傳統定（dìng）期檢修模（mó）式難以應對油浸式變壓器複雜故障（zhàng）。本文綜述了油溫異常、絕緣受潮、局（jú）部放電等典型故障的機理，提出基於多物理場耦合分析與（yǔ）邊緣計算的智能診斷方（fāng）案。
1. 典型故障機理與（yǔ）檢測技術（shù）
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油溫異常：渦流導（dǎo）致鐵芯過熱（rè）、繞組短路或（huò）散熱不足均可能引發油溫（wēn）超限。某500kV變壓（yā）器因渦流損（sǔn）耗（hào）使鐵芯局部溫度達180℃，經有限元（yuán）分析優化鐵芯夾件結構後，熱點溫度降低40℃。
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絕緣受潮：變壓器油中水分含量＞30ppm將顯著降低擊穿電壓。采用真空注油工藝與呼吸器動（dòng）態密封技術，可（kě）使（shǐ）水分含量穩定在15ppm以下。
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局部放電：尖（jiān）端放電、懸浮電位或油中氣泡均可能引發PD。某220kV變壓器通（tōng）過高頻電流傳感（gǎn）器（HFCT）與超聲波（bō）定位（wèi）技術，精準定（dìng）位繞組端部絕緣缺（quē）陷。
2. 智能診（zhěn）斷技術進展
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多物理場（chǎng）耦合分析：聯合電場（chǎng）、磁場與流場仿真（zhēn），某330kV變壓器通過COMSOL軟件預（yù）測繞組熱點（diǎn）溫度，誤差＜5℃。
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邊緣計算與雲平台：部署LoRa無線傳感器網（wǎng）絡，實現油溫（wēn）、油位、振動等參數的實（shí）時（shí）采集（jí）。某省級電網公司通過雲平台對2000台變壓器進行大數據分析，故障預測準確率提升至（zhì）85%。
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數字孿生技術：構建變壓器（qì）虛擬模型，某（mǒu）風電場通過數字（zì）孿生係（xì）統模（mó）擬（nǐ）過載（zǎi）工況，優化冷卻策略後設備壽命延長20%。
3. 預防性維護策略
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狀（zhuàng）態檢修：基於IEEE C57.91標準製定檢修周期，某變電站將檢修間隔從3年延長至5年（nián），節省運（yùn）維成本30%。
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油質再（zài）生：采用真空濾油（yóu）機與離子交換樹脂技術，可使（shǐ）油中酸值（zhí）從0.2mgKOH/g降至0.03mgKOH/g。
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抗震加固：對（duì）地震多發區變壓器采用橡膠隔震支座與防傾覆裝置，某核電站變壓（yā）器經抗震改造後，在0.4g加（jiā）速度下仍保持正常運行。
結論
油浸式變壓器的故障診斷正從“定期檢修”向“預測（cè）性維護”轉（zhuǎn）型（xíng）。未來需進一步融合AI算法與新型（xíng）傳感器技術（shù），構建全生命周期健康管理體係。
