1. 背景與需求

主變壓器是變電站的核心設備，其運行狀態(tài)直接影響電網(wǎng)安全。傳統(tǒng)運維依賴定期停電檢修，存在效率低、成本高、故障預警滯后等問題。隨著智能電網(wǎng)發(fā)展，狀態(tài)在線監(jiān)測+AI運維成為行業(yè)趨勢，可實現(xiàn)對主變壓器的實時監(jiān)控、故障預警與精準維護。

2. 在線監(jiān)測系統(tǒng)架構

2.1 多參數(shù)監(jiān)測層

電氣參數(shù)：

油中溶解氣體(DGA)：監(jiān)測H?、CH?、C?H?等故障特征氣體(IEC 60599標準)。

局部放電(UHF/超聲波)：檢測絕緣缺陷，定位精度≤0.5m。

機械參數(shù)：

振動分析：識別鐵芯松動、繞組變形(頻段1kHz-10kHz)。

噪聲監(jiān)測：異常聲紋比對數(shù)據(jù)庫。

熱力學參數(shù)：

光纖測溫：實時監(jiān)測繞組熱點(±1℃精度)。

紅外成像：套管、接頭溫度場分析。

2.2 數(shù)據(jù)傳輸與邊緣計算

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)：

5G/光纖傳輸數(shù)據(jù)，支持MQTT協(xié)議。

邊緣網(wǎng)關(如華為Atlas 500)實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理，降低云端負載。

2.3 智能分析平臺

故障診斷：

基于機器學習(如XGBoost算法)的DGA三比值法+Duval三角形分析。

局部放電模式識別(CNN分類懸浮放電、顆粒放電等)。

預測性維護：

結合歷史數(shù)據(jù)預測剩余壽命(RUL)，誤差率<5%。

變電站主變壓器狀態(tài)在線監(jiān)測與智能化運維實踐

3. 智能化運維實踐案例

案例1：某500kV變電站主變壓器油色譜異常預警

問題：監(jiān)測到C?H?含量超標(8μL/L，閾值5μL/L)。

AI診斷：Duval三角形判定為電弧放電，定位至套管連接處。

處理：停電檢修發(fā)現(xiàn)松動螺栓，避免絕緣擊穿。

案例2：振動監(jiān)測發(fā)現(xiàn)繞組變形

數(shù)據(jù)：100Hz頻段振動幅值升高30%。

分析：對比歷史數(shù)據(jù)及FEM仿真，判定為軸向繞組失穩(wěn)。

結果：計劃性更換繞組，減少損失約200萬元。

4. 實施效益

安全提升：故障預警時間從“小時級”縮短至“分鐘級”。

經(jīng)濟性：

檢修成本降低40%(減少非計劃停電)。

延長變壓器壽命3-5年。

智能化水平：

自動生成運維報告(符合DL/T 596標準)。

移動端APP實時推送告警(如短信、企業(yè)微信)。

5. 挑戰(zhàn)與對策

數(shù)據(jù)干擾：

對策：采用小波變換+卡爾曼濾波去噪。

標準不統(tǒng)一：

對策：對接IEC 61850協(xié)議，實現(xiàn)多系統(tǒng)互聯(lián)。

老舊改造：

對策：模塊化傳感器+無線供電，避免停電安裝。

6. 未來展望

數(shù)字孿生：三維可視化建模，模擬故障演化過程。

區(qū)塊鏈存證：監(jiān)測數(shù)據(jù)上鏈，保障司法追溯有效性。

跨設備協(xié)同：與GIS、斷路器監(jiān)測系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)變電站全域智能運維。