變壓器在線監(jiān)測(cè)預(yù)警主要是通過(guò)多傳感器融合、物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)及智能分析平臺(tái)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知與故障預(yù)警。在選擇變壓器在線監(jiān)測(cè)預(yù)警成套裝置上，需注意的是其可適配多場(chǎng)景使用以及后期維護(hù)成本考量，這便體現(xiàn)在全維度監(jiān)測(cè)能力上，也是顯著提升變壓器運(yùn)行穩(wěn)定性的重要前提。

如何提升變壓器的運(yùn)行可靠性？變壓器在線監(jiān)測(cè)預(yù)警成套裝置的選擇及應(yīng)用功不可沒。首先是多維度參數(shù)監(jiān)測(cè)，覆蓋電氣、化學(xué)、物理等多方面參數(shù)。如針對(duì)電氣參數(shù)，通過(guò)電流互感器、電壓傳感器監(jiān)測(cè)負(fù)荷電流、電壓、繞組熱點(diǎn)溫度及鐵芯/夾件接地電流，結(jié)合邊緣計(jì)算進(jìn)行本地預(yù)處理（如濾波、特征提?。A(yù)防過(guò)載、短路及鐵芯多點(diǎn)接地故障；針對(duì)化學(xué)參數(shù)，多采用氣相色譜或光聲光譜技術(shù)監(jiān)測(cè)油中溶解氣體（如H?、CH?、C?H?）及微水含量，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)氣體濃度趨勢(shì)，早期發(fā)現(xiàn)絕緣材料分解或局部放電。

在物理參數(shù)監(jiān)測(cè)方面，通過(guò)特高頻（UHF）、高頻電流（HFCT）及超聲波（AE）傳感器協(xié)同應(yīng)用，從電、聲多維度采集局部放電信號(hào)并定位絕緣缺陷；還可在變壓器本體及冷卻系統(tǒng)部署振動(dòng)傳感器，監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)（頻響范圍10Hz-1kHz），診斷繞組變形或鐵芯松動(dòng)；同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)油位變化及壓力釋放閥信號(hào)，預(yù)防漏油或設(shè)備損壞；此外通過(guò)溫濕度傳感器、煙霧探測(cè)器及門禁開關(guān)，結(jié)合無(wú)線通信模塊實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)環(huán)境參數(shù)的有效監(jiān)測(cè)，并為優(yōu)化運(yùn)行環(huán)境提供有效參考。

最后針對(duì)系統(tǒng)的智能分析與預(yù)警，采用數(shù)據(jù)清洗與存儲(chǔ)，運(yùn)用算法去除噪聲、異常值，采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如設(shè)備臺(tái)賬、運(yùn)維記錄），時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)高頻實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（如溫度、振動(dòng)）。并結(jié)合故障預(yù)測(cè)模型，深度學(xué)習(xí)分析油中溶解氣體數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史故障與運(yùn)行工況，預(yù)測(cè)內(nèi)部潛伏性故障；處理局部放電數(shù)據(jù)，識(shí)別放電類型、位置及嚴(yán)重程度；并基于層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法，綜合多參數(shù)歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生成量化健康指數(shù)，實(shí)現(xiàn)健康狀態(tài)評(píng)估，從而科學(xué)指導(dǎo)運(yùn)維決策。

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審核編輯 黃宇