數字化工具在變電設備故障診斷中的應用研究

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.036

中圖分類號：TM73；TP399 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）06-0107-03

Research on the Application of Digital Tools in Fault Diagnosis of Substation Equipment

ZHANG Qiang （StateGridInnerMongoliaEasternElectric PowerCo.，Ltd.Tongliao PowerSupplyCompany，TongliaoO28ooo，China）

Abstract： Thisarticle explores the importance and application of digital tools in fault diagnosis of substation equipment.Theuseof digital tools has significantly improved the accuracyand speedoffault detection，enhanced the comprehensiveness and depth of diagnosis，and improved the inteligence and automation level of fault handling. In terms of application，real-timedata monitoring enablescontinuous tracking ofdevicestatus，inteligent analysis algorithms helpquickly identify potential problems，remote diagnosticcapabilities enable experts toconduct fault analysis inremote locations，and maintenance decision support systems provide scientific basis for optimizing device management.

Keywords： digital tools; substation equipment; fault diagnosis

隨著電力系統的不斷發展，變電設備在電力傳輸和分配中扮演著至關重要的角色，為了確保電力系統的穩定性和可靠性，變電設備的故障診斷成為一個關鍵的研究領域。近年來，數字化工具的迅猛發展為故障診斷技術帶來了新的機遇和挑戰，數字化工具包括大數據分析、人工智能、物聯網等技術，這些技術的融合使得故障診斷的準確性和效率得到了顯著提升。

1 數字化工具在變電設備故障診斷中的重要性

1.1提高故障檢測的準確性和速度

數字化工具通過先進的傳感技術和數據分析能力，大幅提升了故障檢測的準確性和速度。傳統的故障檢測方法往往依賴于人工經驗和簡單的監測設備，這不僅耗時，而且容易出現誤判。數字化工具能夠實時采集和分析大量設備運行數據，如電流、電壓、溫度、振動等，通過大數據分析和機器學習算法，快速識別異常模式和潛在故障。這種實時監控和分析能力使得電力公司能夠在故障發生前采取預防措施，避免嚴重后果。

數字化工具可以通過歷史數據的積累和分析，建立設備的健康狀態模型，預測設備的剩余壽命和可能的故障點。這種預測性維護策略不僅提高了設備的可靠性，還降低了維護成本和停機時間。

1.2增強故障診斷的全面性和深度

數字化工具的應用使得故障診斷的全面性和深度得到了顯著提升。現代變電設備通常由多個復雜的子系統組成，傳統的診斷方法往往只能針對某一特定部分進行分析，難以全面了解整個系統的運行狀態。數字化工具能夠整合多源數據，通過數據融合技術，對來自不同傳感器和設備的數據進行綜合分析，從而提供更全面的診斷結果。例如，數字化工具可以對變電站內不同設備的運行數據進行關聯分析，識別出可能的連鎖故障和系統性問題。這種系統級的故障診斷能力不僅可以幫助運維人員快速定位故障根源，還能提供優化系統設計和運行的建議。

1.3提升故障處理的智能化和自動化水平

數字化工具的引入大幅提升了故障處理的智能化和自動化水平。在傳統的故障處理過程中，人工干預是不可避免的，這不僅增加了人力成本，還可能因為人為因素導致故障處理不當。數字化工具通過自動化的監控和控制系統，能夠在故障發生時自動執行預定的處理程序，快速隔離故障區域，防止故障擴散。

智能化的故障處理系統還可以通過自學習和自適應算法，不斷優化故障處理策略。例如，基于人工智能的故障診斷系統可以在每次故障處理后，分析處理效果并調整策略，以提高下次故障處理的效率和效果。這種智能化的故障處理不僅減少了對人工操作的依賴，還提高了電力系統的整體穩定性和安全性。

2 數字化工具在變電設備故障診斷中的應用

2.1實時數據監測

在變電設備故障診斷中，數字化工具的應用主要通過實時數據監測來實現，這一過程依賴于傳感器和物聯網技術的結合。首先在變電設備的關鍵部位安裝高精度傳感器。這些傳感器負責采集設備運行過程中的各類參數，如溫度、壓力、電流和電壓等。以某變電站的主變壓器為例，溫度傳感器應安裝在繞組和油箱部位，以監測其溫度變化。假設正常運行時繞組溫度在 75^°C 左右，當溫度上升至 90^°C 時，系統將自動記錄并發出預警信號。其次利用物聯網技術將這些傳感器連接至中央監控系統。通過無線傳輸技術，如LoRa或NB-IoT，實時傳輸數據至云平臺，確保數據的連續性和完整性[1]。

在云平臺上，數據通過大數據分析和機器學習算法進行處理，系統會對歷史數據進行建模，設定正常運行的參數范圍。例如，通過分析過去一年的數據，確定某設備的電流應在150A＼～200A之間波動。一旦實時監測數據偏離此范圍，系統將觸發報警機制。為提高故障診斷的準確性，系統還會進行數據的多維度分析。例如，某變電站發現電壓波動異常頻繁，經過數據分析發現，這些波動與設備的溫度變化呈現出明顯的相關性。進一步分析后發現，設備內部接觸不良導致了電阻增加，從而引發了溫度升高和電壓波動的問題。通過這一分析，運維人員及時更換了故障部件，避免了更嚴重的故障發生。

數字化工具還支持數據的可視化，通過儀表板展示設備的實時狀態和歷史趨勢。運維人員可以通過這些可視化工具，直觀地了解設備的健康狀況。例如，某變電站的監控系統顯示，過去一個月內某設備的電流波動頻率增加了 30% ，這提示運維團隊需要進行深入檢查。在實際操作中故障診斷系統的靈敏度和特異性是關鍵指標，通過不斷優化傳感器的校準和數據分析模型，可以將故障識別的準確率大幅提升。

2.2智能分析算法

數據的收集和預處理是關鍵的一步。變電設備通常配備了各種傳感器，這些傳感器會實時監測設備的運行狀態，生成大量的數據，如電流、電壓、溫度、振動等。為了確保數據的準確性和完整性，需要對這些原始數據進行清洗和預處理，這包括去除噪聲、填補缺失值和標準化處理。以一個變壓器為例，假設傳感器檢測到的溫度數據中存在一些異常值，這些異常值可能是由于傳感器故障或環境因素造成的。在預處理中可以使用統計方法或機器學習算法（如孤立森林算法）來識別并去除這些異常值，以確保數據的可靠性2]。

特征提取是將預處理后的數據轉化為能夠反映設備狀態的特征，以便用于模型訓練。可以使用時域和頻域分析方法來提取特征。例如，通過傅立葉變換將振動信號從時域轉化到頻域，提取頻譜特征，這些特征可能包含設備故障的關鍵信息。在特征選擇過程中，可以使用主成分分析（PCA）或遞歸特征消除（RFE）等技術，選擇最具代表性的特征，減少冗余，提高模型的訓練效率。

在模型建立階段，選擇合適的機器學習算法是至關重要的，常用的算法包括支持向量機（SVM）、隨機森林、神經網絡等。以隨機森林為例，這是一種基于決策樹的集成學習方法，能夠處理高維數據并具有較強的抗噪能力。在訓練過程中，將歷史故障數據和正常運行數據輸入模型，隨機森林會通過構建多棵決策樹來學習故障特征模式。每棵樹在訓練時都會對數據進行隨機采樣，這種方法不僅提高了模型的泛化能力，還能有效降低過擬合的風險。在模型訓練完成后，需要進行模型的驗證和測試，通常將數據集分為訓練集和測試集，通過交叉驗證的方法來評估模型的性能。假設在測試過程中，模型對某一類故障的識別準確率較低，可以通過調整模型參數或增加訓練數據來進一步優化模型[3]。

最后模型的部署和應用是實現故障診斷自動化的關鍵，在實際應用中模型會實時接收來自變電設備的監測數據，并對其進行分析。如果檢測到異常模式，系統會自動生成報警信息，并給出可能的故障原因和處理建議。以某次變壓器故障為例，模型檢測到溫度和振動信號的異常波動，與歷史故障模式相匹配，系統及時發出警報，提醒維護人員進行檢查，從而避免了更嚴重的故障發生。

2.3遠程診斷能力

數字化工具通過建立一個綜合的監控平臺，實現對變電設備的實時數據采集和分析，這一平臺整合了大數據分析、云計算和機器學習等技術，能夠從海量數據中提取出關鍵的診斷信息。通過網絡連接，運維人員可以隨時訪問這一平臺，查看設備的運行狀態和歷史數據。例如，在某變電站中，突然出現了異常的電流波動。通過遠程監控平臺，運維人員能夠立即獲取相關數據，并利用平臺內置的故障診斷模型進行分析。模型通過對比正常運行時的電流特征，快速識別出可能的故障類型，如接地故障或短路故障。在具體操作過程中，運維人員可以通過數字化工具的可視化界面，實時監控設備的運行參數。該界面通常提供圖表、儀表盤等多種形式，幫助運維人員直觀地理解設備狀態。例如，在某次故障診斷中，運維人員通過界面發現某臺變壓器的某相電流出現異常波動。結合歷史數據分析和故障模型，判斷可能是由于絕緣老化導致的局部放電問題。通過進一步的頻譜分析，確認了這一診斷結果，并制定了相應的維護計劃[4]。

數字化工具還具備遠程控制功能，在確認故障類型和位置后，運維人員可以通過遠程操作對相關設備進行隔離或切換，以防止故障擴大。例如，在某次變電站的緊急故障處理中，運維人員通過遠程控制系統，迅速隔離了故障設備，避免了大范圍停電。同時通過遠程調度，快速調配備用設備，確保電力供應的連續性。在應對緊急情況時，遠程診斷的優勢尤為明顯，通過實時監控和快速響應，運維人員能夠在故障發生的第一時間采取措施，減少停電時間和經濟損失。例如，在一次雷擊導致的線路故障中，數字化工具幫助運維人員迅速定位故障點，并通過遠程控制切換線路，恢復了大部分區域的供電。整個過程僅用了幾分鐘時間，大大降低了停電對用戶的影響。

為了確保遠程診斷的準確性和可靠性，數字化工具通常還集成了自診斷和自校準功能，這些功能能夠對監測數據進行持續評估，自動識別異常數據，并進行自我調整。例如，在某次設備故障分析中，系統檢測到傳感器數據異常，通過自診斷功能，確認是傳感器校準問題，并自動進行校準，確保了后續數據的準確性。最后遠程診斷還支持故障的預測性維護。通過對設備運行數據的長期監測和分析，數字化工具能夠識別出潛在的故障趨勢，提前預警，通過對某變壓器的振動數據進行長期分析，系統識別出振動幅度逐漸增大，提示可能存在機械故障風險，運維人員據此可提前安排維護，避免設備的突發故障。

2.4維護決策支持

在變電設備故障診斷中，數字化工具的應用主要體現在通過數據分析和智能決策支持系統，幫助運維人員制定科學合理的維護計劃。通過對設備的健康狀態和故障歷史進行深入分析，運維人員能夠更好地優化資源配置，延長設備使用壽命，并降低維護成本。首先需要建立一個設備健康管理系統，該系統能夠實時監控設備的運行狀態，并記錄所有的故障事件和維護活動。通過數字化工具，運維人員可以對這些數據進行深入分析，以識別設備的運行模式和潛在的故障趨勢。例如，在某個變電站的變壓器上，系統可能會記錄到過去一年中發生的數次異常停機事件。通過分析這些事件的時間、環境條件和設備狀態，運維人員可能會發現這些故障多發生在高負荷運行期間。

數字化工具還可以通過建立設備的健康指數來支持維護決策。健康指數是基于設備的歷史運行數據和當前狀態計算得出的一個綜合指標，能夠直觀地反映出設備的健康狀況。運維人員可以根據健康指數的變化趨勢，提前預測設備可能出現的故障，并采取預防性措施。例如，如果某個變壓器的健康指數持續下降，運維人員可以安排對該設備進行詳細檢查，查找潛在問題并進行修復。在維護計劃的制定過程中，數字化工具可以通過模擬不同的維護策略對設備壽命和運營成本的影響，幫助運維人員選擇最佳方案。例如，運維人員可以使用數字化工具模擬不同的維護頻率和策略，評估每種策略對設備壽命的影響，并計算相應的維護成本。通過這種方式，運維人員可以選擇一種既能有效延長設備壽命，又能控制在合理成本范圍內的維護策略。

3 結束語

綜上所述，數字化工具在變電設備故障診斷中的應用，極大地推動了電力系統的現代化和智能化。通過引入先進的數字化技術，故障診斷的準確性和效率顯著提高，設備維護逐步從傳統的周期性維護向預測性維護轉變。這種轉變不僅提高了電力系統的可靠性和安全性，還降低了運營成本和資源浪費。通過不斷的研究和創新，數字化故障診斷技術將繼續為電力行業的發展注入新的活力。

參考文獻

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[2]葉詠青，陳竹永，朱明江.輸變電設備狀態監測與故障診斷技術分析[J].電子技術，2024，53（8）：210-211.

[3]許娟.基于大數據分析的輸變電設備故障診斷與預測研究[J].電氣技術與經濟，2024（5）：193-195.

[4]劉佳樂，金浩，張政.通信技術在變電設備狀態監測與故障診斷中的應用[J].電子技術，2024，53（5）：158-159.