1. 引言：电力系统的心脏保卫战
高压电力变压器是电力系统中至关重要的核心元件 。电网的性能与可靠性，几乎完全依赖于变压器的稳定运行 。一旦发生故障，不仅会造成巨大的经济损失，更会导致电力供应中断，带来连锁反应 。
变压器面临着各种应力，包括电气、机械、环境和热应力 。而导致绝缘系统逐渐退化的“局部放电 (Partial Discharge, PD)”是其中最常见、也是最危险的内部故障诱因 。
为了防范于未然，我们必须对变压器进行持续的状态监测，这是一种预测性维护手段，能够帮助我们确定设备当前的运行状况，并在早期阶段采取行动，安排维护任务，从而避免突发性、灾难性的故障 。
2. 变压器故障：从内部到外部的威胁
变压器故障可分为内部故障和外部故障 。全球统计数据显示，大约 70% 到 80% 的变压器故障都源于内部 。
如上图所示 ，内部故障的根源往往是绝缘系统随时间的逐渐劣化，其中局部放电被认为是绝缘退化的根本原因 。内部故障涉及多个关键区域：
- 绕组：轴向位移、变形、匝间短路等 。
- 绝缘油：氧化、进水、受热分解产生的气体和酸性物质 。
- 铁心：铁心绝缘失效、叠片短路 。
- 分接开关：机械或电气故障、过热等 。
对于变电站中超高压变压器（>100 kV）的故障位置统计，我们可以看到绕组和分接开关占据了相当大的比例。
3. 局部放电（PD）：潜伏的“慢性病”
局部放电（PD）是绝缘介质中发生的局部电气击穿现象，它没有完全贯穿电极，但会导致局部电应力集中 。这一过程虽然缓慢，却是持续降低变压器绝缘寿命的慢性杀手 。
PD的产生是由于局部电场强度超过了阈值，导致周围介质局部击穿 。每一次PD脉冲的持续时间极短，通常在纳秒到微秒之间 。由于其固有的随机性和脉冲性 ，传统的监测方法往往难以捕捉，因此需要连续监测才能在早期阶段发现并解决问题 。
PD的五种主要类型包括：内部放电、表面放电、电晕放电、电树枝和介质阻挡放电 。
4. PD检测技术：多维度捕捉故障信号
PD发生时，会伴随多种物理现象，包括：电流脉冲、超声波振动、电磁波（如特高频UHF信号）、热能和光能 。基于这些现象，PD检测技术可分为电气和非电气两大类 。
如上图所示 ，当前主流的PD检测技术包括：
A. 电气检测法 (Electrical Detection)
该方法通过检测PD产生的电流脉冲信号 ，被IEEE和IEC等国际标准采纳 。它主要通过测量视在电荷量来评估绝缘状况 。 常用方法：
- 基于IEC 60270标准的外部耦合电容间接测量 。
- 通过套管末端电容分接头进行耦合测量 。 优势： 离线测试时可靠性高，是评估绝缘状况的基础方法 。 挑战： 在线测试中易受电磁干扰影响，且难以准确定位PD源 。
B. 电磁检测法 (Electromagnetic Detection, EM)
电磁法主要利用PD脉冲产生的特高频（UHF）电磁波。UHF传感器的应用近年来受到广泛关注 。 优势： 对工频低频信号具有很好的抗干扰性，且不易受白色噪声影响 。 劣势/挑战： 易受外部射频干扰和开关操作的影响，且校准过程复杂，受变压器内部结构影响大 。
C. 声学发射法 (Acoustic Emission, AE)
PD在油中会产生压力波，即超声波信号（频率范围从40 kHz到数百kHz） 。AE法通过传感器（如压电传感器、光纤传感器）在变压器油箱壁上捕捉这些信号 。 优势： 不受电磁干扰影响，且经济友好，适用于现场应用 。 劣势/挑战： 声学信号复杂且强度较低，在穿过不同介质（如油-纸绝缘）时衰减快，难以精确定位绕组内部的PD源 。
D. 气体存在法 (Gas Presence Method)
最典型的就是溶解气体分析（DGA）。PD会导致绝缘油和纤维素绝缘材料降解，释放出特征气体（如氢气、甲烷、乙炔等） 。通过检测油中溶解气体的种类和含量，可以判断是否存在热故障或放电故障 。 优势： 诊断历史悠久，可靠性高，是判断变压器健康状况的基石。
5. PD诊断的“大脑”：信号处理与智能分析
仅仅检测到PD是不够的，我们还需要知道PD发生的位置、类型和严重程度。这就需要PD监测系统的“大脑”——信号处理和数据分析单元 。
PD诊断系统流程包括：
- 信号降噪 (Denoising)：消除现场工频干扰、外部电磁干扰等噪声，提取纯净的PD信号 。
- 特征提取 (Feature Extraction)：将原始的PD信号（如时间分辨模式TRPD或相分辨模式PRPD）转化为具有区分性的特征参数 。
- PD分类与聚类 (Classification & Clustering)：利用人工智能和模式识别方法（如人工神经网络、模糊聚类等），区分PD与噪声，并识别PD的类型（如内部放电、电晕等）和故障的严重程度 。
通过这些先进的诊断技术，我们可以将PD这一复杂的随机现象，转化为可被理解和量化的诊断信息，最终实现对电力变压器故障的精准定位和早期预警 。电力系统的可靠性，正在通过这些前沿技术得到坚实的保障 。
