，推动状态监测与预测性维护技术在各类电气设备中的广泛应用，助力电网智能化水平、可靠性指标与经济效益的整体提升。

总结：

电气设备状态监测与预测性维护技术已成为提升电网可靠性与运维效率的重要手段。通过多参数实时监测、数据融合分析与智能预测模型的应用，能够有效掌握设备运行状态，提前发现隐患，科学制定维护策略，降低突发故障率，延长设备使用寿命。当前，虽然该技术在智能变电站、输电线路及配电系统中已取得良好效果，但仍存在数据融合难度大、智能算法适应性有限、标准体系不完善等问题。未来，应加快大数据、人工智能与数字孪生技术的融合应用，推动设备自主感知与智能决策水平提升，同时完善行业标准与技术规范，全面推动电气设备管理向智能化、精细化发展，保障电力系统的安全、稳定与高效运行。

参考文献

[1] 王 松 . 电 力 设 备 状 态 监 测 的 物 联 网 技 术 应 用 [J]. 电 气 技 术 与 经济 ，2024，（08）：365-366+370.

[2] 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.

[3] 崔琦 . 电力电气设备的维护检修技术探讨 [J]. 中国设备工程 ，2024，（17）：170-172.

[4] 黄一芃 . 基于物联网技术的变电设备状态监测与故障诊断系统分析 [J]. 电子技术 ，2024，53（10）：358-359.

[5] 罗敬元 ， 卢宗杞 . 电力系统电气设备绝缘状态在线监测与评估技术研究 [J].光源与照明 ，2024，（10）：60-62.