基于AI的智能变电站继电保护策略探讨.pdf

应用探索应用探索CE MAGAZINE PAGE 74CE MAGAZINE PAGE 75电力系统数据中学习和识别各种故障模式，包括短路、过电流、过压等，实现准确的故障检测和定位。与传统保护系统相比，基于AI的智能继电保护系统具有更高的故障诊断准确性和响应速度，能够及时发现故障并采取相应措施，提高电力系统的可靠性和稳定性。此外，智能继电保护技术的应用还能够优化保护动作决策，传统保护系统的动作决策通常基于预先设定的规则和阈值，难以适应复杂多变的电力系统运行情况。而智能继电保护系统结合机器学习和深度学习的能力，能够根据实时的电网状态、故障特征和历史数据，智能地进行动作决策，减少误动和漏动的风险，提高保护系统的可靠性和精确性。二、问题与挑战（一）越级延时跳闸的问题传统的继电保护系统通常基于预设的时间延迟或固定阈值来触发跳闸动作，但对于一些特定的故障情况，这种保护策略可能无法有效应对，从而导致延时跳闸的发生。越级延时跳闸是指当电力系统出现多级故障时，继电保护系统的跳闸动作在时间上发生了延迟，无法及时切断故障电路。这种情况可能导致故障电流在电网中不受控制地传播，造成设备损坏、事故扩大以及电力系统的不稳定运行。为了解决越级延时跳闸的问题，基于AI的智能继电保护技术提供了一种创新的解决方案。智能继电保护系统通过学习大量的历史故障数据和电网运行特征，能够对不同级别的故障进行智能分类和判别。通过分析故障的传播路径和电力系统的拓扑结构，智能继电保护系统可以动态调整跳闸动作的时间和优先级，以实现及时而准确的故障切除。此外，智能继电保护技术还能够结合故障模拟和仿真技术，对电力系统中的越级延时跳闸进行评估和优化。通过模拟不同故障情况下的保护动作和电力系统响应，可以分析和优化跳闸策略，进一步提高系统的抗故障能力和稳定性2。基于 AI 的智能变电站继电保护策略探讨董猷琴【摘 要】本文主要探讨基于 AI 的智能变电站继电保护策略，旨在提高电力系统的可靠性和效率。在概述智能继电保护技术的发展和应用现状的基础上，针对越级延时跳闸、多源数据融合和安全性与隐私保护等问题提出相应的策略探讨，包括母线全停误动、故障检测与定位、智能保护动作决策和智能故障预测与预防。同时展望基于区块链的安全与隐私保护技术的应用和智能继电保护的可持续发展方向。通过持续深化研究和实践，智能继电保护系统有望为电力系统的可持续发展做出重要贡献。【关键词】智能继电保护；人工智能；智能化；安全性作者简介：董猷琴，硕士，国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司，工程师。引言随着电力系统的不断发展和智能化的进程，基于人工智能（AI）的智能继电保护技术逐渐成为研究的焦点。传统的继电保护系统在面对日益复杂的电力网络和故障情况时存在一定的局限性。而AI技术的应用为继电保护系统带来了全新的机遇和挑战。通过AI技术，继电保护系统可以从大量的数据中进行智能分析和决策，提高保护系统的可靠性、响应速度和自适应性。本文旨在探讨基于AI的智能变电站继电保护策略，解决当前智能继电保护面临的问题与挑战。一、智能继电保护技术概述（一）基于AI的智能继电保护概述基于人工智能（AI）的智能继电保护是利用机器学习、深度学习和模式识别等技术，通过分析大量的电力系统数据实现自主决策和智能化操作的一种先进保护策略。这种技术能够提高继电保护的准确性、可靠性和响应速度，为电力系统的安全运行提供有效保障。在基于AI的智能继电保护中，关键的组成部分是智能化的算法和模型，利用机器学习算法智能继电保护可以从历史数据中学习和识别不同类型的故障模式，实现对电力系统中潜在故障的快速检测和定位。同时深度学习技术可以通过对大规模数据的训练和构建高效的模型来解决电力系统中复杂的保护问题。结合这些技术，智能继电保护能够更准确地判断故障类型、定位故障位置，并实现精确的保护动作1。（二）智能继电保护技术的发展和应用现状智能继电保护技术在电力系统领域的发展和应用中发挥出日益显著的作用，为电力行业的保护策略提供了全新的可能性。基于人工智能（AI）的技术突破以及大数据和云计算的快速发展，智能继电保护技术的应用范围和效果明显扩大和提升。智能继电保护技术的核心在于机器学习和深度学习算法的运用，通过训练模型智能继电保护系统能够从海量的（二）多源数据融合的挑战随着电力系统的数字化转型和监测技术的不断发展，各种类型的数据源如传感器、监测设备和实时监测系统等提供了丰富的数据信息。然而，如何有效地融合多源数据以提高继电保护的准确性和可靠性仍然是一个复杂而关键的问题。首要挑战的是数据异构性和不完整性。不同类型的数据具有不同的格式、采样频率和精度，同时可能存在数据缺失和噪声。因此，在数据融合过程中需要处理数据源之间的异构性，以及处理缺失数据和噪声对融合结果的影响。解决这个问题需要开发适应多样数据特征和质量的融合算法和方法。其次，多源数据融合需要考虑数据之间的时序关系和相互影响，在电力系统中各个数据源之间存在着复杂的时序关系和相互依赖性。为有效地融合多源数据，需要将数据源之间的时序关系纳入考虑，并使用合适的模型和算法来捕捉数据之间的相互影响，以便更准确地理解电力系统的状态和故障信息。此外，多源数据融合还面临大数据处理和计算效率的问题。随着电力系统数据的快速增长，如何高效地处理和分析海量的数据，以实现实时的继电保护决策，是一个具有挑战性的任务。需要采用并行计算、分布式计算和高性能计算等技术手段，以提高数据处理的效率和速度，并满足对实时决策的需求。（三）安全性和隐私保护问题在基于AI的智能继电保护中，智能继电保护系统面临来自外部的网络攻击和内部的恶意行为的安全威胁。恶意攻击者可能通过入侵系统、篡改数据或操纵决策过程来破坏继电保护的正常运行。为应对这些安全威胁，智能继电保护系统需要采用先进的网络安全技术，如入侵检测和防护系统、加密通信和身份验证机制等以确保系统的完整性和可靠性。其次继电保护系统涉及大量的故障数据、设备信息和用户隐私，如何在数据融合和决策过程中保护用户的隐私是一个具有挑战性的任务。智能继电保护系统应该采取匿名化和脱敏技术，对敏感数据进行适当的处理和保护，确保用户的个人隐私不被泄露。同时制定隐私保护政策和建立隐私保护机制也是确保用户信任和满意度的关键措施。最后，智能继电保护系统还需要考虑数据共享和合规性的问题，在多方参与的电力系统中不同参与方可能需要共享数据和信息，以实现更好的继电保护决策。然而，数据共享涉及合规性和法律规定的问题，如数据所有权、访问控制和合规性审计等。智能继电保护系统应该建立合适的数据共享机制和隐私保护策略，以确保数据的安全共享和合规性3。三、智能继电保护策略（一）母线全停误动的策略探讨针对智能继电保护中的母线全停误动问题，需要采取有效的策略和措施来降低误动的风险，并提高继电保护系统的准确性和可靠性。一方面信号传输延迟是导致误动的主要原因，为解决这个问题可以采用合理的信号传输延迟补偿策略。通过引入补偿装置，根据信号传输的延迟时间进行相应的补偿，以确保保护装置在正确的时刻进行动作，这样可以避免误动的发生并提高继电保护的准确性。另一方面通过实时监测和故障检测可以准确判断母线故障的位置和类型，并制定相应的保护逻辑和动作策略。例如，设计特定的保护逻辑使系统中出现故障时，只有受影响的部分继电保护装置动作，而不是整个系统的所有装置同时动作，这样能够避免误动的扩散提高继电保护系统的可靠性。此外传感器的精度和灵敏度直接影响其对故障和异常情况的检测能力，因此选择和使用高精度的传感器和监测设备能够提供可靠和准确的数据，从而有效降低误动的风险。（二）故障检测与定位的智能化策略在智能化策略中，数据融合和模式识别是关键技术。通过融合多种类型的测量数据，如电流、电压、频率等，可以获得更全面、准确的故障信息。同时，应用模式识别算法对这些数据进行分析和处理，从中提取特征，并与预定义的故障模式进行比较和匹配，这样能够实现故障类型的准确检测和定位。另一个重要的智能化策略是基于机器学习和人工智能技术的故障诊断与定位。通过建立大规模的故障数据集，利用机器学习算法训练模型，能够实现对复杂故障模式的自动识别和定位。例如，可以使用神经网络、支持向量机等算法来进行故障分类和定位。这种智能化策略不仅提高了故障检测的准确性，还能够在故障发生时快速定位问题，缩短故障排除时间。（三）智能保护动作决策的优化策略智能继电保护的一个关键方面是保护动作决策的优化，即在故障发生时选择最合适的动作策略。传统的保护系统往往基于预设的阈值进行决策，缺乏灵活性和自适应性。为了提高保护系统的性能和可靠性，需要引入智能化的保护动作决策优化策略。采用基于模型的优化方法是一种有效的策略，该方法通过建立电力系统的模型，并结合实时数据进行状态估计和分析，能够预测故障的可能性和影响，并选择最佳的保护动作策略。基于模型的优化方法能够综合考虑多个因素，如电力系统拓扑、负荷状态、故障类型等，从而实现保护动作的智能化决策。其次，采用基于数据的优化方法可以进一步提高保护动作决策的准确性和效果。该方法通过收集和分析历史故障数据，建立故障模式和统计模型，能够根据实际的数据特征和趋势来优化保护动作决策。例如，可以利用机器学习和数据挖掘技术，从大量的数据中发现潜在的规律和关联性，以提供更精准和可靠的保护决策4。应用探索应用探索CE MAGAZINE PAGE 74CE MAGAZINE PAGE 75电力系统数据中学习和识别各种故障模式，包括短路、过电流、过压等，实现准确的故障检测和定位。与传统保护系统相比，基于AI的智能继电保护系统具有更高的故障诊断准确性和响应速度，能够及时发现故障并采取相应措施，提高电力系统的可靠性和稳定性。此外，智能继电保护技术的应用还能够优化保护动作决策，传统保护系统的动作决策通常基于预先设定的规则和阈值，难以适应复杂多变的电力系统运行情况。而智能继电保护系统结合机器学习和深度学习的能力，能够根据实时的电网状态、故障特征和历史数据，智能地进行动作决策，减少误动和漏动的风险，提高保护系统的可靠性和精确性。二、问题与挑战（一）越级延时跳闸的问题传统的继电保护系统通常基于预设的时间延迟或固定阈值来触发跳闸动作，但对于一些特定的故障情况，这种保护策略可能无法有效应对，从而导致延时跳闸的发生。越级延时跳闸是指当电力系统出现多级故障时，继电保护系统的跳闸动作在时间上发生了延迟，无法及时切断故障电路。这种情况可能导致故障电流在电网中不受控制地传播，造成设备损坏、事故扩大以及电力系统的不稳定运行。为了解决越级延时跳闸的问题，基于AI的智能继电保护技术提供了一种创新的解决方案。智能继电保护系统通过学习大量的历史故障数据和电网运行特征，能够对不同级别的故障进行智能分类和判别。通过分析故障的传播路径和电力系统的拓扑结构，智能继电保护系统可以动态调整跳闸动作的时间和优先级，以实现及时而准确的故障切除。此外，智能继电保护技术还能够结合故障模拟和仿真技术，对电力系统中的越级延时跳闸进行评估和优化。通过模拟不同故障情况下的保护动作和电力系统响应，可以分析和优化跳闸策略，进一步提高系统的抗故障能力和稳定性2。基于 AI 的智能变电站继电保护策略探讨董猷琴【摘 要】本文主要探讨基于 AI 的智能变电站继电保护策略，旨在提高电力系统的可靠性和效率。在概述智能继电保护技术的发展和应用现状的基础上，针对越级延时跳闸、多源数据融合和安全性与隐私保护等问题提出相应的策略探讨，包括母线全停误动、故障检测与定位、智能保护动作决策和智能故障预测与预防。同时展望基于区块链的安全与隐私保护技术的应用和智能继电保护的可持续发展方向。通过持续深化研究和实践，智能继电保护系统有望为电力系统的可持续发展做出重要贡献。【关键词】智能继电保护；人工智能；智能化；安全性作者简介：董猷琴，硕士，国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司，工程师。引言随着电力系统的不断发展和智能化的进程，基于人工智能（AI）的智能继电保护技术逐渐成为研究的焦点。传统的继电保护系统在面对日益复杂的电力网络和故障情况时存在一定的局限性。而AI技术的应用为继电保护系统带来了全新的机遇和挑战。通过AI技术，继电保护系统可以从大量的数据中进行智能分析和决策，提高保护系统的可靠性、响应速度和自适应性。本文旨在探讨基于AI的智能变电站继电保护策略，解决当前智能继电保护面临的问题与挑战。一、智能继电保护技术概述（一）基于AI的智能继电保护概述基于人工智能（AI）的智能继电保护是利用机器学习、深度学习和模式识别等技术，通过分析大量的电力系统数据实现自主决策和智能化操作的一种先进保护策略。这种技术能够提高继电保护的准确性、可靠性和响应速度，为电力系统的安全运行提供有效保障。在基于AI的智能继电保护中，关键的组成部分是智能化的算法和模型，利用机器学习算法智能继电保护可以从历史数据中学习和识别不同类型的故障模式，实现对电力系统中潜在故障的快速检测和定位。同时深度学习技术可以通过对大规模数据的训练和构建高效的模型来解决电力系统中复杂的保护问题。结合这些技术，智能继电保护能够更准确地判断故障类型、定位故障位置，并实现精确的保护动作1。（二）智能继电保护技术的发展和应用现状智能继电保护技术在电力系统领域的发展和应用中发挥出日益显著的作用，为电力行业的保护策略提供了全新的可能性。基于人工智能（AI）的技术突破以及大数据和云计算的快速发展，智能继电保护技术的应用范围和效果明显扩大和提升。智能继电保护技术的核心在于机器学习和深度学习算法的运用，通过训练模型智能继电保护系统能够从海量的（二）多源数据融合的挑战随着电力系统的数字化转型和监测技术的不断发展，各种类型的数据源如传感器、监测设备和实时监测系统等提供了丰富的数据信息。然而，如何有效地融合多源数据以提高继电保护的准确性和可靠性仍然是一个复杂而关键的问题。首要挑战的是数据异构性和不完整性。不同类型的数据具有不同的格式、采样频率和精度，同时可能存在数据缺失和噪声。因此，在数据融合过程中需要处理数据源之间的异构性，以及处理缺失数据和噪声对融合结果的影响。解决这个问题需要开发适应多样数据特征和质量的融合算法和方法。其次，多源数据融合需要考虑数据之间的时序关系和相互影响，在电力系统中各个数据源之间存在着复杂的时序关系和相互依赖性。为有效地融合多源数据，需要将数据源之间的时序关系纳入考虑，并使用合适的模型和算法来捕捉数据之间的相互影响，以便更准确地理解电力系统的状态和故障信息。此外，多源数据融合还面临大数据处理和计算效率的问题。随着电力系统数据的快速增长，如何高效地处理和分析海量的数据，以实现实时的继电保护决策，是一个具有挑战性的任务。需要采用并行计算、分布式计算和高性能计算等技术手段，以提高数据处理的效率和速度，并满足对实时决策的需求。（三）安全性和隐私保护问题在基于AI的智能继电保护中，智能继电保护系统面临来自外部的网络攻击和内部的恶意行为的安全威胁。恶意攻击者可能通过入侵系统、篡改数据或操纵决策过程来破坏继电保护的正常运行。为应对这些安全威胁，智能继电保护系统需要采用先进的网络安全技术，如入侵检测和防护系统、加密通信和身份验证机制等以确保系统的完整性和可靠性。其次继电保护系统涉及大量的故障数据、设备信息和用户隐私，如何在数据融合和决策过程中保护用户的隐私是一个具有挑战性的任务。智能继电保护系统应该采取匿名化和脱敏技术，对敏感数据进行适当的处理和保护，确保用户的个人隐私不被泄露。同时制定隐私保护政策和建立隐私保护机制也是确保用户信任和满意度的关键措施。最后，智能继电保护系统还需要考虑数据共享和合规性的问题，在多方参与的电力系统中不同参与方可能需要共享数据和信息，以实现更好的继电保护决策。然而，数据共享涉及合规性和法律规定的问题，如数据所有权、访问控制和合规性审计等。智能继电保护系统应该建立合适的数据共享机制和隐私保护策略，以确保数据的安全共享和合规性3。三、智能继电保护策略（一）母线全停误动的策略探讨针对智能继电保护中的母线全停误动问题，需要采取有效的策略和措施来降低误动的风险，并提高继电保护系统的准确性和可靠性。一方面信号传输延迟是导致误动的主要原因，为解决这个问题可以采用合理的信号传输延迟补偿策略。通过引入补偿装置，根据信号传输的延迟时间进行相应的补偿，以确保保护装置在正确的时刻进行动作，这样可以避免误动的发生并提高继电保护的准确性。另一方面通过实时监测和故障检测可以准确判断母线故障的位置和类型，并制定相应的保护逻辑和动作策略。例如，设计特定的保护逻辑使系统中出现故障时，只有受影响的部分继电保护装置动作，而不是整个系统的所有装置同时动作，这样能够避免误动的扩散提高继电保护系统的可靠性。此外传感器的精度和灵敏度直接影响其对故障和异常情况的检测能力，因此选择和使用高精度的传感器和监测设备能够提供可靠和准确的数据，从而有效降低误动的风险。（二）故障检测与定位的智能化策略在智能化策略中，数据融合和模式识别是关键技术。通过融合多种类型的测量数据，如电流、电压、频率等，可以获得更全面、准确的故障信息。同时，应用模式识别算法对这些数据进行分析和处理，从中提取特征，并与预定义的故障模式进行比较和匹配，这样能够实现故障类型的准确检测和定位。另一个重要的智能化策略是基于机器学习和人工智能技术的故障诊断与定位。通过建立大规模的故障数据集，利用机器学习算法训练模型，能够实现对复杂故障模式的自动识别和定位。例如，可以使用神经网络、支持向量机等算法来进行故障分类和定位。这种智能化策略不仅提高了故障检测的准确性，还能够在故障发生时快速定位问题，缩短故障排除时间。（三）智能保护动作决策的优化策略智能继电保护的一个关键方面是保护动作决策的优化，即在故障发生时选择最合适的动作策略。传统的保护系统往往基于预设的阈值进行决策，缺乏灵活性和自适应性。为了提高保护系统的性能和可靠性，需要引入智能化的保护动作决策优化策略。采用基于模型的优化方法是一种有效的策略，该方法通过建立电力系统的模型，并结合实时数据进行状态估计和分析，能够预测故障的可能性和影响，并选择最佳的保护动作策略。基于模型的优化方法能够综合考虑多个因素，如电力系统拓扑、负荷状态、故障类型等，从而实现保护动作的智能化决策。其次，采用基于数据的优化方法可以进一步提高保护动作决策的准确性和效果。该方法通过收集和分析历史故障数据，建立故障模式和统计模型，能够根据实际的数据特征和趋势来优化保护动作决策。例如，可以利用机器学习和数据挖掘技术，从大量的数据中发现潜在的规律和关联性，以提供更精准和可靠的保护决策4。应用探索应用探索CE MAGAZINE PAGE 76CE MAGAZINE PAGE 77（四）智能故障预测与预防策略在智能故障预测方面数据驱动是核心方法，通过收集和分析大量历史数据，利用机器学习和数据挖掘技术可以发现潜在的故障模式和趋势。基于这些模式和趋势可以构建预测模型来预测未来故障的可能性和发生时间，如此，系统可以提前采取相应的措施，以防范潜在的故障，并实现故障的预防。另一个重要的策略是引入智能传感器和监测设备，智能传感器可以实时监测电力系统的关键参数和状态，采集大量数据用于分析和预测。同时，监测设备可以通过监测设备状态和异常行为来识别潜在的故障风险。通过智能传感器和监测设备的应用可以实现对电力系统的全面监测和预警，及时发现并预测故障的发生。此外基于人工智能技术的故障预测也是一种有效的策略，通过应用深度学习和神经网络等人工智能算法，可以建立故障预测模型，通过学习历史故障数据的模式和规律，预测未来故障的可能性和类型。这种智能化的故障预测策略能够提前预警，为运维人员提供时间和机会来采取相应的预防和维修措施，从而减少故障的发生和对系统的影响。四、展望与未来发展方向（一）基于区块链的安全与隐私保护技术展望区块链作为一种去中心化的分布式账本技术不仅能够提供较高的数据安全性和透明度，通过将保护系统的数据存储在区块链上可以确保数据的完整性和不可篡改性，防止数据被恶意篡改或伪造。同时区块链的去中心化特性也使得数据更加安全，因为没有单一的中心化服务器，不易成为攻击目标，还具有较高的隐私保护能力，通过采用加密算法和匿名身份验证机制可以保护用户的隐私信息在区块链上的安全存储和传输。区块链中的智能合约也能够确保敏感数据的隐私访问控制，只有经过授权的参与方才能够访问和使用相关数据，从而保护用户的隐私权5。然而，区块链技术在应用于智能继电保护领域仍面临一些挑战，其中包括性能和扩展性的问题，区块链的数据处理速度和规模限制等。此外，隐私保护的平衡也是一个关键问题，需要权衡隐私保护和数据共享之间的关系。未来，随着区块链技术的进一步发展和成熟，可以预见其在智能继电保护领域的广泛应用。通过结合区块链技术和智能继电保护系统可以实现更安全、可信、隐私保护的保护操作，并推动智能变电站的可持续发展。（二）智能变电站继电保护的可持续发展方向在未来的发展中应注重智能继电保护系统的自主学习和优化能力，借助AI和机器学习技术系统应能不断学习电力系统的运行特征和故障模式，自动调整参数和决策策略，以提高系统的准确性和适应性。也应加强与其他智能设备和系统的集成与协同，智能继电保护系统应与智能传感器、远程监控系统等进行无缝连接，实现数据共享和协同工作，从而提高故障检测、定位和恢复的速度和准确性。同时还应注重智能继电保护系统的安全性和隐私保护，在信息交互和数据传输过程中采用加密和认证等技术手段，确保数据的完整性和安全性，同时保护用户的隐私权益。结论综上所述，本文对基于AI的智能变电站继电保护策略进行了探讨。通过分析智能继电保护技术的发展现状和应用挑战，我们提出针对越级延时跳闸、多源数据融合和安全性与隐私保护等问题的策略探索。这些策略包括母线全停误动、故障检测与定位、智能保护动作决策和智能故障预测与预防。通过不断深化研究和实践，智能继电保护系统有望提升可靠性和效率，为电力系统的可持续发展做出重要贡献。参考文献：1 王喜.智能变电站继电保护系统的维护策略 J.集成电路应用,2022,39(11):344-345.DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2022.11.156.2 陶傲.智能变电站继电保护系统的维护策略 J.集成电路应用,2022,39(8):240-241.DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2022.08.107.3 高海龙.基于智能变电站继电保护装置检修的管理策略研究 D.广西大学,2021.DOI:10.27034/ki.ggxiu.2021.000305.4 刘杜.智能变电站继电保护状态检修策略研究 J.电气开关,2020,58(1):94-95,99.DOI:10.3969/j.issn.1004-289X.2020.01.024.5 耿玲娜,许冠亚,邵平等.智能变电站继电保护系统问题及策略研究 J.时代农机,2019,46(9):43-44,46.DOI:10.3969/j.issn.1007-8320.2019.09.023.电子元器件低频电噪声测试技术及应用研究陈苗 杨雪【摘 要】近些年来我国科学技术呈现出了良好发展态势，社会各行业、各领域对电子元器件的应用程度越来越高。但在实践工作中能够发现，设备机房内部网络、服务器等设备的电子元器件产生噪音较多，会对机房内部人员身体健康产生不良影响，基于此，对电子元器件性能进行优化具有必要性。电子元器件性能和其缺陷状况之间存在着密不可分的联系，为促使电子元器件在各领域应用覆盖范围进一步扩大，还应对当前电子元器件缺陷实施精准性检测。通过实践研究能够了解到，在众多的低频噪声引发诱因中，电子元器件自身缺陷问题出现频率较高，针对此方面，加强针对性检测技术的应用具有必要性。基于此，本文主要围绕电子元器件低频电噪声测试技术和应用进行分析和探讨，以期为相关人员提供参考。【关键词】电子元器件；低频噪声；测试 作者简介：陈苗，本科，陕西恒太电子科技有限公司，助理工程师；杨雪，专科，陕西恒太电子科技有限公司，助理工程师。引言电子元器件在实际中的应用会产生或多或少的噪声，以噪声频域特性作为依据，能够将电子器件噪声划分成白噪声与有色噪声；以产生机制作为依据对电子器件噪声进行划分，能够将其分成平衡噪声及非平衡噪声1。噪声大小也体现着产品的性能和运行可靠性，所以当前电子元器件噪声测试方面问题受到了相关领域研究人员的广泛关注。当前电子元器件噪声测试方面所采用方法越来越丰富，测试结果也更加精准。一、电子元器件低频电噪声测试技术概述早在1912年，洛伦兹在开展电子随机运动研究的同时，也进行了电子元器件和电子系统噪声测试方面的探究。在这之后，世界各国研究领域人员相继探索和发现了热噪声、散粒噪声等多种类型噪声，同时也开展了对噪声机理及测试方法的深入探索。在最初阶段开展的噪声测试工作，通常会加强模拟测试方式的应用，在实践工作中所使用的测试系统包括检波器、滤波器等多个组成部分，在该系统的支持下可以高效地开展电子器件指定频带噪声测试工作。然而从实际情况来看，该测试方法在许多方面都存在比较明显的缺陷。伴随着科技的发展和进步，当前的噪声测试技术已经得到了很大程度的优化，在实践工作中能够同时开展噪声频域测试与时域测试，技术更具先进性与可靠性。二、电子元器件噪声测试技术及实践应用（一）噪声测试偏置技术围绕目标测试器件展开相应的外围匹配设计，利用偏置源促使被测器件保持适宜的测试状态，之后对被测信号进行输出，该方法也就是所谓的噪声偏置。在实践工作中的应用应确保偏置电路噪声性能，并且其应该拥有足够的负载及响应能力。在进行偏置电路设计过程中，通常不会应用有源电子元器件。另外，偏置电路在运行期间同样会产生或多或少的噪声，相关设计人员应确保在不对噪声测量精准性产生影响的情况下，做好偏置电路旁路和滤波处理工作2。在实际工作中测试所针对的元器件不同，那么偏置电路同样会产生相应差异。现阶段的噪声测试偏置技术通常能够划分成交流偏置与直流偏置。交流偏置。电子元器件噪声测试方法在实际应用中，通常要求探索电子元器件基于交流偏置情况所产生噪声特点，针对此种情况，就应该加强交流偏置技术的应用。针对交流偏置电流而言，其一般需要基于放大器才可以实现输出。通常来说，和电子元器件噪声进行对比，交流信号所产生噪声要相对较大，这便容易导致实际中无法精准区分交流偏置和噪声。所以，应采取针对性措施来尽可能消除交流偏置影响，一般来说通过合理应用桥式电路和锁相测试技术便能够达到该目标。交流偏置锁相测试技术能够在背景噪声和热噪声的消除方面发挥非常重要的作用，然而对于该测试方法的应用，需要确保电桥处于充分平衡状态，而要想达到高效果是比较困难的。所以通常仅在样品噪声非常低的条件下才会分析是否需要应用该方法开展噪声测试工作。直流偏置。其属于噪声测试的一个基础性方法。在实践测试工作中，需要相关操作人员把电子元器件放置到恒定稳态环境中，之后针对元器件添加相应的直流工作电压，并且对其进行放大处理，做好输出端口信号测试工作。在实际开展直流偏置测试过程中，其中的偏置电流主要是由偏置电路产生，同时其也拥有偏置电路控制功能。测试中，电流会从其中一端通过被测器达到另一端，在此期间应确保偏置电路