光学技术破局！激光光声光谱为变压器装上“透视眼”

变压器绝缘油中的微量气体，是潜伏故障的“密码本”。如何精准破译？传统检测技术面临精度不足、响应滞后、维护繁琐等困局。而激光光声光谱技术的崛起，正让变压器油中气体监测从“管中窥豹”迈向“明察秋毫”时代。

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油中气体监测——变压器的“血液诊断”

在电力系统的“心脏”——变压器的健康监测领域，油中溶解气体分析被誉为预测其内部潜伏性故障的“黄金标准”。变压器作为电网的核心设备，其绝缘油如同“血液”。当变压器内部发生故障时，不同的故障类型会产生不同的特征气体。通过分析油中溶解的特征气体的组成，可以准确的判断变压器内部发生的故障。

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新型电力体系下，传统监测短板尽显

新型电力体系下，风电、光伏等新能源大幅并网，火电进行深度调峰，变压器面临着功率频繁波动，局部过热风险上升，绝缘老化加速等突出问题。导致变压器整体寿命大幅缩短、故障率直线攀升。当前变压器油中气体监测领域，传统油中溶解气体监测技术（在线色谱：结构复杂，使用寿命短，性能衰减快；机械调制光声光谱：属于机械转动控制，长期工作故障几率高，交叉干扰严重）已难以满足智慧电站对实时预警和预测性维护的高要求，而激光光声光谱技术使用寿命更长，相比传统监测技术使用寿命更长，整体投入更经济，更为适配新型电力体系建设的新潮流。

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激光光声光谱技术——破局者

技术原理

基于中红外量子级联激光光声光谱检测技术，运用中红外波段的高吸收系数特点，选择中红外量子级联激光器（QCL）作为光源，提高最低检测限和系统测量精度。当光声腔内样品受到一束调制后的单色光照射时，以无辐射弛豫方式将吸收的光能部分或全部地转换成热，样品受热体积膨胀，产生以光源为中心向外扩展的压力波，用置于其中的声波传感器便可接收到声音（光声）信号。

系统介绍

变压器油中溶解气体在线监测技术是实施主变压器状态监测的重要手段，其技术关键是根据光谱技术分析油中特征气体成分的变化，根据监测结果来分析判断电力变压器内部的异常和故障发展趋势，以保证电力变压器的安全可靠运行。GW-2060型激光光声光谱变压器油中气体监测预警装置是基于先进的中红外量子级联激光光声光谱技术面向国家电网及能源安全研制的高可靠性变压器油中溶解气体检测系统，可实现变压器油中溶解的H2、CO、CO2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6等故障气体及微水含量的连续在线检测，为变压器提供全面的实时监测预警。

相比较于传统油中溶解气体监测技术，激光光声光谱检测技术具有以下6大优势：（1）高灵敏度的微量气体检测技术，准确快速的分析识别，自主设计的精确的计算方法，测试结果更准确。（2）满足DL/T1498.2-2016《变电设备在线监测装置技术规范第2部分：变压器油中溶解气体在线监测装置》A类标准，检测精度优于国内外同类产品。（3）采用纯物理的激光光谱的分析方法，使用寿命长，无需标气、载气等耗材，不需要经常维护，无需后续投资。 （4）可在一个采样周期内一次性完成七种特征气体和微水的检测。 （5）系统安装简便快捷，变压器无需停电，减少维护工作及费用。（6）采样周期可设定，最小采样周期可设为1小时。该系统适用于油浸式变压器、电抗器等电气设备的油中溶解气体在线监测。除可用于发电、电网系统变电站以外，还可应用于铁路、石油、石化、冶金、钢铁、煤炭等电力行业用户。

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激光光声光谱——为电力安全保驾护航

该技术的优越性已在多个重大项目中得到验证：

核电安全升级：应用于中广核百万千瓦级机组，实现对关键气体痕量级的实时监测与快速预警，显著提升核电安全运行水平。

风电效率保障：应用于三峡能源海上风电场项目，解决了传统油光谱“周期长、灵敏度低”痛点，实现连续在线监测与即时预警，有效防范主变故障，保障发电效率。

火电可靠运行：在国家能源集团等火电项目中，为机组深度调峰下的变压器状态提供精准、全面的实时监测，成功预警潜在故障，避免非停损失。

光学技术驱动智能运维升级

随着新型电力系统对设备状态感知的要求提升，激光光声光谱技术正成为变压器预测性维护的核心基础设施。依托光学技术沉淀和强大的软件开发实力，敢为科技为变压器故障预警研发出专属AI模型——GainSense敢测变压器故障预警模型1.0，深耕故障机理与特征，数据处理更具靶向性，精准捕捉故障信息，预测精度优于通用 AI。系统采用自适应学习算法，可根据实时数据自我调整优化。无论是季节变换还是性能变化，都能适应不同环境与工况，提升长期稳定性和可靠性，保障预警准确。

当光学技术为变压器装上“透视眼”，每一次油中气体的微弱波动都将化作安全预警的强音——这不仅是技术的胜利，更是对电网生命线的至高守护。

公司介绍

敢为科技成立于2013年，总部位于武汉光谷，长期深耕于高精度光学传感器研发与AI诊断技术的融合创新。该公司构建了“声、光、电、机”多模态传感器阵列与基于机器学习/深度神经网络的智能诊断模型相结合的“双引擎”技术体系。通过软硬件协同，其解决方案实现了对设备运行状态的多维度感知、融合分析及精准预测预警，覆盖火电、新能源、电网及储能等关键场景。依托百余项自主知识产权及行业标准实践，该公司正持续投入传感器微型化、AI模型轻量化及多源数据融合技术，致力于推动能源监测从“事后维修”向“预测性维护”的范式转变，为行业安全低碳转型提供技术支撑。