在電力系統中，變壓器作為電能傳輸與分配的核心設備，其運行狀態直接影響電網的安全穩定。局部放電是變壓器絕緣老化的早期重要征兆，若未能及時監測與處理，可能引發絕緣擊穿、短路等嚴重故障。傳統單一傳感器監測方式存在檢測盲區大、抗干擾能力弱等問題，而基于多傳感器融合的在線監測方案，通過整合多種類型傳感器的優勢，為變壓器的健康管理提供了更精準、可靠的技術手段。?

傳統的局部放電監測多依賴高頻電流傳感器(HFCT)或超聲波傳感器(AE)。HFCT 雖能捕捉放電產生的脈沖電流，但在復雜電磁環境下易受干擾;AE 傳感器通過檢測放電產生的機械振動波來判斷局部放電情況，卻難以對深層放電點進行精確定位。這些單一傳感器的局限性，使得監測結果存在較大誤差，無法全面反映變壓器的真實運行狀態。?

多傳感器融合監測方案通過協同運用特高頻(UHF)傳感器、高頻電流傳感器、超聲波傳感器、光學傳感器等多種類型設備，從電、聲、光、熱等多個維度采集局部放電信號。UHF 傳感器能夠捕捉到納秒級的電磁脈沖信號，對局部放電的起始和發展具有極高的靈敏度;高頻電流傳感器可實時監測放電產生的脈沖電流，獲取放電強度信息;超聲波傳感器則通過檢測放電產生的機械振動，實現放電位置的初步定位;光學傳感器能夠檢測局部放電過程中產生的微弱光輻射，進一步輔助判斷放電狀態。?

基于多傳感器融合的變壓器局部放電在線監測方案

該方案采用數據層、特征層和決策層的三級融合架構。在數據層，各傳感器實時采集原始信號，并通過高速數據采集系統進行同步采樣;在特征層，利用數字信號處理技術，對采集到的信號進行濾波、降噪和特征提取，獲取時域、頻域和時頻域特征;在決策層，運用機器學習算法，如支持向量機、神經網絡等，對融合后的特征進行分析和判斷，實現對局部放電類型(如電暈放電、懸浮放電、絕緣內部放電等)、強度和位置的精準識別。?

在實際應用中，多傳感器融合監測系統采用分布式部署方式。根據變壓器的結構特點和運行環境，在繞組出線端、油箱表面、油色譜取樣口等關鍵部位合理布置傳感器。傳感器采集到的數據通過光纖或無線通信網絡傳輸至數據處理中心，利用邊緣計算技術進行初步處理和分析，再將關鍵數據上傳至云端平臺，實現對變壓器局部放電狀態的實時監測、故障診斷和趨勢預測。?

某 500kV 變電站應用該監測方案后，成功將局部放電定位誤差從傳統方法的數米級縮小至 0.5 米以內，診斷準確率提升至 95% 以上。通過對監測數據的長期分析，還能夠預測變壓器的絕緣老化趨勢，為設備的檢修和維護提供科學依據，有效降低了設備故障風險，提高了電網運行的可靠性。?

基于多傳感器融合的變壓器局部放電在線監測方案，通過整合多種傳感器的優勢和先進的數據處理技術，實現了對變壓器局部放電的全面、精準監測，為電力系統的安全穩定運行提供了強有力的技術保障。隨著人工智能和物聯網技術的不斷發展，該方案將進一