【電機技師特刊節錄】AI智慧化局部放電監測在電力系統中的應用與發展趨勢
本文刊載於《中華民國電機技師公會-大會特刊（第235期）》之技術分享，探討局部放電監測技術，並說明企業如何導入 AI 判斷來排除干擾、增強辨識能力，使絕緣劣化在演變為重大事故前即掌握。
AI智慧化局部放電監測
在電力系統中的應用與發展趨勢
作者: 捷電開發科技股份有限公司 主任工程師-吳宇凡
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前言
電力設備的絕緣能力是其維持安全穩定運行的關鍵。然而隨著設備服役時間的增長、環境損耗、熱應力和電氣應力等影響，絕緣材料會逐漸劣化，其性能也會隨之下降。局部放電（Partial Discharge, PD）是電力設備絕緣劣化的關鍵早期徵兆，若未能及時發現並採取對應措施，絕緣層的老化過程將被加速，最終將導致絕緣系統的崩潰，這類型的突發性故障輕者會造成供電中斷；重者甚至會引發電氣火災，不論何種狀況發生皆可能造成龐大的經濟損失，甚至亦可能造成人員的事故。
為應對這一嚴峻挑戰，電力產業的維護模式正從被動修復轉移為主動預防。傳統的維護方式，如週期性檢查或在故障發生後進行修復，存在顯著的局限性，離線檢測需要中斷設備運行，這會帶來可觀的經濟成本損失，更為關鍵的是這種週期性檢測難以捕捉到絕緣缺陷發展的早期跡象和突發性事件。相比之下，線上連續監測技術可以在不中斷設備運行的前提下，即時追蹤局部放電的發展趨勢，從而實現從「修復」到「預防」的轉變，透過早期預警，維護人員可以在事態惡化前提前規劃維修，大幅降低非計劃性停電的風險與成本。
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「局部放電」基本介紹
局部放電（Partial Discharge, PD）是一種發生在絕緣體內部或表面在強電場作用下形成的局部性電氣擊穿現象。其並未形成跨越兩個導電體之間的完整導電通道，因此被稱為「局部」，雖未完成橋落，但其重複性與持續性會對電力設備的絕緣能力造成累積性的損傷，最終導致絕緣崩潰。
常見的局部放電原因包括：
放電種類
常見的原因
浮動電極放電 電氣連接不良或接點鬆動，導致小電極間隙放電 尖端放電 設備內部尖銳部件或突起在強電場下產生電暈放電 沿面放電 沿面距離不足或表面附著異物 內部放電 設備絕緣介質內部存在雜質或空隙 局部放電皆會伴隨著多種物理及化學現象，這些特徵為其提供多元化的監測依據，可被檢測的伴隨現象包括：
現象
檢測方式
形成原因
高頻脈衝電流 IEC 60270 標準測試法 放電會產生奈秒至微秒級的瞬態電流脈衝 電磁波輻射 電磁波感測技術（UHF/TEV） 脈衝電流會向四周輻射出頻率涵蓋範圍廣泛的電磁波 熱能 紅外線檢測 放電會使設備局部升溫 化學反應 SF6 成分分析、油中氣體分析 放電過程中，絕緣材料或周圍氣體會分解，產生特定的化學物質，例如 SF6 分解、油中氣體 超音波 超音波感測器檢測 放電產生的快速膨脹氣體會產生高頻聲波 光線 紫外光檢測 局部放電會產生微弱的發光現象
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「台電特高壓變壓器及GIS」全面採用線上局部放電監測
因應電力需求快速成長所帶來的挑戰，近年來台灣電力公司積極規劃綠能，為確保電力系統之可靠度與穩定性，特高壓設備的健康監測顯得尤為重要。特高壓變壓器與氣體絕緣開關（Gas Insulated Switchgear, GIS）屬於電網關鍵核心設備，一旦發生故障，不僅維修成本高昂，且修復時間冗長，停電影響範圍亦廣大，將導致嚴重的社會影響與巨大的經濟損失。基於此，台電已規範特高壓變壓器及GIS必須配置線上局部放電監測設備，以便及早偵測絕緣劣化現象，降低突發性故障發生的機率，此種預防性措施雖然初期投資較高，但相較於可能造成之事故損失，其效益遠高於成本，對於提升電力系統之安全性與穩定性具有重要意義。
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局部放電監測技術普及化的挑戰
儘管局部放電（PD）監測技術的價值在台電已被授認可，且能有效預防經濟損失，但其在高壓（4.16 kV、11.4 kV、22.8kV）系統普及化進程仍面臨諸多實務性的障礙。這些挑戰不僅是單純的技術問題，更牽涉到經濟、操作與管理層面，共同形成了技術潛力與實際應用之間的巨大鴻溝。
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技術性挑戰：環境中的背景雜訊干擾
相較於特高壓系統，高壓系統最核心的技術障礙在於電力設備運作環境的複雜性。環境中充滿了各種電磁干擾（EMI），包括來自高頻開關設備的脈衝、周邊無線電訊號（如 AM/FM 廣播、行動通訊和 Wi-Fi 等）和鄰近設備之啟停操作。這些干擾信號的頻譜經常與局部放電信號重疊，導致傳統的監測方法面臨「靈敏度高但準確性低」的困境，儘管傳統硬體濾波器（例如阻塞阻抗、LC 濾波器、帶通/帶阻濾波器等）可以部分來自高壓電源的雜訊干擾，但它們仍難以有效應對現場複雜多變的干擾源，這使從海量數據中精確辨識出真實的局部放電信號成為一項艱鉅的任務。
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經濟性挑戰：成本效益考量
高昂的初始投資是阻礙局部放電監測普及化的另一大障礙，永久性線上監測系統的價格高昂，手持式或固定式監測器及傳感器套件的成本也不便宜，且需要專業技術人員進行操作，對於預算有限的客戶而言，這將是一筆令人卻步的資本支出。
更深層次的挑戰在於投資回報率無法量化，雖然業界普遍認可設備故障會導致巨額經濟損失，但要精確量化一個尚未發生、且性質隨機的故障所能避免的損失，並計算局部放電監測系統的投資回報，卻是一項複雜的難題。由於缺乏明確且具說服力的商業論證，使得決策者在爭取預算時難以獲得高層支持，從而阻礙了技術的推廣應用。
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人員操作與管理挑戰：
傳統的局部放電監測系統在設計上通常針對單一設備，缺乏在大型、分散式電網中大規模部署的擴展性。系統安裝、感測器校準、數據採集和日常維護等工作皆需仰賴專業技術人員，導致高昂的人力成本。線上監測系統會持續產生海量數據，若缺乏有效的處理與分析機制，這些數據易形成「數據孤島」，難以進行集中化的設備趨勢分析與健康評估，將導致儘管握有大量數據，但其潛在價值未能被充分挖掘，決策的延遲使維護行動依然滯後，未能充分發揮預警效益。
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人工智慧(AI)如何驅動解決方案
人工智慧（AI），特別是深度學習等前沿技術的興起，為克服上述挑戰提供了變革性的解決方案。
AI的貢獻不僅在於提升技術檢測準確度，更在於其將局部放電監測從一個依賴少數專家的「診斷工具」轉變為一個可大規模部署、自動化的「資產管理平台」，這種模式上的轉變是實現技術普及化的關鍵。
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智慧化雜訊抑制與訊號分離
傳統硬體濾波器難以應對複雜的現場雜訊，而AI技術則能從根本上解決這一難題。如 AI 雙階段動態雜訊降噪能夠在訊號採集的第一時間，動態的將局部放電信號從複雜的背景干擾中分離出來，此類智慧化濾波技術可以在第一階段透過 AI 模型根據頻帶分佈特徵，濾除僅存在於單頻段的背景雜訊，保留跨頻段同時出現的真實局部放電訊號；第二階段則利用 PRPD 相位特徵進行比對，將雜訊訊號消除，只保留重要訊號特徵，這使系統即使在惡劣的操作環境下，也能可靠的區分真實的局部放電信號與背景雜訊。
現代化的局部放電監測系統正朝著人工智慧物聯網（AIoT）架構發展。這種模式的核心在於將監測功能從單一的硬體設備轉移到可透過軟體更新和演算法優化的平台。如部分廠商提供全頻段電磁波感測器，它結合 AI 處理功能，能同步監測低頻、高頻與特高頻段的信號，從而取代了傳統需要多個單頻感測器的情況，這不僅降低了設備的採購成本，也簡化了安裝與維護的複雜性。
<圖1> AI 動態雜訊降噪流程與訊號對比
<圖2> AI 動態雜訊降噪的 PRPD 圖形對比
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自動化故障診斷與模式識別
傳統的局部放電診斷流程高度依賴人工判讀相位分佈圖（PRPD 圖）。
AI徹底改變了這一流程。深度學習模型，尤其是卷積神經網絡（CNN）因其強大的「自動特徵提取能力」，能夠直接從原始局部放電信號波形或其圖像化表示（如PRPD圖）中學習和識別複雜的資訊，這意味著模型無需人工干預，即可自行從海量數據中提取出判斷局部放電類型（如內部放電、表面放電、電暈放電）的關鍵特徵。這種將「專家知識」數位化並融入軟體的能力，從根本上消除了對資深工程師的重度依賴，使得局部放電監測成為一個可大規模、標準化部署的流程，極大地降低了人力成本與專業門檻。
<圖3> AI PRPD 特徵辨識模型
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邊緣運算與集中管理
邊緣設備可於感測器端完成初步雜訊消除，並於邊緣主機端進行二次雜訊消除，即時產生局部放電 PRPD 圖譜，後續也可再進一步於分析與產生 PRPS 圖譜。這種分層架構減少了大量原始數據傳輸的需求，大幅提高運算速度，更能支援跨場域的集中化監測與管理。
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配合 SCADA 有效的降低高壓發生電氣事故
AI 輔助的局部放電檢測配合 SCADA 系統，用戶可有效且簡易的確認高壓設備狀態，以達到預防突發性停機與電線走火，確保設備與產線穩定運行，使缺陷於極早期即可被發現，進而降低維護與生產成本。
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結論
高壓電力系統局部放電監測的普及化之路仍充滿挑戰，但 AI 的應用提供了一種顛覆性的解決方案， AI 技術有效的克服傳統模式中多項關鍵技術難題，包括複雜環境所產生的雜訊干擾，以及對人工判讀數據的高度依賴。更重要的是，AI 將局部放電監測從一個單純的診斷工具，提升為可大規模部署、自動化運作且具備預測能力的資產管理平台，從根本上解決了管理層面的障礙。此類模式上的質變，使高壓電力設備的維護能由「被動響應」轉為「主動預防」，從根本降低電氣事故的風險，並優化電網整體的可靠性及穩定性。
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