电能质量在线监测装置具备传感器老化检测能力，但具体功能强弱因设备等级而异：基础型装置可识别显性故障（如开路、短路），中高端装置能通过自诊断与趋势分析捕捉隐性老化（如参数漂移、性能退化），高端机型更支持AI 预测性维护提前预警。
一、核心检测能力与实现机制
1. 硬件层实时监测（基础标配）
分压电阻老化：监测电阻两端电压比，偏离设计值 **＞1%** 时判定老化
滤波电容老化：通过 RC 充放电时间常数，判断容值衰减 **＞20%** 时标记故障
CT/VT 异常：检测二次侧输出信号是否在正常范围，识别铁芯饱和、绝缘劣化等问题
2. 软件层趋势分析（中高端支持）
趋势校验：滑动窗口算法分析数据渐变（如近 10 分钟 / 1 小时趋势），识别缓慢漂移
漂移校验：记录 ADC 基准电压月度变化，** 每月漂移≥0.1%** 判定基准源或传感器老化
一致性校验：对比三相电压 / 电流测量值，差异持续增大时提示传感器性能不一致
3. AI 预测性维护（高端机型专属）
基于决策树 / LSTM等机器学习模型，训练历史故障数据
自动识别渐进性故障（如 CT 铁芯缓慢饱和、霍尔元件灵敏度下降）
隐性故障检测率 **≥80%**，可提前预警模块老化
二、传感器老化的典型判断标准
| 传感器类型 | 老化判断指标 | 阈值设定 | 典型现象 |
|---|---|---|---|
| CT 电流传感器 | 变比偏差 | ＞0.5% | 测量值与实际值持续偏离 |
| VT 电压传感器 | 幅值漂移 | ＞0.3% | 电压读数缓慢上升 / 下降 |
| 霍尔传感器 | 灵敏度下降 | 使用超 5 年且偏差＞1% | 数据漂移随温度变化明显 |
| 内置采样电阻 | 阻值偏差 | ＞1% | 分压比异常，影响测量精度 |
| 滤波电容 | 容值衰减 | ＞20% | 信号纹波增大，测量稳定性下降 |
三、不同设备等级的检测差异
| 设备等级 | 传感器老化检测能力 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 基础型 | 仅检测开路、短路等显性故障，无法识别隐性老化 | 非关键商业配电节点 |
| 中端型 | 可检测参数漂移、性能不一致等隐性故障，支持基础趋势分析 | 工业用户、配电网常规监测点 |
| 高端型 | 全功能自诊断 + AI 预测性维护，提前预警老化风险 | 电网关口、新能源并网等关键监测点 |
四、局限性与补充说明
无法直接测量传感器内部物理老化程度（如绝缘纸老化、线圈匝间短路），需结合外部特征推断
依赖校准基准：需定期（如每年）用标准源校准，确保检测准确性
环境影响：高温、高湿、强电磁干扰可能影响检测精度，需通过接地、屏蔽优化现场环境
五、总结
电能质量在线监测装置能有效检测传感器老化，从基础的故障报警到高端的 AI 预测，覆盖不同应用场景需求。建议根据监测点重要性选择合适等级的装置，并配合定期校准与现场巡检，全面保障监测系统可靠性。
审核编辑 黄宇