重磅综述：局部放电检测技术十年来的突破与挑战 (2015-2025)

局部放电的检测与分析一直向着“准确检测、精准定位与模式识别”三大目标持续演进。近十年来，随着新型电力系统和智能电网的建设，传统检测技术不断发展，新型技术不断涌现，这篇综述梳理自2015年到2025年期间局部放电检测领域的重要研究成果与关键技术演进，深入探讨当前研究和应用中存在的主要问题及其可能的解决思路。

近十年来局部放电新型检测技术得到快速发展，尤其在光学检测技术、基于光纤的超声检测技术以及多参量融合检测技术等方面取得了显著进展。尽管检测技术在灵敏度、抗干扰能力和应用适应性方面不断优化，局部放电检测的基本方法体系仍未发生根本性改变，主要仍集中在声学信号、光学信号与电磁信号的检测上。探寻新的局部放电检测物理量与新型检测机制，依然是当前局部放电检测领域研究人员追寻的重要方向。

局部放电定位问题大致可划分为3类：一是面向高压电缆、变压器绕组与GIL等线性结构的一维定位；二是针对敞开式变电站等开放空间场景的二维定位；三是适用于变压器等封闭结构电气设备的三维空间定位。

1. 一维定位

时域发射法(TDR)是应用于电力电缆等线性设备局部放电源定位的主流技术，TDR定位方法实现相对简便，其核心难点在于干扰环境中如何准确提取并匹配局放信号，适用于强干扰背景下的脉冲信号提取与匹配算法是该方面的研究重点。TR技术最初源于声学领域，随后被引入电磁领域，用于电力线路的故障定位，近年来进一步拓展至局部放电源的定位，形成了电磁时间反演（EMTR）定位技术。

图2 一维定位方法

2. 二维定位

敞开式变电站中的站域设备局部放电定位问题通常可近似为二维空间定位问题。对于二维空间中的局部放电定位问题，可在变电站内布设至少3个传感器构建传感阵列，放电位置与各个天线阵列之间的距离的差值导致局放脉冲到达各传感器存在时间差(TDOA)，通过建立并求解对应的非线性时差方程组，可解析出局放源在二维平面内的空间坐标。

尽管TDOA方法具备较高的定位精度，但其对系统采样率与同步精度提出了较高要求，且过程复杂，实际应用中更倾向于采用基于测向的定位方法。该方法通过天线阵列获取局部放电信号的波达方向(DOA)，利用两个天线阵列所测得的方向交点实现对局部放电源的二维定位。

图4  变压器内部局放定位示意图

综上所述，无论是电气设备中存在的一维、二维、三维定位问题，目前基于放电信号传播时间差的定位方法仍是现场工程应用中最为主流的局部放电定位手段。虽然该方法的定位精度易受采样率、信噪比及传播路径复杂性的影响，但在实际应用中依然能够实现一定程度的定位准确性。近年来，随着数值计算与智能算法的发展，基于特征匹配和时间反演的定位方法逐渐兴起。该类方法通过绕开对放电脉冲时刻信息的直接提取，在一定程度上减弱了对采样硬件等条件的依赖，具有更好的适应性潜力。然而，由于其依赖于对实际设备中局部放电信号传播过程的高精度数值建模，目前在结构复杂的电气设备中尚未实现现场应用，仍需在建模精度与工程可行性方面进一步突破。

放电类型(缺陷类型)与放电的危害程度密切相关，基于局部放电检测结果进行放电类型模式识别，一直是电气设备故障诊断领域的重要研究热点之一。局部放电模式识别的本质，是依据局部放电数据中提取的特征信息，通过基于规则的经验判据或基于数据驱动的算法模型，实现缺陷类型在特征空间中的映射与判别。

围绕局放模式识别技术的研究主要集中于基于机器学习的局放模式识别技术，因此局放模式识别技术的发展伴随机器学习技术的发展而发展。早期研究中，主要应用人工神经网络(artificial neural network，ANN)、支持向量机(support vector machines，SVM)等浅层神经网络。近年来，深度学习(deep learning，DL)技术兴起，成为局部放电模式识别研究的重要方向。近十年来，伴随深度学习技术的快速发展，局部放电模式识别的研究重心逐步转向基于深度学习算法的智能判别方法。与传统机器学习方法相比，深度学习强调端到端特征学习，能够在大规模数据环境下自动提取局部放电信号中的高维特征，展现出优异的建模与识别能力。

尽管伴随着深度学习技术的快速发展，越来越多的深度学习算法被应用于局部放电模式识别中。相比传统的机器学习算法，深度学习依托于其强大的高维特征提取能力，显著提升了局部放电缺陷类型识别的准确率。尽管深度学习技术在电气设备局部放电故障诊断领域取得了重要进展，但算法层面的提升尚未根本解决实际有效样本不足的问题，导致其在复杂工程现场中的应用效果仍然存在较大差距。

1. 局部放电检测的“漏报误报”问题

对于“漏报”问题，目前工程中仍普遍采用单一检测方法，但是单一方法在局部放电检测的有效性方面存在明显局限，难以实现对多类型缺陷的全面覆盖，是造成漏报现象的主要原因之一。此外，某些类型的局部放电存在突发性强、前期信号微弱，极易被传统低采样率的监测方式所遗漏，也成为“漏报”问题的重要根源。对于局部放电的“误报”问题，其主要根源在于现场复杂环境中干扰信号的影响。干扰来源主要包括两个方面：一是外部环境中的背景噪声；二是邻近设备放电信号对目标设备检测结果的干扰。要解决局部放电在线监测的“漏报误报”问题，既需要检测方法的持续创新，也需依赖工程技术的不断提升。应加快推进多参量融合检测与高灵敏度检测方法的应用，实现局部放电信号前端测量的全覆盖。同时，应采用高采样率、全脉冲、多点式的信号采集技术，全面提升局部放电脉冲信号的获取和辨识能力。

然而，需要充分认识到，“漏报误报”问题的解决是一个长期而复杂的过程。在当前技术尚未完全成熟的阶段，部分现场技术人员提出可将局部放电在线监测系统视为“哨兵”，即通过初步监测实现故障预警，在报警信号出现后，结合更丰富的带电检测手段或更高精度的重症监测手段进行确认与分析。这一策略在一定程度上提升了现场局放问题的发现效率，为现阶段的电气设备局部放电有效检测提供了支撑。

2. 现场缺陷模式识别准确性不足

近年来，基于深度学习的局部放电模式识别技术发展迅速，但在实际工程应用中此类方法准确性依然不足。究其原因，目前的研究主要集中于探索新兴深度学习算法在局部放电识别领域的应用，虽然相比传统的浅层神经网络方法，其在缺陷诊断准确率方面取得了一定提升，但所有性能评估均基于实验室构建的局部放电数据库。尽管在实验室条件下识别准确率普遍可达到90%以上，但在实际现场应用中，识别准确率却显著下降，无法满足实际需求。究其原因，在于实际设备缺陷数据极为有限，且实验室条件下构建的缺陷模拟难以全面复现现场工况，无论是实际缺陷对应的电场分布特性，还是复杂环境条件对缺陷发展的影响，均无法完全再现。现有基于深度学习的局部放电模式识别方法，尚未从根本上突破局放模式识别在数据层面的局限，难以满足复杂工况下工程应用的需求。

需要正视局部放电作为小样本事件的客观特性，也要重视现场实际数据的作用，就局部放电模式识别而言，算法固然重要，但数据才是根本。只有在正视这些关键特性的基础上，才能明确新兴人工智能技术在局部放电识别中需要解决的核心问题，避免陷入一味地追求算法性能而忽视工程实际需求的研究误区。

3. 实际复杂工况下的局部放电理论研究

局部放电的检测与分析离不开基础理论研究的支撑。从本质上讲，局部放电检测与分析属于典型的工程应用问题，其最终目标是为实际工程中的绝缘缺陷检测与故障预警提供可靠手段。近年来，局部放电检测与分析技术在实验室条件下及部分工程应用中取得了明显进展，但在复杂工况下的实际应用效果仍存在一定差距。造成这一问题的重要原因之一，是对复杂工况下局部放电物理机理的理解尚不充分，设备实际运行中承受的电应力不仅是单一交流或直流等稳态应力，还包括稳态叠加冲击等暂态应力，造成应力复杂性；此外绝缘介质本身的特性也在发生改变，造成介质复杂性，这些复杂工况下的局部放电现象呈现更为多变的特征，这在一定程度上限制了局部放电检测与分析的准确性和有效性。无论是在检测还是分析方面，复杂工况下局部放电基础理论的深入研究都是不可或缺的。