电气设备在线监测技术现状与发展趋势研究

引言

电气设备在线监测技术意义重大。它实现了对设备运行状态的实时、连续监测，能提前察觉潜在故障，避免突发事故造成重大损失。有助于优化检修策略，从传统定期检修转向状态检修，降低运维成本。同时，为电力系统的智能化管理提供数据基础，提升电网整体运行的安全性与可靠性，保障电力稳定供应。

一、电气设备在线监测技术存在的问题

（一）监测数据准确性与可靠性不足

在实际应用中，传感器易受现场复杂电磁环境、温度变化等因素干扰，导致采集的数据出现偏差。此外，数据传输过程中也可能因信号衰减、噪声干扰等产生误差。而且，缺乏统一的数据校准与质量评估标准，使得不同监测设备获取的数据难以有效对比与融合，影响故障诊断的精准度。

（二）设备兼容性与标准化程度低

当前市场上监测设备种类繁多，不同厂家生产的设备在接口、通信协议、数据格式等方面存在差异，难以实现无缝对接与数据共享。这导致在构建大规模监测系统时，需投入大量资源进行设备适配与系统集成，增加了成本与复杂度。缺乏统一标准，也阻碍了技术的推广与行业的规范化发展。

（三）故障诊断智能化水平有限

现有的故障诊断方法大多依赖预设规则和经验模型，面对复杂多变的设备故障模式，难以精准识别与判断。而且，对于海量监测数据的深度挖掘和分析能力不足，无法充分提取有价值信息来辅助诊断。此外，缺乏自适应学习机制，不能根据新出现的故障特征自动优化诊断策略，导致故障诊断效率和准确性受限，影响设备维护决策。

二、电气设备在线监测技术发展策略

（一）提升传感器精度与抗干扰能力

提升传感器精度与抗干扰能力是电气设备在线监测技术发展的关键策略。高精度传感器能更精准地捕捉设备运行参数的细微变化，为故障诊断提供可靠依据。而强大的抗干扰能力可确保传感器在复杂电磁、温度等环境下稳定工作，避免数据失真。可通过研发新型敏感材料、优化传感器结构设计、采用先进的信号处理算法等方式来实现。例如，利用纳米材料提升传感器的灵敏度，采用差分输入技术增强抗共模干扰能力等。例如，某大型变电站曾面临变压器局部放电监测难题。传统传感器在变电站强电磁干扰环境下，采集到的局部放电信号噪声大、精度低，难以准确判断变压器内部是否存在放电故障。为解决这一问题，科研团队研发了一种新型光纤传感器。该传感器采用特殊的光纤结构和涂覆材料，对局部放电产生的超声波信号具有极高的灵敏度，同时具备出色的抗电磁干扰能力。在变电站实际应用中，新型光纤传感器能够精确捕捉到变压器内部微弱的局部放电信号，并通过先进的数据处理算法滤除噪声干扰，大大提高了监测数据的准确性和可靠性。基于这些精准数据，运维人员能够及时发现变压器潜在的局部放电故障隐患，并采取针对性的维护措施，有效避免了变压器故障的发生，保障了变电站的安全稳定运行。

（二）推动行业标准与数据共享平台建设

推动行业标准与数据共享平台建设对电气设备在线监测技术意义重大。统一行业标准能规范监测设备的设计、生产、测试等环节，确保不同厂家设备兼容性与数据一致性，便于集成应用。数据共享平台则可打破信息孤岛，汇聚海量监测数据，通过深度挖掘分析，为故障诊断、状态评估等提供更全面依据。同时，促进科研机构、企业等协同创新，加速技术迭代升级，提升整个行业的技术水平与应用效能。例如，某地区电力行业为提升电气设备在线监测水平，积极推动行业标准与数据共享平台建设。首先，由行业协会牵头，联合多家知名电力设备制造商、科研院校，共同制定了一套涵盖传感器性能、数据传输协议、监测指标体系等方面的在线监测行业标准。新标准实施后，不同厂家生产的监测设备实现了无缝对接，大大降低了系统集成成本。在此基础上，该地区搭建了电气设备在线监测数据共享平台。各电力企业将监测数据上传至平台，利用平台的大数据分析功能，对设备运行状态进行综合评估。例如，某变电站通过平台数据分析，发现多台同型号断路器的操作机构温度数据存在相似异常波动趋势。经进一步排查，确定是该型号断路器操作机构设计缺陷，及时联系厂家进行改进，避免了多起潜在故障。

（三）融合人工智能与大数据分析技术

融合人工智能与大数据分析技术是电气设备在线监测技术发展的必然趋势。大数据分析技术能够处理海量监测数据，挖掘数据中的潜在规律和特征，为设备状态评估提供全面依据。而人工智能技术，如机器学习、深度学习算法，可基于大数据分析结果构建智能模型，实现对设备故障的精准预测、诊断和分类。两者融合，能显著提升在线监测系统的智能化水平，提前发现设备隐患，优化运维策略，降低运维成本，提高电力系统的可靠性和安全性。例如，某大型发电厂为提升电气设备运维效率，引入了融合人工智能与大数据分析技术的在线监测系统。该系统首先收集发电机、变压器等关键设备的各类监测数据，包括温度、振动、局部放电等，形成庞大的数据库。随后，利用大数据分析技术对数据进行清洗、特征提取和关联分析，找出设备运行状态与监测数据之间的潜在关系。在此基础上，采用机器学习算法构建故障预测模型。例如，针对发电机的轴承故障，模型通过学习大量正常和故障状态下的振动数据特征，能够准确识别出轴承的早期磨损迹象。在实际应用中，系统提前数周预测到一台发电机轴承存在故障风险，并及时发出预警。运维人员根据预警信息，提前安排检修，避免了因轴承故障导致的发电机停机事故，减少了经济损失。

结论

电气设备在线监测技术虽能实时监测设备状态、助力精准运维，但存在数据准确性不足、设备兼容性低、故障诊断智能化有限等问题。为此，可通过提升传感器精度与抗干扰能力、推动行业标准与数据共享平台建设、融合人工智能与大数据分析技术等策略加以改进。实践表明，这些策略能有效提高监测数据质量、促进技术协同发展、提升故障诊断智能化水平，保障电网安全稳定运行。

参考文献

[1]陈红敏，王慧姿. 高压电气设备局部放电在线监测与诊断技术研究[J]. 仪器仪表用户， 2024， 31 （11）： 9-11.