電力變壓器局部放電檢測與診斷方法的研究進展

摘要：電力變壓器是電力系統中的關鍵設備，其運行狀態直接影響電力系統的可靠性和穩定性。局部放電作為一種常見的絕緣老化現象和故障前兆，一直是變壓器檢測與診斷研究的重要內容。綜述了電力變壓器局部放電檢測與診斷的最新研究進展，介紹了局部放電的基本原理及其對變壓器的影響。詳細分析了傳統和新興檢測技術的優缺點、信號處理與模式識別技術的特點以及多種診斷方法在實際應用中的表現。對局部放電檢測與診斷技術的發展趨勢進行了討論，指出未來研究的方向和面臨的挑戰，旨在為電力行業提供有價值的參考和借鑒。

關鍵詞：電力變壓器；局部放電；檢測技術；信號處理

中圖分類號：TM41 文獻標識碼：A

0 引言

隨著電力系統規模的不斷擴大和對供電可靠性要求的提高，對電力變壓器絕緣狀態的監測與診斷顯得尤為重要。局部放電作為變壓器絕緣劣化的重要表征，其檢測與診斷技術的發展對保障電力系統安全運行具有重要意義。近年來，隨著傳感技術、信號處理技術和人工智能技術的快速發展，局部放電檢測與診斷技術取得了顯著進展。從傳統的電氣測量方法發展到新型的光纖傳感和超高頻檢測技術，從簡單的信號分析發展到基于深度學習的智能診斷系統，這些進步為變壓器狀態監測提供了更可靠的技術支撐。然而，在實際應用中仍面臨著檢測精度低、抗干擾能力弱以及實時性差等多個方面的挑戰。

1 電力變壓器局部放電概述

1.1 局部放電的定義與基本原理

局部放電是絕緣系統中除貫穿性擊穿以外的局部區域發生的放電現象。局部放電通常發生在絕緣缺陷處，并在局部產生高頻脈沖電流和電磁波，長期局部放電會加速絕緣材料老化、退化，影響絕緣壽命[1]。

1.2 局部放電對變壓器的影響

局部放電會對電力變壓器的絕緣系統造成直接損傷，導致絕緣材料的化學和物理屬性發生變化，進而影響變壓器的運行穩定性，甚至危害整個電力系統的安全運行。

1.3 局部放電檢測與診斷的重要性

局部放電檢測與診斷是保障電力變壓器安全運行的重要措施。通過及時且準確的局部放電檢測，可以在早期階段識別出絕緣缺陷和潛在故障，進而延長設備的使用壽命，減少維護成本并避免因設備故障造成的經濟損失。因此，掌握高效的局部放電檢測與診斷技術對于提高電力變壓器的可靠性有重要意義。

2 局部放電檢測技術

2.1 傳統檢測方法

傳統的局部放電檢測方法包括電流法、電壓法、超聲波法和電磁波法，這些方法分別適用于監測不同類型的信號。電流法通過檢測高頻電流脈沖來判斷是否發生局部放電，簡單易操作，其靈敏度可達數百皮庫侖，常用于實驗室檢測。盡管電流法有很多優勢，但由于信號在復雜電磁環境中易受干擾，其應用受到限制。電壓法通過檢測電壓變化中的高頻成分來感應局部放電，精度高達1 kV/mV，適用于絕緣強度測試，但其對環境噪聲極為敏感，需要嚴格的接線環境。超聲波法利用局部放電產生的聲波進行檢測，適合現場應用，在20 kHz ～2 MHz 的定位精度達到厘米級，但也易受環境噪聲的影響，需要定期校準設備。電磁波法通過分析電磁波來識別局部放電現象，其檢測范圍可超過10 m，適用于開放空間，但因其受屏蔽物影響較大，需要在信號環境非常清晰的條件下使用[2]。

2.2 新興檢測技術

新興的檢測技術在靈敏度、抗干擾能力和靈活性上都有顯著提高。光纖傳感技術以其對電磁干擾的優越抗性和多點分布監測能力，受到廣泛關注，其系統相對復雜，但可提供高達幾十納秒的時間分辨率，適用于實時監控。超高頻（ultra highfrequency，UHF）技術通過超高頻信號來識別局部放電，其檢測范圍可達數十米，且在復雜電磁環境中表現優異，特別適合大型設備內部檢測。然而，這類系統的高精度需求使得初始成本和維護成本都較高。數字圖像處理技術利用高分辨率攝像設備，提供實時和可視化的放電監測，其分辨率可以達到百萬像素級別。這種方法適用于快速分析以及強調視覺直觀的監控場合，但對環境光線有一定要求，并且攝像設備和處理軟件成本較高[3]。

2.3 各檢測技術的優缺點對比

不同檢測技術之間的優缺點差異顯著，每種技術適用的場景需綜合考慮。電流法成本低，適用于常規設備的初步診斷；電壓法在精度要求高的絕緣測試中效果更好；超聲波法可用于開關柜和變壓器的現場定位；電磁波法適合在開放空間進行長距離檢測。而光纖傳感技術以其出色的抗干擾性能，多用于實時監控；UHF 技術適用于復雜環境中的大型設備檢測；數字圖像處理技術因其直觀快速的特點，成為局部放電監測和分析的有效工具。在選擇合適的檢測方法時應考慮靈敏度、環境適應性、設備成本等多重因素，以達到最佳的檢測效果和經濟效益。各檢測技術優缺點對比如表1所示。

3 局部放電信號處理與模式識別

3.1 信號處理技術

在局部放電檢測中，信號處理技術通過提取和分析信號特征，來識別放電模式。傅里葉變換是一種用于頻域分析的傳統有效工具，可以清晰地顯示周期性信號的頻譜成分。然而，對于非線性非平穩信號的提取，小波變換比傅里葉變換更為合適。小波變換通過多尺度分析，實現對信號局部特征的有效提取，可用來分析局部放電的復雜特性和迅速變化的動態特征[4]。此外，希爾伯特- 黃變換憑借其自適應性和高分辨率的瞬時頻譜分析能力，在提取信號瞬態特征方面表現卓越，尤其適用于信號形態復雜的場景。這些信號處理技術的結合使用極大地提高了信號分析的準確性。

3.2 模式識別方法

模式識別在局部放電診斷中至關重要，它可以用來確定信號類型和潛在故障的嚴重性。支持向量機（support vector"machine，SVM）因其優異的分類能力，在處理復雜的小樣本數據時非常有效。然而，當數據集規模較大時，SVM 的訓練時間顯著增加。通過模擬大腦神經元的連接，人工神經網絡（artificial neural network，ANN）被廣泛應用于復雜信號分析，尤其適合處理具有高度非線性特征的局部放電信號。在處理多變、噪聲較大的信號時，ANN 穩定性較高 [5]。近年來，深度學習的快速發展，尤其是卷積神經網絡（convolutional neuralnetworks，CNN）的引入，使得模式識別技術能夠處理更復雜的信號形態。

3.3 信號處理與模式識別的結合應用

在局部放電檢測中，信號處理與模式識別的有效結合是提升診斷準確性的關鍵。通過對多種信號處理技術的綜合運用提取更為純凈的信號特征，然后利用模式識別算法對數據進行分類。SVM 在分割模式中的準確率為85%～90%，而ANN 由于具有良好的適應性和學習能力，其識別率能夠達到90% 以上。將CNN與復雜信號處理技術結合使用時，識別精度甚至可以超過95%。特別是在現場應用中，將信號處理后的特征輸入深度學習模型，可以進一步提高實時診斷的能力。局部放電檢測中信號處理與模式識別方法的性能對比可見表2。

信號處理技術和先進模式識別方法的結合使用，顯著提高了電力變壓器局部放電檢測的精度和效率，不僅保證了設備穩定性，還為故障預測和維護提供了寶貴的數據支持。

4 局部放電診斷方法

4.1 基于特征提取的診斷方法

基于特征提取的診斷方法主要依靠對局部放電信號的詳細分析，包括幅值、頻率、相位和脈沖重復率等特征參數。在信號處理后，可獲得平均幅值、峰值、脈沖寬度和發散度等關鍵特征參數[6]。通過對這些參數進行趨勢分析，可以識別潛在的絕緣故障。該方法基于多種特征參數進行統計分析，診斷精度范圍為70%～80%，但環境噪聲的識別和濾除能力對診斷準確性有明顯影響。

4.2 基于智能算法的診斷方法

智能算法在局部放電的檢測診斷方面極具前景，主要包括神經網絡、自適應神經模糊推理系統（adaptive network-based fuzzy inference system，ANFIS）和遺傳算法。神經網絡能夠處理高度非線性的信號模式，識別準確率通常在90% ～ 95%，在數據訓練過程中需要對大量的標記數據集進行優化。ANFIS 結合了神經網絡和模糊邏輯的優點，特別擅長處理信號中的不確定因素，并能根據經驗規則實現高效推理。遺傳算法通過模擬自然選擇，為特征選擇和參數優化提供了一種快速有效的手段。智能算法通過持續學習和優化，不僅提高了診斷的精確度，還在實時檢測場景中展現出了迅速且高效診斷的顯著優勢。

4.3 綜合診斷方法

綜合診斷方法通過將信號處理技術與智能算法相結合，來提高診斷的魯棒性和精確性。這種方法通過多級特征提取和深度學習整合，在復雜背景下對局部放電信號進行高效實時分析。首先，使用小波變換提取高分辨率的特征。其次，輸入神經網絡或深度學習模型進行模式識別。最后，結合智能算法進行決策，系統的整體故障識別率可提升至98%以上[7]。在多樣化的工況下，綜合診斷方法憑借其靈活性和適應性，能夠有效應對不同類型的放電現象和故障模式，為電力設備的在線監測和預防維護提供可靠的技術支撐。局部放電診斷方法的關鍵參數及性能指標見表3。綜合診斷方法在各類應用場景中的高效表現，展示了其在現代電力設備維護和監控中的重要性。

5 局部放電檢測與診斷技術的發展趨勢

5.1 技術發展趨勢預測

隨著智能電網和工業物聯網的快速發展，局部放電檢測與診斷技術也在不斷演變。未來的發展趨勢主要集中在以下幾個方面：首先，傳感技術趨向精細化和多樣化。小型傳感器及無線監測技術將廣泛應用于各種設備，這將極大地提升系統的監測精度和效率。其次，人工智能技術特別是機器學習和深度學習將在診斷過程中發揮更重要的作用。這些人工智能技術通過自主學習和智能分析，能更準確地識別復雜信號模式和預測設備故障[8]。再次，基于大數據的分析方法將推動實時監測系統的發展，實時數據的分析和預測能力將顯著提高設備的可靠性。最后，集成化解決方案將成為主流。各類傳感器、數據處理和通信技術將被集成到一個高效、復雜的診斷網絡中，以實現全面智能化的監控和管理。

5.2 相關技術的挑戰

局部放電檢測與診斷技術面臨的挑戰如下：首先，數據的復雜性和多樣性意味著需要更精細的算法設計和更強的數據處理能力，這對現有技術提出了更高的要求；其次，系統在高噪聲工業環境下需要具備更高的抗干擾能力，這要求在硬件和軟件設計中要同時考慮并實施抗干擾方案；最后，安全與隱私問題也是一個不可忽視的問題，需要確保傳感器數據在遠程傳輸和云處理的過程中不被泄露或篡改。

然而，這些挑戰同時也是技術進步的動力。隨著市場對高性能、高可靠性故障診斷系統的需求增加，有望通過持續的技術創新，進一步拓寬局部放電檢測與診斷技術在輸電、配電以及其他能源領域的應用，甚至向更廣泛的工業和制造系統擴展。

6 結論

局部放電檢測與診斷技術已成為保障電力設備安全運行的重要手段，通過運用先進的信號處理與模式識別技術，極大提高了設備故障診斷的準確性和及時性。本文綜述了目前主流的檢測技術，分別展示了其各自的優缺點和合適的應用場景。數據表明，結合智能算法的診斷方法顯著提高了復雜信號環境下模式識別的精度。這些方法不僅在實驗室測試中表現良好，在現場實時監測中也展現出了強大的應用潛力。綜合多種技術的協同診斷方式，可以實現實時監控和故障預測，已經成為現代電網管理的新方向。