根據(jù)中國電力企業(yè)聯(lián)合會《2025年全國電力設備可靠性分析報告》統(tǒng)計，2024年我國10kV及以上電壓等級交聯(lián)聚乙烯（XLPE）電纜故障共發(fā)生1279起，其中82%的故障由局部放電（以下簡稱局放）長期劣化演變導致，局放檢測準確率不足65%成為制約電纜狀態(tài)檢修落地的核心瓶頸【1】。隨著電力系統(tǒng)對供電可靠性要求的持續(xù)提升，傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗的局放檢測模式已無法匹配大規(guī)模電纜網(wǎng)絡的運維需求，局放檢測AI、智能診斷、深度學習、邊緣計算等技術的融合應用，成為電纜局放檢測領域的核心發(fā)展方向。

一、技術背景與發(fā)展歷程

電纜局放檢測技術的演進與電力網(wǎng)絡的發(fā)展需求深度綁定，過去30年共經(jīng)歷了三次技術迭代。第一階段為1990年-2010年的離線檢測階段，主要采用脈沖電流法，需要停電開展檢測，檢測周期長、效率低，僅能覆蓋少數(shù)重要電纜線路，無法滿足大規(guī)模配網(wǎng)電纜的運維需求。第二階段為2010年-2020年的帶電檢測普及階段，特高頻、超聲波、高頻電流等帶電檢測技術逐步推廣，無需停電即可開展檢測，但檢測結果高度依賴運維人員的經(jīng)驗判斷，不同人員對同一信號的判定一致性不足60%，誤報率長期高于30%。第三階段為2020年以來的AI賦能智能診斷階段，隨著深度學習算法的成熟和邊緣計算硬件成本的下降，AI技術開始融入局放檢測全流程，實現(xiàn)了信號識別、故障判定的自動化，檢測準確率和效率大幅提升。

*電網(wǎng)《2025年配網(wǎng)智能化運維白皮書》顯示，截至2025年底，國網(wǎng)系統(tǒng)已在17個省市部署AI局放檢測試點，覆蓋10kV及以上電纜線路達3.2萬公里，試點區(qū)域電纜故障發(fā)生率較傳統(tǒng)檢測模式下降47%【2】。當前我國10kV及以上電纜總長度已突破560萬公里，配網(wǎng)運維人員人均管轄電纜長度達127km，傳統(tǒng)檢測模式已無法實現(xiàn)運維周期的全覆蓋，AI賦能的局放檢測技術作為電力檢測趨勢的核心組成部分，已成為行業(yè)共識的發(fā)展方向。

二、核心原理深度解析

局放檢測AI與邊緣計算、深度學習技術的融合，構建了“感知層-邊緣層-云端層”三層協(xié)同的智能診斷體系，實現(xiàn)了局放信號從采集到故障判定的全流程自動化。感知層由各類局放傳感器組成，可采集特高頻（300MHz-3GHz）、超聲波（20kHz-200kHz）、高頻電流（1MHz-30MHz）等多維度信號，*高采樣率可達10GS/s，確保毫伏級的微弱局放信號不會丟失，適配不同電壓等級、不同敷設方式的電纜檢測需求。

邊緣計算層負責現(xiàn)場數(shù)據(jù)的預處理和初步診斷，首先通過小波變換結合深度自動編碼器算法濾除現(xiàn)場的電暈干擾、機械振動干擾、載波通信干擾等噪聲，噪聲抑制比可達25dB以上，有效提升弱信號的識別率；其次通過輕量化深度學習模型完成特征提取和初步故障分類，處理延遲低于200ms，僅將告警數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)上傳云端，帶寬占用較全量上傳降低90%，同時支持斷網(wǎng)連續(xù)運行7天以上，適配電纜隧道、地下管廊等無公網(wǎng)信號的場景。

云端層部署大規(guī)模深度學習模型，基于積累的百萬級局放樣本庫完成故障的精準分類和劣化程度評估，目前主流的改進型ResNet18卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可區(qū)分電暈放電、沿面放電、氣隙放電、懸浮放電四類典型電纜局放故障，診斷準確率可達92%以上，同時支持剩余使用壽命預測，預測誤差小于15%。深度學習算法是智能診斷的核心支撐，相較于傳統(tǒng)人工定義特征的診斷方法，其可自動從原始時頻圖譜中提取1024維隱含特征，避免了人工特征選取的主觀性誤差，對復雜、微弱局放信號的識別能力提升顯著。

三、技術優(yōu)勢與局限性

AI賦能的電纜局放智能診斷技術相較于傳統(tǒng)檢測模式，在檢測準確率、運維效率、預測能力等方面具備顯著優(yōu)勢，但仍存在部分場景適應性不足的局限性。其核心優(yōu)勢主要體現(xiàn)在三個方面：第一是檢測準確率大幅提升，中國電力科學研究院2025年開展的第三方比對測試顯示，搭載深度學習模型的局放檢測設備，對四類典型局放故障的平均識別準確率達91.7%，誤報率為7.8%，相較于傳統(tǒng)閾值法的62.3%準確率、34.7%誤報率，性能提升顯著【3】。第二是運維效率顯著提升，單條10km 10kV電纜的帶電檢測作業(yè)，傳統(tǒng)模式需要2名檢測人員現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)，返回后臺由人員分析，總耗時約4小時，搭載邊緣計算的AI局放檢測設備可現(xiàn)場完成數(shù)據(jù)處理和診斷，總耗時縮短至45分鐘，人力成本降低50%。第三是具備劣化趨勢預測能力，傳統(tǒng)局放檢測僅能判定當前是否存在放電，AI智能診斷系統(tǒng)可基于同一線路的歷史檢測數(shù)據(jù)，擬合局放發(fā)展趨勢，提前3-6個月預警潛在故障，為狀態(tài)檢修提供決策依據(jù)。

其當前的局限性主要體現(xiàn)在三個方面：第一是小樣本故障場景適應性不足，對于發(fā)生概率低于0.5%的罕見放電類型，當訓練樣本量少于100條時，模型識別準確率會降至70%以下，需要通過遷移學習、小樣本學習等技術進一步優(yōu)化。第二是強電磁干擾場景魯棒性有待提升，在換流站、特高壓變電站周邊等強電磁干擾環(huán)境下，模型識別準確率會下降10-15個百分點，仍需優(yōu)化噪聲抑制算法。第三是模型可解釋性不足，深度學習模型的“黑箱”特性導致故障判定的邏輯無法完全溯源，不符合電力設備故障溯源的管理要求，當前仍需配置人員對高風險告警進行人工復核。

四、技術標準與規(guī)范要求

當前國內已形成覆蓋基礎測量、帶電檢測、AI系統(tǒng)要求的完整標準體系，為電纜局放AI智能診斷技術的規(guī)模化應用提供了規(guī)范依據(jù)。第一是基礎標準《局部放電測量》（GB/T 7354-2018），明確了局放測量的術語定義、測試方法、校準要求，是局放檢測的基礎遵循【4】。第二是行業(yè)標準《交聯(lián)聚乙烯電力電纜局部放電帶電檢測技術導則》（DL/T 1815-2018），規(guī)定了電纜局放帶電檢測的檢測周期、操作流程、判定閾值，為現(xiàn)場作業(yè)提供了指導。第三是團體標準《電力電纜局部放電AI智能診斷系統(tǒng)技術要求》（T/CES 198-2024），是國內*針對AI局放檢測的專項標準，明確要求AI診斷模型對典型局放故障的識別準確率不低于90%，誤報率不高于10%，邊緣計算終端的防護等級不低于IP65，工作溫度范圍覆蓋-40℃~70℃，數(shù)據(jù)傳輸需符合電力行業(yè)網(wǎng)絡安全等級保護2.0三級要求【5】。第四是國際標準《高壓電纜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測》（IEC 62478:2022），對AI診斷模型的泛化性、可追溯性提出了明確要求，為國內產品的國際化推廣提供了對接依據(jù)。

同時，*能源局2025年發(fā)布的《電力設備狀態(tài)檢修管理辦法》明確要求，到2027年110kV及以上電纜線路的狀態(tài)監(jiān)測覆蓋率不低于80%，AI智能診斷技術的應用是達成該目標的核心支撐。

五、應用場景與選型建議

AI賦能的電纜局放智能診斷技術已在定期巡檢、在線監(jiān)測、交接試驗三大場景實現(xiàn)規(guī)模化應用，不同場景下的設備選型需匹配對應的技術參數(shù)要求。第一是電纜通道定期巡檢場景，主要面向10kV-35kV配網(wǎng)電纜的季度、年度巡檢，適合選用內置邊緣計算單元的手持式局放檢測儀，可現(xiàn)場完成信號采集和診斷，無需事后人工分析。比如康高特自研的金吒手持式多功能局放測試儀，內置輕量化深度學習模型，支持特高頻、超聲波、高頻電流三種檢測方式，智能診斷準確率達92%，符合T/CES 198-2024標準要求，單設備重量僅1.2kg，適合現(xiàn)場巡檢作業(yè)。第二是重要電纜線路在線監(jiān)測場景，主要面向110kV及以上主干電纜、重要負荷供電電纜，需要24小時連續(xù)監(jiān)測，適合部署固定式局放監(jiān)測終端，邊緣計算單元集中部署在隧道井口，實時分析所有監(jiān)測點的信號，出現(xiàn)異常立即上報告警。第三是電纜交接試驗場景，主要面向新敷設電纜的竣工驗收，適合選用搭載AI診斷模塊的振蕩波局放測試系統(tǒng)，可在完成耐壓試驗的同時同步開展局放檢測，自動定位缺陷位置。比如康高特RDAC-35/10電纜振蕩波局部放電測試系統(tǒng)，內置局放檢測AI模塊，可自動識別不同類型的局放信號，定位誤差小于電纜全長的0.5%，檢測效率較傳統(tǒng)模式提升60%。

針對設備選型，本文提出三個核心參考指標：第一是AI模型性能指標，要求模型至少覆蓋4種典型電纜局放故障類型，識別準確率≥90%，誤報率≤10%，支持小樣本遷移學習，可針對現(xiàn)場特殊場景快速優(yōu)化模型。第二是邊緣計算終端性能指標，要求單終端支持至少8路并行信號采集，處理延遲≤200ms，本地存儲容量≥128GB，支持斷網(wǎng)連續(xù)運行≥7天，防護等級不低于IP65。第三是兼容性指標，要求設備支持DL/T 860（IEC 61850）等電力通用通信協(xié)議，可直接接入現(xiàn)有電網(wǎng)運維管理平臺，避免數(shù)據(jù)孤島。

六、技術發(fā)展趨勢與展望

作為電力檢測趨勢的核心組成部分，AI賦能的電纜局放檢測技術未來將向多模態(tài)融合、邊緣輕量化、聯(lián)邦學習、數(shù)字孿生對接四大方向演進，進一步提升檢測性能和應用價值。第一是多模態(tài)融合診斷技術，未來的智能診斷系統(tǒng)將融合局放、紅外測溫、接地電流、振動等多維度監(jiān)測數(shù)據(jù)，構建多模態(tài)深度學習模型，進一步將典型故障識別準確率提升至95%以上，降低誤報率至5%以下，同時實現(xiàn)對電纜外護套破損、接地不良等非局放類缺陷的識別，拓展檢測覆蓋范圍。第二是邊緣側模型輕量化技術，通過知識蒸餾、量化壓縮等技術，將云端大規(guī)模深度學習模型壓縮至邊緣終端運行，無需依賴云端算力即可實現(xiàn)高精度診斷，適配無公網(wǎng)信號的偏遠地區(qū)電纜、地下深處電纜隧道等場景。第三是聯(lián)邦學習技術的應用，針對不同區(qū)域電網(wǎng)的局放樣本數(shù)據(jù)孤島問題，采用聯(lián)邦學習框架，在不共享原始檢測數(shù)據(jù)的前提下，聯(lián)合不同區(qū)域的樣本數(shù)據(jù)共同訓練模型，提升模型的泛化性，解決不同區(qū)域、不同電壓等級電纜的檢測適配問題。第四是與數(shù)字孿生電網(wǎng)的深度對接，AI智能診斷的結果將直接輸入電纜數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)電纜劣化過程的可視化模擬，為運維人員提供更直觀的決策依據(jù)，支撐電纜全生命周期的精細化管理。

針對行業(yè)發(fā)展，本文提出三點建議：一是電網(wǎng)企業(yè)可擴大AI局放檢測技術的試點范圍，積累現(xiàn)場應用數(shù)據(jù)，為標準優(yōu)化和技術迭代提供支撐；二是設備研發(fā)廠商應重點優(yōu)化模型的可解釋性和強干擾場景魯棒性，提升技術的場景適配能力；三是行業(yè)協(xié)會應加快相關標準的落地推廣，明確AI模型的測試、評估、更新流程，規(guī)范行業(yè)發(fā)展秩序。

參考文獻

【1】 中國電力企業(yè)聯(lián)合會. 2025年全國電力設備可靠性分析報告[M]. 北京: 中國電力出版社, 2025.

【2】 *電網(wǎng)有限公司. 2025年配網(wǎng)智能化運維白皮書[R]. 北京: *電網(wǎng)有限公司, 2025.

【3】 中國電力科學研究院. 2025年電力電纜局放AI檢測技術比對測試報告[R]. 北京: 中國電力科學研究院, 2025.

【4】 *市場監(jiān)督管理總局, *標準化管理委員會. 局部放電測量(GB/T 7354-2018)[S]. 北京: 中國標準出版社, 2018.

【5】 中國電工技術學會. 電力電纜局部放電AI智能診斷系統(tǒng)技術要求(T/CES 198-2024)[S]. 北京: 中國標準出版社, 2024.