一、技术背景与行业痛点

1. 绝缘状态评估的重要性：
   SV 预制舱集成了电力系统中的二次设备（如合并单元、保护装置）及一次设备（如断路器、互感器），其绝缘性能直接影响设备寿命与电网安全。传统评估方法（如绝缘电阻测试、介损检测）存在周期性检测滞后、人工判读误差大、多参数关联性分析不足等问题。
2. AI 技术的突破点：

• 实时融合多源监测数据（电气参数、油色谱、局部放电、温度场等），构建多维评估模型；

• 通过机器学习算法捕捉绝缘退化的早期微弱特征（如纳米级放电、分子结构变化），实现故障前 1~3 个月的预警。

二、AI 绝缘评估系统架构与数据采集

1. 核心监测数据类型：

   数据类别	监测指标	传感器类型	采样频率
   电气参数	绝缘电阻、介损因数（tanδ）、泄漏电流	高频阻抗分析仪	100Hz~1kHz
   局部放电	放电量（pC）、相位分布、频谱特征	超高频（UHF）传感器、超声传感器	1MHz~300MHz
   油液特性	油中溶解气体（H₂、CH₄、C₂H₂等）、微水含量	气相色谱仪、微水传感器	1 次 / 小时～1 次 / 天
   环境与温升	舱内温湿度、设备表面温度场	红外热像仪、热电偶	1 次 / 分钟

三、AI 核心算法与模型构建

1. 特征工程与数据融合：

• 采用卡尔曼滤波融合不同传感器数据，消除噪声干扰；

• 构建关联矩阵分析参数耦合关系（如 tanδ 与油中 C₂H₂浓度的相关性系数）。

• 时域特征：放电脉冲幅值、上升时间、能量积分；

• 频域特征：介损频谱的频变规律（如 tanδ 随频率的变化率）；

• 时频域特征：通过小波变换提取局部放电信号的时频矩阵（适用于 CNN 模型）。

• 多尺度特征提取：

• 数据融合策略：

2. 主流 AI 模型及应用场景：

• 随机森林（RF）：构建绝缘状态评分模型，输入介损、局放量、油色谱等 20 + 参数，输出健康度指数（0~100 分），可解释性强，适合阈值预警。

• 支持向量机（SVM）：用于二分类故障识别（如绝缘正常 / 异常），在小样本场景下表现优异（样本量 <100 组时准确率> 90%）。

• CNN（卷积神经网络）：适用于局部放电图谱识别，通过卷积层提取放电模式特征（如幅值 - 相位 - 频率三维图谱），典型应用：基于 UHF 传感器的放电类型分类（电晕放电、沿面放电、内部放电）。

• LSTM（长短期记忆网络）：处理绝缘参数的时间序列数据，捕捉长期退化趋势，如预测介损因数的变化趋势，误差率可控制在 ±3% 以内。

• Transformer：用于多参数关联分析，通过注意力机制识别关键影响因素（如温度对绝缘电阻的影响权重高于湿度）。

• 深度学习模型：

• 机器学习模型：

3. 故障预判模型构建流程：

1. 样本集构建：收集预制舱设备的历史检测数据（正常状态、早期缺陷、严重故障），标注故障类型（如绝缘受潮、局部放电、老化）；

2. 模型训练：采用迁移学习（如从变压器绝缘模型迁移参数），结合预制舱特有的运行数据微调；

3. 预警阈值设定：通过蒙特卡洛模拟生成不同置信度下的预警边界（如 95% 置信度下的健康度下降速率阈值）；

4. 在线更新：利用流式数据持续优化模型，适应设备个体差异（如不同厂家电缆的绝缘老化速率不同）。

四、典型应用场景与案例

1. 局部放电早期预警：

• 场景：某 110kV SV 预制舱内电缆接头因工艺缺陷产生微小放电（初始放电量 < 10pC）。

• AI 方案：通过 UHF 传感器实时采集放电信号，输入 CNN 模型识别放电模式（表现为相位图谱中不对称的脉冲簇），结合 LSTM 预测放电量增长趋势，提前 2 个月发出 “绝缘缺陷发展” 预警，避免了电缆击穿故障。

2. 绝缘老化综合评估：

• 数据融合：融合油色谱数据（C₂H₂浓度年增长率 15%）、介损因数（tanδ 从 0.5% 升至 0.8%）、电缆温度场（局部热点温度比平均温度高 12℃）；

• 模型输出：随机森林模型计算健康度指数从 85 分降至 62 分，触发 “绝缘加速老化” 预警，指导运维人员提前安排电缆更换。

3. 环境影响动态修正：

• 问题：雨季舱内湿度骤升导致绝缘电阻短期下降，易误判为绝缘缺陷。

• AI 策略：引入 Transformer 模型，学习湿度与绝缘电阻的动态关系（如湿度每升高 10%，绝缘电阻下降 5%~8%），通过注意力机制剔除环境干扰因素，使误报率从 25% 降至 5% 以下。

五、实施挑战与解决方案

六、技术发展趋势

1. 数字孪生融合：构建 SV 预制舱绝缘系统的数字孪生体，通过物理模型与 AI 模型的双向迭代，提升预判精度（误差率可进一步降低至 ±1.5%）。

2. 跨设备知识迁移：利用电力行业其他设备（如变压器、GIS）的绝缘数据训练预模型，通过联邦学习适配预制舱场景，减少数据依赖。

3. 量子机器学习探索：针对海量绝缘数据（如每年 TB 级），研究量子聚类算法加速特征提取，将模型训练时间从小时级缩短至分钟级。