输变电设备可靠性评估中的状态监测数据融合方法探讨

输变电设备是电力系统安全稳定运行的核心支撑，其可靠性评估直接关系到电网供电质量与用户用电安全。然而，单一状态监测数据（如温度、局部放电、油色谱等）往往存在信息片面、误差敏感等局限，难以全面反映设备真实状态。因此，通过多源状态监测数据融合，整合不同维度的设备状态信息，成为提升可靠性评估准确性的关键路径。本文围绕输变电设备可靠性评估中的状态监测数据融合方法展开探讨，分析其需求、原理、关键问题及实践应用。

输变电设备可靠性评估对状态监测数据融合的核心需求

输变电设备（如变压器、断路器、线路绝缘子等）的状态受多因素交织影响：变压器的绝缘状态既与油色谱中特征气体（如C2H2、H2）的浓度相关，也与局部放电的脉冲强度、绕组温度的变化趋势有关；断路器的机械可靠性则涉及分合闸线圈电流的波形、触头温度的峰值、机械振动的频率等多个参数。单一监测数据仅能“管中窥豹”——比如仅看油色谱数据无法判断局部放电的具体位置，仅看温度数据无法识别绝缘老化的根源。

可靠性评估需要的是“全景式”设备状态画像，因此必须将多源数据融合。这种融合不是简单的“数据叠加”，而是要挖掘数据间的“协同关系”：比如油色谱中C2H2浓度骤升与局部放电脉冲幅值增大的组合，能精准定位变压器的“电弧放电”缺陷；温度持续上升与油色谱中CO浓度升高的关联，能反映绕组绝缘纸的老化状态。此外，融合多源数据还能降低单一传感器故障的影响——比如某温度传感器失灵时，可通过油色谱、局部放电数据的融合结果填补信息缺口，保证评估的连续性。

状态监测数据融合的三层架构及具体方法

状态监测数据融合通常分为数据层、特征层、决策层三个层次，各层次对应不同的融合逻辑。数据层融合是“最贴近原始数据”的融合：比如对变压器的三个温度传感器（顶层油温、绕组温度、环境温度）数据进行校准，去除因传感器漂移产生的异常值，再合并为一条“综合温度时间序列”。这种方法的优势是保留了原始数据的细节，但对数据的一致性要求高——若三个传感器的精度差异超过5%，融合结果会失真。

特征层融合是“提取关键信息后再融合”：先从各源数据中提取互补性强的特征，再组合成高维特征向量。例如，从局部放电波形中提取“脉冲次数、最大幅值、相位分布”三个特征，从油色谱数据中提取“H2浓度、C2H2浓度、浓度变化率”三个特征，然后将这六个特征拼接成一个“绝缘状态特征向量”。特征层融合的关键是“选对特征”——比如局部放电的“放电强度”特征与油色谱的“绝缘分解产物”特征结合，能覆盖绝缘缺陷的“过程”（放电）与“结果”（分解）；温度的“上升速率”特征与油色谱的“CO浓度”特征结合，能反映绝缘纸的老化速度。常见的特征融合方法包括主成分分析（PCA）降维（减少高维特征的冗余）、特征加权（给更重要的特征分配更高权重）。

决策层融合是“先独立判断，再集体决策”：先对每个源数据做单独的状态评估（比如用油色谱数据判断“绝缘正常”，用局部放电数据判断“有放电”），再将多个评估结果融合成最终结论。例如，用D-S证据理论处理各源数据的“置信度”：若油色谱的置信度为0.8（异常），局部放电的置信度为0.7（异常），融合后整体置信度会提升至0.9，比单一数据的结论更可靠。决策层融合的优势是“兼容异构数据”——无论数据是数值型（温度）、波形型（局部放电）还是文本型（巡检记录），只要能输出“置信度”，就能融合。但这种方法依赖于各源数据的独立决策准确性——若某源数据的决策错误，会影响最终结果。

数据融合中的关键问题及解决策略

多源数据融合面临三大“痛点”：异质性、不确定性、实时性。数据异质性指不同传感器的数据格式、维度、量纲不一致——比如温度是1维数值，局部放电是2维波形，油色谱是3维特征；电流是安培，温度是摄氏度。解决异质性的方法包括：数据归一化（将所有数据映射到[0,1]区间，消除量纲差异）、特征标准化（用Z-score方法将特征转换为均值0、方差1的分布）、跨模态映射（用深度学习模型将波形数据转换为数值特征，比如用CNN提取局部放电波形的“纹理特征”）。

数据不确定性来自传感器误差、环境干扰、数据缺失——比如电磁干扰会导致局部放电信号失真，传感器故障会导致某段时间数据缺失。处理不确定性的方法有：贝叶斯网络（用概率模型描述“误差传递”，比如温度误差为5%时，绝缘状态异常的概率如何变化）、模糊理论（用“隶属度函数”描述“正常”与“异常”的边界，比如温度在60℃时，“正常”的隶属度为0.7，“注意”为0.3）、插值填补（用线性插值或K近邻算法填补缺失数据，比如某小时的温度数据缺失时，用前后一小时的数据估算）。

实时性是输变电设备评估的“硬指标”——设备状态可能在几秒内突变（比如变压器突发短路导致温度骤升），融合算法必须“秒级响应”。解决实时性的策略包括：轻量化算法（用随机森林代替复杂的深度学习模型，推理时间从秒级缩短到毫秒级）、边缘计算（将融合算法部署在设备本地的边缘节点，避免数据传输延迟）、增量式融合（只处理新增数据，无需重新计算历史数据——比如每新增10条温度数据，就更新一次融合结果）。

机器学习驱动的智能数据融合方法实践

机器学习技术让数据融合从“规则驱动”转向“数据驱动”，大幅提升了融合的准确性。例如，随机森林算法可用于特征层融合：将变压器的油色谱、局部放电、温度特征作为输入，训练随机森林模型预测“正常、注意、异常”三种状态。随机森林的优势是“自动选特征”——模型会发现“C2H2浓度变化率”比“绝对浓度”更能反映绝缘异常，从而给这个特征分配更高权重，提升融合的针对性。

深度学习适合处理“高维、非线性”数据的融合。比如，用CNN提取局部放电波形的“空间特征”（脉冲的形状、相位分布），用LSTM提取温度数据的“时间特征”（温度的上升速率、波动幅度），然后将两者的输出拼接，输入全连接层得到最终状态。这种“时空融合”方法能捕捉数据的动态变化——比如温度持续上升且局部放电脉冲增多的组合，能提前3个月预警变压器的绝缘故障。

迁移学习解决了“数据不足”的问题——比如某地区的变压器数据充足，但断路器数据稀缺，可将变压器的融合模型“迁移”到断路器上。具体来说，用变压器的“特征提取层”作为断路器模型的预训练层，再用少量断路器数据微调参数，就能快速构建断路器的融合模型。这种方法能减少70%的训练数据需求，大幅降低部署成本。

数据融合在输变电设备评估中的实践案例

某电网公司针对110kV变压器的绝缘可靠性评估，采用“特征层+决策层”两级融合方案：首先，从油色谱（H2、C2H2、CO）、局部放电（脉冲次数、幅值）、温度（顶层油温、绕组温度）数据中提取12个特征，用PCA降维到6个关键特征；然后，用支持向量机（SVM）对每个特征做独立决策，得到6个“状态置信度”；最后，用D-S证据理论融合这些置信度，输出最终评估结果。实践表明，这种方法的准确率比单一数据方法高15%，能精准识别“绝缘老化”“局部放电”“过热”三种缺陷，提前3个月预警了2起变压器绝缘故障。

另一案例是10kV断路器的机械可靠性评估：融合分合闸线圈电流、触头温度、机械振动数据，采用“数据层+随机森林”的方法。首先，对电流、温度数据进行归一化，对振动数据进行傅里叶变换（转换为频率特征）；然后，将这三类数据的特征拼接，训练随机森林模型预测“机械寿命剩余率”。该模型的实时性达到毫秒级，能在断路器分合闸过程中实时监测——当线圈电流峰值超过阈值且振动频率异常时，立即发出“机械卡涩”预警，避免了5起断路器拒动事故。