為提升電力變壓器運行可靠性，實現狀態檢修與智能運維，特制定本多參數智能在線監測與診斷系統方案，旨在構建全面感知、深度融合、智能預警的變壓器健康管理體系。

一、 系統架構(分層設計)

感知層(數據源頭)：

多參數傳感器陣列： 部署高精度、抗干擾傳感器，實時采集：

電氣參數： 負荷電流、電壓、油溫、繞組熱點溫度(間接或直接)。

化學參數： 油中溶解氣體(H?, CH?, C?H?, C?H?, C?H?, CO, CO? 等)及微水含量(在線色譜與微水傳感器)。

物理參數： 局部放電(特高頻UHF、高頻HF、超聲AE)、鐵芯/夾件接地電流、振動(本體及冷卻系統)、油位、壓力釋放閥信號。

環境參數： 環境溫濕度。

智能采集單元： 內置邊緣計算能力，進行本地數據預處理(濾波、壓縮、特征提取)、緩存和協議轉換。

網絡層(數據傳輸)：

采用工業以太網、光纖專網或安全加密的4G/5G無線網絡，確保數據傳輸的實時性、可靠性與安全性。

支持IEC 61850、MQTT、Modbus等標準協議，實現設備互聯互通。

平臺層(數據中樞與智能核心)：

數據中心： 分布式存儲海量異構監測數據(時序數據、事件數據、圖像等)。

數據處理引擎：

數據清洗、校驗、歸一化與關聯對齊(時間戳同步)。

多源異構數據融合，構建變壓器“全息”狀態畫像。

智能診斷分析引擎(核心)：

狀態評估： 基于IEC/IEEE標準、行業導則(如DL/T 722油色譜分析導則)及專家經驗庫，進行參數閾值比對、趨勢分析。

故障診斷： 應用多種智能算法：

規則推理： 基于三比值法、大衛三角形法等經典規則。

機器學習： 利用SVM、隨機森林、XGBoost等對歷史故障樣本學習，識別潛在故障模式(如過熱、放電、絕緣老化)。

深度學習： 應用CNN、LSTM等處理局部放電圖譜、振動波形等高維數據，挖掘深層特征。

模糊邏輯/證據理論： 處理診斷過程中的不確定性和信息沖突。

故障預測： 基于時間序列預測模型(如LSTM, Prophet)、生存分析或退化模型，預測關鍵參數(如特征氣體濃度、絕緣強度)的未來趨勢及剩余壽命(RUL)。

健康指數： 融合多參數評估結果，計算變壓器整體健康狀態評分(HI)。

應用層(價值呈現)：

可視化監控大屏： 全景展示變壓器實時狀態、關鍵參數、告警信息、健康指數。

智能預警與告警： 分級(注意、異常、嚴重)推送預警/告警信息至PC端、移動APP、短信，精準定位異常參數及可能故障。

診斷報告與決策支持： 自動生成狀態評估報告、故障診斷報告及維修建議。

歷史數據查詢與分析： 支持多維度數據回溯、對比分析。

知識庫管理： 維護診斷規則、案例庫、專家經驗，支持自學習更新。

變壓器多參數智能在線監測與診斷系統方案

二、 核心功能

全景狀態實時感知： 7×24小時不間斷采集多維度關鍵參數。

多源數據智能融合： 打破數據孤島，構建統一狀態視圖。

故障精準診斷定位： 綜合利用多種算法，提高診斷準確率與特異性(如區分過熱與放電)。

風險超前預警預測： 變被動搶修為主動干預，防范重大故障。

健康狀態量化評估： 提供直觀的健康指數，指導運維決策。

輔助決策與報告生成： 提升運維效率與科學性。

移動互聯與便捷運維： 隨時隨地掌握設備狀態。

三、 智能診斷規則示例

規則1(過熱故障)： IF (C?H?濃度持續上升 AND 總烴增長速率超限) AND (油溫/繞組溫度異常偏高) THEN 高概率存在中高溫過熱故障，建議檢查分接開關或導電回路。

規則2(放電故障)： IF (H?和C?H?濃度顯著增長) AND (局部放電幅值/頻次超閾值) AND (振動信號出現特定頻譜特征) THEN 存在高能放電風險(如懸浮放電、匝間短路)，需緊急排查。

規則3(絕緣老化)： IF (CO和CO?產氣率持續升高) AND (糠醛含量檢測值超標) AND (介質損耗因數tanδ呈上升趨勢) THEN 指示固體絕緣存在顯著老化或受潮，需評估絕緣壽命。

四、 應用價值

顯著提升安全性： 預防火災、爆炸等災難性事故。

優化運維成本： 減少計劃外停電、降低檢修頻次與費用，延長設備壽命。

實現狀態檢修： 從“定期檢修”邁向“精準檢修”。

提高供電可靠性： 保障電網穩定運行。

沉淀數據資產： 為設備選型、設計改進提供數據支撐。

支撐智能電網建設： 提升變電站智能化水平。

本方案構建的變壓器多參數智能在線監測與診斷系統，通過深度融合物聯網、大數據與人工智能技術，實現對變壓器運行狀態的深度感知、精準診斷與超前預警，為電網安全、穩定、高效運行提供堅實保障。系統具備高度可擴展性，可根據具體需求定制監測參數、診斷模型及應用功能。