随着电力系统规模的不断扩大和智能化水平的提升，其安全稳定运行面临越来越高的挑战。电压作为电力系统核心参数之一，直接反映了电网的运行状态。基于电压传感器的电力系统监测与故障诊断技术研究，成为保障电网可靠性的重要手段，具有显著的工程应用价值。
传统电力系统监测主要依赖人工巡检和离线检测，存在响应滞后、数据不连续等问题。电压传感器的广泛应用为实时监测提供了技术基础。通过高精度电压传感器，可实现对电网节点电压幅值、相位、谐波等参数的动态采集，形成覆盖全网的实时数据流。这些数据经过预处理和特征提取后，能够准确反映系统运行状态，为故障预警提供依据。
在故障诊断方面，基于电压传感器的技术展现出独特优势。当系统发生短路、接地或电压暂降等异常时，传感器采集的电压波形会呈现特定畸变特征。通过小波变换、深度学习等算法对特征进行分析，可以快速定位故障类型和位置。例如，中性点不接地系统的单相故障诊断中，零序电压的突变特征与传感器数据的融合分析，可将诊断准确率提升至95%以上。
该技术的创新性体现在三方面：一是多源传感器数据的时空关联分析，解决了传统单一信号诊断的局限性；二是边缘计算与云端协同的架构设计，实现了毫秒级故障响应；三是自适应阈值算法的应用，有效降低了误报率。实验表明，在含分布式电源的配电网中，该技术可将故障隔离时间缩短60%。
未来研究方向包括：提升传感器在复杂电磁环境下的抗干扰能力，开发轻量化诊断模型以适应边缘设备部署，以及探索数字孪生技术在故障推演中的应用。这些突破将进一步推动电力系统向高可靠性、自愈化方向发展。
