在电力系统中，变压器作为电能传输与分配的核心设备，其运行状态直接影响电网的安全稳定。局部放电是变压器绝缘老化的早期重要征兆，若未能及时监测与处理，可能引发绝缘击穿、短路等严重故障。传统单一传感器监测方式存在检测盲区大、抗干扰能力弱等问题，而基于多传感器融合的在线监测方案，通过整合多种类型传感器的优势，为变压器的健康管理提供了更精准、可靠的技术手段。
传统的局部放电监测多依赖高频电流传感器(HFCT)或超声波传感器(AE)。HFCT 虽能捕捉放电产生的脉冲电流，但在复杂电磁环境下易受干扰;AE 传感器通过检测放电产生的机械振动波来判断局部放电情况，却难以对深层放电点进行精确定位。这些单一传感器的局限性，使得监测结果存在较大误差，无法全面反映变压器的真实运行状态。
多传感器融合监测方案通过协同运用特高频(UHF)传感器、高频电流传感器、超声波传感器、光学传感器等多种类型设备，从电、声、光、热等多个维度采集局部放电信号。UHF 传感器能够捕捉到纳秒级的电磁脉冲信号，对局部放电的起始和发展具有*高的灵敏度;高频电流传感器可实时监测放电产生的脉冲电流，获取放电强度信息;超声波传感器则通过检测放电产生的机械振动，实现放电位置的初步定位;光学传感器能够检测局部放电过程中产生的微弱光辐射，进一步辅助判断放电状态。
该方案采用数据层、特征层和决策层的三级融合架构。在数据层，各传感器实时采集原始信号，并通过高速数据采集系统进行同步采样;在特征层，利用数字信号处理技术，对采集到的信号进行滤波、降噪和特征提取，获取时域、频域和时频域特征;在决策层，运用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对融合后的特征进行分析和判断，实现对局部放电类型(如电晕放电、悬浮放电、绝缘内部放电等)、强度和位置的精准识别。
在实际应用中，多传感器融合监测系统采用分布式部署方式。根据变压器的结构特点和运行环境，在绕组出线端、油箱表面、油色谱取样口等关键部位合理布置传感器。传感器采集到的数据通过光纤或无线通信网络传输至数据处理中心，利用边缘计算技术进行初步处理和分析，再将关键数据上传至云端平台，实现对变压器局部放电状态的实时监测、故障诊断和趋势预测。
某 500kV 变电站应用该监测方案后，成功将局部放电定位误差从传统方法的数米级缩小至 0.5 米以内，诊断准确率提升至 95% 以上。通过对监测数据的长期分析，还能够预测变压器的绝缘老化趋势，为设备的检修和维护提供科学依据，有效降低了设备故障风险，提高了电网运行的可靠性。
基于多传感器融合的变压器局部放电在线监测方案，通过整合多种传感器的优势和先进的数据处理技术，实现了对变压器局部放电的全面、精准监测，为电力系统的安全稳定运行提供了强有力的技术*。随着人工智能和物联网技术的不断发展，该方案将进一
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