電網變電設備檢測技術的現狀和展望

變電檢測工作主要是測量記錄各類變電設備在試驗工況或運行工況下表現出的電磁現象、熱現象、化學現象和機械現象等，通過對比電壓、電流、溫度、振動、化學反應產物等不同類型的特征信號。綜合判斷絕緣材料或金屬材料的即時質量，進而研判變電設備運行狀態，發現變電設備潛在隱患和缺陷，評估設備健康水平，為設備的運行維護和檢修提供技術支撐。

目前，隨著變電設備檢修由定期檢修到狀態檢修再到差異化檢修的不斷發展。作為診斷變電設備健康狀態，直接為變電設備檢修提供各類依據的變電檢測工作，也逐漸由以停電試驗為主向以帶電檢測為主進行轉變。

當前的變電檢測工作表現出檢測技術多樣化，檢測周期和檢測項目個性化、檢測數據復雜化等諸多特點。

1.傳統試驗儀器的智能化水平不斷提高

隨著電力電子技術的不斷發展，傳統的停電高壓試驗的儀器已經由原來的電磁式儀器儀表，轉變為數字式儀器儀表，部分較為先進的儀器甚至實現了智能化和多功能集成。試驗儀器體積更小，質量更輕，現場操作更加簡便，抗干擾性更強，數據更穩定。

對于工作人員來說，數字化的儀器操作更為方便，數字儀表較電磁式儀表可讀性也更強，甚至在工作安全性上也有顯著提升。

舉例來說，由于變頻電源在互感器部分試驗儀器上的使用，使得原來需要高電壓、強電流下才能進行的試驗，因為電源頻率的改變，在很小的電壓和不大的電流下就可以完成。這樣，工作人員在進行該試驗項目時全程不再需要接觸高電壓和強電流，有效保證了人身安全。

再比如，采用電磁式搖表進行的絕緣電阻試驗項目需要工作人員以一定的速度手動轉動搖表，持續時間至少為1min。有時甚至需要10min或更長時間才能完成整個試驗，這樣因為人員疲勞和手動操作的不穩定性，常常導致絕緣電阻試驗的結果不夠精確；而采用數字兆歐表進行的絕緣電阻試驗，試驗電壓有儀器內部的直流脈沖電源提供.操作人員只需操作儀器盤面的開關按鈕就可以給被試設備施加一定的試驗電壓，由儀器電源提供的電壓輸出也要比搖表的電壓更加穩定。如此，一來可以減輕試驗操作人員的體力勞動強度，二來也提高了絕緣電阻測量的準確性。

但是，數字儀表也有接線不直觀的“缺陷”。

因為試驗元件的高度集成化，產生“黑箱”效應。尤其對于剛接觸試驗工作的新手來說，失去了通過現場元件接線來直觀理解試驗原理的機會。

2.新的檢測技術不斷發展成熟

變電設備在運行狀態下，會發出電磁波，會向周圍輻射熱量，會產生機械振動。部分絕緣材料、金屬材料等會發生化學變化，通過測量和對比變電設備在運行中產生的電磁波、機械波，通過化學方法檢測設備材料的變化。并對比分析設備正常狀態和異常狀態時這些物理量的變化，總結出判斷設備異常的判據，就可以通過在設備不停電的狀態下進行帶電檢測來發現設備內部隱藏缺陷，及時進行處理，有效避免設備進一步損壞。

近20年來，以檢測設備局部放電中發出的機械振動信號為基礎，發展出了超聲波局部放電檢測技術。通過檢測設備局部放電中發出的電磁信號，發展出了高頻局部放電檢測技術、特高頻局部放電檢測技術和暫態地電波局部放電檢測技術。以熱輻射原理為基礎，發展出了變電設備紅外成像檢測技術（SF6紅外成像檢漏技術與此原理相同）；利用檢測設備材料發生化學反應后的反應產物，發展出了絕緣油中溶解氣體分析技術和SF6分解產物組分檢測技術。據有關文獻報道，目前聲學成像檢測技術已經在部分變電設備的帶電檢測現場投入應用。

這些利用不同原理，不同檢測儀器設備發展并逐漸成熟的變電設備檢測技術，是對停電試驗的有力補充。通過這些新技術的不斷應用和總結，逐漸形成了針對運行中設備早期缺陷的診斷判據，技術人員不需要將設備停電，而是在運行狀態下就可以對設備進行正?；蚴谴嬖谌毕莸亩ㄐ?。有時甚至可以對缺陷的嚴重程度進行定量評估。

新的檢測技術的不斷應用和發展完善，必將使得帶電檢測結果更加精準，檢測數據更有意義。為設備的狀態檢修和差異化檢修創造了可能性。

3.人工智能技術在檢測工作中的應用逐漸深入

人工智能技術是計算機學科的一個分支，被認為是二十一世紀三大尖端技術之一。近三十年來它獲得了迅速的發展，在博弈，智能控制，數據、語言和圖像理解等很多領域都獲得了廣泛應用，并取得了豐碩的成果。當前，人工智能技術在全球范圍內蓬勃發展，其應用深入到各行各業。

隨著電網建設，特別是超特高壓電網建設的深入推進，包括停電試驗和帶電檢測在內的各類變電設備的檢測任務呈現出檢測手段更加豐富，檢測數據類型更加多樣、數據量更加龐大的新特點。按照目前的電網發展速度估計，在不久的將來，依靠工人人工進行變電設備檢測數據的分析與處理將不能滿足變電設備檢測工作的要求。人工智能技術與變電設備檢測數據分析處理工作充分融合是變電檢測工作的發展趨勢。以下，按照變電檢測工作的現場數據記錄、數據存儲與調用、數據分析結果和設備狀態評估等3項變電設備檢測數據分析處理工作的重點為劃分。展望人工智能技術與變電檢測數據處理工作在未來相融合情景。

3.1現場數據記錄將更加精準全面

當前的工作條件，對于數據的記錄無論是紙質記錄還是電子記錄，只能依靠工作人員手工進行，還不能實現從檢測儀器到數據存儲設備的互聯互通。這就使得現場檢測數據的記錄及時性和精準度易受“人的因素”的影響。同時，人工數據記錄方式使得針對同一設備的不同檢測項目只能在不同時間進行，對設備狀態的不同側面的描述在時間上呈現分離性，不利于后期的數據綜合判斷。

人工智能技術在現場檢測實施階段，可以通過將不同的檢測設備互聯在一起，可以實現不同檢測項目在同一時間同時開展。數據同時記錄，現場環境信息（如時間、溫度、濕度等）同步采集等強大功能。這樣的數據實現了時間上的高度一致，對同一設備的各類現象同時記錄也為后續的分析研判打下了基礎。

3.2設備檢測數據的存儲與調用將更加安全靈活便捷

作為計算機專業分支的人工智能技術應用于設備檢測數據存儲和調用階段具有得天獨厚的優勢。通過建立變電設備的統一的檢測數據庫，可以完整全面及時地實現各類設備、各種類型檢測數據的有效存儲，可以方便的調用和共享數據庫中的各類檢測數據。

人工智能技術的應用，可以有效避免目前人工作業方式在取得紙質存儲數據或是單臺計算機存儲數據所帶來的數據易丟失、數據易篡改、數據調閱查找不方便，數據共享范圍小等不足。有效提升試驗數據存儲的安全性，數據查閱的靈活性以及數據共享的便捷性。

3.3設備檢測數據的分析結果更加準確而具有針對性

目前的檢測數據分析與處理工作主要依靠相關技術標準的指標要求和技術人員的現場經驗。在制定設備檢修策略時通常缺乏對檢測數據的綜合分析（即包括縱向對比分析、也包括橫向對比分析）判斷?？赡軐е略O備重復過分檢修試驗或失修失檢，檢修對策缺乏有針對性的依據。

通過人工智能技術深入分析設備檢測數據，可以實現以下功能：

首先，在現場檢測工作中，將本次試驗數據結合設備工況、同類設備檢測結果、歷史檢測數據等的綜合分析，得出精確地檢測結果判別。如果發現異?？梢约皶r發出告警，提醒對設備加強運行維護或是及時進行檢修；

其次，通過變電設備大數據庫人工智能綜合分析技術，充分分析檢測工作中形成的數字、圖片、錄像、錄音等各種數據記錄。將設備運行過程中形成的力、熱、聲、光、電和化學等各類信號進行精確的比對分析，依托人工智能對變電設備的健康狀態進行準確評估。動態調整設備狀態判據，及時給出可供參考的設備檢修檢測策略，提高設備檢修試驗的針對性，充分挖掘檢測數據的潛在價值，提高變電檢測工作的效率。