输变电设备可靠性评估中的状态预警阈值设定方法研究

输变电设备是电网安全运行的核心支撑，其可靠性评估直接关系到电力供应的连续性。状态预警阈值作为可靠性评估的关键环节，承担着“提前识别隐患、精准触发预警”的功能——它将设备的状态监测数据转化为可判断的安全边界，是连接“数据采集”与“故障处置”的桥梁。当前，传统阈值设定方法多依赖静态经验或单一数据，难以适应设备动态老化、复杂环境及多参数耦合的场景，因此系统研究科学的阈值设定方法，成为提升输变电设备预警准确性的核心课题。

输变电设备状态预警阈值的核心逻辑

状态预警阈值是划分输变电设备“正常运行”与“异常风险”的边界线，其本质是用“可量化的标准”定义设备状态。对于输变电设备而言，阈值设定需解决两个关键问题：一是“正常状态的定义”——基于设备的设计参数、制造标准及历史正常运行数据；二是“异常状态的识别”——结合设备的故障机理与运行风险。

从实践角度看，阈值设定需遵循三大原则：科学性是基础，需贴合设备的物理特性（如变压器的绝缘耐热等级）与数据的统计规律；实用性是关键，需符合现场运维的操作习惯（如阈值指标需与现有监测系统兼容）；动态性是补充，需适应设备老化、负荷波动及环境变化（如户外断路器需考虑雨雪天气对阈值的影响）。

此外，阈值需覆盖“单参数”与“多参数”两个层面：单参数阈值是基础预警线（如变压器顶层油温≤85℃、断路器分合闸时间≤50ms），用于识别显性异常；多参数综合阈值则结合多个关联指标（如变压器的油色谱H2含量+绕组温度+振动加速度），用于捕捉“单一指标正常但综合状态异常”的隐性故障。

基于数据驱动的阈值设定方法

数据驱动是当前阈值设定的主流路径，核心是“用历史数据定义正常”。最常用的统计方法包括“百分位数法”与“正态分布法”：例如，对某35kV线路绝缘子的泄漏电流数据统计，若历史正常数据的95%分位数为100μA，则将100μA设为阈值——超过即视为异常。这种方法简单直观，但依赖历史数据的“纯净度”——若历史数据混有异常值，会导致阈值偏差。

机器学习技术的应用进一步提升了阈值的适应性。例如，用AutoEncoder（自编码器）训练变压器油色谱数据：先让模型学习正常数据的“特征模式”，再计算测试数据的“重构误差”——若误差超过正常均值+3倍标准差，即判定异常。这种方法能捕捉非线性、隐性异常，比如变压器绝缘老化初期的油色谱缓慢变化，传统统计方法难以识别。

需注意的是，数据驱动方法的关键是“数据标注”——需明确区分历史数据中的“正常样本”与“异常样本”。例如，某断路器的500次正常分合闸记录与20次故障前异常记录，需用正常数据训练模型，才能保证阈值准确性。

基于故障机理的阈值设定方法

数据驱动的局限是“只知其然不知其所以然”，而故障机理方法从设备本质出发，“用失效规律定义异常”。例如，变压器绝缘老化遵循Arrhenius模型（温度每升10℃，寿命减半），因此可根据A级绝缘的105℃最高允许温度，结合运行环境，设定绕组温度阈值为90℃——超过则加速绝缘老化，需预警。

失效模式与影响分析（FMEA）是机理驱动的典型方法。例如，断路器的“触头烧蚀”故障关联“分合闸时间延长”与“触头温度升高”，根据铜触头150℃加速氧化的规律，设定触头温度阈值为120℃（提前20℃预警）；“操动机构卡涩”关联“振动加剧”，设定分合闸时间阈值为正常均值的1.5倍（如正常40ms，阈值60ms）。

这种方法的优势是“从根源定义异常”，不受历史数据限制，但对运维人员的专业知识要求较高——需深入掌握设备的故障机理。

多源数据融合的阈值设定方法

输变电设备的监测数据具有“多源异质”特点（在线监测、离线试验、环境数据），单一数据的阈值易导致误报/漏报，因此多源融合成为关键。例如，某220kV变压器的油色谱H2含量18ppm（超单参数阈值17ppm），但离线绝缘电阻5000MΩ（正常）、环境温度25℃（适宜）——用贝叶斯网络融合后，综合异常概率仅15%，属于可接受风险，避免误报。

D-S证据理论是处理“不确定信息”的常用融合方法。例如，断路器的“分合闸时间延长”“触头温度升高”“振动加剧”三个指标，异常置信度分别为0.6、0.7、0.8，融合后综合置信度达0.9——超过0.8的阈值，触发预警。

融合方法的核心是“用概率整合多源信息”，提升阈值的准确性，尤其适用于“隐性故障”的识别。

阈值的动态调整机制

输变电设备状态是动态的——老化、负荷波动、环境变化都会改变设备的“正常状态”，静态阈值无法适应，需建立动态调整机制。最常用的是“滚动窗口法”：每3个月更新一次变压器油色谱数据，重新计算百分位数阈值。例如，某变压器第1-3月H2均值12ppm，第4-6月升至15ppm（老化导致），则阈值从20ppm（12+2.58×3）调整为22.7ppm（15+2.58×3），适应老化漂移。

另一种调整方式是“状态自适应”：根据设备状态评估结果（正常/注意/异常）调整阈值灵敏度。例如，设备从“正常”变为“注意”（绝缘电阻下降），则将单参数阈值从95%分位数降至90%，提高预警灵敏度。

环境自适应也很关键：夏季35℃时，变压器顶层油温阈值从85℃调至90℃（环境温度升高导致自然升温）；冬季-10℃时，断路器分合闸时间阈值从50ms延至60ms（低温增加润滑油粘度）。

阈值设定的验证与优化

阈值的有效性需通过“回溯验证”与“现场应用”检验。回溯验证用历史故障数据测试预警能力：例如，某110kV断路器2022年触头烧蚀故障前1个月，分合闸时间从40ms延至60ms——若阈值设为55ms，应在故障前2周触发预警，符合预期则说明阈值有效。

现场应用验证是将阈值部署到运维系统，统计误报/漏报率。例如，某变电站用新方法设定的变压器阈值，对比传统静态阈值，误报率从15%降至5%，漏报率从8%降至2%，说明更符合现场需求。

优化环节需结合现场反馈调整。例如，某线路绝缘子泄漏电流阈值用95%分位数设为100μA，但误报太多——经分析，历史数据含雨天峰值，因此将分位数调至98%，阈值升至120μA，误报率显著降低。