電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷方法電力系統(tǒng)作為能源輸送的核心樞紐，其安全穩(wěn)定運行直接關(guān)系到國民經(jīng)濟與社會民生。狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)通過對設(shè)備運行參數(shù)的實時感知、故障特征的精準(zhǔn)識別，可有效降低故障停運風(fēng)險、縮短故障處理時間，是保障電網(wǎng)可靠性的關(guān)鍵手段。本文結(jié)合行業(yè)實踐，系統(tǒng)梳理電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)體系與故障診斷方法的演進路徑，為電網(wǎng)運維與升級提供參考。一、電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)體系電力設(shè)備的故障往往伴隨電氣、熱學(xué)、機械特性的異常變化，狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)通過多維度感知這些變化，構(gòu)建設(shè)備“健康畫像”。（一）電氣量監(jiān)測：電網(wǎng)運行狀態(tài)的“神經(jīng)感知”電氣量（電壓、電流、功率、相角等）是反映電網(wǎng)運行狀態(tài)的核心指標(biāo)。同步相量測量單元（PMU）憑借衛(wèi)星授時的高精度同步性，可在毫秒級時間尺度內(nèi)采集全網(wǎng)相量數(shù)據(jù)，為廣域電網(wǎng)的振蕩、失步等故障提供全局視角的監(jiān)測能力。例如，在區(qū)域電網(wǎng)互聯(lián)場景中，PMU數(shù)據(jù)可實時捕捉聯(lián)絡(luò)線功率波動，輔助調(diào)度人員快速識別潛在的穩(wěn)定問題。智能電表與配電終端聚焦配電網(wǎng)層級，通過采集用戶側(cè)電壓暫降、諧波畸變等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對配電網(wǎng)“最后一公里”的狀態(tài)感知。這類終端的普及，使配電網(wǎng)故障定位從“人工巡線”升級為“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，大幅縮短了故障隔離與恢復(fù)時間。（二）非電氣量監(jiān)測：設(shè)備隱性故障的“透視鏡”非電氣量異常往往是設(shè)備故障的早期信號，需通過專用傳感器捕捉。溫度監(jiān)測：紅外熱成像技術(shù)通過捕捉設(shè)備表面紅外輻射，可快速識別變壓器套管、開關(guān)柜觸頭的過熱缺陷。某變電站通過紅外測溫發(fā)現(xiàn)斷路器觸指接觸不良，提前3個月避免了因觸頭熔焊導(dǎo)致的越級跳閘事故。局部放電監(jiān)測：特高頻（UHF）、超聲波（AE）技術(shù)是檢測GIS、變壓器局部放電的主流手段。特高頻傳感器可捕捉放電產(chǎn)生的電磁波，在GIS設(shè)備中實現(xiàn)“帶電檢測+定位”；超聲波技術(shù)適用于油浸式變壓器的局放監(jiān)測，兩者結(jié)合可有效區(qū)分放電類型（如電暈、沿面放電）。機械特性監(jiān)測：斷路器機械特性（分合閘時間、彈跳、行程）的在線監(jiān)測，可通過安裝在操動機構(gòu)的位移傳感器、加速度傳感器實現(xiàn)。某換流站通過監(jiān)測斷路器分閘時間離散度，提前發(fā)現(xiàn)了彈簧儲能機構(gòu)的磨損故障，避免了直流系統(tǒng)閉鎖風(fēng)險。（三）監(jiān)測模式的協(xié)同：在線與離線的互補在線監(jiān)測（如PMU、紅外測溫）實現(xiàn)了“實時感知”，但受限于傳感器部署密度與成本；離線監(jiān)測（如定期油色譜分析、停電試驗）則可深入檢測設(shè)備內(nèi)部狀態(tài)（如變壓器油中溶解氣體含量）。兩者的協(xié)同應(yīng)用，形成了“在線預(yù)警—離線確診”的閉環(huán)：在線監(jiān)測發(fā)現(xiàn)異常后，通過離線試驗（如繞組變形測試）進一步定位故障根源，避免了過度檢修或漏檢。二、故障診斷方法的演進與實踐故障診斷的核心是從監(jiān)測數(shù)據(jù)中提取故障特征，并通過邏輯推理或算法模型識別故障類型、定位故障位置。（一）傳統(tǒng)診斷方法：規(guī)則與經(jīng)驗的沉淀專家系統(tǒng)：基于領(lǐng)域?qū)＜业墓收现R，構(gòu)建“故障現(xiàn)象—故障原因”的規(guī)則庫。例如，變壓器油色譜數(shù)據(jù)中H?、CH?含量異常升高，結(jié)合產(chǎn)氣速率，可推理為局部過熱故障。早期專家系統(tǒng)依賴人工維護規(guī)則庫，在復(fù)雜故障場景下易出現(xiàn)“規(guī)則沖突”，但在單一設(shè)備（如變壓器）的故障診斷中仍具實用價值。故障樹分析（FTA）：以“系統(tǒng)故障”為頂事件，通過邏輯門（與、或、非）分解為底層事件（如元件故障、保護誤動）。某風(fēng)電場通過FTA分析箱變故障，發(fā)現(xiàn)“熔斷器選型不當(dāng)”與“溫控器失靈”的組合故障概率較高，通過優(yōu)化熔斷器配置與溫控策略，箱變故障率下降40%。信號處理方法：傅里葉變換、小波分析是處理故障暫態(tài)信號的經(jīng)典工具。例如，輸電線路發(fā)生短路故障時，暫態(tài)電流包含豐富的高頻分量，通過小波變換提取這些分量，可實現(xiàn)故障類型（單相、相間）與故障距離的快速識別。（二）智能診斷方法：數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)決策隨著監(jiān)測數(shù)據(jù)量爆發(fā)與算法迭代，智能診斷方法逐步成為主流。機器學(xué)習(xí)算法：支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）等模型通過訓(xùn)練“故障樣本—標(biāo)簽”數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)故障類型的分類。某電網(wǎng)公司用SVM模型分析開關(guān)柜局部放電特高頻信號，故障識別準(zhǔn)確率達(dá)92%，遠(yuǎn)超人工判斷的75%。深度學(xué)習(xí)模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）擅長處理圖像類數(shù)據(jù)（如紅外熱像），長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）則適用于時序數(shù)據(jù)（如PMU相量序列）。某省電網(wǎng)構(gòu)建的LSTM模型，通過學(xué)習(xí)歷史故障時的相量波動模式，可在故障發(fā)生后0.5秒內(nèi)定位故障線路，為保護動作爭取了關(guān)鍵時間。多源數(shù)據(jù)融合：將電氣量、非電氣量數(shù)據(jù)進行特征級或決策級融合，可彌補單一數(shù)據(jù)的局限性。例如，融合變壓器油色譜數(shù)據(jù)（化學(xué)特征）與局部放電信號（電氣特征），構(gòu)建的融合診斷模型對繞組故障的識別率提升至98%。三、工程應(yīng)用案例：從監(jiān)測到診斷的閉環(huán)實踐案例1：變電站變壓器故障的智能預(yù)警某220kV變電站通過部署“油色譜在線監(jiān)測+局部放電UHF監(jiān)測+紅外測溫”系統(tǒng)，實時采集變壓器多維度數(shù)據(jù)。系統(tǒng)后臺的深度學(xué)習(xí)模型（CNN-LSTM融合）對油中溶解氣體濃度、UHF信號時頻特征、繞組熱點溫度進行關(guān)聯(lián)分析，在某次故障中，模型提前72小時預(yù)警“繞組匝間短路風(fēng)險”，運維人員通過停電檢修發(fā)現(xiàn)繞組絕緣老化，避免了變壓器燒毀事故。案例2：配電網(wǎng)故障的主動定位某城市配電網(wǎng)采用“智能電表+饋線終端（FTU）”的監(jiān)測架構(gòu)，當(dāng)線路發(fā)生故障時，F(xiàn)TU上傳故障電流波形，智能電表同步反饋用戶側(cè)電壓跌落信息。通過改進的小波變換算法，系統(tǒng)在30秒內(nèi)定位故障區(qū)段，并自動生成“故障隔離—負(fù)荷轉(zhuǎn)供”方案，故障恢復(fù)時間從傳統(tǒng)的4小時縮短至15分鐘。四、技術(shù)發(fā)展趨勢：面向新型電力系統(tǒng)的升級方向（一）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度融合隨著新能源并網(wǎng)、新型負(fù)荷（如電動汽車）的接入，電網(wǎng)運行狀態(tài)更趨復(fù)雜。未來監(jiān)測系統(tǒng)將融合“電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)+氣象數(shù)據(jù)+用戶行為數(shù)據(jù)”，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)實現(xiàn)跨主體數(shù)據(jù)共享，構(gòu)建更全面的電網(wǎng)“數(shù)字孿生體”。（二）邊緣計算與云平臺的協(xié)同在變電站、換流站等邊緣側(cè)部署輕量級AI模型，實現(xiàn)故障的“實時初診”；云端則依托大數(shù)據(jù)中心，開展故障機理分析、模型迭代優(yōu)化，形成“邊緣快診—云端深析”的分層診斷架構(gòu)。（三）數(shù)字孿生技術(shù)的落地通過構(gòu)建電力設(shè)備的數(shù)字孿生模型，模擬不同故障場景下的設(shè)備響應(yīng)（如溫度場、電場分布），輔助優(yōu)化監(jiān)測傳感器布局，提升故障診斷的溯源能力。某抽水蓄能電站已通過數(shù)字孿生技術(shù)，提前識別了水泵水輪機的氣蝕故障。（四）標(biāo)準(zhǔn)化與智能化的迭代行業(yè)需加快監(jiān)測數(shù)據(jù)接口、診斷模型評估標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一，推動AI算法從“黑箱”向“可解釋”演進（如因果推理模型），使診斷結(jié)果更易被運維人員理解與采納。結(jié)語電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技