引言：在现代电力系统中，电力设备的安全可靠运行对于保障电力供应和生产生活的正常运转至关重要。然而，由于电力设备长期处于高电压、高电流等复杂环境条件下，易出现各种故障，如电气绝缘故障、导体磨损故障等，这些故障可能造成设备损坏、短路、停电等严重后果，甚至可能引发安全事故。
一、电力设备状态监测技术原理
1.1 电力设备状态监测技术的基本原理
电力设备状态监测技术的基本原理是通过实时监测电力设备的各种参数，如电流、电压、温度、振动等，利用传感器安装在设备上，监测数据经过采集后，进行数据处理和分析以提取有效的信息[1]。
1.2 电力设备状态监测技术的数据采集方法
在电力设备上安装各种传感器，如温度传感器、电流传感器等，以监测设备的各种参数，通过传感器采集的数据可以实时反映电力设备的运行状态和故障情况。
使用电力监测仪对电力设备进行监测，电力监测仪可以监测电力设备电压、电流、功率因数等参数，并可以将数据传输到数据采集系统中。电流是衡量单位时间内通过导体横截面的电荷量的物理量。在电路中，电流通常用I表示，其公式为：
式（1）中，Q为电荷量（C），t为时间（ms）。
在电力设备区域安装集中器，集中器可以收集各个电力设备的运行状态和故障信息，并通过无线通信技术将数据传输到数据采集系统中。这些数据采集方法可以单独使用，也可以结合使用，以达到对电力设备全面、准确监测的目的。在数据采集过程中，需要对数据进行处理和分析，以提取有用的信息，并对电力设备的状态进行准确的评估。
1.3 电力设备状态监测技术的特征提取方法
电力设备状态监测技术的特征提取是通过分析电力设备监测数据，提取出能够反映设备状态的关键指标参量的过程。这些关键指标参量可以有效地降低设备状态分析的难度，提高监测数据处理效率。常用的电力设备状态监测技术的特征提取方法有以下三种：
1.3.1 关联规则特征提取方法
该方法通过运用关联规则量化电力设备状态与状态指标参量之间的关系，计算得到各指标参量的支持度与置信度，以支持度与置信度的阈值作为特征提取的依据，筛选出电力设备状态关键指标参量。
二、电力设备状态监测技术模型建立
2.1 电力设备状态监测技术模型的建立思路
关联规则特征提取方法可以应用于电力设备状态监测数据的分析中，该方法运用关联规则来衡量电力设备状态与状态指标参量之间的关系。关联规则是一种数学模型，它通过计算各个指标参量之间是否存在一种“关联”关系，来寻找电力设备之间的规律与模式[2]。在电力设备状态监测中，关联规则可以用于分析各种传感器采集到的数据，如电流、电压、温度等参数。这些参数可以表示电力设备的不同状态特征，例如正常运行状态、出现故障的状态等。
关联规则分析中，支持度和置信度是两个重要的度量指标。支持度反映了关联规则在所有数据中出现的频率，而置信度则表示了关联规则的可靠程度。通过计算这两个指标，评估关联规则的有效性和可靠性。假设电力设备状态监测数据集为D，包含N个样本，每个样本有m个属性，即X1，X2，…，Xm。对于任意一个属性组合（X1，X2，…，Xm），定义其支持度为：
式（2）中，P（X1，X2，…，Xm）为该属性组合在数据集中出现的次数。在进行特征提取时，根据支持度和置信度的阈值来确定哪些属性组合是重要的，即哪些属性组合可以作为电力设备状态的关键指标参量。通常，支持度和置信度越高，这些属性组合就越重要，就越能准确地反映电力设备的状态。电力设备状态监测支持度与置信度的关系见图1。
图1 电力设备状态监测支持度与置信度的关系
电力设备状态监测技术中，支持度和置信度是两个重要的评估指标。支持度反映了某个状态指标组合在所有数据中出现的频率，而置信度则表示该状态指标组合的可靠程度。在实际应用中，可运用关联规则来分析支持度和置信度之间的关系，更好地理解和预测电力设备的状态变化。
2.2 电力设备状态监测技术模型的验证与评估
对于电机轴承振动信号，可以通过振动测试仪器或在线监测系统进行采集。采集到的数据可以进行频谱分析，以便识别振动信号中的特征频率和各频率成分的强度。这些特征频率和强度可以反映电机轴承的状态和故障情况，不同系统在电力设备状态采集方面的应用和优缺点见表1。
表1 不同系统在电力设备状态采集方面的应用和优缺点
因此，选择合适的振动测试仪器或在线监测系统应考虑其应用场景、优缺点、使用百分比等因素，以达到最佳的状态监测效果。
三、电力设备状态监测技术存在问题及故障预测优化方案
3.1 电力设备状态监测技术存在的问题
电力设备的故障预测需要结合设备的运行历史和实时监测数据进行分析，而运行历史数据的收集和存储也是一个大问题，由于电力设备的运行环境复杂多变，而且电力设备的运行数据量也很大，所以建立一个完整的电力设备运行历史数据库是很困难的[3]。
3.2 针对电力设备状态监测技术问题的故障预测技术优化
为了解决电力设备监测存在的技术缺陷，电力设备监测需选择适合的传感器和数据采集系统。传感器应该具备高精度、高灵敏度和低漂移等特性，能够捕捉到设备的微小变化。数据采集系统应该具备实时监测、数据存储和分析功能，能够将采集到的数据进行处理和存储。在选择传感器和数据采集系统时，需要考虑到设备的特性和监测需求，以确保所选设备和系统能够满足监测要求。在采集到数据后，利用人工智能和机器学习算法，实现设备的自适应监测和故障预测。
结语
综上所述，电力设备状态监测与故障预测技术的研究和应用对于提高电力系统的稳定性和可靠性具有重要意义。未来，应进一步优化电力设备状态监测模型和预测方法，提升数据质量和监测系统的智能化程度，为电力设备的维护和管理提供更好的技术支持。
参考文献
[1]张雷,温建民,王天兵,吕文利,余盛灿,余涛.基于多源数据的牵引供电设备故障预测与健康运行维护管理平台[J].电力信息与通信技术,2022,20(6):104-114.
[2]张洁,蔡然.电力设备状态监测与故障诊断技术分析[J].电子技术（上海）,2021,50(12):274-275.
[3]蒋际棉.电力设备状态监测新技术的应用研究[J].中文科技期刊数据库（引文版）工程技术,2023(4):58-61.
