局放在線監(jiān)測系統(tǒng)是一種通過先進傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實時監(jiān)測電力設備中局部放電現(xiàn)象的技術(shù)。其目標是對運行中的變壓器、GIS、高壓電纜、開關(guān)柜等高壓設備進行持續(xù)監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)絕緣缺陷，從而預防故障發(fā)生。在實際應用中，除了實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析與診斷、預警與報警以及可視化與管理等核心功能外，其關(guān)鍵技術(shù)的應用也是實施的重點內(nèi)容。

實時監(jiān)測是通過捕捉局部放電產(chǎn)生的信號，包括放電量、放電相位、放電次數(shù)等參數(shù)，這就離不開采集設備終端（如傳感器組合特高頻、超聲波、高頻電流等）及其檢測方法，如高頻電流法主要應用于中高壓電纜、變壓器繞組，特高頻法在GIS終端、電纜接頭、開關(guān)柜中應用較多，超聲波法在變壓器內(nèi)部放電、開關(guān)柜局部放電中應用更多，而暫態(tài)地電壓法在電纜表面放電、開關(guān)柜外殼監(jiān)測中表現(xiàn)更好。

數(shù)據(jù)分析與診斷通過濾波、波形分析、類型識別（如電暈放電、內(nèi)部放電）及分級預警，評估絕緣狀態(tài)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)預測絕緣劣化趨勢，生成維護建議。這些都離不開信號處理技術(shù)的有效應用，如通過小波變換、自適應濾波、數(shù)字濾波等去噪算法保證數(shù)據(jù)的準確性，并利用機器學習模型等AI技術(shù)提升信噪比等，結(jié)合邊緣計算進行本地預處理數(shù)據(jù)，降低云端負載。此外結(jié)合數(shù)據(jù)分析算法，基于深度學習分類局放類型（電暈、內(nèi)部、表面放電），有效開展模式識別，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)預測絕緣壽命，支持預防性維護，通過多參量對比，整合溫度、振動數(shù)據(jù)，有效提升診斷準確性。

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審核編輯 黃宇