01
电网公司
聚焦实际应用与大规模部署
英国国家电网（National Grid UK）
技术亮点：多模态监测系统：在变电站部署UHF（特高频）+ TEV（暂态地电压）传感器，结合AI算法实现变压器和GIS设备的在线监测。
光纤传感网络：在输电线路上应用分布式光纤传感（DAS），通过振动和温度信号检测电缆局部放电。
案例：伦敦地区变电站部署的AI-PD系统，将故障预警时间提前至数周，误报率低于5%。
澳大利亚TransGrid
技术亮点：AI驱动的PD分析平台：集成LSTM神经网络和数字孪生技术，对高压开关柜的放电模式进行实时分类。
无线传感器网络：基于LoRaWAN的无线PD传感器覆盖偏远地区变电站，降低运维成本。
成果：2023年实现500 kV电网设备故障率下降30%。
美国太平洋煤气电力公司（PG&E）
技术亮点：电缆局部放电在线监测：采用耦合电容法（Mega OHM CableGuard系统）对地下电缆进行长期监测。
紫外成像辅助巡检：结合无人机搭载紫外相机，定位户外设备的电晕放电。
应用场景：旧金山湾区电网的电缆网实现98%的PD事件可追溯。
02
研究机构
前沿技术开发与标准化
德国弗劳恩霍夫研究所
（Fraunhofer Institute）
技术亮点：量子传感技术：研发基于原子磁力计的PD传感器，灵敏度达10⁻¹⁵ A/m，远超传统电磁传感器。
PD模式库：建立全球最大的局部放电特征数据库（PD Patterns Library），支持AI模型的训练。
合作项目：与西门子合作开发基于边缘计算的PD监测边缘节点。
美国电力研究院（EPRI）
技术亮点：跨域数据融合：整合SCADA、PMU和PD监测数据，构建电网设备健康状态评估体系。
新型传感器设计：开发基于MEMS的超声波传感器，尺寸缩小50%，适用于紧凑型设备。
标准化贡献：主导修订IEC 60270标准，纳入UHF和TEV检测的量化指标。
欧洲电力研究院（CIGRE）
技术亮点：高压设备UHF-RFID传感：提出GIS罐体内嵌UHF传感器与外部RFID标签的协同检测方案。
数字孪生验证平台：通过虚拟仿真验证PD监测系统的可靠性。
项目案例：在瑞典哥德堡变电站部署的UHF-RFID系统，信噪比提升20 dB。
03
高 校
基础理论突破与创新算法
美国麻省理工学院（MIT）
技术亮点：深度学习模型：开发基于Transformer的PD信号分类模型（MIT-PDNet），在IEEE PD数据集上准确率达99.2%。
光子计数技术：利用单光子探测器提升紫外成像的时空分辨率。
论文成果：2024年《Nature Communications》发表的“基于神经辐射场的PD源三维定位方法”。
瑞士联邦理工学院（ETH Zurich）
技术亮点：声学-电磁联合反演：通过贝叶斯推断算法，同步处理超声波和电磁波信号，实现放电点精确定位（误差<1 cm）。
柔性传感器设计：研发可贴合设备表面的石墨烯基PD传感器。
应用场景：高压开关柜的贴片式监测系统已进入试点阶段。
日本东京大学（The University of Tokyo）
技术亮点：太赫兹频段检测：利用0.1 THz频段电磁波穿透绝缘材料的能力，检测内部放电缺陷。
自供能传感器：开发基于振动能量收集的无线PD传感器，续航时间达10年。
实验室成果：实现1 mm厚绝缘层的微小放电（10 pC级）检测。
04
设备厂商
商业化产品与解决方案
ABB（瑞士）
代表产品：SphereGuard系统：集成UHF、超声波和TEV传感器的多模态监测装置，支持IEC 62478标准。
AI诊断平台：通过历史数据分析预测设备寿命，误报率<1%。
应用案例：新加坡电网（SGS）变电站部署，故障检出率提升至95%。
西门子（德国）
代表产品：SENTRONIC PD Sensor：基于MEMS的超声波传感器，频率响应范围0.1–1 MHz。
EnergyIP平台：结合数字孪生和边缘计算，实现从设备到电网的全层级PD管理。
技术优势：支持与SCADA系统无缝集成，兼容OPC UA和MQTT协议。
施耐德电气（法国）
代表产品：EcoStruxure PD监测模块：部署于断路器和隔离开关，采用LSTM网络实时分析放电趋势。
Ultrasonic PD Detector：手持式设备，具备自动增益控制（AGC）功能。
市场覆盖：已在巴西、印度等新兴市场部署超过10,000套系统。
美国FLIR（红外成像）
代表产品：PDIR系列：融合紫外成像与红外热成像的便携式设备，支持电晕放电的实时可视化。
AI分析软件：自动识别放电热点并生成热力图报告。
技术突破：紫外灵敏度达1×10⁻⁶ W/cm²，比传统设备高3个数量级。
05
新兴技术方向与趋势
量子传感：英国国家量子技术中心（NQTC）开发量子雷达传感器，探测灵敏度提升10倍。
卫星遥感：加州大学圣地亚哥分校（UCSD）研究利用卫星激光雷达（LiDAR）检测输电线走廊的放电现象。
联邦学习：欧盟DESI项目推动跨国电网PD数据的联合建模，提升AI模型的泛化能力。
柔性电子：斯坦福大学研发可植入式PD传感器，直接贴附于设备绝缘表面。
总结
国外技术发展的核心逻辑是“感知-分析-决策”全链条优化：
感知层：多物理场融合、纳米材料、量子传感；
分析层：小样本学习、知识蒸馏等AI技术；
决策层：数字孪生驱动的主动运维。
国内企业需重点关注跨学科技术融合（如量子+电力）、自主可控的芯片设计（如边缘AI芯片），以及标准化体系建设（参与IEC标准修订）。
来源：Deepseek
版权信息：CPEM电力设备管理大会_电力设备状态检测与故障诊断技术|电力设备带电检测技术高峰论坛