文章由山东华科信息技术有限公司提供

在电力系统中，环网柜作为配电网的关键设备，其运行状态直接影响供电可靠性。局部放电（局放）作为设备绝缘劣化的早期预警信号，已成为环网柜状态评估的重要指标。本文将介绍一种基于脉冲电流法的自动巡检局放监测方案，通过技术融合实现高效、精准的故障预判。

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脉冲电流法检测原理

脉冲电流法通过检测局放产生的瞬态脉冲电流信号实现辅助故障定位。当环网柜内部存在绝缘缺陷时，局部电场畸变会引发微小放电，产生纳秒级脉冲电流。该电流经耦合电容流入检测回路，被高频电流传感器捕捉后转化为可分析的电信号。通过频谱分析、相位统计等手段，可提取局放特征参数，如放电幅值、放电量、放电频次等，为后续诊断提供数据支撑。

系统架构与核心技术

本方案采用“前端采集-边缘计算-云端分析”三级架构。前端配置高灵敏度罗氏线圈传感器，实现非侵入式电流信号采集；边缘计算单元内置自适应滤波算法，可有效抑制电磁干扰，提升信噪比；云端平台基于大数据分析模型，实现局放模式识别与故障类型分类。系统支持多参数阈值预警，可自动触发巡检任务，并通过5G网络实时传输数据，确保故障信息秒级上报。

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巡检流程优化设计

自动巡检系统采用“定时巡检+事件驱动”双模式运行。定时巡检模式下，系统按预设周期自动完成全站设备扫描；事件驱动模式下，当监测到异常放电信号时，通过多传感器协同辅助定位，将故障范围缩小至具体间隔。结合测温、声波成像等辅助手段，可实现故障类型的综合研判。

应用价值与实施效果

该方案在多个试点项目中展现出显著效益。通过持续监测，可提前发现绝缘缺陷，将故障停电时间缩短。自动巡检模式相比人工巡检效率提升，减少年均人工投入。同时，系统支持与配电自动化系统联动，实现故障快速隔离与负荷转供，有效提升配电网韧性。

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技术展望

随着数字孪生与人工智能技术的发展，未来局放监测将向“预测性维护”升级。通过构建环网柜三维数字孪生模型，结合历史运行数据与工况参数，可实现绝缘状态的多维评估与剩余寿命预测。同时，基于深度学习的故障诊断算法将进一步提升模式识别的准确率，为智能运维提供更强大的技术支撑。

本方案通过脉冲电流法与智能巡检技术的深度融合，实现了环网柜局放监测的自动化、智能化转型，为配电网设备状态感知与故障预警提供了创新解决方案，具有广泛的推广应用价值。