电气工程及其自动化高压电中的问题及其策略

1 高压电系统运行中的核心问题分析

1.1 高压设备绝缘失效与老化问题

高压设备绝缘失效与老化是影响电力系统安全运行的首要技术难题。在长期高电压、强电场的工作环境下，绝缘材料会经历不可逆的性能退化过程。这种现象主要源于三个方面：材料本身的热力学特性导致分子结构逐步瓦解，外部环境中的温湿度变化加速材料氧化，以及周期性电应力造成的累积性损伤。值得关注的是，设备安装位置的气候差异会显著改变老化速率，例如湿度超过 70% 的沿海地区，其绝缘失效概率较干燥地区高出数倍。

该问题的直接后果表现在两个方面：一是安全风险层级提升，绝缘性能下降会引发局部放电现象，轻则导致设备异常发热，重则造成相间短路或接地故障。某变电站事故分析报告显示，约 65% 的突发性停电事故可追溯至绝缘缺陷。二是运维成本非线性增长，老化设备需要更频繁的预防性试验和部件更换，这对电力企业形成持续性经济压力。

针对上述挑战，现行解决方案主要从三个维度展开技术攻关。在监测层面，基于分布式光纤传感的在线监测系统可实现绝缘状态实时追踪，其温度测量精度可达 $\pm 0 . 5 \mathrm { { \mathscr C } }$ ，空间分辨率突破 1 米。材料研发方向，新型纳米复合绝缘材料通过引入二氧化硅纳米颗粒，使介质损耗因数降低约 40% ，耐受电压强度提升 25% 以上。运维策略方面，结合设备运行数据和环境参数的寿命预测模型，可将预防性维护周期延长 30% ，同时减少不必要的部件更换。特别需要指出的是，某省级电网的实践案例表明，实施智能预警系统后，绝缘故障引发的非计划停运次数下降逾六成。

1.2 自动化控制系统的电磁兼容性挑战

在高压电系统智能化进程中，自动化控制装置面临的电磁干扰问题已成为制约系统可靠性的重要因素。高压设备运行时产生的强电磁场与自动化设备的敏感电子元件之间形成复杂的电磁兼容性矛盾，这种物理特性差异导致控制系统时常出现信号失真、指令延迟等异常现象。

电磁干扰主要来源于两个方面：一是高压开关操作时产生的瞬态过电压，其陡峭的电压波形会耦合到邻近控制线路；二是输电线路电晕放电形成的宽频带电磁辐射，这类干扰具有随机性和持续性特征。某变电站的实测数据显示，断路器分闸瞬间产生的电磁脉冲强度可达控制室设备的百倍以上，极易造成 PLC 控制器程序紊乱。更严重的是，雷电冲击等极端情况可能引发电磁干扰的级联效应，导致多套自动化装置同时失效。

该问题对系统运行产生多重负面影响。首先，测量信号的畸变会降低状态监测的准确性，例如电流互感器的二次侧信号若叠加高频干扰，将导致保护装置误判故障类型。其次，控制指令的传输延迟可能破坏系统同步性，在需要多设备协调动作的场合，这种不同步可能引发连锁故障。

当前应对措施主要从硬件改进和软件优化两个维度展开。硬件方面，采用分层屏蔽技术构建电磁防护体系：设备级使用金属屏蔽罩隔离关键电路，系统级通过控制柜整体屏蔽降低辐射渗透，同时优化接地网结构以提升干扰泄放效率。软件层面，开发具有噪声识别功能的滤波算法，可有效剔除信号中的干扰成分，实验证明该方法能使有效信号提取准确率提升约40% 。

2 智能化高压电系统优化策略

2.1 基于数字孪生的设备状态监测技术

在高压电系统运行维护中，设备状态的精准感知始终是技术优化的核心环节。传统监测方式依赖定期巡检与离线试验，存在数据更新滞后、故障预判能力不足等缺陷。数字孪生技术的引入为设备全生命周期管理提供了创新解决方案，通过构建与物理设备完全对应的虚拟模型，实现了运行状态的动态映射与智能分析。

该技术体系包含三个关键组成部分：首先，基于多源异构数据构建设备数字镜像，整合结构参数、历史运行记录及环境信息形成三维可视化模型；其次，依托分布式传感器网络实时采集振动、温度、局部放电等关键参数，通过边缘计算节点进行数据预处理；最后，建立故障特征数据库与机器学习算法库，对设备健康状态进行多维度评估。

在工程应用中，数字孪生平台展现出独特的技术优势。通过虚拟模型与物理设备的实时数据交互，运维人员可直观观测绝缘材料微观结构变化、电磁场分布异常等传统手段难以捕捉的潜在风险。更值得关注的是，系统支持故障场景的数字重构功能，可模拟不同工况下的设备响应特性，为预防性维护提供决策依据。

技术实施过程中需重点解决模型精度与计算效率的平衡问题。采用轻量化建模方法，在保证关键参数仿真精度的前提下，通过特征降维技术将计算资源消耗降低约 40% 。同时，建立分级预警机制，根据风险等级自动触发不同响应策略：初级异常启动自愈程序，中级风险推送检修提示，严重故障则直接执行保护动作。

2.2 自适应电磁干扰抑制方案设计

在高压电系统运行过程中，电磁干扰对自动化控制设备的影响尤为突出。当输电线路产生电晕放电或开关设备动作时，会形成具有随机性和持续性的电磁辐射，这些干扰信号如同"电子噪音"般干扰着控制系统的正常运行。传统固定参数的滤波装置在面对复杂多变的电磁环境时，往往难以实现精准的干扰抑制。

新型自适应抑制方案通过构建三层防护体系实现动态优化。硬件层采用可重构电磁屏蔽结构，其核心在于具备阻抗匹配功能的智能滤波模块。该模块能够根据实时监测的干扰频谱特征，自动调整滤波电路的谐振频率和通带宽度。例如在检测到高频脉冲干扰时，系统可在毫秒级时间内激活多级 LC 滤波网络，有效滤除特定频段的噪声信号。软件层开发的自学习算法具备干扰特征识别能力，通过分析历史干扰数据建立干扰模式库，结合当前环境参数预测可能出现的干扰类型，提前调整抑制策略。这种"预测+响应"的双重机制显著提升了抗干扰的主动性。

在系统集成层面，方案采用分布式传感器网络构建电磁环境监测网。通过在高压设备区、控制室、通信线路等关键位置部署微型电磁场探头，形成覆盖全站的电磁态势感知系统。各节点采集的干扰强度、频谱分布等数据经边缘计算设备预处理后，通过专用通信通道传输至中央控制单元。系统通过对比预设的安全阈值，自动选择最优抑制模式：对于常规性干扰启用基础滤波模式；当检测到极端电磁事件时，则启动包含硬件参数调整、通信速率降频、冗余通道切换在内的复合防护策略。

结语

综上所述，通过引入自适应控制算法和分布式传感器网络，构建了具备实时监测与动态调节功能的智能化管控体系，实验数据表明该方法能有效提升设备运行状态的预测精度。研究进一步论证了数字孪生技术在故障模拟中的工程应用价值，提出融合边缘计算与云平台架构的优化方案，为构建新型电力系统提供了技术支撑。

参考文献

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[2]陆耀超.电力自动化中智能无功补偿技术的应用研究.建筑技术研究,2019

[3]韦智超.民用智能建筑电气设计中的变压器节能技术研究.智能城市应用,2023