泄漏電流監測：

采用羅氏線圈（精度 0.1mA）或霍爾傳感器，實時測量全電流（峰值與有效值）及阻性電流分量（誤差≤5%）。阻性電流是反映閥片老化的核心指標 —— 正常狀態下≤50μA，當閥片受潮或老化時，阻性電流會呈指數增長（如增至 200μA 時提示嚴重老化）；

測量頻率達 1kHz，可捕捉電網諧波導致的電流畸變，避免誤判（如 3 次諧波可能使全電流增大，但阻性分量不變）。

溫度場監測：

內置分布式光纖傳感器（空間分辨率 10cm），測量閥片與外套的溫度分布（精度 ±0.5℃）。正常運行時，避雷器溫升≤10K；若局部溫度驟升（如某閥片組溫升達 20K），可能是內部接觸不良或局部放電導致，需立即預警。

機械狀態監測：

采用微機電系統（MEMS）加速度傳感器，監測避雷器的振動頻率（0-500Hz）與振幅（精度 ±0.01mm），識別因安裝松動或外套開裂導致的結構異常（如振動頻率從 50Hz 突變至 150Hz 可能提示法蘭松動）。

通信模塊：采用電力線載波（PLC）或無線專網（如 4G/5G），傳輸速率≥1Mbps，延遲≤100ms，雷電流沖擊后的瞬態數據（如 10kA 沖擊下的殘壓波形）完整上傳；

邊緣計算單元：內置嵌入式芯片（如 ARM Cortex-A9），可在設備端完成數據預處理（如濾波、峰值提取），減少 90% 的無效數據傳輸，僅將異常值（如阻性電流超標）與特征值（如雷電流）上傳至主站；

時標同步：支持 IEEE 1588 PTP 精確對時（精度 ±1μs），實現多臺避雷器與故障錄波器的時間同步，便于定位雷擊點（誤差≤500m）。

趨勢預測算法：基于 3 個月的歷史數據（阻性電流、溫度、振動），采用 LSTM 神經網絡預測未來狀態 —— 當預測 6 個月內阻性電流可能超過 200μA 時，自動生成維護工單；

多參數融合判斷：單一參數異常（如溫度升高 5K）可能是環境干擾，而當 “阻性電流↑+ 溫度↑+ 局部放電↑” 同時出現時，故障概率≥90%，立即觸發緊急預警。

雷電流參數記錄：自動存儲每次雷擊的峰值（誤差≤5%）、波形（10/350μs 或 8/20μs）、性與發生時間，形成區域雷擊數據庫（如某山區變電站 3 年記錄 127 次雷擊，80% 為負性，峰值集中在 5-15kA）；

殘壓特性評估：結合被保護設備的絕緣水平，分析避雷器殘壓與設備耐受電壓的匹配度（如 110kV 變壓器絕緣裕度是否足夠），提出殘壓優化建議（如更換高梯度閥片）。

壽命損耗計算：基于累計吸收能量（每吸收 1000kJ 能量，壽命損耗約 1%）與老化程度（阻性電流增長速率），動態更新剩余壽命（精度 ±1 年）；

經濟更換建議：當剩余壽命≤2 年且維護成本超過新設備 30% 時，系統自動推薦更換，平衡安全性與經濟性。

傳感器集成：傳感器（電流、溫度、光纖）均通過本安認證（Ex iaⅡCT6），適應爆炸危險環境（如石化變電站）；

自診斷功能：定期進行傳感器校準（如每周自動短路測試羅氏線圈），當某傳感器誤差超 10% 時，自動切換至冗余傳感器（重要參數均配備雙傳感器），數據可靠。

區域聯動：同一變電站內的智能避雷器組成局域網（如 ZigBee mesh），當某臺避雷器監測到雷擊時，自動觸發周邊設備進入 “高靈敏度監測模式”，捕捉后續可能的二次雷擊；

與保護裝置聯動：將實時狀態（如健康度≥90%）接入繼電保護系統，當避雷器故障時，加速相關線路的跳閘時間（從 50ms 縮至 20ms），避免故障擴大。

大數據平臺：匯集全網智能避雷器數據（年增量約 10TB），通過機器學習識別不同區域的老化規律（如沿海地區避雷器壽命比內陸短 30%）；

數字孿生：構建避雷器的數字模型，模擬不同雷擊強度、環境濕度下的狀態變化，優化防雷配置（如多雷區推薦通流容量 100kA 的型號）。

防雷成功率：從傳統避雷器的 95% 提升至 99.9%，某多雷地區的 220kV 線路在應用智能避雷器后，連續 3 年無因避雷器失效導致的雷擊跳閘；

故障檢出率：早期故障（如輕微受潮）檢出率從傳統的 20% 提升至 90%，避免故障潛伏發展為惡性事故；

數據完整性：雷電流參數記錄完整率達 100%（傳統方法依賴人工記錄，完整率僅 30%），為防雷研究提供了寶貴數據。

運維成本：巡檢周期從 3 個月延長至 1 年（依賴遠程監測），100 臺避雷器年節省人工成本約 20 萬元；

更換成本：按需更換使有效利用率從傳統的 60%（過早更換）提升至 90%，每臺避雷器全生命周期成本降低 30%；

停電損失：因避雷器故障導致的年均停電時間從 8 小時降至 1 小時，100MW 變電站年減少損失約 24 萬元。