■聚 焦

    电视、电灯、电话、电脑、电饭锅、电动车……如今，“电”已经成为人们衣、食、住、行高度依赖和经济社会发展必不可少的重要能源。电能的稳定供给取决于电力设备的安全稳定运行，而电力设备的状态监测与评估则是电力供应的“安全卫士”。

    上海交通大学智能输配电研究所副所长盛戈皞致力于高压电力设备状态评估与智能化研究，先后主持国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、973、863计划子课题、上海市科技攻关项目等重要科研项目，与国家电网、南方电网等企业开展深入合作，授权发明二十余项专利，攻克了多个关键技术难题，为电力产业发展提供了安全稳定的设备保障。

    让检测更可靠，让定位更精确——探索跨学科技术创新

    局部放电信号检测和准确定位是电力设备检修和维护的主要手段，对提高电力设备的可靠性具有重要意义。传统的局部放电信号检测和定位主要采用分散配置的特高频传感器或超声传感器检测放电信号的统计图谱和大小实现，检测结果容易受到变电站现场强电磁信号或设备振动的干扰，检测可靠性和定位准确性较差，这成为制约局部放电检测技术发展，困扰电力公司多年的世界级难题。

    “解决难题的方法不应仅仅局限于一个学科，从跨学科的角度去思考、去创新，一定会有新收获。”针对局部放电信号检测和定位的难题，盛戈皞与电子专业专家进行了深入探讨，利用在雷达领域常用的阵列信号处理技术和多频带特高频信号传感技术，提出了利用多个特高频和超声传感阵列联合检测和定位的方法，通过声电信号联合分析和高阶累积量等信号处理方法，解决了强干扰环境下弱信号可靠检测这一关键问题，大大提高了在变电站强电磁干扰环境下设备绝缘缺陷定位的准确性，实现了多源局部放电的准确辨识，定位准确度达到厘米级，为及时有效地完成电力设备检修和维护提供了可靠的依据，研制开发的电力设备声电联合局部放电综合检测装置关键技术指标达到了国际领先水平。

    盛戈皞至今仍然对电力设备局部放电指纹库的建立记忆犹新：为得到不同局部放电模型的试验结果，他带领团队在近一年时间内，完成了近百次重复试验，最终获得了最为完整的电力设备局部放电指纹库，成为最有特色的成果之一。

    搭载“大数据”快车——引领电力设备状态评估新方向

    “科研工作应当关注新的方法和技术，科研不仅要服务于应用需求，更应当引领应用的发展方向。”盛戈皞对科研和应用的关系有着独到的见解。

    电力设备评估诊断是提高电力设备稳定性的关键技术。传统的电力设备状态评估缺乏多时空尺度、多维参数综合分析方法。针对这一问题，盛戈皞以全新的思路和技术手段，在国际上首次将“大数据”分析引入输变电设备状态评估、诊断和预测，开发了基于海量信息融合分析的高压电力设备状态评估和故障诊断软件，实现了设备状态异常的快速检测、设备健康状态综合评估和基于深度学习的故障诊断，实现了设备状态、电网运行和环境气象等多源信息的融合分析，有效提高了输变电设备状态评估诊断和预测的准确性，为设备智能运维和电网优化调度提供了强大的决策支撑，显著提高电力设备运行的可靠性和设备的利用效率，提升了电网故障防御能力。目前，设备状态评估大数据挖掘分析算法已在国家电网公司330kV以上重要输变电设备风险管控平台上逐步应用实施。

    科研的生命力在于应用。盛戈皞团队开发的关键技术的研究成果与思源电气等企业进行产学研合作，研制了变压器和GIS多参量状态监测智能组件、设备带电检测装置以及传统组合开关设备升级改造的智能化GIS等一系列产品，已在包括6座1000kV特高压变电站在内的全国1000多个变电站应用，在上海、山东等电网成功判别及定位了40余个绝缘缺陷和故障设备，避免了多起停电事故和设备损坏引起的重大经济损失，提高了电网供电可靠性和设备利用效率，有力地推动了我国智能电网、能源互联网的建设和相关产业的发展。