浙江浙一电气有限公司

### 智能高压环网柜状态监测数据的分析与维护应用

智能高压环网柜作为配电网的核心设备，其状态监测数据的分析与维护应用是提升电网可靠性、实现主动预防性运维的关键。以下从技术架构、核心功能、应用价值及未来趋势四个维度展开分析：

#### **一、技术架构：构建“感知-传输-分析-决策”闭环**
1. **多源数据采集**
通过特高频传感器（UHF）、超声波传感器（AA）、高频电流传感器（HFCT）等，实时捕捉局部放电产生的电磁波、机械振动及脉冲电流信号。例如，HFCT传感器可检测1MHz-50MHz频段的瞬态电流，有效隔离工频干扰。

2. **边缘计算预处理**
前端传感器数据经边缘网关进行滤波、去噪及特征提取，保留放电幅值、频次、相位等关键参数。例如，采用小波变换算法抑制开关操作噪声，提升信噪比。

3. **云端智能分析**
数据通过4G/5G网络上传至云端平台，结合机器学习算法构建放电模式识别模型。模型可区分电晕放电、悬浮放电等典型缺陷类型，并预测绝缘老化趋势。

4. **可视化决策支持**
开发运维看板，实时显示环网柜健康指数、风险等级及维护建议。例如，通过PRPD（脉冲相位分布）模式识别技术，建立放电指纹数据库，辅助运维人员决策。

#### **二、核心功能：从被动响应到主动预防**
1. **实时监测与早期预警**
- 突破传统周期性检测局限，7×24小时连续捕捉瞬态放电事件。
- 基于LSTM神经网络构建老化预测模型，提前数周预判故障风险。例如，某城市配电网改造项目中，故障发现时间从平均2小时缩短至5分钟以内。

2. **智能诊断与缺陷定位**
- 结合深度学习算法，自动识别微弱放电信号，降低误报率。例如，通过声纹识别技术定位母线排连接处的微弱放电。
- 支持多台环网柜集中接入与同步监测，大幅降低分散式运维成本。

3. **全生命周期管理**
- 建立绝缘老化曲线库，量化评估设备健康状态，优化“按需检修”计划。
- 结合数字孪生技术，模拟设备剩余寿命，延长服役年限。

#### **三、应用价值：提升运维效率与供电可靠性**
1. **保障电网安全**
- 通过早期预警避免绝缘击穿事故，减少单次故障损失。例如，在工业园区配电房中，系统成功预警一次因接触不良引发的放电故障，避免停电事故。

2. **优化资源配置**
- 评估全网环网柜健康状态，制定“一柜一策”检修计划，避免“过度检修”或“检修不足”。例如，某地铁供电系统通过集中监控，运维效率提升40%。

3. **支撑新型电力系统**
- 在极端天气或负荷高峰期，基于实时数据分析实现负荷动态调整，降低大面积停电风险。
- 融合气象、用电行为等外部数据，构建多维风险评估模型，提升预测精准度。

#### **四、未来趋势：向“自学习”系统演进**
1. **自主决策能力增强**
- 通过强化学习算法，系统自动生成检修工单并推送至移动终端，实现“监测-诊断-处置”全流程闭环。

2. **跨域数据协同分析**
- 融合数字孪生、物联网等技术，构建电网设备状态感知网络。例如，与无人机、机器人协同作业，形成立体化监测网络。

3. **技术融合创新**
- 集成声学、光学、化学等多维度检测手段，构建更全面的状态评估体系。
- 利用电磁感应原理从环网柜运行中获取能量，实现设备长期免维护。

#### **五、实践案例：某城市配电网改造项目**
- **背景**：该城市老旧小区电网改造中，引入智能高压环网柜状态监测系统。
- **成效**：
- 故障处理时间缩短50%以上，年节省运维成本约30%。
- 通过数据分析优化负荷分配，供电可靠性提升25%。
- 建立设备健康档案，实现从“事后抢修”到“事前预防”的转变。

### **结论**
智能高压环网柜状态监测数据的分析与维护应用，通过多源数据融合、智能算法及闭环管理，重构了传统运维逻辑。其核心价值在于：
1. **高灵敏度与抗干扰能力**：穿透金属柜体捕捉微弱放电信号。
2. **智能化诊断**：适应不同负载条件下的监测需求。
3. **全生命周期管理**：推动运维模式向预测性维护升级。

未来，随着数字孪生与人工智能技术的深度融合，该方案将进一步提升电网韧性，为新型电力系统建设提供底层支撑。