在電力系統中，變壓器作為關鍵設備，其運行狀態直接關系到電網的安全與穩定。早在2020 年，國網江蘇電科院成功研發變壓器健康管理系統，接入全省 110 千伏及以上變壓器的全壽命周期數據，具備告警分析、健康評估等核心功能。自去年優化升級后，新增的趨勢感知預警算法和故障畫像算法，以及專家會商功能，讓系統的診斷精準水平和決策支持能力得到顯著提升。

以往基于閾值的變壓器健康監測方式存在一定局限性，只有指標超出設定閾值才會告警，難以提前發現潛在隱患。而新增的趨勢感知預警算法則打破了這一局限。它能夠挖掘變壓器絕緣油中溶解氣體濃度、繞組溫度等數十項關鍵指標的變化趨勢，即便指標處于正常閾值范圍內，也能敏銳捕捉到劣化風險并及時預警，有效避免了故障的發生和擴大。

故障畫像算法為更深入的診斷提供了強大手段。電科院通過收集案例和特征分析，建立了包含 1300 多個典型案例的故障模型庫。這些模型不僅覆蓋主流廠商的重點型號設備，還與設計制造工藝等特征關聯，就像為每臺設備定制了“專屬病歷”。這使得系統的診斷準確率大幅提升 30%以上，能夠更精準地識別變壓器的潛在問題，為制定針對性的維護措施提供了科學依據。

每季度或遇緊急情況時，系統會生成診斷報告，供專家團隊線上會商并制定解決方案。以±800 千伏蘇州換流站極Ⅰ高端換流變壓器為例，系統監測到氣體含量異常后，經專家會商及時判斷出可能存在的過熱缺陷，并緊急更換設備。更換后，系統繼續跟蹤監測新設備的健康狀態，保障了迎峰度夏期間的電網安全。

國網江蘇電科院的這一創新實踐，通過智能算法和先進系統，實現了變壓器的“未病先防”，提高了電網的可靠性和穩定性，為江蘇乃至全國的電力供應安全提供了堅實保障。未來，國網江蘇電科院有望在智能電網領域繼續探索創新，為電力行業的發展貢獻更多智慧和力量。