一、高壓開關柜的故障表現及其原因

調查統計表明，高壓開關柜的故障主要有以下幾類：

（1）拒動、誤動故障：這種故障是高壓開關柜最主要的故障，其原因可分為兩類：一類是因操動機構及傳動系統的機械故障造成；另一類是因電氣控制和輔助回路造成。

（2）開斷與關合故障：這類故障是由斷路器本體造成的，對少油斷路器而言，主要表現為噴油短路、滅弧室燒損、開斷能力不足、關合時爆炸等。對于真空斷路器而言，表現為滅弧室及波紋管漏氣、真空度降低、切電容器組重燃、陶瓷管破裂等。

（3）絕緣故障：表現為外絕緣對地閃絡擊穿,內絕緣對地閃絡擊穿，相間絕緣閃絡擊穿，雷電過電壓閃絡擊穿，瓷瓶套管、電容套管閃絡、污閃、擊穿、爆炸，提升桿閃絡，ＣＴ閃絡、擊穿、爆炸，瓷瓶斷裂等。

（4）載流故障：7.2～12 ｋＶ電壓等級發生載流故障主要原因是開關柜隔離插頭接觸不良導致觸頭燒融。

（5）外力及其他故障：包括異物撞擊，自然災害，小動物短路等。

二、高壓開關柜的監測與診斷方法

針對高壓開關柜的不同故障類型，相應有不同的故障檢測方法：

（1）機械特性在線檢測，其監測的內容有：合、分閘線圈回路，合、分閘線圈電流、電壓，斷路器動觸頭行程，斷路器觸頭速度，合閘彈簧狀態，斷路器動作過程中的機械振動，斷路器操作次數統計等。

目前，斷路器機械狀態監測主要有行程和速度的監測，操作過程中振動信號的監測等。

斷路器操作時的機械振動信號監測是根據每個振動信號出現時間的變化、峰值的變化，結合分、合閘線圈電流波形來判斷斷路器的機械狀態。

機械性能穩定的斷路器，其分、合閘振動波形的各峰值大小和各峰值間的時間差是相對穩定的。

振動信號是否發生變化的判別依據是對新斷路器或大修后的斷路器進行多次分、合閘試驗測試，記錄穩定的振動波形，作為該斷路器的特征波形“指紋”，將以后測到的振動波形，與“指紋”比較，以判別斷路器機械特性是否正常。

行程－時間特性監測是指通過光電傳感器，將連續變化的位移量變成一系列電脈沖信號。

記錄該脈沖的個數，就可以實現動觸頭全行程參數的測量；同時，記錄每一個電脈沖產生的時刻值，就可計算出動觸頭運動過程中的最大速度和平均速度。因此測得斷路器主軸連動桿的分合閘特性，即可反映動觸頭的特性。監測儲能電機負荷電流和啟動次數可反映負載(液壓操作機構)的工作狀況，也可判斷電機是否正常,同時反映液壓操作機構密封狀況。

（2）電氣性能在線監測包括斷路器開斷電流加權值、滅弧室真空度等的監測。

利用不同開斷電流下的等效磨損曲線，累計每次電流開斷所對應的相對電磨損，每臺斷路器的允許電磨損總量由其額定短路開斷電流及允許開斷滿容量次數來標定，采用觸頭累積磨損量作為判斷其電壽命的依據。

對真空度的在線監測方法有很多。

目前，國內外真空滅弧室真空度的在線檢測方法主要有: 光電變換法、耦合電容法、三相橋法與電弧電壓法、電阻應變片法、微型冷陰極磁控計法、吸氣劑膜法。

（3）溫度在線監測包括母線連接處的溫度及斷路器觸頭溫度在線監測。用于母線連接處溫升測量的常用傳感器有石英傳感器、光微薄硅溫度傳感器和吸收型光纖溫度傳感器，它們分別以石英晶體、硅片及玻璃構成的Ｆａｂｒｙ ｐｅｒｏｔ槽和ＧａＡｓ晶體作為感溫元件，以光纖作為傳輸介質，這就有效地解決了電磁干擾問題。 文獻介紹了Fabry-perot光微薄硅溫度傳感器在線測溫技術，該技術已在變電站設備的狀態監測技術中應用。

由于高壓開關觸頭處于高電壓、高溫度、強磁場以及極強的電磁干擾環境中，要實現對觸頭的測溫，必須解決電子測量裝置在上述惡劣環境條件下的適應性。

目前測溫工作方式基本上采用被動式測溫或主動式測溫兩種形式。-- 電工技術之家

被動式測溫采用接收被測量點幅射出的遠紅外波，通過判斷遠紅外波長來確定測量點溫度；而主動式測溫則是通過埋設在測量點的溫度傳感器直接測量溫度。

（4）絕緣性能在線監測。

高壓開關設備內部絕緣部分的缺陷或劣化、導電連接部分的接觸不良都使安全運行受到威脅。根據1989～1992年間全國電力系統6～10ｋＶ開關柜事故統計,絕緣和載流引起的故障占總數的40.2%，其中由于絕緣部分的閃絡造成的事故占絕緣事故總數的79.0%。而由于隔離插頭接觸不良造成的事故占載流事故總數的71.1%。

可見，由絕緣和接觸不良導致的故障所占比率是很高的，宜采取適當的方法進行監測。

在上述情況下，在事故潛伏期都可能產生放電現象，故可以通過對放電的監測得到相關的信息。

通常采用的監測方法有交流泄露電流在線監測和介質損耗角正切在線監測方法，文獻使用射頻法對開關柜內的絕緣和接觸不良的在線監測技術進行了探索。

利用上述各種監測方法可以較方便地獲取高壓開關柜的狀態參量和有關信號的波形。

由于高壓開關柜內電磁環境較為惡劣，某些信號的波形往往含有很多因干擾而產生的“毛刺”，這對從波形中提取有用信息十分不利。傳統的去除“毛刺”的辦法是低通濾波，由于“毛刺”主要由高頻成分組成，故信號經過低通濾波后“毛刺”便被大大削弱了。但由于波形中可能存在有用的高頻成分，低通濾波會將這部分高頻成分也不加區別地除去，使波形發生失真。

文獻介紹了一種基于小波變換的高壓開關柜監測信號消噪方法，小波分析方法 是一種窗口大小固定但其形狀可改變，時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，所以被譽為數學顯微鏡。

正是這種特性,使小波變換可以用于選擇性地去除信號中的“毛刺”。

由于高壓開關柜是多個電氣設備的組合，其內部涉及電、磁、溫度等多種物理現象，故障的表現形式和產生機理千差萬別，因此，應該采用多種方法結合來進行故障診斷。

在傳統故障診斷方法的基礎上，將人工智能的理論用于故障診斷，發展智能化和自動化的診斷方法，成為故障診斷的主要方向。設備故障診斷技術是一門多學科交叉的新興學科，需要借助各種有效的數學工具，如模糊數學、神經網絡、小波變換、分形幾何等，此外根據故障的某些特征進行識別并加以分類的模式識別技術，根據故障與其特征量之間的數學表達式進行分析的函數識別法，對故障及其原因進行統計分析的概率統計法，根據故障發生、發展的繼承和因果關系進行分析的故障樹分析法，在數據不完整條件下的灰色識別方法在某些場合下也有應用。

在各種智能診斷方法中，常用的是模糊診斷方法和人工智能專家診斷系統，它們都是以對故障與征兆之間的因果關系進行正確分析為前提的。

高壓開關柜工作的可靠性直接影響電力系統的正常運行，隨著傳感器技術、信號處理技術和人工智能技術的迅猛發展，使得對高壓開關柜實施在線監測成為可能，為高壓開關柜的在線故障診斷提供了前提條件。隨著高壓開關柜故障在線診斷技術的進步，開關設備的管理和維修將發展到狀態維修的新階段。