0 引言

电力变压器作为电力系统的核心设备，其运行状态直接决定电网安全与供电可靠性。局部放电是变压器绝缘劣化的早期信号，若未及时诊断预警，易逐步发展为绝缘击穿、设备烧毁等严重故障，造成巨大经济损失与供电中断。传统局部放电诊断依赖人工经验与单一检测手段，存在信号识别精度低、故障类型误判率高、预警滞后等问题，难以适配电网对设备状态感知的精细化需求。机器学习凭借强大的数据处理与模式识别能力，为局部放电故障的精准诊断与提前预警提供了新路径。基于此，深入分析局部放电特性与机器学习适配性，构建科学的诊断预警体系，对提升变压器运维效率、保障电力系统稳定运行具有重要意义。

1 电力变压器局部放电与机器学习诊断的核心要素分析

1.1 电力变压器局部放电的特性（信号特征、故障类型关联）

电力变压器局部放电特性体现在信号特征与故障类型的紧密关联。信号特征上，不同放电类型表现不同：内部绝缘缺陷放电脉冲幅值大、伴高频振荡；表面放电为不规则脉冲，幅值随湿度、污秽变化；电晕放电呈连续脉冲且间隔均匀，其幅值、频率、相位差异是区分故障的关键。故障关联方面，局部放电信号对应不同内部故障：绕组绝缘老化放电伴脉冲频次增加、幅值波动；绝缘油气泡放电信号有固定相位；套管绝缘缺陷放电随电压呈周期性波动。明确二者关联，可通过信号特征反推故障本质，为机器学习诊断奠定基础^[1]。

1.2 机器学习在故障诊断中的适配性（算法类型、数据需求）

机器学习在电力变压器局部放电故障诊断中具有显著适配性，主要体现在算法类型匹配与数据需求适配两方面。算法类型上，针对局部放电诊断的不同需求选择适配模型：决策树、随机森林算法擅长处理多特征输入，可高效完成故障类型分类；支持向量机适用于小样本数据场景，能在数据量有限时保证诊断精度；深度学习（如CNN、LSTM）则可自动提取复杂信号特征，提升非线性放电信号的识别能力。数据需求方面，机器学习诊断需两类核心数据：一是高质量局部放电信号数据，涵盖不同故障类型、工况下的信号样本，且需经过降噪、归一化等预处理；二是标签数据，明确每类信号对应的故障类型、严重程度，用于模型训练与验证。同时，数据需具备多样性与代表性，确保模型在不同变压器型号、运行环境下均能稳定发挥作用，适配实际诊断场景的复杂性。

1.3 诊断与预警的关键指标（放电强度、故障识别率、预警时效）

诊断与预警体系的关键指标从多维度衡量局部放电故障诊断的有效性与实用性。放电强度指标通过局部放电量（单位：pC）、脉冲频次反映故障严重程度，如放电量持续超1000pC且频次骤增，表明绝缘劣化加速，需重点关注。故障识别率指标含类型识别准确率与误判率，要求对内部、表面、电晕放电等常见类型识别准确率不低于95%，误判率控制在3%以内，确保精准定位故障。预警时效指标强调异常检测到预警的时间间隔需在分钟级内，同时结合放电趋势预测故障恶化时间，为运维预留处置时间，避免故障扩大。

2 基于机器学习的诊断与预警体系构建

2.1 局部放电数据采集与预处理技术（信号降噪、特征提取）

围绕电力变压器局部放电数据的准确性与有效性，系统构建覆盖采集、处理的全流程技术体系。数据采集环节，结合变压器结构与放电信号特性，选用高频电流、超声波、特高频传感器，多维度采集电晕放电、沿面放电等信号，同步记录温度、湿度、负荷等运行参数，提供完整数据支撑。预处理阶段，采用小波变换与自适应滤波结合的方法，剔除采集信号中的电网干扰与电磁噪声；再从时域（幅值、脉冲频次）、频域（特征频率）、时频域（小波熵、奇异值）提取关键特征，将原始信号转化为机器学习模型可识别的特征向量，为诊断模型奠定高质量数据基础。

2.2 机器学习诊断模型的构建与优化（算法选型、参数调试）

结合局部放电故障诊断的需求，完成机器学习模型的科学构建与优化。算法选型方面，综合对比不同模型适配性：选用支持向量机（SVM）处理小样本放电数据，提升故障类型分类精度；采用随机森林算法处理多特征数据，降低单一特征干扰导致的误判；引入深度学习中的卷积神经网络（CNN），实现对复杂放电信号的自动特征学习与故障识别。参数调试阶段，采用网格搜索与交叉验证结合的方法，对模型关键参数（如SVM的核函数参数、随机森林的决策树数量）进行优化，同时通过数据增强技术（信号加噪、特征重组）扩充样本量，解决样本不均衡问题。最终构建多模型融合诊断框架，通过加权投票机制整合各模型输出结果，进一步提升故障诊断的准确性与鲁棒性^[2]。

2.3 故障预警机制与诊断结果验证方法

建立高效的故障预警机制，并配套完善的诊断结果验证方法，保障体系实用性。故障预警机制上，基于历史放电数据与故障发展规律，设定不同故障类型的放电强度阈值、发展速率阈值，当实时监测数据达到阈值时，系统自动触发分级预警（预警、告警、紧急告警），并推送故障位置、可能原因及处置建议至运维平台。诊断结果验证方面，采用离线与在线结合的验证方式：离线验证通过搭建模拟放电试验平台，生成不同故障类型的标准放电信号，测试模型诊断准确率与响应时间；在线验证选取多台运行中的变压器，将模型诊断结果与传统检测方法（如色谱分析、局部放电检测仪）结果对比，同时跟踪设备实际运行状态，验证预警的时效性与准确性。通过持续的验证与反馈，不断优化预警阈值与诊断模型，提升体系可靠性^[3]。

3 结语

针对电力变压器局部放电故障诊断精度低、预警滞后的问题，研究从数据处理、模型构建、机制完善三方面形成系统性解决方案：通过多维度数据采集与小波变换降噪、多域特征提取，夯实诊断数据基础；依托多算法选型优化与融合框架，提升故障识别准确性；借助分级预警机制与离线在线双重验证，保障诊断预警的可靠性与实用性。实践表明，该体系有效提升了局部放电故障诊断的精准度与预警时效性，为变压器状态运维提供了科学支撑。该研究为电力设备故障诊断的智能化发展提供了可行路径，具有重要实践价值。未来可结合数字孪生、实时数据传输技术，进一步优化模型动态适配能力与预警响应速度，助力电力系统运维的智慧化升级。

参考文献

[1]刘艳.电力系统中变压器故障诊断方法研究[J].中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术,2025(5):168-171.

[2]王泽峰.基于机器学习的变压器故障识别[J].中国科技期刊数据库 工业A,2025(5):155-158.

[3]景磊,马亚龙,何成.基于机器视觉的配电网变压器故障诊断系统设计[J].电气技术与经济,2025(6):206-208.