浙江浙一电气有限公司

智能II型环网柜通过多维度传感器部署、边缘计算与云端协同分析、数字孪生建模等核心技术，构建了覆盖“电-声-热-环境”全参数的监测体系，实现了从局部放电检测到绝缘老化预测的全流程故障预判，将故障发现周期从传统月级缩短至小时级，显著提升了配电网的供电可靠性与运维效率。以下是其状态监测在故障预判与预警方面的具体优势：

### **一、多维度传感器融合，提升故障识别精度**

智能II型环网柜采用分层感知架构，前端部署特高频（UHF）传感器、超声波传感器、暂态地电压（TEV）传感器及温湿度传感器，形成“电-声-热-环境”四维监测网络：

1. **特高频（UHF）传感器**：利用300MHz-3GHz频段信号穿透金属屏蔽层，精准捕捉电缆、GIS设备内部放电信号，实测显示局放信号识别准确率达95%，可发现早期绝缘劣化迹象。
2. **超声波传感器**：检测设备表面振动异常，通过分析振动信号特征锁定放电位置，故障定位精度达0.5米，为运维人员提供精确的故障点信息。
3. **暂态地电压（TEV）传感器**：监测开关柜表面局部放电产生的电磁脉冲，补充UHF在金属封闭环境中的检测盲区。
4. **温湿度传感器**：实时监测柜内环境参数，结合负荷数据关联分析，预防因湿热、凝露导致的绝缘加速老化。

**技术亮点**：通过同步采集电、声、热等多维度数据，实现多参量融合监测，提升缺陷识别准确率，避免单一传感器误判。

### **二、边缘计算与云端协同，实现实时预警**

1. **边缘计算单元**：搭载特征提取算法，在本地完成信号滤波、时频分析等预处理工作，减轻数据传输压力。例如，通过小波包变换与神经网络抗干扰算法，有效滤除电磁干扰信号，提取反映绝缘状态的特征信号。
2. **云端诊断平台**：集成专家系统与机器学习算法，构建设备健康画像数据库。通过对大量历史数据和实时监测数据的分析，准确评估环网柜的绝缘状态，预测绝缘故障的发生概率。当监测数据超出预设阈值范围时，平台立即触发预警机制，通过短信、邮件等方式通知运维人员，并提供详细的故障诊断报告和检修建议。

**技术优势**：边云协同计算形成分级决策体系，前端实现特征提取与轻量化诊断，云端完成复杂模式识别，显著提升预警响应速度。

### **三、数字孪生建模，实现故障精准定位与传播路径可视化**

1. **三维电磁场模型**：构建环网柜数字孪生体，模拟放电信号在设备内部的传播路径，结合传感器数据实现放电源的精准定位。
2. **故障传播仿真**：通过数字孪生技术，模拟故障在不同工况下的传播过程，为运维人员提供应急预案的智能生成支持。

**应用价值**：数字孪生技术使运维人员能够直观了解故障发展态势，提前制定隔离方案，避免故障扩大。

### **四、自适应阈值调节，降低误报警率**

1. **机器学习算法**：动态优化监测灵敏度，根据设备历史运行数据和环境参数自动调整预警阈值。
2. **抗干扰设计**：通过小波包变换与神经网络算法，有效滤除电磁干扰信号，避免因环境干扰引发的误报警。

**实际效果**：某电网企业应用后，误报警率降低30%，运维人员工作效率显著提升。

### **五、全生命周期管理，延长设备使用寿命**

1. **健康指数模型**：基于大数据分析，建立设备健康指数模型，实现跨环网柜的横向对比与趋势预测。
2. **负荷特性关联分析**：结合负荷数据与局放数据，优化设备投切策略，避免过载运行导致的绝缘加速老化。

**经济价值**：通过状态检修替代定期巡检，非计划停运时间减少65%，检修成本降低40%，设备使用寿命延长20%以上。

### **六、典型应用场景与效果**

1. **城市核心区供电**：在雄安新区电网建设中，智能II型环网柜通过实时监测绝缘状态，成功发现多起电缆终端绝缘缺陷，避免潜在短路风险。
2. **工业园区复杂工况**：在新能源接入场景下，支持分布式电源接入监测，保障新能源消纳安全，提升供电连续性。
3. **故障自愈控制**：结合配网自动化技术，实现故障快速隔离与负荷转移，将供电恢复时间从小时级缩短至分钟级。