电网变电设备检测技术的现状和展望

变电检测工作主要是测量记录各类变电设备在试验工况或运行工况下表现出的电磁现象、热现象、化学现象和机械现象等，通过对比电压、电流、温度、振动、化学反应产物等不同类型的特征信号。综合判断绝缘材料或金属材料的即时质量，进而研判变电设备运行状态，发现变电设备潜在隐患和缺陷，评估设备健康水平，为设备的运行维护和检修提供技术支撑。

目前，随着变电设备检修由定期检修到状态检修再到差异化检修的不断发展。作为诊断变电设备健康状态，直接为变电设备检修提供各类依据的变电检测工作，也逐渐由以停电试验为主向以带电检测为主进行转变。

当前的变电检测工作表现出检测技术多样化，检测周期和检测项目个性化、检测数据复杂化等诸多特点。

1.传统试验仪器的智能化水平不断提高

随着电力电子技术的不断发展，传统的停电高压试验的仪器已经由原来的电磁式仪器仪表，转变为数字式仪器仪表，部分较为先进的仪器甚至实现了智能化和多功能集成。试验仪器体积更小，质量更轻，现场操作更加简便，抗干扰性更强，数据更稳定。

对于工作人员来说，数字化的仪器操作更为方便，数字仪表较电磁式仪表可读性也更强，甚至在工作安全性上也有显著提升。

举例来说，由于变频电源在互感器部分试验仪器上的使用，使得原来需要高电压、强电流下才能进行的试验，因为电源频率的改变，在很小的电压和不大的电流下就可以完成。这样，工作人员在进行该试验项目时全程不再需要接触高电压和强电流，有效保证了人身安全。

再比如，采用电磁式摇表进行的绝缘电阻试验项目需要工作人员以一定的速度手动转动摇表，持续时间至少为1min。有时甚至需要10min或更长时间才能完成整个试验，这样因为人员疲劳和手动操作的不稳定性，常常导致绝缘电阻试验的结果不够精确；而采用数字兆欧表进行的绝缘电阻试验，试验电压有仪器内部的直流脉冲电源提供.操作人员只需操作仪器盘面的开关按钮就可以给被试设备施加一定的试验电压，由仪器电源提供的电压输出也要比摇表的电压更加稳定。如此，一来可以减轻试验操作人员的体力劳动强度，二来也提高了绝缘电阻测量的准确性。

但是，数字仪表也有接线不直观的“缺陷”。

因为试验元件的高度集成化，产生“黑箱”效应。尤其对于刚接触试验工作的新手来说，失去了通过现场元件接线来直观理解试验原理的机会。

2.新的检测技术不断发展成熟

变电设备在运行状态下，会发出电磁波，会向周围辐射热量，会产生机械振动。部分绝缘材料、金属材料等会发生化学变化，通过测量和对比变电设备在运行中产生的电磁波、机械波，通过化学方法检测设备材料的变化。并对比分析设备正常状态和异常状态时这些物理量的变化，总结出判断设备异常的判据，就可以通过在设备不停电的状态下进行带电检测来发现设备内部隐藏缺陷，及时进行处理，有效避免设备进一步损坏。

近20年来，以检测设备局部放电中发出的机械振动信号为基础，发展出了超声波局部放电检测技术。通过检测设备局部放电中发出的电磁信号，发展出了高频局部放电检测技术、特高频局部放电检测技术和暂态地电波局部放电检测技术。以热辐射原理为基础，发展出了变电设备红外成像检测技术（SF6红外成像检漏技术与此原理相同）；利用检测设备材料发生化学反应后的反应产物，发展出了绝缘油中溶解气体分析技术和SF6分解产物组分检测技术。据有关文献报道，目前声学成像检测技术已经在部分变电设备的带电检测现场投入应用。

这些利用不同原理，不同检测仪器设备发展并逐渐成熟的变电设备检测技术，是对停电试验的有力补充。通过这些新技术的不断应用和总结，逐渐形成了针对运行中设备早期缺陷的诊断判据，技术人员不需要将设备停电，而是在运行状态下就可以对设备进行正常或是存在缺陷的定性。有时甚至可以对缺陷的严重程度进行定量评估。

新的检测技术的不断应用和发展完善，必将使得带电检测结果更加精准，检测数据更有意义。为设备的状态检修和差异化检修创造了可能性。

3.人工智能技术在检测工作中的应用逐渐深入

人工智能技术是计算机学科的一个分支，被认为是二十一世纪三大尖端技术之一。近三十年来它获得了迅速的发展，在博弈，智能控制，数据、语言和图像理解等很多领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。当前，人工智能技术在全球范围内蓬勃发展，其应用深入到各行各业。

随着电网建设，特别是超特高压电网建设的深入推进，包括停电试验和带电检测在内的各类变电设备的检测任务呈现出检测手段更加丰富，检测数据类型更加多样、数据量更加庞大的新特点。按照目前的电网发展速度估计，在不久的将来，依靠工人人工进行变电设备检测数据的分析与处理将不能满足变电设备检测工作的要求。人工智能技术与变电设备检测数据分析处理工作充分融合是变电检测工作的发展趋势。以下，按照变电检测工作的现场数据记录、数据存储与调用、数据分析结果和设备状态评估等3项变电设备检测数据分析处理工作的重点为划分。展望人工智能技术与变电检测数据处理工作在未来相融合情景。

3.1现场数据记录将更加精准全面

当前的工作条件，对于数据的记录无论是纸质记录还是电子记录，只能依靠工作人员手工进行，还不能实现从检测仪器到数据存储设备的互联互通。这就使得现场检测数据的记录及时性和精准度易受“人的因素”的影响。同时，人工数据记录方式使得针对同一设备的不同检测项目只能在不同时间进行，对设备状态的不同侧面的描述在时间上呈现分离性，不利于后期的数据综合判断。

人工智能技术在现场检测实施阶段，可以通过将不同的检测设备互联在一起，可以实现不同检测项目在同一时间同时开展。数据同时记录，现场环境信息（如时间、温度、湿度等）同步采集等强大功能。这样的数据实现了时间上的高度一致，对同一设备的各类现象同时记录也为后续的分析研判打下了基础。

3.2设备检测数据的存储与调用将更加安全灵活便捷

作为计算机专业分支的人工智能技术应用于设备检测数据存储和调用阶段具有得天独厚的优势。通过建立变电设备的统一的检测数据库，可以完整全面及时地实现各类设备、各种类型检测数据的有效存储，可以方便的调用和共享数据库中的各类检测数据。

人工智能技术的应用，可以有效避免目前人工作业方式在取得纸质存储数据或是单台计算机存储数据所带来的数据易丢失、数据易篡改、数据调阅查找不方便，数据共享范围小等不足。有效提升试验数据存储的安全性，数据查阅的灵活性以及数据共享的便捷性。

3.3设备检测数据的分析结果更加准确而具有针对性

目前的检测数据分析与处理工作主要依靠相关技术标准的指标要求和技术人员的现场经验。在制定设备检修策略时通常缺乏对检测数据的综合分析（即包括纵向对比分析、也包括横向对比分析）判断。可能导致设备重复过分检修试验或失修失检，检修对策缺乏有针对性的依据。

通过人工智能技术深入分析设备检测数据，可以实现以下功能：

首先，在现场检测工作中，将本次试验数据结合设备工况、同类设备检测结果、历史检测数据等的综合分析，得出精确地检测结果判别。如果发现异常可以及时发出告警，提醒对设备加强运行维护或是及时进行检修；

其次，通过变电设备大数据库人工智能综合分析技术，充分分析检测工作中形成的数字、图片、录像、录音等各种数据记录。将设备运行过程中形成的力、热、声、光、电和化学等各类信号进行精确的比对分析，依托人工智能对变电设备的健康状态进行准确评估。动态调整设备状态判据，及时给出可供参考的设备检修检测策略，提高设备检修试验的针对性，充分挖掘检测数据的潜在价值，提高变电检测工作的效率。