开关柜是保障电力系统安全稳定运行的重要设备,其稳定可靠性运行至关重要。据不完全统计,2012-2021年我国因电力设备内外绝缘故障引发的停电事故均占当年事故总量的60%及以上,其中开关柜局部放电引起的绝缘故障占电力设备绝缘故障的70%,且呈现出居高不下的趋势。因此有必要对开关柜进行局部放电监测,提前发现绝缘缺陷,降低高压开关柜绝缘故障率,提升电力系统的可靠性。当开关柜存在绝缘缺陷时,通常会伴有发声发光等现象,通过“人工”现场巡检,倾听开关柜内的异常声音即可判断开关柜内局部放电位置及局部放电水平,进而判断设备的绝缘状态。然而这种“人工”现场巡检,浪费了大量的人力物力,不符合智能电网的无人值守和智能运维需求。因而本文以开关柜局部放电声音为研究对象,并依据局部放电工频特性提出了一种基于能量特征的局部放电声音识别方法,并进行现场测试和验证。本文主要工作内容如下:（1）通过对比分析暂态地电压检测法、超声波检测法和脉冲电流检测法的优缺点,提出了一种适用于开关柜绝缘状态检测的声音特征的检测方法。同时通过研究对比梅尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数等声音特征提取算法,选择基于声音能量特征的局部放电声音识别算法。（2）依据50Hz工频局部放电机理,以2ms为一帧,分别对理想局部放电、含杂音的局部放电、背景噪音等声音信号进行短时能量特征提取,发现理想局部放电声音信号能量值大的帧具有等间隔变化规律且具有工频特性,而其他声音信号不具有工频特性。（3）利用频率切片函数并结合离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）算法设计短时数据窗,以时域理想局部放电声音信号提取的工频脉冲为中心进行频谱特征分析,获取局部放电主导频段。通过对含有杂音的局部放电声音信号进行滤波使其仅剩主导频段,再采用短时能量特征提取时,发现其也具备工频性。对不同电压等级下的局部放电声音、音乐和背景噪音进行算法测验,测试结果表明,基于主导频段的短时能量提取方法能够有效识别局部放电声音信号。（4）搭建了一套局部放电检测软硬件系统,并在高压电器试验中心模拟开关柜局部放电现象,对上述研究成果进行验证。测试结果表明,该在线检测软硬件系统能够有效地识别局部放电声音信号。目前基于能量特征的开关柜局部放电声音识别算法,已移植应用于周口港口110k V变电站智能化改造工程中,为该变电站无人值守和智能运维奠定基础,具有良好经济和社会价值。