摘要：开关柜是电力系统中的重要组成部分，其安全稳定运行对于电力系统的正常运行至关重要。然而，开关柜中经常会发生局放（电晕、电弧放电）现象，以及温升现象，这些现象可能会对开关柜的运行造成影响，甚至引发安全事故。因此，对开关柜的局放和温升进行实时监测和预警是非常必要的。本研究旨在通过模式识别方法，开发一种开关柜局放与温升测量智能组件，以提高监测的准确性和效率。

关键词：模式识别；开关柜；局放与温升测量；智能组件

一、引言

开关柜是电力系统中的重要设备，其安全稳定运行对于电力系统的正常运转至关重要。然而，开关柜在运行过程中可能会出现局放（电晕、放电）和温升现象，这些问题如果不及时发现和处理，可能会对开关柜的安全运行造成严重影响。因此，开发一种能够自动检测和测量开关柜局放与温升的智能组件具有重要的实际意义。

二、开关柜局放检测技术概述

（一）局放现象及其危害

局放现象是指在高压电气设备中发生的放电现象，这种放电现象可能是由于设备内部的气体或液体分解、金属材料的局部疲劳等原因引起的。放电产生的热量和声音可能会对设备本身造成损害，甚至可能引发火灾和爆炸等安全事故。因此，对局放现象的检测和预防是至关重要的[1]。

（二）局放检测方法与技术

目前，针对开关柜的局放检测，已经发展出多种检测方法和技术。其中包括超声波检测、红外热成像、脉冲电流检测等。这些方法各有优缺点，需要根据实际情况进行选择和应用。超声波检测是一种非电量的检测方法，它通过检测放电产生的声波来对放电进行定位和定量。这种方法具有较高的灵敏度和准确性，但是需要专业的设备和人员来进行操作。红外热成像是一种无损检测方法，它通过检测设备的热分布来对放电进行定位和定量。这种方法具有较高的准确性和实时性，但是需要专业的设备和人员来进行操作，而且需要被检测设备能够向外辐射红外线。脉冲电流检测是一种电量的检测方法，它通过检测设备的脉冲电流来对放电进行定位和定量。这种方法具有较高的准确性和实时性，但是需要被检测设备能够产生脉冲电流。此外，脉冲电流检测方法可能会对设备造成一定的损害，因此需要谨慎使用。

三、开关柜温升测量技术概述

（一）开关柜温升现象及其危害

开关柜温升是指开关柜运行过程中因电流通过导线和接触器等元件而产生的热度，当电流过大或者散热不良时，就会导致开关柜温度升高。高温不仅会影响开关柜的正常工作，还可能引发设备损坏以及火灾等严重后果。

（二）温升测量方法与技术

红外热像仪测量： 利用红外热像仪测量开关柜的温度分布，通过颜色的变化来判断是否存在温升现象。该方法可以实现无接触测量，具有快速、准确的特点，但对测量环境和操作人员要求较高。温度传感器测量： 在开关柜关键部位安装温度传感器，通过对传感器所测得的温度数据进行监测和分析，以判断开关柜是否存在温升现象。该方法可以实现长期稳定的监测，对环境要求较低，但需要对传感器进行定期校准和维护。基于模式识别的温升测量： 利用模式识别算法对开关柜的温度数据进行分析和处理，通过建立温升模型来判断开关柜是否存在温升现象。该方法可以实现自动化的温升测量和监测，对操作人员要求较低，但需要对算法进行精确的训练和优化。

四、开关柜局放与温升测量智能组件设计与实现

（一）系统架构设计

开关柜局放与温升测量智能组件的系统架构由硬件和软件两个方面组成，硬件方面包括传感器、数据采集装置和数据传输设备。传感器用于测量开关柜局放和温升的指标，数据采集装置将传感器采集到的数据转换成数字信号，并进行滤波和放大处理，最后通过数据传输设备将数据传输到计算机中进行处理。软件方面包括数据处理模块和模式识别模块。数据处理模块用于对采集到的数据进行滤波、归一化和特征提取，模式识别模块通过对提取的特征进行模式识别，实现对开关柜故障的预测和诊断[2]。

（二）数据采集与处理方法

数据采集是开关柜局放与温升测量智能组件的核心环节。为了获取准确的数据，需要选择合适的传感器和采样参数，并进行相应的数据处理。在本研究中，选择局放传感器和温度传感器作为数据采集设备。局放传感器用于测量开关柜的局放指标，温度传感器用于测量开关柜的温升指标。采样参数包括采样率和采样点数，在保证数据精度的前提下，通过合理选择采样参数可以减少数据量，提高数据处理的效率。数据处理方法包括滤波、归一化和特征提取。滤波的目的是去除采集过程中的噪声干扰，保留有效的信号。常用的滤波方法有滑动平均滤波和中值滤波等。归一化的目的是将采集到的数据映射到一个固定范围内，便于比较和处理。常用的归一化方法有线性归一化和标准归一化等。特征提取的目的是将原始数据转换成可用于模式识别的特征向量。常用的特征提取方法有小波变换、离散傅里叶变换和统计特征等。

（三）特征提取与选择

针对开关柜局放和温升的特征，我们采用了多种特征提取方法，如时域特征、频域特征和小波变换等。通过对局放和温升信号进行采样和预处理，提取出有效的特征向量。然后，我们采用特征选择算法进行特征筛选，选择出最具代表性的特征。常用的特征选择方法有相关系数、信息增益和主成分分析等。通过对训练样本进行特征选择，可以减少特征维度，提高模型的泛化能力。

（四）模型训练与优化

在特征提取和选择完成后，我们将提取的特征向量作为输入，用于训练模式识别模型。常用的模型包括支持向量机、神经网络和决策树等。我们可以通过交叉验证和网格搜索等方法来选择最佳的模型参数。模型训练完成后，我们需要对模型进行优化，以提高其性能。常用的优化方法有改进的遗传算法、粒子群优化和模拟退火等。通过优化可调整模型的参数，提高模型的预测准确性和泛化能力。

五、应用案例研究

（一）开关柜局放监测系统实际应用案例

某电力公司在其配电系统中采用了基于模式识别的开关柜局放监测系统，该系统通过安装在开关柜内的传感器，实时监测开关柜内部的局放情况，并将数据传输到监控中心进行分析和处理。该系统通过对局放信号进行高频率采样和数字信号处理，能够准确地分辨出不同类型的局放信号，并通过模式识别算法对信号进行分类和识别。一旦监测到局放信号异常，系统将及时发出警报，并采取相应的措施进行处理，以避免故障的发生。经过一段时间的运行，该系统发现了一台开关柜内部存在局部放电现象。通过对局放信号进行分析，系统确定了局放的原因是由于电缆绝缘老化造成。及时更换了该电缆，避免了潜在的设备损坏和事故发生，提高了设备的可靠性和安全性[3]。

（二）温升测量智能组件实际应用案例

在另一家电力公司的变电站中，为了监测开关柜的温度变化情况，采用了基于模式识别的温升测量智能组件。该组件通过在开关柜内部安装温度传感器，实时测量开关柜的温度，并将数据传输到监测中心进行分析和处理。通过对温度数据进行实时监测和分析，该系统能够准确地判断出开关柜工作过程中的异常情况，如温度过高、温度过快上升等。一旦监测到异常情况，系统将及时发出警报，并采取相应的措施进行处理，以避免设备的过热和损坏。经过一段时间的运行，该系统发现了一台开关柜内部温度升高过快的情况。通过对温度数据进行实时监测和分析，系统确定了温度升高过快的原因是由于设备过载造成。及时对该设备进行了故障排除和维修，避免了潜在的设备损坏和事故发生，提高了设备的可靠性和安全性。

六、总结

综上所述，基于模式识别的开关柜局放与温升测量智能组件可以提高设备的可靠性、电力系统的安全性和稳定性。通过对局放和温升进行准确的监测和测量，及时预警和处理，可以避免设备的损坏和故障，保障电力系统的正常运行。未来的研究可以进一步优化智能组件的算法和模型，提高系统的性能和可靠性。

参考文献：

[1]王卓，朱宁宁，郑祥.基于LDA和RBF神经网络的开关柜局部放电模式识别方法研究[J].电子测量技术，2021，44（14）：5.

[2]李诗勇，谢荣斌，马春雷，等.一种基于RFID射频技术温度测量的新型开关柜系统：CN202210612138.1[P].CN202210612138.1[2023-12-08].

[3]张国帅.基于神经网络开关柜的局部放电模式识别研究[J].中国新技术新产品，2021（16）：3.DOI：10.3969/j.issn.1673-9957.2021.16.008.

基金项目：中国南方电网有限责任公司科技项目：用于开关柜局放和温升测量的电缆终端接头智能组件及传感器融合技术研究（YNKJXM20220037）