机场110kV 变电站电气设备状态监测与故障诊断技术研究

1 机场110kV 变电站主要电气设备及状态监测内容

1.1 主要电气设备

机场 110kV 变电站的主要电气设备包括变压器、断路器、隔离开关、互感器（电流互感器和电压互感器）、避雷器等。这些设备在电力传输和转换过程中发挥着关键作用，其性能状态直接影响变电站的整体运行效率和安全性。

1.2 状态监测内容

变压器状态监测：变压器是变电站的核心设备，其状态监测主要包括油中溶解气体分析、绕组温度监测、铁芯接地电流监测、局部放电监测等。油中溶解气体分析可通过检测变压器油中氢气、甲烷、乙烷等气体的含量及增长率，判断变压器内部是否存在过热、放电等故障；绕组温度监测能实时掌握绕组的发热情况，防止因温度过高导致绝缘老化；铁芯接地电流监测可及时发现铁芯多点接地等异常情况；局部放电监测则能反映变压器内部绝缘的局部缺陷。

断路器状态监测：断路器的状态监测主要包括机械特性监测、SF6 气体状态监测、绝缘状态监测等。机械特性监测包括分合闸时间、速度、行程等参数的监测，可判断断路器操作机构的运行状态；SF6 气体状态监测主要监测气体压力和纯度，确保其绝缘和灭弧性能；绝缘状态监测包括泄漏电流、介损等参数的测量，评估断路器的绝缘水平。

隔离开关状态监测：隔离开关的状态监测重点是触头温度监测和操作机构状态监测。触头温度过高可能导致接触不良、烧毁等故障，通过红外测温等技术可实时监测触头温度；操作机构状态监测包括分合闸位置、操作力矩等参数的监测，确保隔离开关操作灵活可靠。

2 机场110kV 变电站电气设备状态监测技术

2.1 在线监测技术

在线监测技术是指在设备正常运行状态下，通过安装在设备上的传感器和数据采集装置，实时采集设备的运行参数，并将数据传输至监测中心进行分析处理。该技术能够连续监测设备状态，及时发现设备的早期故障征兆。

传感器技术：采用多种类型的传感器，如温度传感器、气体传感器、电流传感器、振动传感器等，分别采集设备的温度、气体成分、电流、振动等参数。例如，在变压器绕组中植入光纤温度传感器，可精确测量绕组的实时温度；在SF6 断路器中安装气体密度传感器，实时监测SF6 气体压力。

数据传输技术：利用有线通信（如以太网、光纤）或无线通信（如 4G、5G、LoRa）技术，将传感器采集的数据传输至监测中心。无线通信技术具有安装方便、灵活性高的特点，适用于变电站内复杂环境下的设备监测。

2.2 离线监测技术

离线监测技术是指在设备停运状态下，采用便携式检测仪器对设备进行定期检测。该技术能够对设备进行更深入、更全面的检测，弥补在线监测的不足。

绝缘电阻测试：使用绝缘电阻表测量设备的绝缘电阻，评估设备的绝缘性能。对于变压器、互感器等设备，绝缘电阻测试是一项基本的离线检测项目。

直流电阻测试：通过测量变压器绕组、断路器触头的直流电阻，判断其连接是否良好，是否存在接触电阻过大等问题。

介损测试：测量设备的介质损耗因数，评估设备的绝缘介质性能，反映绝缘是否受潮、老化。

红外测温技术：在设备停运或带电状态下，使用红外热像仪对设备的表面温度进行检测，发现设备的过热部位，如隔离开关触头、母线接头等。

3 机场110kV 变电站电气设备故障诊断技术

3.1 基于信号处理的故障诊断技术

该技术通过对设备状态监测获得的信号（如振动信号、声信号、电信号等）进行处理和分析，提取故障特征，实现故障诊断。

傅里叶变换：将时域信号转换为频域信号，分析信号的频率成分，识别设备的故障类型。例如，对变压器的振动信号进行傅里叶变换，通过分析振动频谱中的特征频率，判断变压器铁芯是否存在松动、绕组是否存在变形等故障。

小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够有效处理非平稳信号。在断路器故障诊断中，通过对分合闸线圈电流信号进行小波变换，可提取电流信号的突变特征，判断操作机构是否存在卡涩、拒动等故障。

3.2 基于人工智能的故障诊断技术

随着人工智能技术的发展，其在电气设备故障诊断中的应用越来越广泛，主要包括专家系统、神经网络、支持向量机等。

专家系统：将领域专家的知识和经验转化为计算机可识别的规则，通过推理机对设备状态信息进行推理，实现故障诊断。专家系统具有较强的解释能力，能够为运维人员提供故障诊断的依据和建议，但知识获取困难是其主要缺点。

神经网络：模拟人脑神经元的结构和功能，通过训练样本对网络进行训练，使其能够对新的设备状态数据进行分类和识别，实现故障诊断。神经网络具有自学习、自适应能力，能够处理复杂的非线性问题，在变压器、断路器等设备

的故障诊断中取得了较好的应用效果。

支持向量机：基于统计学习理论，通过寻找最优分类超平面，实现对设备故障的分类诊断。支持向量机在小样本情况下具有良好的分类性能，适用于变电站电气设备故障诊断中样本数据较少的情况。

3.3 基于故障树的故障诊断技术

故障树分析是一种演绎推理方法，通过构建设备故障树，将设备的顶事件（故障现象）与底事件（基本故障原因）之间的逻辑关系用树形结构表示，然后通过定性和定量分析，找出导致顶事件发生的所有可能原因。在机场 110kV变电站电气设备故障诊断中，可根据设备的结构和工作原理构建故障树，例如，针对变压器瓦斯保护动作这一顶事件，构建故障树，分析可能导致该事件发生的原因，如内部短路、油位过低、瓦斯继电器误动作等，为故障诊断提供清晰的思路。

4 提升机场110kV 变电站电气设备状态监测与故障诊断水平的策略

4.1 完善监测系统建设

加大对在线监测系统的投入，实现对变电站主要电气设备关键参数的全面在线监测。合理布局传感器，确保数据采集的准确性和完整性；优化数据传输网络，提高数据传输的实时性和可靠性；建立统一的数据管理平台，实现数据的集中存储、共享和分析。同时，结合离线监测技术，形成在线与离线相结合的全方位监测体系。

4.2 加强数据融合与分析

充分利用大数据、人工智能等技术，对在线监测和离线监测获得的多源数据进行融合分析。通过数据融合，消除数据的冗余和矛盾，提高数据的可靠性；通过深度分析，挖掘数据中隐藏的故障信息，提高故障诊断的准确性和及时性。例如，将变压器的油中溶解气体数据、绕组温度数据、局部放电数据等进行融合分析，综合判断变压器的运行状态。

4.3 建立健全运维管理制度

制定完善的状态监测与故障诊断管理制度，明确各岗位的职责和工作流程。加强对运维人员的培训，提高其对监测数据的分析能力和故障诊断水平。建立设备状态评估和预警机制，根据设备的状态等级制定相应的检修策略，实现状态检修，提高运维效率，降低运维成本。

5 结论

机场 110kV 变电站电气设备的状态监测与故障诊断技术是保障变电站安全稳定运行的关键。通过采用在线监测与离线监测相结合的技术手段，能够实时、全面地掌握设备的运行状态；运用基于信号处理、人工智能、故障树等的故障诊断技术，能够及时、准确地识别设备故障，为设备的检修和维护提供科学依据。

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