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在新型电力系统建设中，电力设备运行状态精准感知成为保障供电可靠性的核心环节。电力环流局部放电监测技术通过电-热双模态协同分析，实现设备绝缘健康状态的实时评估，为运维决策提供科学依据。

技术原理与监测维度

电力设备内部因环流引发的局部放电，本质是电场畸变导致的微小放电现象。监测系统采用复合传感器阵列，集成特高频（UHF）传感器捕捉300MHz-1.5GHz电磁脉冲、超声波探头检测机械振动信号，同时融合分布式光纤测温模块实时跟踪导体及接点温度变化。

三模态数据通过数字滤波与算法融合，建立电-热耦合模型，可区分自然老化与突发缺陷。例如，局部放电脉冲相位集中且伴随局部温升速率超过预设值时，可判定为绝缘介质内部气隙放电；若放电信号分散但温度场呈现区域性扩散，则提示接触不良或氧化腐蚀问题。

温度模块的协同价值

温度监测模块在环流局部放电诊断中起到关键协同作用。分布式光纤测温以间隔连续监测电缆/母线温度分布，红外热成像则通过非接触式扫描捕捉设备表面热异常。两者与放电信号形成时空关联：当同时出现放电频次增加与温升异常时，可精准预警绝缘劣化加速点。测试数据显示，误报率降低，故障预计准确度提升。

技术优势与应用前景

相较于传统离线检测，该技术实现带电连续监测，将故障预警时间窗口从数周延长至数月。标准化测试平台验证，部署该技术的设备非计划停机次数降低，平均检修时间缩短。随着5G+边缘计算架构普及，监测数据可实时传输至云端，结合数字孪生技术构建设备健康画像。未来，多物理场耦合监测（集成声纹、振动传感器）与AIoT技术的深度融合，将推动运维模式向预测性维护转型，单台设备年均运维成本预计降低。

发展趋势

当前研究聚焦传感器小型化、低功耗设计及多源数据融合算法优化。例如，量子传感技术将局放检测灵敏度提升，温度分辨率突破微开级别；联邦学习技术通过汇聚多站点数据持续优化诊断模型，提升复杂故障识别准确率。随着行业标准体系升级，该技术将持续为构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系提供坚实支撑。