電力系統(tǒng)故障監(jiān)測與診斷方法電力系統(tǒng)作為能源輸送的核心樞紐，其安全穩(wěn)定運行直接關乎國計民生。故障的突發(fā)不僅會造成設備損毀、供電中斷，還可能引發(fā)連鎖故障，威脅電網韌性。隨著電力系統(tǒng)向高比例新能源、高電力電子化方向發(fā)展，故障特征趨于復雜，傳統(tǒng)監(jiān)測診斷手段面臨挑戰(zhàn)，亟需技術迭代與方法創(chuàng)新。本文從監(jiān)測技術、診斷方法、實踐應用與發(fā)展趨勢四個維度，系統(tǒng)梳理電力系統(tǒng)故障監(jiān)測與診斷的核心路徑，為工程實踐提供參考。一、故障監(jiān)測技術：從單點感知到系統(tǒng)級感知（一）傳感器與在線監(jiān)測技術電力設備的故障往往伴隨物理量異常（如溫度、振動、放電），傳感器技術是捕捉這些特征的“神經末梢”：局部放電監(jiān)測：針對變壓器、GIS等設備，利用特高頻（UHF）、超聲波傳感器捕捉局部放電信號，結合相位分析、模式識別判斷放電類型（如電暈、沿面放電），提前預警絕緣劣化。例如，某500kV變電站通過UHF傳感器組網，實現GIS局部放電的三維定位，將故障預警時間提前至故障發(fā)生前3個月。紅外熱成像：基于設備發(fā)熱異常的故障特性，采用紅外相機實時監(jiān)測母線、接頭、絕緣子的溫度分布，識別接觸不良、過載等隱患。在輸電線路巡檢中，無人機搭載紅外設備可快速排查覆冰、斷線等故障，效率較人工巡檢提升80%。光纖傳感技術：分布式光纖傳感器（DTS）用于電纜溫度監(jiān)測，通過瑞利散射、拉曼散射實現千米級電纜的溫度場實時感知，定位過載或絕緣故障點；光纖光柵（FBG）傳感器則在開關柜振動監(jiān)測中表現優(yōu)異，捕捉斷路器分合閘時的機械異常。（二）廣域監(jiān)測與系統(tǒng)級感知電網故障具有時空關聯性，需從系統(tǒng)層面感知故障演化：廣域測量系統(tǒng)（WAMS）：依托相量測量單元（PMU），以毫秒級同步精度采集母線電壓、線路電流的相量信息，構建電網動態(tài)安全監(jiān)測平臺。通過分析功角、頻率等動態(tài)參數，可快速識別低頻振蕩、連鎖故障前兆，為電網穩(wěn)定控制提供依據。我國“西電東送”通道已部署超千套PMU，實現跨區(qū)域電網的實時監(jiān)測。數字孿生與狀態(tài)感知：構建電力設備/系統(tǒng)的數字孿生模型，融合多源監(jiān)測數據（如傳感器、SCADA、氣象），通過虛實交互模擬故障演化過程。某省級電網的數字孿生平臺，在臺風過境時，提前4小時預測線路覆冰厚度，優(yōu)化融冰策略，減少停運時間20%。二、故障診斷方法：從經驗驅動到數據智能（一）傳統(tǒng)診斷方法依托領域知識與邏輯推理，適用于故障模式明確的場景：專家系統(tǒng)：基于領域專家知識，構建故障規(guī)則庫（如“變壓器油中溶解氣體超標且局部放電增強→絕緣故障”），通過推理機匹配故障特征。早期變電站故障診斷系統(tǒng)多采用此方法，但存在知識獲取困難、規(guī)則沖突等問題，適用于結構簡單、故障模式明確的場景。故障樹分析（FTA）：以頂事件（如變壓器爆炸）為起點，逐層分解為中間事件（如絕緣擊穿、油溫過高）和底事件（如制造缺陷、維護不當），通過最小割集計算故障概率。在核電、特高壓設備的可靠性分析中，FTA仍是關鍵工具，但對動態(tài)故障的適應性不足。（二）智能診斷方法借助機器學習、深度學習突破經驗限制，實現復雜故障的精準識別：機器學習算法：支持向量機（SVM）：在小樣本故障數據下表現出色，通過核函數映射實現非線性分類。某團隊采用SVM對變壓器油色譜數據進行分析，故障識別準確率達92%，優(yōu)于傳統(tǒng)三比值法。隨機森林（RF）：集成多棵決策樹，降低過擬合風險，適用于多特征融合的故障診斷。在風電場集電線路故障診斷中，RF結合電流、電壓暫態(tài)特征，將診斷時間縮短至0.5秒內。深度學習模型：卷積神經網絡（CNN）：擅長處理圖像、時序數據，通過卷積層提取故障特征。在輸電線路故障定位中，CNN對無人機巡檢的紅外圖像進行分析，可識別95%以上的絕緣子破損、導線斷股故障。長短期記憶網絡（LSTM）：針對電力系統(tǒng)的時序故障數據（如PMU動態(tài)監(jiān)測、負荷曲線），LSTM可捕捉長期依賴關系，預測故障發(fā)展趨勢。某電網調度中心利用LSTM預測變壓器油中氣體濃度變化，提前7天預警潛在故障。多源信息融合：結合傳感器數據、SCADA信息、氣象環(huán)境等多維度數據，采用D-S證據理論、貝葉斯網絡等方法融合不確定性信息。例如，在新能源場站故障診斷中，融合風速、光伏功率、設備溫度、電氣量等數據，診斷準確率提升15%。三、實踐應用：特高壓換流站的“智能診斷”實踐以某特高壓換流站為例，其構建了“在線監(jiān)測+智能診斷”一體化系統(tǒng)，實現故障的精準預警與快速處置：監(jiān)測層：部署UHF局部放電傳感器、光纖測溫、振動傳感器，實時采集換流閥、變壓器、GIS的運行數據，形成“電氣-機械-熱”多維度監(jiān)測網絡。診斷層：采用“CNN+LSTM”融合模型，對多源數據進行特征提取與時空關聯分析。例如，通過CNN識別局部放電圖譜的細微變化，結合LSTM分析油中氣體濃度的長期趨勢，精準識別換流閥晶閘管老化、變壓器繞組變形等隱性故障。應用效果：系統(tǒng)投運后，故障平均診斷時間從2小時縮短至15分鐘，年度故障搶修成本降低30%，未發(fā)生因診斷延誤導致的擴大性故障。四、發(fā)展趨勢：面向新型電力系統(tǒng)的技術突破（一）數字化與智能化深度融合依托數字孿生、邊緣計算，實現設備狀態(tài)的實時感知與故障的“秒級診斷、分鐘級處置”。例如，在新型電力系統(tǒng)中，邊緣節(jié)點（如智能變電站）可快速處理本地故障數據，云端則統(tǒng)籌全局優(yōu)化，形成“邊云協(xié)同”的診斷體系。（二）多學科技術交叉賦能融合電力系統(tǒng)、人工智能、材料科學等領域技術，突破傳統(tǒng)方法的局限。例如，利用聲表面波傳感器監(jiān)測電纜絕緣老化，結合量子機器學習優(yōu)化診斷模型，提升復雜場景下的診斷精度。（三）自主診斷與自愈能力未來電網將具備“故障預測-自動隔離-自愈恢復”的閉環(huán)能力。通過智能體（Agent）技術實現分布式故障處理，如分布式電源在故障時自主調整出力，配合電網快速恢復供電。結語電力系統(tǒng)故障監(jiān)測與診斷技術