電力設備故障診斷的現狀及發展對策

摘要：目前，隨著我國經濟建設的不斷發展，用電量持續增加。為了保證電力系統持續穩定運行，工作人員就必須充分了解電力設備在運行過程中的常見故障，并采取合理措施將其解決，充分提高電力系統運行的安全性和穩定性。本文通過對我國目前電力設備故障診斷的現狀進行分析，并結合其實際情況采取有效措施將其解決，從而確保電力系統的安全運行。

關鍵詞：電力設備 故障診斷 發展對策

近幾年來，人們對電力系統的需求不斷增加，如何對電力系統中的設備故障進行快速準確的診斷已經成為了相關部門人員所面臨的一項重大課題。電力系統運行過程中出現的設備故障現象，不僅會給造成整個電力系統運行不穩定，而且還會影響到人們的生活和企業的生產。因此，及時對故障進行正確判斷，并及時采取合理的處理措施將故障解決，對我國電力系統的安全運行具有重要意義。

1 電網中電力設備故障診斷的現狀

1.1 電力設備故障診斷技術的發展

相對于一些發展中的國家來看，我國電力設備故障診斷技術方面的研究較晚。最初的時候，研究人員只是基于故障診斷對系統運行的重要性來對診斷技術進行研究，形成的診斷技術大多都是偏于理論化，很少涉及到真正的實際操作。隨著科學技術發展腳步的不斷加快，電力設備故障診斷技術的研究也得到了很大的推動，從最初的技術理論逐步發展為以模式識別、智能化專家故障檢測系統為基礎的設備故障診斷系統，從實際生產應用出發，形成了具有我國特點的故障診斷理論，很大程度上促進了我國在電力設備故障診斷技術方面的研究腳步。

在20世紀90年代，各個國家開始致力于對變電站電力設備故障診斷技術的研究，力求研發出能夠對變電站故障進行實時監測和控制的診斷系統。為了緊隨世界的發展腳步，我國專業人員在此方面也加大了研究力度，經過近20年的不懈努力，我國最終研發出了SIS應用系統，實現了對電力設備的實時監測和管理，故障診斷和分析，對電力系統安全、穩定的運行起到了重要的意義。

1.2 目前電網中電力設備故障診斷的技術應用

從我國目前電力設備故障診斷技術的應用現狀來看，主要采用的技術包括主觀診斷、儀器診斷、數學模型診斷以及智能診斷幾種。

1.2.1 主觀診斷

在電力設備容易產生的故障中，許多故障都是檢修人員憑借自身經驗就能夠判斷出癥結所在的，對于這些故障的診斷往往不需要采用相關的儀器，管理人員利用人體所具有的聽、看、聞、摸等直覺，就可以對故障發生的原因、位置進行準確定位，并且及時采取相應的解決措施對設備故障進行有效處理。這種依靠人體感官進行診斷的技術主要可以包括直覺檢查、參數測量、邏輯分析以及故障數分析等方式。

1.2.2 儀器診斷

儀器診斷主要是對一些無法憑借經驗進行診斷的故障而言，指的是利用相關的故障檢測儀器來對電力設備的系統進行逐個檢測，比如說設備的壓力、速度、溫度、振幅以及振動頻率等等，從而獲取各個系統的相關參數，最后將儀器所顯示出來的曲線與計算結果與設備正常運行下的參數進行對比，從而判斷出故障發生的具體位置和產生故障的原因，并采取相關措施對故障進行有效處理。隨著科學技術的不斷發展，儀器診斷也在逐漸向非接觸、便捷式以及多功能的方向發展。

1.2.3 數學模型診斷

數學模型診斷的實質是將傳感技術與動態測試技術緊密結合起來，以數字處理與建模為手段的技術措施，是一種應用于電力設備故障診斷中的一項較為先進的技術。數學模型診斷主要是利用一些數學方法，來對電力設備的相關特征參數進行測量，在對其參數充分了解的基礎上，通過對參數進行分析和處理判斷的方式，觀察儀器特征值出現的變化，從而準確判斷出設備出現故障的位置，并及時采取相應的處理措施。

1.2.4 智能診斷

智能診斷，顧名思義，就是充分實現診斷的智能化，這種診斷技術主要是以模擬人腦思維的方法來進行設計，智能診斷技術的核心是建立完善的特征數據庫，在數據庫建立完成之后，利用合理的數據處理和比對措施將采集的信息與特征數據庫中的特征進行比較，找出二者之間存在的差異，以此來完成對電力設備故障的判斷。

2 電力設備故障診斷的發展對策

隨著我國科學技術的飛速發展以及社會各領域對電力系統運行要求的不斷提高，對電力設備故障診斷技術進行不斷優化與完善是不容忽視的。只有確保故障診斷技術能夠符合系統的檢測要求，才能夠真正意義上實現對設備故障的有效診斷，從而合理的采取相應措施。就我國目前電力系統的發展現狀來看，在未來的時間里，相關部門可以從以下三個方面來發展電力設備故障診斷技術。

2.1 利用神經網絡法對電力設備故障進行診斷

所謂神經網絡法，主要指的是從神經心理學和認知科學研究成果出發，利用數學方法發展起來的一種具有高度并行計算能力、自學能力和容錯能力的處理方法。目前，神經網絡法已經憑借著自身適應性強、容錯性好以及操作方便等優勢在電力設備故障診斷工作中得到了廣泛應用。除了上述幾種優勢之外，神經網絡法另外一個優勢就是能夠對不確定性問題給予有效處理，就我國目前神經網絡法的應用現狀來看，該方法是以油中氣體分析的特征氣體法和IEA三比值法為主要手段，以MO神經網絡為主要模型的一種故障診斷方案。不僅能夠對設備故障進行有效診斷，而且還能夠在此基礎上對故障進行分類，診斷結果基本能夠滿足電力系統運行的需求。

2.2 采用專家系統進行電力設備故障診斷

專家系統是目前應用最廣泛、診斷效果最好的一個系統。所謂專家系統，主要是將人工智能技術和計算機技術有效結合在一起，對該領域中出現的問題進行分析和解決，是一種模擬人類專家決策過程的一種診斷系統。該系統不僅操作簡便，診斷效果好，而且還能夠解決較復雜的故障問題，是目前人中智能中最成功和最有效的一個系統。

專家系統在對電網中電力設備進行故障診斷的時候，主要采用的是三比值法和特征氣體法，通過診斷，能夠對電力設備的各種試驗數據做全方面的比較，采用專家系統的知識庫以及專家權威經驗綜合分析，得出電力設備故障診斷結論。目前，隨著電力系統數字化、智能化的程度越來越高，系統運行過程中涉及到的數學模型和數值算法也越來越多。專家系統也因此得到了相關部門的高度重視，利用專家系統對電力設備故障進行診斷也成為了電力設備故障診斷技術未來發展的一個必然趨勢。

2.3 綜合不同故障診斷方法的優點形成特有的一種電力設備故障診斷方案

綜合故障診斷方案，顧名思義，就是將每個故障診斷方法的優點結合起來，形成一種新的診斷方法。比如說將上文提到的神經網絡法和專家系統二者結合起來，形成一種新的方法，充分利用多個信息源，將所有信息進行組合，以獲得對被測對象的一致性解釋，從而使數據顯示結果更加準確，提高電力設備故障診斷的整體效率和結果的可靠性，以此來促進我國電網的可持續發展。

3 結語

綜上所述，隨著人們對電力系統安全運行要求的不斷提高，針對系統運行過程中常見的設備故障，其不僅會影響到整個電力系統的安全運行，而且還會給人們的生活和企業的生產帶來重大的影響。因此，相關工作人員必須全面掌握和了解電力系統運行常見故障的診斷方法，從而采取有效地措施將其解決，確保變電運行系統能夠穩定、安全的運行，從而滿足人們對電力系統的需求。

參考文獻：

[1]李莉，胡興龍.電力設備故障診斷的現狀及發展對策[J].中小企業管理與科技（上旬刊），2010（11）.

[2]王家林，夏立，吳正國，楊宣訪.電力系統故障診斷研究現狀與展望[J].電力系統保護與控制，2010（18）.

[3]余寰寰.淺談變電運行常見故障及處理措施[J].科技創新與應用，2012（29）.

[4]熊艷琴，饒小林.煤礦礦山機電設備檢修問題分析[J].科技創新與應用，2012（10）.

[5]何波.淺談如何實施變電檢修的有效措施[J].中華民居（下旬刊），2012（11）.