变电设备智能状态监测是实现变电站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化的必要条件，并可根据需要支持电网实时自动控制、在线分析决策、协同互动等高级功能，实现与相邻变电站、电网调度等互动。电力设备智能状态监测不仅可以掌握电力设备当前的运行情况， 还可以根据其专家系统利用其运行状态数据库对电力设备进行综合诊断，电力设备智能状态监测系统是实现智能变电站的基础。文中针对目前变电站设备的监测技术，结合近年来该领域的现状和智能电网的发展方向，对变电站智能状态监测系统进行综述。

变电站作为智能电网的核心组成部分，其建设获得了越来越多的关注。根据现行的标准，变电站一次设备智能状态监测是指采用先进、可靠、集成、低碳、环保的传感系统，以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求，自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策、协同互动等高级功能，实现与相邻变电站、电网调度等互动的变电站[1]。电力设备智能状态监测系统是保证电力设备正常工作，有效开展状态检修，并预估设备的损耗以建立全寿命周期管理体系，电力设备智能状态监测系统是实现智能变电站的基础。因此以设备的状态监测为基础的状态检修成为实现智能变电站并最终建立智能电网的核心技术之一，该技术近年来获得越来越多的重视。电力设备智能状态监测不仅是设备状态检修模式的基础，也是智能变电站综合自动化正在实施的电气运行模式的需要。无论是智能变电站还是无人值守变电站在其监控系统中都需要增加一个在线监测及故障诊断专家系统， 用以作为辅助决策手段，进而提高监控能力。要想实现真正的无人值守，必须加入电气设备在线监测和故障诊断的内容，这样变电站综合自动化才更加完善和更有效。所以在测量、控制、保护和远动等综合自动化的基础上，融合电力设备状态监测系统必将推动变电站综合自动化向前发展[2]。

电力设备智能状态监测不仅可以掌握电力设备当前的运行情况，还可以根据其专家系统利用其运行状态数据库对电力设备进行综合诊断，为设备检修提供辅助决策。为了解决电力设备故障诊断中所遇到的主要技术难题，需要突破常规方法进行故障诊断的局限，结合神经网络理论、灰色轨迹理论、数据库技术、模糊理论模型等各种算法，对电力设备实行故障诊断。利用各种数学模型从实现原理上进行比较分析，研究出多种改进的学习算法，实现变电站内电力设备故障诊断络模型。

1 电力设备智能状态监测系统组成

电力设备的状态监测是指通过传感器、计算机、通信网络等技术， 及时获取设备的各种特征参量并结合一定算法的专家系统软件进行分析处理， 对设备的可靠性做出判断，对设备的剩余寿命作出预测，从而及早发现潜在的故障，提高供电可靠性。电力设备状态监测大大降低维修周期内的设备故障率，为设备状态检修提供技术依据， 并及时发现设备缺陷和异常征兆，确保设备安全运行，从而提高供电可靠性。由于变电站内电力设备种类繁多、结构各异，状态监测的类型也千差万别，但是，不论什么类型的监测系统，都需要经过3 个步骤：采集设备数据信号;对数据进行传输;分析处理数据及诊断。

变电站内电磁环境复杂， 所采集到的模拟信号在传输的过程中不免受到外界的各种干扰而产生信号失真， 为了解决模拟信号在长距离传输后所导致的失真问题， 现在倾向于将微弱的模拟信号就地模拟转换，采用现场总线技术，由主机进行循环检测及处理。依据IEC 61850 关于变电站功能、变电站通信网络以及整体系统建模的分层设定， 智能变电站分为三层结构：过程层、间隔层、站控层。如图1 所示。分层(级)分布式的结构采用模块化设计和现场总线控制技术。它由安装在变电站内的数据采集及处理系统和安装在主控室内的数据分析和诊断系统，再通过网络， 把若干个变电站的监测数据汇集到相关管理部门的数据管理诊断系统， 实现对多个变电站的电气设备状态的实时状态监测。