電力系統變電一次設備狀態檢修研究

張婷　陳子豪

摘要：隨著經濟的快速發展，社會在不斷的進步，各行各業在改革開放的推動下高速發展，人民群眾的生活水平也不斷提高，社會各界一片欣欣向榮。電力系統是現代社會發展的關鍵，沒有充足的電力資源，社會的運行也就無從談起。變電一次設備的運行質量關系著電力系統的正常與穩定，狀態檢修則是變電一次設備最為重要的檢修技術，通過電力系統變電一次設備狀態檢修研究，希望為祖國電力系統的穩定運行與發展提供幫助。

關鍵詞：電力系統;狀態檢修;科技發展

引言

由于過去的變電檢修采取的是定期檢修方式，其檢修成本比較高，而且也很及時發現電力系統存在的故障隱患。因此狀態檢修這種新的檢修模式在變電設備的維修工作中被越來越廣泛的使用。狀態檢修可以有效的提高檢修工作的有效性和時效性，能夠更加準確的掌握變電一次設備的運行情況，提高了隱患排查的效率，同時也降低了設備檢修的成本，促進了變電管理水平的提升。通過應用狀態檢修模式，確保了變電一次設備的使用壽命，進一步提高了電力系統運行的穩定性和可靠性，為我國經濟建設和社會生活的正常開展提供了更好的電力保障。

1電力系統變電一次設備狀態檢修簡述

電力系統變電一次設備的狀態檢修，即使設備的正式運作之前，對于設備進行檢修，目的在于對于設備的具體運行做出預測和故障的預維護，在檢修的過程中，需要對于測試過程中的各項相關數據和具體的運行狀況進行綜合性的分析與評估，評估的主要依據是檢修過程中所得到的數據，對于數據的綜合與整理工作需要得到重視。評價分析之后所得出的結果，需要和標準的結構進行比照分析，從而發現問題所在，以及隱患之處。在發現問題的狀況下，應對于所發現的問題進行再次的檢修排查，需要專業的技術人員進行配合，檢修人員對于維修維護工作需要進行狀態的監測工作，對于整個設備的狀態檢修工作需要有全局性的把控。設備狀態檢修與普通的檢修工作相比，存在著明顯的優勢。在檢修狀態的過程中，可以及時的發現問題，并且能夠對于整體的運行狀態做出把握，及時作出設備狀。

2變電一次設備狀態檢修策略

2.1狀態檢測

隨著科學技術的不斷發展，各工作的開展方式也在不斷創新，現階段我國電力系統變電一次設備狀態檢測可分為三種方式，分別是在線檢測、離線檢測以及定期解體檢測，三種不同的檢測方式各有利弊，只有結合實際情況，選擇合適的檢測方式，才能為電力系統的穩定運行提供保障。在線檢測是應用范圍最為廣泛的監測方式，以信息收集系統為主的這一檢測手段能夠對變電一次設備運行過程中的各種狀態信息進行采集與相應的系統整理分析，結合先進科技設施對變電設備進行實時監控，從而對設備性能進行及時準確的了解。離線檢測一般采用振動檢測儀、紅外測溫儀、超聲波檢漏儀等先進科技設備對變電設備進行相應的檢測。與在線檢測方式不同，離線檢測無法對變電一次設備進行實時監控與分析，只能進行選擇時間進行定期或不定期檢測，在先進科技產品的幫助下，離線檢測更能夠準確地顯示變電設備的實際運行狀態，并且極大的縮短了檢測所需時間。定期解體檢測方式并不常用，只有在電力系統大規模檢修時期才有可能采取這一手段，解體檢測能夠通過對變電一次設備內部元件的檢測并結合對應的參數對設備狀態進行最為準確的判斷，以確定是否進行設備維修。對于技術工作者而言，只有結合變電一次設備周圍環境以及相應的技術知識，才能選擇合適的檢測方式，以確保變電設備狀態檢修的順利開展，為祖國的社會主義現代化建設奠定堅實的基礎。

2.2對變電設備進行故障診斷的相關技術

對電力系統變電一次設備進行故障診斷的主要包括振動診斷、噪聲診斷以及射線診斷等方法，另外還可以通過專家系統來進行故障診斷。在工作實踐中，運用振動診斷以及專家系統進行故障診斷的比較普遍。故障診斷的專家系統可以分為以信息技術為基礎的故障診斷和以神經網絡為核心技術所形成的智能診斷系統。智能診斷系統還可以繼續細化，分為模糊神經網以及分形理論這兩種診斷系統。而目前在故障診斷中，振動診斷也是應用范圍比較廣的一種診斷技術，其通過對頻譜和相位等數據的分析來識別故障，對設備的運行情況進行判斷。在實踐運用中，設備故障中的60%左右都是通過振動診斷技術來判斷的。

2.3數據的分析

在模型參照物確定、以及數據的采集工作完成之后，就需要對于具體的數據進行匯總、以及分析。數據的分析過程中，需要嚴格的根據分析的標準規范來進行，由于工作的過程中，存在著一定的復雜因素，需要工作人員在工作的過程中注意到分析過程的嚴謹性、科學性，即按照規范進行數據的分析即可。在匯總的工作完成后，與模型參照數據進行比照，如果其超出了合理的誤差范圍，即就說明設備的運行狀態存在這一定的問題。

2.4變電一次設備的狀態預測

變電一次設備的狀態檢修過程中，狀態預測是工作人員對故障進行判斷的重要步驟，通常依靠檢測數據來完成。在現階段，電力系統的工作人員通常會采用預測模型的方式，對數據內容進行仿真模擬，從而得出相對客觀真實的狀態預測判斷結果。常見的預測模型有BP神經網絡模型和灰色系統狀態模型兩種，其中，BP神經網絡模型通過網絡層級的方式，將輸入層、隱含層和輸出層構成一個完成的邏輯網絡，運用節點的方式，對可能發生的情況進行模擬分析，最終得到對于變電一次設備狀態的仿真模擬結果。例如在現階段變電一次設備檢測過程中所采用的智能調試裝置就能夠借助智能終端進行檢修機制的處理。在某220KV變電站當中，工作人員運用變電站自動化系統對間隔線路的三相跳閘出口回路進行狀態預測，并生成了自動化的檢測報告。報告中顯示A相、B相、C相跳閘出口回路正常，重合閘動作出口正常，可以認定該線路未存在故障因素;與之相對的灰色系統狀態模型則是依據設備狀態的特征向量來進行模擬，并通過與預先設定的預警閾值進行比較，從而判斷其現階段狀態和未來可能發生的狀態。在短期預測中，灰色系統狀態模型更加具有效果。例如變電一次設備當中的軸承在使用年限過長之后容易發生磨損，影響運行質量，而在灰色系統狀態模型當中，其磨損特點可以通過浴盆曲線來進行分析，并在輸入磨損數值之后，根據浴盆曲線狀態計算，從而計算出下一階段的磨損特點，提升檢測效果。

結語

電力系統變電一次設備的狀態檢修直接關系到供電運行的安全性和可靠性，因此在檢修工作中要積極運用各種先進的檢修技術和設備，對變電設備在運行過程中出現的異常情況以及故障隱患及時的進行排除，才能更好的保證電力系統運行的安全穩定。另外，變電設備的狀態檢修技術仍然處于發展階段，在應用過程中還會一定的問題的存在，因此檢修人員要不斷總結實踐經驗，提高技術運用的成熟度，更好的完成檢修任務，保證電力系統運行的安全可靠，推動我國電力事業的健康發展。

參考文獻

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