我国“十四五”规划纲要中明确了大力推进清洁能源发展的目标，截至2023年吉林省新能源（风电、光伏）装机容量达到1700.6万千瓦，同比增长413%，实现历史最大增幅。大规模新能源并网形势下，高压开关设备作为电力系统中接通和断开回路、切除和隔离故障的“重要核心元件”，其设备状态感知和故障诊断至关重要。截至2022年底国网公司共有高压开关设备65万多组，近五年500千伏及以上开关设备共发生故障184次，主要为开关设备异常过热、机械故障等，严重威胁电网安全稳定运行，同时受北方区域低温环境和设备运行特性影响，高压开关设备故障类型难以辨识，故障状态难以精确诊断。 项目针对现有技术中开关设备低温环境下易出现分合闸不到位、操作卡涩、机械故障频发等痛点进行“对症下药”，开展了高压开关设备振动模态机械故障诊断技术的研究，提出了基于蒙特卡洛方法的高压隔离开关可靠性分析方法，编制了高压隔离开关和接地开关低温适应性技术条件与运行维护导则，填补了高压隔离开关关键部件在不同温度运行技术条件要求的行业空白。提出了基于最大熵普法高压隔离开关故障检测方法，建立了隔离开关机械故障振动信号频率与幅值的特征关系，将频率为200Hz和300Hz的振动幅值分量作为判断机械故障的依据，实现开关设备机械故障准确检测，准确率提升至90%。研制隔离开关振动在线监测装置，实现了隔离开关异常振动的实时监测与诊断。 项目成果应用于国网系统内，诊断准确率提升至90%，累计发现设备异常160处，多为高压隔离开关分合闸不到位异常，避免了多起开关设备故障停运，保障电网供电可靠性。该成果在高压开关设备潜伏缺陷智能感知及诊断方面形成了系统的技术体系，实现电力系统高压开关设备状态的精准感知与智能诊断，已在多家电网运维企业和制造企业得到应用，具有显著的经济和社会效益。