引言

电力设备能否可靠运行，对于确保电力系统稳定运行具有重要意义。传统状态监测及故障诊断技术虽然起到了一定的作用，但是面对越来越复杂的电力系统及设备，这些技术的局限性也逐渐显现出来。数据采集滞后，诊断精度不佳，多因素耦合处理困难等因素限制了电力设备运行维护水平。基于这样的背景，电力设备的状态监测和故障诊断技术的创新刻不容缓。

1.传统电力设备状态监测与故障诊断技术的局限性

1.1 数据采集实时性不足

传统的电力设备数据采集大多依靠人工巡检和比较基本的传感器技术。人工巡检时间间隔明显，很难实现连续跟踪设备的运行状况。在某些规模较大的变电站中，设备的分布范围很广，巡检人员要完成全面的巡检通常需要很长的时间，在此期间设备如果突然出现异常情况，很难被及时感知。尽管采用了传感器技术，但其数据的传输速度和频率仍然受到一定的限制。比如一些传统传感器在收集到数据之后，需要进行复杂的信号转换和传输过程才能达到数据处理中心，而这一过程易受传输线路损耗，干扰以及其他因素的影响而造成数据延迟。并且，部分老旧设备传感器更新换代慢，不能满足现代电力系统日新月异的运行要求，使数据采集实时性大大降低，不能对故障诊断进行即时，精确的数据支持，加大了忽视设备故障隐患的可能性。

1.2 诊断模型精度有限

传统的故障诊断模型往往是建立在经验阈值判断和比较简单的数学模型之上。经验阈值的判断取决于运维人员在长时间内累积的经验并设置一个固定参数阈值对设备状态进行判断。但是电力设备的运行环境复杂多样，设备参数在各种运行条件下的正常值范围并不是固定不变的，该固定阈值确定方法灵活性不强，易导致错误判断。一些以线性回归或者基本统计分析为基础的简单数学模型很难准确地刻画电力设备的复杂运行特性。电力设备运行过程中会受到很多因素的影响，故障特征和正常运行状态并不是一个单纯的线性关系。以变压器为例，变压器油温，绕组温度和油中溶解气体含量是相互联系的，传统的诊断模型难以完整而精确地捕捉到各参数间复杂的耦合关系，造成诊断的准确性有限，不能及时准确的确定早期故障的征兆，耽误了设备的维修时机。

1.3 多因素耦合分析困难

电力设备在运行过程中，诸多因素交织在一起，互相影响，构成了一种复杂耦合关系。传统技术应对多因素耦合的能力显着欠缺。一方面传统的监测系统一般以单一参数或者少数参数为监测对象并加以分析，缺少对整个装置运行情况的系统性考虑。例如，在对高压断路器进行监测的过程中，我们可能只会关注如触头磨损和分合闸时间这样的单一变量，却可能忽视了这些变量与环境温度、湿度和操作频率等其他变量之间的相互影响。另一方面传统的数据分析方法很难有效应对多变量间的复杂非线性关系。传统方法在多种因素同时变化的情况下，不能精确解析出各个因素对于设备状态影响的特定权重，很难判断出设备故障是单一因素支配还是多因素综合作用的结果。

2.电力设备状态监测与故障诊断技术的创新发展

2.1 智能传感与边缘计算

智能传感技术的出现给电力设备的状态监测带来新的变化。以广东电网佛山供电局开发的“以智能传感技术为基础，建立变电设备状态综合感知与主动分析系统”为研究对象，该系统采用了多种智能传感器技术，能够对GIS、变压器、断路器等多种设备进行实时的监控和分析。利用特高频和超声对状态数据进行采集，大大拓宽了采集维度。在真实的使用场景中，与传统的传感器相比，它的检测灵敏度增加了超过20%。同时边缘计算技术的加入使数据处理更及时，更有效。过去传统传感器所收集到的数据需要传送到数据中心进行处理，并且面临着传输延迟的问题。并且边缘计算能够初步筛选和分析设备本地的数据，降低无效数据传输的发生率。以部分分布式能源并网的电力系统为例，边缘计算节点可以对分布式电源逆变器和其他设备生成的数据进行快速处理，并对设备的运行状态做出及时的判断，为之后的决策提供强有力的支撑，显著提高电力设备状态监控的实时性和准确性。

2.2 深度学习故障识别

深度学习因其具有较强的特征学习能力而显示出了其在电力设备故障辨识领域中的极大优势。传统的电力变压器故障诊断方法很难对复杂的故障类型做出准确的判断。采用基于深度学习的模型，例如卷积神经网络和循环神经网络，能够对变压器的油温、绕组温度、油中溶解气体含量等多源数据进行深度分析。以一大型电力企业实际应用为例，它采用深度学习模型训练和检测变压器的运行数据，当辨识绕组变形和铁芯多点接地故障，与传统的经验阈值判断方式相比，准确率提高了大约30%。深度学习模型可以自动发掘数据中复杂的特征和规律而不受固定故障特征模式限制。甚至在面临新型故障或者多故障耦合时，通过学习海量历史数据，能够精准地辨识出设备故障所在，从而为电力设备可靠运行提供强有力的保障，大大降低了设备由于故障诊断不准而损坏的风险。

2.3 数字孪生预测维护

数字孪生技术给电力设备的预测维护带来了新的思路。国网浙江电力独立开发的数字孪生中心利用物联网、人工智能等先进技术，为电网设备进行了数字化的建模工作。通过建立对应于物理设备的虚拟模型来对设备的运行状态进行实时数据同步。在实践中，例如遇到台风等极端天气，采用数字孪生模型模拟恶劣环境中电网设备的工作状态，并对可能发生的故障点进行预先预测，从而为应急维护策略的制定奠定了基础。以华龙一号数字孪生电厂为例，它依赖于高精度的系统设备模型和三维的轻量化实景模型，确保了物理电厂与孪生电厂之间的数据互通和业务互动。对设备运行数据进行实时监控和分析，可以预测出设备部件剩余使用寿命并预先安排好维护计划，从而将设备维护由常规的事后或定期维护变为以状态预测为主的主动式维护，有效地提高设备利用率、降低运维成本、增强电力系统整体运行可靠性。

2.4 区块链安全溯源

区块链技术去中心化和不可篡改的特点为电力设备数据的安全和溯源提供可靠保证。在电力设备的全生命周期管理过程中，设备原材料采购，生产制造，运输安装直至运行维护等各个环节所生成的数据均可以利用区块链技术记录和保存。以变压器为例，通过上链存储原材料来源，质量检测数据和其他信息来保证产品质量可追溯。还将设备运行阶段的设备状态监测数据加密存储到区块链上。当设备发生故障时，利用区块链可以迅速而准确的查询出设备自投产至运行过程中的全部相关数据，其中包括每次维修的记录，所替换零部件的信息，从而帮助快速确定故障原因。某个省级电力公司在其部分变电站进行了区块链技术应用于设备数据管理的试点工作，结果显示数据被篡改的风险已经减少了超过90%，这极大地提高了数据的安全性，为电力设备的故障诊断和检修提供可信数据基础。

结束语

伴随着智能传感，深度学习，数字孪生以及区块链在电力设备状态监测及故障诊断中的进一步运用，电力设备运行维护正向智能化，精准化，安全化方向发展。将这些创新技术进行整合，有效地突破传统技术限制，显著提升电力设备运行可靠性和稳定性。今后，不断推动技术创新和应用拓展将会为电力系统高效可靠地运行提供更加坚实的保障，有利于电力行业高质量地发展。

参考文献

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