1. 背景與意義
變壓器局部放電（Partial Discharge, PD）是絕緣劣化的早期征兆，實時監(jiān)測對預防故障至關重要。傳統(tǒng)單一傳感器（如高頻電流互感器HFCT或超聲波AE）易受現場電磁干擾或機械噪聲影響，導致誤判。本方案提出HFCT與超聲波傳感器融合的監(jiān)測技術，通過多物理量協同分析，提升局放檢測的靈敏度、定位精度及抗干擾能力，適用于高壓變壓器、GIS設備等關鍵場景。

2. 系統(tǒng)組成與原理
2.1 傳感器配置
高頻電流互感器（HFCT）
安裝在變壓器接地線或套管末屏，檢測局放產生的高頻脈沖電流信號（頻段3-30MHz），靈敏度高，可量化放電強度，但易受周邊電氣噪聲干擾。

超聲波傳感器（AE）
布置于變壓器油箱表面，捕獲局放激發(fā)的機械振動波（頻段20-200kHz），抗電磁干擾強，適用于放電定位，但對絕緣內部缺陷靈敏度較低。

2.2 數據同步與融合
通過時間同步模塊（GPS或硬件觸發(fā)）對齊HFCT與AE信號，利用以下特征關聯分析：

時域相關性：局放脈沖的電流信號與超聲波傳播延遲匹配（油中聲速約1.4km/ms）。

頻域特征互補：HFCT捕捉高頻電磁分量，AE提取機械振動特征，聯合排除非局放噪聲（如開關操作、機械振動）。

高頻電流互感器與超聲波融合的變壓器局放實時監(jiān)測方案

2.3 實時監(jiān)測架構
邊緣層：傳感器數據經FPGA預處理，提取脈沖峰值、相位、頻譜等特征。

通信層：工業(yè)以太網或光纖傳輸至監(jiān)測主機。

分析層：基于深度學習（如CNN-LSTM模型）分類放電類型（電暈、沿面放電等），結合聲電聯合定位算法（時差定位TDOA）確定放電源坐標。

3. 技術優(yōu)勢
高可靠性：雙模態(tài)數據交叉驗證，降低誤報率（如區(qū)分局放與雷電沖擊）。

精準定位：HFCT確定放電相位，AE通過多傳感器陣列實現三維定位（誤差<10cm）。

抗干擾能力：AE屏蔽電磁噪聲，HFCT過濾機械振動，適應復雜變電站環(huán)境。

實時性：邊緣計算實現毫秒級響應，支持云端數據長期追蹤與趨勢分析。

4. 工程應用案例
某500kV變電站實施本方案后：

檢測效率：局放識別準確率從單一傳感器的82%提升至96%。

故障預警：提前3周發(fā)現套管內部絕緣氣隙缺陷，避免非計劃停電。

運維成本：相比定期停電檢測，年運維費用降低40%。

5. 結論
HFCT與超聲波融合的方案通過多物理量協同感知，解決了傳統(tǒng)監(jiān)測技術的局限性，兼具靈敏度與抗干擾性，為變壓器狀態(tài)檢修提供了可靠依據。未來可結合數字孿生技術，進一步優(yōu)化故障預測能力。