【摘 要】本文对智能变电站设备的状态监测与故障诊断方法进行了深入探讨：首先，剖析了传统监测手段，这些手段包括温度监测、振动监测以及环境参数的监测等：接着，详细阐述了在线监测技术的关键环节，如实时数据采集、数据预处理与分析，以及数据的可视化展示；此外，着重讨论了远程监测与控制系统的构建及其所具备的各项功能。在故障诊断方法方面，本文主要介绍了基于特征参数提取的方法、数据挖掘与智能算法的应用、规则推理方法、统计分析方法以及模型识别方法等多种技术手段，旨在为智能变电站的安全稳定运行提供坚实的技术保障。

【关键词】智能变电站设备；状态监测；故障诊断

引言

随着电力系统持续发展，智能变电站已经成为电力传输与分配的重要节点，其安全、稳定、高效的运行有益于保障整个电网的可靠性和经济性。智能变电站集成了先进的传感技术、通信技术和信息技术，实现了对变电站设备的全面感知、智能控制和优化管理。在智能变电站的运行过程中，设备状态监测与故障诊断是确保设备健康运行、预防故障发生、提高维修效率的重要手段。设备状态监测通过实时监测设备的运行参数和状态信息，能够及时发现设备异常和潜在故障，为故障诊断提供可靠的数据支持。而故障诊断则通过对监测数据的深入分析，来准确判断设备故障类型、原因和位置，为设备维修和更换提供科学依据。本研究尝试对智能变电站设备状态监测与故障诊断方法展开系统分析，意在为智能变电站安全运行奠定基础。

一、智能变电站设备的状态监测方法

（一）传统监测方法

传统监测方法依赖简单的传感器和本地监控设备，监测设备运行中的基本参数，具体包括温度、振动、湿度等，它们是判断设备状态和故障风险的重要指标。

温度是影响变电站设备运行的关键因素之一。设备温度异常升高可能预示着内部出现故障，容易造成设备损坏。而在变压器、开关设备等位置安装温度传感器可以实时监测设备温度变化，通过传感器的反馈信息及时采取冷却或停机措施，可以避免设备过热引发安全问题。而振动监测广泛应用于机械设备，如电动机、变压器和发电机等。异常振动可能表明设备内部的部件松动或存在磨损。利用振动传感器实时监测设备的振动幅度和频率变化，帮助识别潜在的机械故障，这一监测方法能有效检测电气设备中的机械问题，并在问题扩大前进行维修处理[1]。此外，环境湿度和空气中颗粒物的浓度会对设备的绝缘性能造成影响。尤其是在高湿度环境中，设备绝缘系统容易发生击穿。通过湿度传感器和颗粒物传感器，实时监测设备周围的环境条件，确保设备处于安全的工作环境中。当湿度浓度或颗粒物浓度超过设定的阈值时，监控系统会发出报警信号，提示运维人员采取干燥或清洁措施。传统监测系统通常由传感器、数据采集装置、数据传输模块和监控终端组成。传感器采集的数据通过有线或无线方式传输至监控中心，供运维人员分析。传统数据传输方式主要依赖于有线通信，但随着技术的发展，无线通信逐渐取代传统方式，使数据传输更加灵活、高效。

（二）在线监测技术

在线监测技术的引入使变电站设备的状态监控从定期检测发展为实时连续监测。该技术的核心在于通过物联网技术实现数据的实时采集、传输和分析。

在线监测系统依赖于物联网技术，通过传感器实时采集设备运行的关键参数，如温度、电压、振动等，并通过无线网络（如4 G、5 G 或WiFi）传输至云端或中央监控平台。该系统的实时性和远程传输能力，使运维人员可以随时了解设备运行状态，而不必依赖现场检查[2]。数据传输到监控平台之前，通常需要对其进行预处理。预处理包括数据清洗、去噪和归一化操作，用于去除无效数据或噪声数据，以确保分析结果的准确性。