基于运行数据的126kVGIS故障诊断与健康状态评估方法研究

前言：GIS 内部以六氟化硫（SF6）气体作为绝缘介质，实现了高电压环境下的有效绝缘与灭弧能力，但其内部结构复杂且对环境敏感，易受绝缘劣化、局部放电及机械故障等多因素影响，导致设备性能下降甚至发生故障，进而威胁电网安全。传统基于定期人工巡检和单一指标的维护策略已难以满足现代电网对设备智能化监测和精准维护的需求。

1 126kV GIS 设备及运行数据特征分析

126kV 气体绝缘开关设备（GIS）是高压配电系统中关键的开关控制单元，凭借其体积紧凑、维护简便和绝缘性能优越等优势，广泛应用于城市电网及重要工业电力系统中。GIS 内部采用六氟化硫（SF6）气体作为绝缘介质，既实现了高电压下的有效绝缘，又具备良好的灭弧能力。针对 126kV 电压等级的 GIS，其结构复杂，包含断路器、隔离开关、电流互感器、电压互感器及控制保护单元等多个子设备，整体系统的运行状态和健康状况直接影响电网安全稳定。

在实际运行过程中，GIS 设备会产生丰富的运行数据，涵盖电气信号、局部放电信息、环境参数等多个维度，数据不仅反映设备本身的电气特性，也间接揭示了内部绝缘状态及潜在故障隐患。在设备运行阶段，电流和电压波形数据是最基本的运行参数，基于对这些波形信号的实时采集和分析，可以监测电流负载的变化、异常电压波动及短路故障等异常情况。特别是高采样率的波形数据，可以揭示瞬态过程中的细微变化，为故障定位提供基础信息。与此同时，局部放电源于绝缘材料内部或界面存在的微小缺陷，如气泡、裂纹或污染物。

2 基于运行数据的 126kV GIS 设备故障诊断方案

2.1 数据采集与预处理技术

有效的故障诊断起始于高质量运行数据的采集，对于 126kV GIS 设备而言，其数据采集包含电流、电压波形、局部放电信号以及环境参数等多方面信息，电流和电压波形是凭借高速采样装置来获取的，以此保证可捕捉到瞬间的异常变化情况，局部放电信号的采集依靠高频传感器和专用放大器，提高信号的识别程度。环境监测模块同时采集压力、温度、湿度以及震动等参数，用以反映设备运行时的外部环境状态，在采集过程当中，因为设备运行环境复杂，噪声和干扰比较突出，数据预处理成为了关键环节，常用的预处理技术有滤波降噪、小波变换去噪以及异常值剔除等，来提高信号的信噪比以及数据的有效性。

2.2 多维特征提取与故障特征构建

依据预处理后的高质量运行数据，故障诊断的最关键的是提取可切实反映设备异常状况的特征，对于126kV GIS 的多源数据特性，运用多维特征提取办法来获取设备故障的多方面信息，在时域分析中，借助均值、方差、峰度、偏度等统计量去描述信号的基本特征，频域分析借助快速傅里叶变换提取频谱特征，呈现周期性故障信号的频率分布特征。鉴于局部放电信号有强非平稳性，时频分析工具如小波包变换和经验模态分解被广泛运用于揭示其瞬时能量分布和局部异常情况。

3 基于运行数据的 126kV GIS 设备健康状态评估方法

3.1 健康指数构建及多维特征融合

126kV GIS 设备的健康状态评估依靠对多源运行数据开展综合分析，其核心要点是构建科学合理的健康指数，这个指数借助融合电气信号、局部放电特征以及环境参数，达成对设备整体状态的量化表述，依据前期提取的时域、频域及时频域特征，挑选关键特征指标作为健康评价基础，运用主成分分析等降维技术去除特征冗余，提升健康指数的表达效率与稳定性。

3.2 健康状态预测与预警模型设计

本文运用隐马尔可夫模型以及长短期记忆网络等时序分析办法，去捕捉设备健康状态的时间演变特征，HMM 借助构建设备状态间的转移概率矩阵，可以模拟健康等级间的动态变化进程，达成对未来状态的概率预测，LSTM 作为一种深度学习模型，善于处理长序列依赖，可借助历史健康指数序列预测设备未来健康趋势，在这个基础上结合阈值设定与风险等级划分机制，该模型可在设备状态趋向不安全时及时发出预警，辅助运维人员采取针对性维护举措，降低突发故障风险。

4 基于运行数据的 126kV GIS 故障诊断与健康状态评估实施效果

4.1 案例背景

此次案例将某大型城市电网的主变电站选作研究对象，此变电站配备了一套 126kV 的 GIS 设备，其主要承担着城市主干电网的高压开关控制以及电能分配工作，该GIS 系统是由断路器、隔离开关、电流互感器、电压互感器以及智能监测单元等所构成，采用模块化设计，结构紧凑并且拥有高度自动化的控制体系。其运行环境处于城市中心位置，受到外界温湿度以及电磁干扰的影响比较大，设备可长期稳定运行对于保障区域供电安全来讲十分关键，借助部署多传感器融合采集系统，可实时获取电流、电压、局部放电、气体压力以及环境温湿度等关键数据，为后续的故障诊断与健康状态评估给予了丰富的数据基础。

4.2 基于运行数据的 126kV GIS 设备故障诊断方案与健康状态评估方法

对于上述GIS 系统，设计了有多层次的故障诊断以及健康评估方案，一开始，数据采集层将高速采样仪和多频带局放传感器进行集成，以此保证可覆盖电气信号以及局部放电高频特征，还借助环境监测装置采集压力以及温湿度等信息，数据预处理模块运用小波变换达成噪声抑制以及信号特征提高的目的，接着凭借主成分分析也就是PCA 来降低特征空间维度，提取出综合故障特征向量。故障诊断采用的是基于随机森林即 RF 与支持向量机即 SVM 融合的分类模型，实现对绝缘缺陷、机械故障以及电气异常等多种类别故障的精准识别，健康状态评估是基于融合之后的特征向量，构建动态健康指数也就是HI，利用隐马尔可夫模型即HMM 实现设备状态的时间序列预测以及健康等级划分。

4.3 实施效果

具体的实施效果如表1 所示。

表 1 实施效果

从实施效果来看，基于运行数据的故障诊断模型在多类故障识别中表现出较高的准确率，平均达到 92.9%以上，充分体现了多源特征融合与机器学习模型的有效性。健康指数能够合理反映设备的运行状态，较低的HI 值对应设备潜在风险，及时触发预警。设备维护响应时间较传统周期性维护显著缩短，体现了预警机制对提升运维效率的积极作用。

结语：本文围绕126kV GIS 设备运行数据的特性，系统探讨了基于多源数据融合的故障诊断与健康状态评估方法，提出了一套涵盖数据采集、预处理、特征提取及智能建模的综合技术方案，在此基础上融合电气信号、局部放电和环境参数，实现了设备运行状态的多维刻画和动态量化。结合机器学习分类模型与时序预测算法，建立了故障识别和健康预测的闭环体系，有效提升了诊断准确率和预警能力。整体研究不仅丰富了 GIS 智能监测技术体系，也为电力设备的智能运维与风险管理提供了重要技术支撑，助力电网设备实现高效、精准和主动的健康管理。

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