在電力系統中，變壓器是能量轉換與傳輸的核心設備，其運行狀態直接關系電網安全。傳統人工巡檢模式存在實時性差、故障預警滯后等問題，而變壓器智能感知與狀態監測平臺通過物聯網、大數據與人工智能技術，實現設備狀態的全面感知、實時分析與精準預警，為電網可靠運行提供數字化支撐。?

平臺采用 “三層兩網” 架構設計。感知層作為數據采集前端，部署多類型智能傳感器：在變壓器繞組、鐵芯安裝光纖光柵傳感器，實時采集溫度數據，測量精度達 ±0.5℃;油箱表面布設振動傳感器，捕捉 10-1000Hz 頻段的機械振動信號，識別鐵芯松動、繞組變形等潛在故障;油枕部位安裝介損傳感器與微量水分傳感器，持續監測絕緣油的介損值(精度 0.01%)與水分含量(分辨率 0.1ppm)。這些傳感器采用本質安全型設計，耐受 – 40℃至 85℃的極端環境，確保在高電壓、強電磁干擾場景下穩定工作。?

網絡層負責數據傳輸與匯聚，采用 “無線 + 有線” 混合組網模式。對于戶外變電站，通過 5G 工業網關實現傳感器數據的實時上傳，傳輸速率達 100Mbps，端到端時延控制在 50ms 以內;室內配電房等復雜環境則部署工業以太網，結合光纖傳輸保證數據完整性。網絡層內置邊緣計算節點，對采集的原始數據進行預處理，剔除噪聲干擾并提取特征值(如振動信號的頻譜特征、溫度變化率)，將數據量壓縮 60% 以上，降低云端處理壓力。?

變壓器智能感知與狀態監測平臺方案

應用層是平臺的核心決策中樞，包含三大功能模塊。狀態監測模塊通過可視化界面展示變壓器的實時狀態參數，如繞組溫度趨勢曲線、絕緣油介損變化圖譜等，支持多設備數據對比分析;故障診斷模塊基于深度學習模型，對振動、介損等多維數據進行融合分析，例如通過卷積神經網絡識別鐵芯振動的異常頻譜，結合油中溶解氣體數據，實現 95% 以上的早期故障識別準確率;壽命預測模塊采用時序預測算法，基于歷史狀態數據構建老化模型，預測變壓器剩余壽命，誤差控制在 ±5% 以內，為檢修計劃制定提供依據。?

平臺的關鍵技術體現在三個方面。一是多物理場耦合感知技術，通過同步采集溫度、振動、介損等跨物理量參數，建立故障關聯模型，解決單一參數診斷的局限性;二是動態閾值預警機制，結合變壓器負載率、環境溫度等變量，自動調整各參數的預警閾值，避免固定閾值導致的誤報(誤報率降低至 3% 以下);三是數字孿生映射技術，在虛擬空間構建變壓器的數字模型，實時映射物理設備的運行狀態，支持故障模擬與檢修方案預演。?

相較于傳統監測模式，該平臺優勢顯著：實時性方面，數據采樣間隔縮短至 1 分鐘，故障響應時間從 24 小時縮短至 15 分鐘;準確性上，通過多維度數據交叉驗證，故障定位精度從傳統的 “間隔級” 提升至 “部件級”;經濟性方面，預測性維護可減少 30% 的非計劃停機時間，延長變壓器使用壽命 5-8 年。?

平臺實施需分三階段推進。第一階段(3 個月)完成傳感器安裝與網絡部署，實現基礎數據采集;第二階段(6 個月)搭建應用層功能模塊，完成模型訓練與算法優化;第三階段(3 個月)進行試點運行與迭代升級，最終實現與電網調度系統的無縫對接。通過該平臺的應用，可構建變壓器 “狀態感知 – 風險預警 – 智能決策” 的閉環管理體系，推動電力設備運維從 “定期檢修” 向 “預知維護” 轉型升級。?