局部放電量是衡量局部放電強(qiáng)度的重要指標(biāo)，通常定義為在標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)回路中，產(chǎn)生與被測(cè)局部放電相同視在電荷的電荷量，單位為皮庫(kù)（pC）。不同類型的電力設(shè)備對(duì)局部放電量的限值要求不同，例如，kV及以下的變壓器，出廠試驗(yàn)時(shí)局部放電量通常要求不大于0pC；而0kV的GIS設(shè)備，局部放電量限值則更為嚴(yán)格，一般要求不大于pC。在實(shí)際檢測(cè)中，需根據(jù)設(shè)備的額定電壓、絕緣結(jié)構(gòu)和運(yùn)行條件，參照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)確定合理的限值，若檢測(cè)到的局部放電量超過(guò)限值，說(shuō)明設(shè)備存在較嚴(yán)重的絕緣缺陷，應(yīng)進(jìn)行進(jìn)一步檢查和處理。杭州國(guó)洲電力科技有限公司電壓互感器局部放電監(jiān)測(cè)技術(shù)的咨詢與服務(wù)支持。線纜局部放電原理圖

局部放電的產(chǎn)生與絕緣材料的性能密切相關(guān)，不同材料的耐局部放電性能存在差異。例如，環(huán)氧樹脂絕緣材料具有較好的耐局部放電性能，常用于高壓設(shè)備的絕緣部件，而聚氯乙烯材料的耐局部放電性能較差，長(zhǎng)期在局部放電環(huán)境下易老化開裂。在設(shè)備設(shè)計(jì)和制造過(guò)程中，選擇合適的絕緣材料并優(yōu)化絕緣結(jié)構(gòu)，可有效減少局部放電的產(chǎn)生。此外，絕緣材料的工藝處理也很重要，如真空浸漬、固化處理等，能消除材料內(nèi)部的氣隙和雜質(zhì)，提高絕緣系統(tǒng)的抗局部放電能力。振蕩波局部放電監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范IEEE研究數(shù)據(jù)表明：中高壓系統(tǒng)故障中約80%與局部放電活動(dòng)密切相關(guān)。

局部放電在氣體絕緣變壓器（GIT）中的檢測(cè)與傳統(tǒng)油浸式變壓器有所不同，GIT內(nèi)部充有SF6氣體，局部放電會(huì)導(dǎo)致氣體分解，產(chǎn)生特征氣體，因此可采用氣體檢測(cè)和電信號(hào)檢測(cè)相結(jié)合的方法。電信號(hào)檢測(cè)可采用超高頻法，捕捉放電產(chǎn)生的超高頻電磁波；氣體檢測(cè)則通過(guò)分析SF6氣體分解產(chǎn)物的種類和含量，判斷局部放電的嚴(yán)重程度。例如，當(dāng)檢測(cè)到H2S和SO2時(shí)，說(shuō)明存在較嚴(yán)重的局部放電，需及時(shí)處理。GIT的局部放電檢測(cè)需注意氣體泄漏問(wèn)題，檢測(cè)前需檢查設(shè)備的密封性能，避免氣體泄漏影響檢測(cè)結(jié)果和人員安全。

經(jīng)過(guò)研究計(jì)算，局部放電檢測(cè)在電力設(shè)備運(yùn)維中的成本效益分析表明，通過(guò)早期發(fā)現(xiàn)和處理局部放電問(wèn)題，可***降低設(shè)備故障帶來(lái)的損失。例如，一臺(tái)kV變壓器因局部放電未及時(shí)處理導(dǎo)致絕緣擊穿，更換設(shè)備和停電造成的損失可達(dá)數(shù)十萬(wàn)元，而定期進(jìn)行局部放電檢測(cè)的費(fèi)用*為數(shù)千元，成本效益比非常***。對(duì)于大型電力企業(yè)，推廣局部放電檢測(cè)技術(shù)可降低整體運(yùn)維成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，減少停電時(shí)間也能提高用戶滿意度，帶來(lái)良好的社會(huì)效益。局部放電不達(dá)標(biāo)對(duì)電力設(shè)備的可靠性影響程度如何，會(huì)增加多少故障率？

局部放電在電抗器中的檢測(cè)是防止其過(guò)熱燒毀的重要措施，電抗器在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生較大的磁場(chǎng)和熱量，絕緣材料易老化，引發(fā)局部放電。檢測(cè)時(shí)可采用脈沖電流法和溫度檢測(cè)相結(jié)合的方式，脈沖電流法測(cè)量局部放電量，溫度檢測(cè)則通過(guò)紅外熱像儀監(jiān)測(cè)電抗器表面溫度分布，局部放電嚴(yán)重的部位通常溫度較高。對(duì)于干式電抗器，還需注意其表面污穢引起的沿面放電，可定期進(jìn)行清潔和局部放電檢測(cè)，確保其絕緣性能良好。電抗器的局部放電檢測(cè)周期建議為每年一次，在負(fù)荷高峰期前應(yīng)增加檢測(cè)次數(shù)。GZPD-2300系列分布式GIS耐壓同步局部放電監(jiān)測(cè)與定位系統(tǒng)的詳細(xì)介紹與應(yīng)用分析。帶電局部放電產(chǎn)生

當(dāng)局部放電不達(dá)標(biāo)時(shí)，設(shè)備內(nèi)部的電場(chǎng)分布會(huì)發(fā)生怎樣的變化，導(dǎo)致什么危害？線纜局部放電原理圖

隨著人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，將其引入局部放電檢測(cè)領(lǐng)域成為未來(lái)的重要發(fā)展方向。人工智能算法，如深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠?qū)?fù)雜的局部放電信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)特征提取和分類。通過(guò)對(duì)大量的局部放電樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，人工智能模型可以學(xué)習(xí)到不同類型局部放電信號(hào)的特征模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)局部放電故障的快速準(zhǔn)確診斷。例如，CNN 可以有效地處理檢測(cè)信號(hào)中的圖像特征，識(shí)別出局部放電的位置和類型；RNN 則可以對(duì)時(shí)間序列的局部放電信號(hào)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)故障的發(fā)展趨勢(shì)。未來(lái)，人工智能技術(shù)將不斷優(yōu)化和完善局部放電檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)過(guò)程的智能化、自動(dòng)化，提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，為電力系統(tǒng)的智能化運(yùn)維提供有力支持。線纜局部放電原理圖