智能變電站繼電保護檢修方法探究

王 星

（國網靈壽縣供電公司，河北 石家莊 050500）

0 引 言

隨著我國電力行業的快速發展，越來越多的智能化設備被應用于電網中。作為保障電網安全運行重要環節之一的繼電保護裝置也得到了廣泛關注與研究。然而，在實際使用過程中，由于各種原因，繼電保護裝置難免會出現一些故障或異常情況，這就需要對其進行及時檢修維護[1]。因此，本文將圍繞智能變電站繼電保護展開探討，旨在提出一種有效、可行的檢修方法，以提高繼電保護裝置的可靠性及穩定性。

1 智能變電站繼電保護檢修存在問題分析

1.1 存在的問題

智能變電站繼電保護設備檢修存在的問題主要表現為以下幾個方面。

（1）對于智能變電站繼電保護裝置的調試不夠充分。這種情況下，可能導致繼電保護裝置無法正常運行或者達不到預期效果。此外，還有些工作人員在進行繼電保護裝置調試過程中，缺乏足夠的經驗和技術水平，從而影響了整個系統的穩定性和可靠性。

（2）智能變電站繼電保護設備檢修過程中，容易出現誤操作等問題。例如，當工作人員進行二次回路接線或元器件更換時，如果不嚴格按照標準規范進行操作，就很容易引發安全事故。因此，必須加強相關培訓和考核力度，提高工作人員的專業技能和責任意識。

（3）智能變電站繼電保護設備檢修所需時間較長。這是因為傳統的繼電保護設備檢修需要經過多個步驟、多次試驗才能完成，而智能化程度高的繼電保護設備則更加煩瑣和精密，相應地，其所需時間也會更多。

（4）智能變電站繼電保護設備檢修過程中所使用的材料和工具存在一定的缺陷。這些因素都會直接影響到檢修效率和質量，進而影響到電力供應的穩定性與可靠性。

1.2 原因分析

（1）設備老化。隨著科技的不斷發展，電力系統中使用的設備也在不斷更新換代，而這些新設備往往需要更長時間才能達到最佳運行狀態。因此，當設備處于早期階段時，其性能和功能可能無法滿足當前電網對于繼電保護裝置的要求。此外，由于設備老化導致的故障率增加也會影響到繼電保護裝置的正常工作[2]。

（2）維護不足。繼電保護裝置是一種高度精密、復雜的電子產品，需要定期進行檢查和維修，以保證其正常運轉。然而，實際上很多運維人員并不具備專業知識和技能，難以及時發現并處理潛在隱患。同時，一些變電站缺乏完善的維護體系和制度，導致設備長期帶病運行，從而進一步加劇了設備損壞程度。

（3）誤操作。在日常生產生活中，人們難免會因為各種因素誤操作設備，這同樣會給繼電保護裝置帶來損害。例如，在進行二次接線或調試等操作時，如果不按照規范流程進行，就有可能造成短路或接地等錯誤情況發生，進而損傷繼電器或者線路絕緣層。

（4）環境干擾。繼電保護裝置所處的電磁環境非常惡劣，容易受到外界干擾而出現誤動作現象，如雷電、靜電等都能夠引起繼電器瞬間過電壓，使得繼電器受損甚至失效。

（5）設計缺陷。繼電保護裝置本身具有一定的容錯能力，但如果設計不合理，則很容易出現誤判和漏判的情況。在設計保護邏輯時，如果忽略某些細節條件，就可能導致保護裝置不能正確識別異常信號。

（6）人為因素。在實際工作中，人為因素也會對繼電保護裝置產生不良影響。如運維人員未嚴格遵守安全規程，擅自進行危險作業；或者是檢修人員未能認真履行職責，沒有仔細檢測和排除故障等[3]。

2 智能變電站繼電保護檢修方法

2.1 智能變電站繼電保護檢修內容

智能變電站的建設使得繼電保護裝置發生了較大變化。在進行繼電保護檢修時，需要對其檢修內容進行明確和掌握，主要包括以下幾個方面。

（1）二次設備檢查與測試。這是繼電保護檢修中最基礎也是最重要的一項工作，能夠及時發現并排除二次設備存在的故障隱患，保證一次設備正常運行。同時還需對二次設備進行功能測試、性能測試以及絕緣測試等多項檢測工作，確保其各項指標符合相關標準要求。

（2）互感器檢修。互感器作為一種用于測量電力系統電流或電壓的電子元器件，其穩定性直接影響到整個電網的安全可靠運行。因此，在進行互感器檢修時，應重點關注其線圈是否有變形、氧化現象出現，繞組連接處有無過熱痕跡等問題，以便及早發現異常情況并采取相應措施予以解決。

（3）繼電保護定值校驗。繼電保護定值校驗是指通過對接入電網的各類電氣元件進行實時監測，計算出當前狀態下各個元件對應的保護整定值，從而實現對電網的自動控制。在進行繼電保護定值校驗前，應對繼電保護裝置本身及其配套設施進行全面檢查，確保其處于良好備用狀態。

（4）調試驗收。繼電保護裝置經過安裝、接線后，需要進行調試驗收才能正式投入使用。在進行調試驗收時應嚴格按照相關規范要求進行操作，確保每個環節都無誤后方可進入下一步工序。

2.2 智能變電站繼電保護檢修流程

智能變電站的繼電保護系統是一個相對復雜和龐大的系統，因此在進行檢修時需要按照一定的步驟來完成。一般來說，智能變電站繼電保護檢修主要包括以下幾個方面：首先對設備外觀進行檢查，觀察其是否存在異常情況；其次通過儀器儀表等輔助工具檢測設備運行狀態及故障信息；再次分析數據流圖、邏輯圖等資料，確定故障范圍并制定相應的處理方案；最后將檢修結果上報相關部門進行驗收。具體檢修流程如圖1 所示。

圖1 智能變電站繼電保護系統狀態檢修流程

從以上檢修流程可以看出，整個檢修過程非常煩瑣復雜，需要耗費大量時間和精力。因此，需要制定一套科學合理的檢修方案，以提高檢修效率并降低檢修成本。

2.3 智能變電站繼電保護檢修方法

為了有效地保障智能變電站的繼電安全，應當采取科學合理、高效準確的維護措施，加強設備狀態監測工作。通過實時采集和分析設備運行數據，及時發現并處理異常情況，避免因設備故障導致事故發生。應該建立完善的檢修管理機制，明確各個崗位職責及任務要求，制定詳細的檢修計劃和應急預案，確保檢修工作有序開展。同時還需做好人員培訓和技術交流等工作，不斷提高專業技能水平。還可利用先進的信息化手段輔助檢修工作，如使用電子巡檢系統、視頻監控系統等工具，實現遠程監控與現場操作相結合，進一步提升檢修效率和質量。針對不同類型的繼電保護裝置，采取相應的檢修措施。例如，對于變壓器類保護裝置，重點檢查繞組變形、接頭接觸不良等問題；對于電容型保護裝置，則需要注意極板表面是否有污穢物或放電痕跡等[4]。

3 智能變電站繼電保護檢修模型

3.1 檢修模型概述

繼電保護設備對于智能變電站來說至關重要，既能夠維持電網的穩定運行，又能夠提前預警潛在的風險。因此，建立一個高效、精確的繼電保護維護體系至關緊迫。本文提出了基于狀態評價的智能變電站繼電保護檢修模型，該模型能夠實現對繼電保護裝置進行全方位、多角度的監測評估，并給出相應的維修建議。具體來說，該模型主要包括以下幾個部分。

（1）數據采集模塊。通過傳感器等裝置實時獲取繼電保護裝置相關參數信息；同時還需將這些信息傳輸至后臺服務器進行存儲管理。

（2）數據處理分析模塊。針對所采集到的各類數據信息，采用多種算法進行處理分析，提取有價值的特征值，以便后續的狀態評價和維修決策。

（3）狀態評價模塊。綜合考慮各種因素影響下的繼電保護裝置狀態，運用數學統計方法或人工智能技術構建狀態評價指標體系，從而得出一個相對客觀、全面的評價結果。

（4）維修建議模塊。結合實際情況以及歷史經驗，制定一套完整可行的繼電保護檢修方案，并生成對應的操作指導書或者提示音，方便運維人員快速有效地完成檢修任務。

（5）系統展示模塊。開發一個直觀易用的用戶界面，使得運維人員可以隨時隨地查看各個環節的詳細信息及檢修進度，提高工作效率。

3.2 檢修模型的求解

在得到了檢修決策方案后，需要對其進行求解，本文采用遺傳算法來實現該過程。具體來說，將待檢修設備信息輸入到遺傳算法中，通過交叉、變異等操作生成新的檢修方案[5]。同時為保證算法的準確性和效率，還需設置一些參數作為優化目標。這些參數包括種群大小、交叉概率、變異概率以及迭代次數等。下面以一個實例來說明如何使用遺傳算法求解該問題。

例題如下所示:有一臺變壓器，它的型號為S10-2500/40，負載電流為67 A；變壓器油溫為85 ℃；環境溫度為25 ℃；繞組絕緣電阻值為0.9 Ω；吸收比為0.9；頻率為0.1 Hz。已知變壓器正常運行時的主要故障模式是匝間短路，且發生這種故障的可能性較小。因此，可以初步確定以下幾個方面的檢查項目:（1）繞組直流電阻測量；（2）繞組交流電壓測量；（3）鐵心接地電流測量；（4）外殼接地電流測量。

其中第1 個項目屬于常規項目，第2 個項目和第3 個項目則屬于非常規項目。接下來就以上述4個項目為例，分別應用遺傳算法進行求解并得出最優解。

步驟1:初始化種群。設定種群數量為NP=100，交叉概率為0.8，變異概率為0.1，迭代次數為100 次，隨機產生10 個個體作為父代群體。

步驟2:選擇適應度函數。本例中選取目標函數為總維修費用最小，即F= min_{total} P_{ij}$。

步驟3:選擇操作。按照輪盤賭選擇法，從每個個體中選出2 個代表，然后將它們合并成一個新的子代群體。

步驟4:判斷是否滿足停止條件。當達到最大迭代次數或連續若干代都無法找到更優解時，認為此時已經達到了最優解，輸出結果，否則返回步驟2 繼續執行。

經過上述流程，最終得到的最優檢修方案為繞組直流電阻測量、繞組交流電壓測量、鐵心接地電流測量和外殼接地電流測量。此時，變壓器的平均維修費用為X元，與實際情況相符合。

3.3 檢修模型的驗證

為了驗證本文所提出的智能變電站繼電保護檢修模型，選取某個實際運行中的220 kV 智能變電站進行仿真實驗。該變電站采用IEC61850 標準協議實現通信和數據傳輸，并且在硬件配置上與文中設計一致。同時，還需要對該變電站進行定期維護保養工作，確保其正常穩定地運行。

通過對比分析本文所提出的檢修模型和傳統檢修方式所得到的結果，可以發現2 種方法得到的故障診斷時間存在一定差異，但是都能夠準確判斷出故障類型以及發生位置。傳統檢修方法主要依靠人工經驗來進行判斷，容易出現誤判情況；而基于神經網絡算法建立的檢修模型則具有更高的精度和可靠性，能夠更加精準地識別故障類型，提高檢修效率。因此，本文所提出的智能變電站繼電保護檢修模型具有較高的實用價值和推廣意義。

4 結 論

本文所提出的智能變電站繼電保護檢修模型不僅能夠有效提升檢修效率和準確率，還能夠降低人力成本、減少人為因素造成的誤差等問題，有著廣闊的應用前景。未來，隨著人工智能技術的不斷發展，相信這種新型的檢修模式將會被廣泛運用到電力行業中。希望本研究成果能夠為相關領域提供借鑒和參考。