摘要：为解决高压开关柜局部放电监测中效率低、信号捕捉率差、智能化水平不足等问题，研发基于特高频法的局部放电监测及预警装置。装置整合特高频、超声、暂态地电压及红外测温多物理量感知技术，通过宽频带信号调 理电路与自适应降噪算法优化信号采集性能，采用LoRa 无线组网构建全工况在线监测网络。依托深度信念网络、注意力机制及长短期记忆网络构建多模态数据融合诊断模型，实现放电模式精准识别与绝缘劣化趋势预测。设计LoRa 与RS485 双通信接口保障数据传输稳定性，达成与变电生产指挥系统的无缝对接。可有效检出设备潜伏性缺陷，为高压开关柜安全运行提供可靠技术支撑。关键字：特高频法；高压开关柜；局部放电；监测预警；多模态融合；智能诊断

引言

高压开关柜作为智能电网变电系统的核心设备，其绝缘性能直接决定电网运行的安全性与稳定性。局部放电是开关柜绝缘劣化的早期典型特征，及时精准捕捉放电信号并实现趋势预警，对预防设备突发性故障具有重要意义。当前高压开关柜局部放电检测技术面临诸多瓶颈，传统声电联合检测依赖人工手持传感器离线操作，不仅集成度低、流程繁琐，还导致检测效率低下，难以满足大规模设备的监测需求。周期性巡检模式与局部放电的瞬态特性严重不匹配，采样频率的不足使得放电信号极易遗漏，而单一检测方法又难以覆盖复杂的运行工况。同时，现有装置缺乏多物理量协同感知能力，放电模式识别精度有限，预警阈值无法动态调整，数据接口不统一导致信息孤岛问题突出，这些因素共同造成设备潜伏性缺陷检出率长期处于较低水平。特高频法凭借对局部放电产生的高频电磁脉冲信号灵敏度高、抗干扰能力强、检测范围广等优势，成为局部放电监测的理想技术手段。

一、高压开关柜局部放电监测技术现状与问题分析

（一）主流检测方法及局限性

目前高压开关柜局部放电检测常用方法包括脉冲电流法、暂态地电压法、超声法及特高频法等。脉冲电流法通过检测局部放电在回路中产生的脉冲电流实现监测，技术成熟度高，但抗干扰能力弱，易受电网谐波与电磁辐射影响，且需要与设备主回路连接，现场操作存在安全风险。暂态地电压法基于放电产生的地电压信号进行检测，无需接触设备，操作便捷，但信号传播易受柜体结构与材质影响，检测距离有限，在复杂工况下精度大幅下降。超声法利用放电过程中产生的超声波信号进行定位，具有较强的抗电磁干扰能力，但超声波在空气中衰减快，易被柜体结构遮挡，导致信号捕捉不完整。特高频法针对局部放电过程中产生的300MHz 至3GHz高频电磁脉冲信号进行检测，该频段信号具有传播距离远、穿透能力强的特点，能够有效避开工频干扰与常规电磁噪声，检测灵敏度显著优于其他方法。

（二）现有监测系统核心问题

从系统应用层面来看，现有监测装置存在三大核心问题。 是检测效率与信号捕捉率的矛盾，离线人工巡检模式效率低下，而固定周期的监测方式无 放电的随 性， 导致大量突发放电信号被遗漏。二是数据处理与诊断能力不足，缺乏多 局限性使得放电模式识别精度不高，无法准确区分绝缘缺陷类型与严重程度，更难以实现绝缘劣化趋势的 三是系统兼容性与可靠性差，不同厂家装置数据接口不统一，无法接入统一的变电生产指挥系统，形成信息孤岛；部分装置通信稳定性不足、功耗较高，难以适应长期在线监测的需求。

二、基于特高频法的监测及预警装置总体设计

（一）设计目标

本装置设计以“精准感知、智能诊断、可靠传输、无缝对接”为核心目标，具体实现以下功能：一是采用特高频法为主，融合超声、暂态地电压及红外测温技术，实现多物理量协同监测，提升信号捕捉的全面性与准确性；二是构建在线监测网络，结合自适应检测周期机制，实现 7×24 小时全工况监测，提高突发故障的响应速度；三是基于智能算法实现放电模式精准识别与绝缘劣化趋势预测，提前发出预警信号；四是优化通信与供电设计，保障数据传输稳定与装置长期可靠运行，实现与现有变电管理系统的兼容对接。

（二）总体架构

装置采用“感知层-传输层-数据处理层-应用层”四层架构设计，各层功能相互衔接，形成完整的监测预警体系。感知层负责多源信号采集，包括特高频传感器阵列、超声传感器、暂态地电压传感器及红外测温模块，实现局部放电相关多物理量信号的同步采集；传输层采用 LoRa 无线通信与 RS485 有线通信相结合的双模式设计，完成感知层数据向数据处理层的稳定传输；数据处理层由边缘计算模块与云端数据中心组成，边缘模块负责数据预处理与初步诊断，云端中心实现多模态数据融合分析、模式识别与趋势预测；应用层包括本地监测终端与远程管理平台，实现数据展示、预警发布、设备管理等功能，并与变电生产指挥系统对接。

三、装置核心硬件设计

（一）多传感器感知模块

感知模块是装置实现精准监测的基础，以特高频传感器为核心，集成多类型传感器协同工作，各传感器功能与参数适配如下：

特高频传感器采用容性耦合原理设计，选用低损耗介质材料与高灵敏度耦合单元，优化传感器结构使其工作频段覆盖300MHz 至3GHz，与局部放电特高频信号频段精准匹配。传感器采用内置天线设计，体积小巧，可直接安装于开关柜内部关键节点，如母线室、断路器室等，实现对放电信号的近距离捕捉，减少信号衰减。为提升监测范围与定位精度，在开关柜内布设3 个传感器组成阵列，通过信号到达时间差实现放电点的初步定位。超声传感器选用中心频率40kHz 的压电式传感器，灵敏度≥-65dB，用于捕捉局部放电产生的超声波信号，与特高频信号形成互补，排除纯电干扰或纯机械噪声的影响。暂态地电压传感器采用非接触式设计，通过耦合开关柜表面的地电压信号实现监测，测量范围0 至10V，分辨率0.01V，适应不同电压等级开关柜的监测需求。

（二）信号调理与数据采集单元

信号调理单元针对不同类型传感器 信号的特点， 采用模块化设计，分别实现特高频信号、超声信号、暂态地电压信号及温度信号的 计宽频带放大模块，选用低噪声放大器，放大增益可在20d 求；同时引入带通滤波电路，进步滤除频段外的干扰信 模数转换器，采样率达到1GS/s，分辨率16 位，能够精准捕捉特 。为实现多源数据的同步采集，设计统一的时钟触发模块，确保各传感器 致性，为后续多模态数据融合分析提供基础。

（三）通信与供电模块

通信模块采用 LoRa 与RS485 双模式设计，LoRa 通信基于扩频技术，具有传输距离远、抗干扰能力强、功耗低的特点，通信距离可达1km，满足变电站内多台开关柜的组网需求；RS485 通信则用于装置与开关柜本地控制器或就近变电设备的有线连接，传输速率可达115200bps，保障数据传输的实时性。两种通信模式可自动切换，当LoRa 通信信号较弱时，系统自动切换至RS485 有线通信，确保数据传输的稳定性。供电模块采用低功耗设计，支持直流 24V 供电，适配变电站常用电源规格。模块内置电源管理单元，实现过压、过流、短路保护功能，同时集成备用电池模块，当主电源中断时，备用电池可维持装置连续工作4 小时，保障监测工作的连续性。

四、装置核心软件与算法设计

（一）软件系统架构

软件系统采用分层设计思想，分为嵌入式采集软件、边缘计算软件与云端管理软件三部分。嵌入式采集软件运行于感知层硬件设备，负责传感器控制、信号采集、数据预处理与初步传输，采用C 语言开发，具有占用资源少、运行效率高的特点，可实现数据采集周期的自适应调整。边缘计算软件部署于现场边缘计算节点，主要功能包括数据接收、降噪处理、特征提取与初步诊断，采用Python 开发，集成信号处理与机器学习算法库，可对采集到的多源数据进行实时处理，将处理后的特征数据与诊断结果上传至云端，降低数据传输量。云端管理软件基于B/S 架构开发，采用Java 语言与MySQL 数据库，实现数据存储、多模态融合分析、趋势预测、预警发布、设备管理与数据可视化等功能。用户可通过网页端登录系统，实时查看各开关柜的监测数据、绝缘状态评估结果与预警信息，实现远程管理与控制。

（二）自适应降噪算法

现场监测环境中存在大量电磁干扰，如工频干扰、开关操作干扰等，严重影响局部放电信号的识别精度。针对特高频信号特点，设计基于小波变换与自适应噪声抵消的联合降噪算法，具体流程如下：首先对采集到的特高频信号进行小波分解，选取db4 小波作为基小波，分解至5 层，根据各层小波系数的能量分布，识别包含噪声的高频分量与包含有效信号的低频分量；然后构建自适应噪声抵消器，以现场采集的背景噪声作为参考信号，通过最小均方算法自适应调整滤波器系数，对分解后的信号进行噪声抵消处理；最后对处理后的小波系数进行重构，得到降噪后的特高频信号。与传统降噪算法相比，该算法能够根据信号与噪声的特征自适应调整处理参数，在保留放电信号完整特征的同时，有效滤除复杂干扰，降噪后信号的信噪比提升至 25dB 以上，为后续特征提取与模式识别提供高质量的数据支撑。

（三）多模态数据融合与智能诊断算法

智能诊断算法是装置实现精准预警的核心，采用“特征融合-模式识别-趋势预测”的三级架构，充分利用多源数据的互补性。在特征融合阶段，针对特高频、超声、暂态地电压及温度信号分别提取特征参数。特高频信号提取峰值、上升沿时间、脉冲宽度、频谱重心等12 个时域与频域特征；超声信号提取峰值、有效值、频谱峰值频率等8 个特征；暂态地电压信号提取峰值、平均值、脉冲个数等6 个特征；温度信号提取实时温度、温度变化率、温度峰值等3 个特征。对提取的多源特征进行归一化处理，消除量纲差异，然后采用主成分分析法对特征向量进行降维，筛选出 20 个最能反映绝缘状态的核心特征，构建融合特征向量。在模式识别阶段，构建基于深度信念网络与注意力机制的融合诊断模型。深度信念网络由多个限制玻尔兹曼机与一个反向传播神经网络组成，具有强大的特征学习与分类能力，能够自动挖掘融合特征中的深层关联信息。引入注意力机制对输入的融合特征进行加权处理，使模型更加关注与局部放电模式密切相关的特征参数，提升模型的识别精度。

（四）预警机制与系统对接设计

预警机制采用多级预警设计，根据绝缘劣化程度与故障风险概率将预警等级分为正常、注意、异常、严重四个等级。正常等级表示设备绝缘状态良好，无局部放电或放电强度极低；注意等级表示检测到微弱放电信号，绝缘状态轻微劣化，需加强监测；异常等级表示放电信号明显，绝缘劣化速度加快，需进行现场检查；严重等级表示放电信号强烈，存在严重绝缘缺陷，需立即停机处理。预警阈值采用动态调整机制，系统根据开关柜的运行电压、负荷电流、环境温度、运行年限等工况参数，通过智能算法实时调整各等级预警阈值，避免固定阈值导致的误预警或漏预警问题。当达到预警条件时，系统通过本地声光报警、远程平台推送、短信通知等多种方式发布预警信息，确保相关人员及时响应。在系统对接方面，采用标准化数据接口设计，遵循IEC 61850 标准通信协议，实现与变电生产指挥系统的无缝对接。装置可将监测数据、诊断结果、预警信息等实时上传至指挥系统，同时接收来自系统的控制指 trianglelefteq ，如调整监测周期、修改预警阈值等，实现信息联动与统一管理，打破信息孤岛。

结论

本文研发的基于特高频法的高压开关柜局部放电监测及预警装置，通过多传感器融合、智能算法优化与标准化接口设计，有效突破了现有监测技术的瓶颈。装置以特高频法为核心，融合超声、暂态地电压及红外测温技术，实现了多物理量的协同监测；宽频带信号调理电路与自适应降噪算法的应用，提升了信号捕捉的精准度；深度信念网络与注意力机制融合模型的构建，提高了放电模式识别精度；长短期记忆网络的引入，实现了绝缘劣化趋势的有效预测；双通信模式与标准化接口设计，保障了数据传输的稳定性与系统兼容性。实验室测试与现场应用验证表明，装置性能优异，能够精准、高效地实现高压开关柜局部放电的在线监测与预警，为设备安全运行提供可靠保障。

参考文献

[1]李锐鹏. 特高频法的高压开关设备典型局放缺陷及定位分析[J]. 电气技术与经济, 2024, (10): 206-208.

[2]周彦, 常俊, 曹妤婕, 王一鸣, 朱小贤, 徐志斌. 高压开关柜局部放电多物理信号特性对比研究[J]. 高压电器, 2023, 59 (08): 196-202.

[3]翟文杰, 魏旭刚, 王智, 马明, 李介普, 刘盛琨. 高压开关柜局部放电检测技术研究及应用[J]. 山东电力高等专科学校学报, 2022, 25 (01): 10-13.

[4]吴定云, 马占林, 张栋梁, 洪伟钦, 王迪琴, 钱苗叶, 缪志敏. 基于特高频法的高压开关柜局部放电监测及特征参量提取[J]. 电工技术, 2021, (07): 14-16.

[5]朱溥楠, 李腾飞. 特高频定位技术在高压开关柜故障诊断中的应用[J]. 电网与清洁能源, 2020, 36 (09):43-49+62.