一、 溶解气体分析（DGA）的技术进展
DGA通过检测变压器油中溶解的故障特征气体（H₂, CH₄, C₂H₂, C₂H₄, C₂H₆, CO, CO₂等）及其浓度和产气速率来判断内部潜伏性故障。
主要进展
智能化诊断算法与模型：
- 超越传统比值法： 传统的罗杰斯比值法、三比值法（IEC 60599）等虽然经典，但存在编码边界模糊、多解性等问题。新型算法极大提升了诊断精度：
- 机器学习： 支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）、K近邻（KNN）等被广泛应用。它们能学习历史故障数据中的复杂模式，对故障类型（如放电、过热）进行更精确的分类。
- 深度学习： 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等被用于处理时序数据（产气速率）、特征自动提取和复杂模式识别，甚至能预测未来气体浓度趋势。图神经网络（GNN）也开始探索用于结合变压器拓扑信息。
- 混合模型与集成学习： 结合多种算法的优势（如DBN-SVM, CNN-LSTM），或采用集成方法（Bagging, Boosting）提高模型的鲁棒性和泛化能力。
- 多气体分析与特征工程： 不再局限于几种比值，而是综合利用所有可测气体浓度、总烃、产气速率、相对产气速率、气体平衡系数等多种特征，结合特征选择/降维技术（如PCA, t-SNE）构建更全面的诊断模型。
- 不确定性量化： 新模型开始尝试提供诊断结果的不确定性估计，帮助运维人员理解判断的置信度。
在线与实时监测：
- 高性能在线传感器： 色谱传感器（如微型气相色谱）、光声光谱传感器、傅里叶变换红外光谱传感器、半导体传感器等技术的成熟和成本下降，使得连续、实时的油中气体监测成为可能。这大大缩短了故障发现时间。
- 数据采集与传输： 物联网（IoT）技术使得在线监测数据可以方便地远程传输到云端或本地服务器。
- 边缘计算： 部分分析算法部署在监测设备端（边缘），进行初步诊断和异常预警，减少数据传输量，提高响应速度。
数据融合与综合诊断：
- 结合其他油务数据： 将DGA数据与油中水分含量、酸值、介损因数、糠醛含量（纸绝缘老化指标）等油化验数据结合分析，提供更全面的变压器健康状态评估。
- 结合电气试验数据： 与局部放电、绕组变形、介损等电气试验结果关联分析，相互印证，提高诊断可靠性。
标准化与规范化：
- IEC 60599 的修订： 标准持续更新，纳入新的诊断方法和经验。
- CIGRE工作组成果： 国际大电网会议工作组发布报告和导则，推动DGA技术的最佳实践。
二、 局部放电（PD）监测的技术进展
PD监测通过检测变压器内部绝缘缺陷处产生的微小放电脉冲信号，评估绝缘系统的状态，是预测性维护的关键。
主要进展
传感器技术：
- 高频电流互感器（HFCT）： 性能提升（带宽、灵敏度、抗饱和能力），安装更便捷（通常卡在接地线上），成为最主流的方法之一。
- 超高频（UHF）传感器： 技术日益成熟，灵敏度高，抗外部干扰能力强（利用变压器油箱的屏蔽效应）。新型传感器设计（如内置式、外置式优化）提高了适用性和信号质量。多传感器阵列布置可实现放电定位。
- 超声波传感器（AE）： 在固体绝缘（如绕组、纸板）缺陷定位方面有优势。传感器灵敏度和抗振动噪声能力提升。
- 光纤传感器：
- 光纤声学传感器（Distributed Acoustic Sensing, DAS / Fiber Bragg Grating, FBG）： 利用光纤对声波/振动的敏感性，可长距离、多点位监测，抗电磁干扰能力强，适用于大型变压器内部布设。
- 光纤电场传感器： 直接测量局部放电产生的瞬态电场，灵敏度高。
- 瞬态地电压（TEV）传感器： 主要用于开关柜，在变压器箱体上也有应用，作为辅助手段。
- 多传感器融合： 同时使用多种类型传感器（如HFCT + UHF + AE），结合各自优势，提高检测可靠性、抗干扰能力和定位精度。
信号采集与处理技术：
- 高速高分辨率采集卡： 能够捕获更完整的PD脉冲波形，为后续分析提供更丰富的信息。
- 先进的降噪与分离技术：
- 小波变换与时频分析： 仍然是处理非平稳PD信号和去噪的核心工具，算法不断优化。
- 盲源分离： 如独立分量分析（ICA）、主成分分析（PCA）用于分离混合的PD信号和噪声。
- 深度学习降噪： 使用CNN、自编码器等模型直接从原始信号中学习并滤除噪声，效果显著。
- 脉冲波形分析（PWA）： 对单个PD脉冲的上升时间、下降时间、幅值、极性、频谱等特征进行深入分析，有助于识别放电源类型（电晕、沿面放电、内部放电等）和定位。
模式识别与智能诊断：
- PRPD图谱智能识别： 传统的相位分辨局部放电图谱仍是重要工具，但识别自动化程度大幅提升：
- 特征提取： 从PRPD图谱中自动提取统计特征（如Skewness, Kurtosis）、图像特征或利用CNN直接学习图谱特征。
- 分类算法： SVM、RF、CNN等被广泛用于对PRPD图谱进行自动分类（放电类型识别）。
- 单次脉冲序列分析： 结合PWA，利用脉冲序列的时间间隔、幅值分布等特征进行放电类型识别和严重程度评估。
- 深度学习端到端诊断： 使用CNN、RNN/LSTM等模型直接处理原始PD脉冲序列或PRPD数据，实现从信号到诊断结果的端到端学习，减少人工特征工程的依赖。
- 迁移学习与少样本学习： 解决实际应用中标注数据不足的问题，利用预训练模型或小样本学习技术提升模型在特定场景下的表现。
- 放电定位算法优化： 基于时差法（TDOA）的定位算法精度提高，结合声电联合定位（UHF+AE）效果更好。基于机器学习的定位方法也在探索中。
在线与连续监测系统：
- 高性能在线PD监测系统： 集成先进的传感器、采集单元、边缘计算能力和通信模块，能够实现7x24小时连续监测、实时报警和初步分析。
- 云平台与大数据分析： 监测数据上传至云端，利用强大的计算资源进行深度分析、趋势预测、多台设备横向比较，并提供可视化报告。
抗干扰技术：
- 硬件抗干扰： 优化传感器设计（如UHF传感器的带通滤波、方向性），采用差分测量、屏蔽措施。
- 软件抗干扰： 前述的先进降噪算法（小波、ICA、深度学习）是核心。空间滤波（利用多传感器阵列）、数字差分技术等也有效。
- 脉冲鉴别： 基于脉冲波形特征或模式识别区分真实的内部PD和外部干扰（如电晕、开关操作）。
三、 综合与未来趋势
多参量信息融合： DGA、PD、油化、电气、振动、温度等多种监测数据的
深度融合与协同分析是最高效、最可靠的状态评估方式。利用大数据分析和人工智能（如多模态学习）挖掘数据间的关联，构建更全面的“数字孪生”健康模型。
人工智能深度应用： AI（尤其是深度学习）在特征提取、模式识别、故障诊断、趋势预测、寿命评估等各个环节将持续深化，推动诊断向智能化、自动化、精准化发展。可解释性AI也是一个重要方向。
边缘智能与云计算协同： 边缘端处理实时性要求高的任务（如异常检测、初步分类），云端进行深度分析和长期趋势管理。
标准化与互操作性： 推动不同厂商设备数据格式和通信协议的标准化，实现数据的无缝集成和分析。
预测性维护与风险管理： 基于状态监测数据，结合设备历史、运行工况、环境因素等，进行更精准的剩余寿命预测和风险评估，优化维修决策。
成本下降与普及化： 随着技术进步和规模化生产，高性能传感器和在线监测系统的成本将持续下降，使其在更多电压等级和更广泛的变压器上得到应用。
挑战
- 数据质量与标注： 高质量、标注准确的故障数据获取困难，制约AI模型性能。
- 复杂故障的识别： 多种故障并存、微弱早期故障的识别仍是难点。
- 系统可靠性与误报率： 在线监测系统自身的可靠性、抗干扰能力和降低误报率至关重要。
- 成本与投资回报： 对于部分用户，尤其是中小型电网或工业用户，全面部署先进在线监测系统的成本仍需考虑。
- 专业人才： 理解和有效利用这些先进技术需要专业知识。
总结
DGA和PD监测技术正经历深刻的智能化、在线化和融合化变革。AI、高性能传感器、边缘计算和物联网是主要驱动力。这些进展显著提升了变压器老化状态检测的及时性、准确性和可靠性，为实现基于状态的预测性维护、保障电网安全稳定运行提供了强有力的技术支撑。未来，多参量深度融合、AI深度应用和系统成本优化将是持续发展的重点方向。
