智能電網環境下變壓器在線監測技術研究

摘要：隨著智能電網的快速發展，變壓器作為電力系統中至關重要的設備，其運行狀態直接影響電網的安全性和穩定性。文章提出了一種基于智能電網的變壓器在線監測系統。該系統采用現代傳感器技術、先進的通信技術和數據分析技術，能夠實現變壓器運行狀態的實時監控、故障診斷與預測。探討了變壓器在線監測系統的技術架構、核心技術及其設計實現，分析了數據采集、傳輸、處理與故障診斷技術，結合大數據與人工智能模型的應用提高了系統的智能化水平。

關鍵詞：智能電網；變壓器；在線監測技術

中圖分類號：TM41;TP311.13 "文獻標志碼：A

0 引言

隨著我國智能電網的應用和發展， 電力系統中的變壓器也逐漸向智能化和大容量方向發展［1］。傳統的變壓器監測方法主要依賴定期維護和離線檢測，如變壓器油中溶解氣體分析和局部放電測試等。這些方法雖具有一定的診斷能力，但存在實時性差、數據量不足和無法提供連續監測信息等局限性，難以滿足智能電網對設備狀態監測的高效、精準需求。在線監測技術應運而生，通過部署傳感器實現對變壓器關鍵參數（如溫度、振動、電流等）的實時采集和監控，結合數據處理與診斷技術有效提升了變壓器狀態監測的自動化水平和故障預警能力。

1 變壓器在線監測技術綜述

變壓器在線監測技術作為智能電網的重要組成部分，近年來受到廣泛關注。變壓器的發展經歷了從傳統監測方法到智能化監測技術的轉變，在實際應用中逐步成熟。在線監測技術在新時期變電檢修中的應用，標志著電力行業維護模式向高效率、高智能化方向邁進重要一步［2］。

1.1 傳統變壓器監測技術

傳統的變壓器監測主要依賴定期檢測與維護。典型的監測方法包括變壓器油中溶解氣體分析，通過檢測油中溶解氣體的種類和濃度變化來評估變壓器內部是否存在局部放電、過熱等故障；局部放電測試，利用離線測量手段分析變壓器絕緣系統中的局部放電特性，從而判斷潛在故障風險；紅外熱成像檢測，通過檢測變壓器表面的溫度分布發現可能的發熱點和過熱部位；機械振動測試，監測變壓器運行時的振動情況分析繞組松動或變形等結構性問題。

1.2 在線監測技術的發展

在線監測技術的興起是為解決傳統監測方法的不足而提出的。隨著傳感器技術、數據通信技術和信息處理技術的進步，變壓器在線監測技術得到了快速發展?，F代在線監測系統可實時獲取變壓器運行的多維數據，包括油中溶解氣體成分、溫度、振動、電壓和電流等參數。這些數據為故障診斷與趨勢預測提供了重要依據。

1.3 在線監測技術在智能電網中的應用

智能電網的最終目標是建設成為覆蓋電力系統整個生產過程，包括發電、輸電、變電、配電、用電及調度等多個環節的全景實時系統［3］。智能電網的建設對變壓器在線監測技術提出了更高要求，在線監測系統不僅要具備傳統的監測與診斷能力，還要與智能電網的整體架構深度融合實現更高層次的智能化功能。

1.3.1 故障監測與診斷

在線監測技術通過實時獲取變壓器運行數據，結合大數據分析與智能算法可快速定位并診斷變壓器潛在故障。例如，通過油中溶解氣體分析與機器學習算法結合，顯著提高了局部放電和過熱故障的診斷精度。

1.3.2 狀態評估與壽命預測

變壓器在線監測技術能夠通過多參數融合分析評估變壓器的健康狀態，預測其剩余壽命，為電網運維提供科學依據。

1.3.3 輔助決策與優化控制

在線監測系統可將實時監測數據上傳至智能電網控制平臺，為電網的運行優化和故障快速處理提供數據支持。例如，當系統監測到變壓器過載運行時可通過智能電網調度功能優化負荷分配，避免設備損壞。

1.3.4 與物聯網技術的結合

智能電網環境下，在線監測技術與物聯網實現了深度融合，形成了分布式的監控網絡。每個變壓器節點成為一個數據采集點，全面提升了智能電網對設備運行狀態的掌控能力。

2 智能電網環境下變壓器在線監測系統的技術

在智能電網環境中，變壓器在線監測系統不僅要滿足傳統的監測需求，還要適應智能電網對實時性、精準性和智能化的更高要求。隨著我國大數據技術的不斷發展，面對變壓器故障問題時，衍生出多種在線監測系統［4］。在線監測系統集成了先進的傳感器技術、通信技術、大數據處理技術及人工智能算法，實現對變壓器狀態的全面監控和智能化分析。

2.1 數據采集技術

2.1.1 傳感器的類型與布局

在電力設備關鍵部位安裝傳感器，檢測設備中的局部放電信號，進行信號處理和分析，以識別異常放電活動［5］。溫度傳感器用于監測變壓器繞組和油溫，及時反映過載或散熱異常情況；振動傳感器感知變壓器運行中的機械振動，用于檢測繞組松動或其他結構性故障；氣體傳感器實時監測變壓器油中溶解氣體的濃度和成分，為早期故障預警提供支持；電流與電壓傳感器記錄變壓器的負載情況，為負載異常和電氣故障診斷提供數據支撐。

2.1.2 高精度與抗干擾設計

智能電網環境中，數據采集設備須要適應復雜的電磁環境。高精度傳感器采用抗干擾設計，結合先進的信號濾波技術，保證監測數據的準確性和穩定性。

2.1.3 邊緣數據采集終端

隨著邊緣計算的普及，數據采集終端具備一定的數據預處理能力，可對原始監測數據進行初步處理，如降噪、特征提取和異常數據過濾，減輕中央處理系統的負擔。

2.2 數據傳輸與通信技術

數據傳輸流程如圖1所示。變壓器在線監測系統的數據傳輸流程包括數據采集、傳輸和處理等多個環節。

2.2.1 通信網絡選擇

光纖通信以高速、低延遲的特性，適用于變電站與監測中心之間大規模數據傳輸；無線通信包括Wi-Fi、ZigBee和5G技術，適合傳輸較短距離的監測數據，尤其在分布式設備場景中表現優異；物聯網通信協議如LoRa和NB-IoT，則為低功耗設備提供了穩定可靠的通信支持。

2.2.2 通信冗余設計

為提高數據傳輸的可靠性，系統設計中通常采用多路徑冗余通信方案。當主通信鏈路發生故障時，備用鏈路可立即切換，保障數據傳輸的連續性。

2.2.3 網絡安全防護

在智能電網環境中，數據傳輸網絡面臨較大的安全威脅。系統采用加密通信協議（如TLS/SSL）和訪問控制機制，確保監測數據在傳輸過程中的完整性和保密性。

2.3 數據處理與故障診斷技術

變壓器故障診斷流程如圖2所示。在數據采集階段，系統從部署在變壓器關鍵部位的傳感器收集實時數據。這些數據隨后經過預處理確保數據的質量和可用性。在特征分析階段，系統提取與故障診斷相關的特征，為后續的故障模式識別提供輸入。故障模式識別是診斷流程的核心，系統利用機器學習算法和專家規則庫來識別變壓器的潛在故障。最終，診斷決策和結果輸出為運維人員提供了故障的詳細信息和維護建議。

2.3.1 多參數融合分析

通過融合多個傳感器的監測數據（如溫度、電流、氣體成分等），構建多維度的變壓器運行狀態模型。多參數融合分析可以提高故障診斷的準確性和覆蓋范圍。

2.3.2 實時監測與異常檢測

數據處理系統采用流式計算框架（如Apache Flink），實現對監測數據的實時處理與異常檢測。對于超出閾值的關鍵參數，系統會發出預警信號，提醒維護人員采取措施。

2.3.3 基于規則與知識庫的診斷

早期的故障診斷主要依賴專家經驗和規則庫。通過對歷史故障數據的總結，形成了一套標準化的診斷規則，如油中溶解氣體分析（Dissolved Gas Analysis， DGA）中氣體成分比值法用于判斷局部放電或過熱故障類型。

2.3.4 預測性維護

利用時間序列分析和機器學習算法，對變壓器運行趨勢進行預測，識別潛在故障風險并提供維護建議，幫助電網企業優化資源分配和運維策略。

2.4 大數據與人工智能的應用

隨著智能電網的大規模部署，變壓器在線監測系統產生了海量數據。通過引入大數據和人工智能技術，可以進一步提升監測系統的智能化水平。

2.4.1 大數據存儲與管理

系統采用分布式數據庫（如Hadoop HDFS或MongoDB）存儲監測數據并利用Spark等計算框架高效地處理數據。大數據平臺的建設能夠支持多用戶并發訪問和復雜的查詢需求。

2.4.2 機器學習與深度學習應用

利用支持向量機、隨機森林等算法構建高精度的故障診斷模型?；谏疃葘W習算法（如LSTM和Transformer），對變壓器的長期運行狀態進行預測并識別可能的劣化趨勢。

2.4.3 異常檢測與自學習

系統通過聚類分析和無監督學習方法，識別異常數據模式；結合自學習機制，不斷優化診斷規則和模型性能。

2.4.4 數字孿生技術

基于大數據和人工智能，構建變壓器的數字孿生模型。該模型能夠實時反映變壓器的運行狀態，通過模擬不同運行場景下的性能變化，為設備優化和維護策略提供決策支持。

3 智能電網環境下變壓器在線監測系統的設計與實現

變壓器作為輸電與配電的重要媒介，監測其設備運行狀態尤為重要，絕緣老化、超負荷運行、環境變化會對其可靠穩定運行帶來影響［6］。高效的在線監測系統須滿足數據采集全面性、通信高效性、診斷準確性和系統可靠性的要求。

3.1 系統總體架構設計

3.1.1 分層架構設計

在線監測和數據信息的自動化采集是保證配電網安全穩定運行的前提條件，也是自動化技術參與配電網運維管理的切入點［7］。智能電網環境下變壓器在線監測系統的結構和組件如圖3所示，該系統由4部分組成：感知層、數據傳輸層、數據處理層和應用層，每一層都承擔著特定的功能和任務，共同維護變壓器的高效和穩定運行。

3.1.2 模塊化設計原則

系統采用模塊化設計，將數據采集、傳輸、處理和應用功能解耦，方便系統的擴展和維護。例如，通過替換采集終端或升級算法模塊即可適配新的監測需求或優化診斷性能。

3.1.3 冗余與容錯機制

考慮到電力設備運行環境的復雜性，系統設計了多層冗余和容錯機制，例如多路徑數據傳輸、數據緩存和備份服務器，確保系統在故障情況下仍能保持基本功能。

3.2 核心技術實現

3.2.1 傳感器集成與數據預處理

在變壓器的關鍵部位（如繞組、油箱、散熱片等）布置多類型傳感器，形成覆蓋全設備的感知網絡。數據采集終端實現本地預處理，包括去噪、異常值檢測和特征提取，以提高數據質量并減少傳輸壓力。

3.2.2 數據通信協議優化

基于IEC 61850通信標準，優化設備間的互聯互通性能，確保數據傳輸的實時性和兼容性。針對遠距離傳輸，系統采用高效壓縮算法和差分數據更新策略，減少帶寬占用。

3.2.3 實時數據處理與分布式計算

系統搭建在分布式計算框架之上，支持對海量數據的快速處理。實時流處理技術（如Kafka流）用于實現秒級數據監測和異常響應，確保變壓器關鍵狀態的及時掌控。

3.2.4 故障診斷與預測模型

基于歷史數據構建多種故障診斷模型，例如基于DGA的氣體成分分析模型和基于機器學習的振動模式分析模型。采用深度學習算法預測變壓器的運行趨勢，及時識別潛在風險。

3.2.5 圖形化用戶界面

開發用戶友好的監控界面，支持實時數據展示、故障報警和運行報告生成。界面設計強調可視化與交互性，便于運維人員快速獲取關鍵信息。

3.3 系統運行與維護

3.3.1 系統部署與調試

根據變壓器設備的結構和監測需求，合理布置傳感器和數據采集終端，確保關鍵監測點的覆蓋。

3.3.2 數據校驗與模型更新

定期對監測數據進行校驗，排除因設備老化或環境變化導致的異常數據。利用最新的監測數據重新訓練故障診斷和預測模型，提升模型的準確性和適應性。

3.3.3 系統升級與擴展

隨著智能電網的不斷發展，在線監測系統須支持軟硬件升級。例如，通過模塊化設計可以替換舊傳感器或添加新的監測功能。系統須兼容新興技術（如量子通信或新型AI算法），確保持續領先。

3.3.4 運行狀態評估與優化

通過關鍵性能指標（如數據傳輸延遲、診斷準確率）評估系統運行狀態，發現薄弱環節并優化系統性能。結合運行經驗對運維流程進行持續改進，例如優化故障報警機制或改進用戶界面操作流程。

4 結語

傳統變壓器監測技術在故障診斷和實時監控方面存在一定的局限性，特別是在處理大規模數據和實時響應能力方面。在線監測技術逐漸成為變壓器管理中的主流方法，能夠通過實時數據采集與傳輸、智能分析與診斷，提升變壓器的運行可靠性和維護效率。隨著大數據和人工智能技術的不斷發展，變壓器的監測系統也逐步向智能化和自動化方向邁進。隨著智能電網建設的不斷推進，變壓器在線監測系統將迎來更加廣泛的應用前景。智能電網環境下的變壓器在線監測系統將為電力行業提供更加高效、智能和可靠的解決方案，為保障電網安全穩定運行做出重要貢獻。

參考文獻

［1］劉振宇.基于DGA的變壓器在線監測與故障診斷方法研究［J］.通信電源技術，2019（4）：11-12.

［2］劉晨星.在線監測技術在變電檢修中的應用［J］.集成電路應用，2024（8）：372-373.

［3］韋彪，劉天琪，蘇學能.依托Hadoop架構的海量變壓器實時監測與存儲方案構建［J］.電測與儀表，2020（10）：6-12，75.

［4］吳昊.基于大數據的電力變壓器智能在線監測方法分析［J］.電子技術，2024（5）：330-331.

［5］馬健雄，馮毅雄.核電站主變壓器故障監測與診斷分析應用［J］.機械設計，2024（11）：24-30.

［6］王程，張政，裴倩雯，等.大數據輔助技術在智能變電站一鍵順控系統中的應用研究［J］.科技風，2024（33）：60-70.

［7］鐘世亮，姜小斐.電力系統配電網自動化技術研究［J］.光源與照明，2024（11）：168-170.

（編輯 沈 強編輯）

Research on transformer on-line monitoring technology in the context of smart grid

HANG Yang， GU Jia

（State Grid Suzhou Electric Power Company， Suzhou 215000， China）

Abstract：" With the rapid development of smart grids， transformers， as crucial equipments in the power system， directly affect the safety and stability of the grid. This article proposes an online monitoring system for transformers based on smart grids. The system adopts modern sensor technology， advanced communication technology， and data analysis technology to realize real-time monitoring， fault diagnosis， and prediction of transformer operation status. This article discusses the technical architecture， core technologies， and design implementation of the transformer online monitoring system， analyzes data acquisition， transmission， processing， and fault diagnosis technologies， and combines the application of big data and artificial intelligence models to improve the system’s intelligence level.

Key words： smart grid; transformer; online monitoring technology