數字化技術在火電機組電氣系統維護中的應用研究

【關鍵詞】火電機組；數字化技術；設備維護；狀態監測；預測性維護

引言

電力系統不斷發展，變電設備于電力傳輸和分配而言至關重要，要保證電力系統穩定可靠，變電設備故障診斷是關鍵研究領域。近年來，數字化工具發展迅猛，故障診斷技術面臨新機遇與挑戰，大數據分析、AI、物聯網等數字化工具融合后讓故障診斷的準確性和效率顯著提升[1]，此文系統研究數字化技術在火電機組電氣系統智能維護中的應用價值、實現路徑和技術方法，給該領域創新實踐提供理論與技術參考。

一、火電機組電氣系統維護中數字化技術架構與實施要點

（一）數字化技術體系架構

火電機組電氣系統智能維護的數字化技術體系架構分層協同設計，工業互聯網框架是基礎層的依托，高精度傳感器被部署于這一層，以實時采集發電機、變壓器、開關設備等核心電氣設備的溫度、電流、電壓、振動及局部放電等關鍵狀態數據，且經可靠網絡高效傳輸全廠數據。平臺層構建起統一數據中心與工業大數據平臺，融合時序數據庫和分布式存儲系統來提供海量設備運行數據的管理能力[2]，并且集成計算引擎與機器學習框架以支撐數據清洗、特征分析及模型訓練。應用層開發核心業務模塊，數字化工具具備先進的傳感技術和數據分析能力從而大幅提升故障檢測的準確性和速度，而傳統故障檢測方法常依賴人工經驗和簡單監測設備，既耗時又易誤判。數字化工具可實時采集和分析大量設備運行數據如電流、電壓、溫度、振動等，大數據分析和機器學習算法能快速識別異常模式和潛在故障，這種實時監控和分析能力使電力公司能在故障發生前采取預防措施以避免嚴重后果。可視化監控大屏和移動終端被展示與交互層用來動態呈現設備全景運行指標、預警圖譜及維護工單，支持現場人員移動化巡檢與閉環管控并構建“感知—分析—決策—執行”的智能化維護閉環。數字化技術體系架構如圖1所示。

（二）實施關鍵點

從實施關鍵點上看，主要包含以下幾個方面。

第一，頂層設計需明確數字化維護目標并制定統一技術標準，涵蓋設備編碼、數據格式、接口協議及網絡安全策略，保障系統兼容性與數據主權。數據質量是體系基石，必須部署高可靠性傳感器覆蓋關鍵設備監測點，利用邊緣計算實現數據本地預處理與特征提取。第二，數據中心需建立多源數據清洗融合機制，構建高質量的設備狀態數據庫支持深度分析。模型效能取決于持續優化機制，初始需結合設備機理與歷史數據構建診斷預測模型，并通過實際故障反饋定期驗證模型準確性[3]。第三，建立動態迭代流程，依據誤報漏報案例及新故障模式調整特征庫與閾值，確保模型自適應進化。

二、核心數字化技術在電氣系統維護中的應用

（一）泛在感知與智能監測

火電機組電氣系統的智能化維護根基在于設備狀態數據的全面精確獲取，泛在感知技術通過部署多功能智能傳感器網絡實現這一目標。在溫度監測方面采用光纖光柵分布式測溫系統實時捕獲發電機定子線棒與鐵芯的熱分布狀態，其中光纖光柵測溫如下式（1）：

Δλ=kT·ΔT（1）

其中，Δλ表示光柵中心波長的漂移量（nm），kT表示溫度靈敏系數（一般約為10 pm/℃），ΔT表示溫度變化（℃）。

電氣參量監測配置高精度微型互感器對母線電流電壓進行采樣；機械狀態監測通過振動傳感器陣列追蹤旋轉設備的軸承動態；絕緣狀態評估則利用特高頻與脈沖電流法實現開關柜及氣體絕緣金屬封閉開關設備局部放電的在線定位分析；針對充油充氣設備專門設置油中溶解氣體分析與微水含量傳感器網絡。為應對海量數據實時處理需求，在靠近設備側的邊緣計算節點實施數據預處理策略，包括利用小波變換對原始信號進行降噪處理，通過特征提取算法將原始波形轉換為反映設備狀態的關鍵指標值，并基于規則引擎實施異常數據篩選與初級報警判定，大幅降低無效數據傳輸負載，使得中心平臺專注于深度分析。其中，小波變換（降噪預處理）見下式（2）：

W（a，b）=∫+

SymboleB@－

SymboleB@x（t）·ψt－badt（2）

其中，W（a，b）表示小波變換系數；x（t）表示原始信號；ψ（t）表示母小波函數；a表示尺度參數（對應頻率）；b表示位移參數（對應時間）；表示復共軛。

（二）大數據驅動的狀態評估與故障預警

火電機組電氣系統運維的核心突破在于融合多源異構數據構建預測性分析能力，首先需要搭建統一的企業級大數據平臺集成三類關鍵數據資產：設備靜態臺賬數據形成物理基礎拓撲，實時監測數據流構成動態運行鏡像，歷史檢修記錄與試驗報告累積經驗知識庫[4]。

在數據處理層實施嚴格的質量治理，對缺失值采用時空關聯插補技術修復，運用聚類算法識別異常測量數據，建立設備“編碼-測點編碼-信號”類型的標準映射關系框架。特征工程階段著重提取具有物理意義的深度狀態指標，如基于快速傅里葉變換頻譜分析的軸承特征頻率能量分布，依據油色譜三比值法生成的變壓器故障模式向量，提取斷路器分合閘線圈電流波形關鍵拐點參數等。

采用集成學習算法構建多層級預警模型，第一層級基于孤立森林算法建立設備正常工況輪廓實現異常檢測，第二層級運用長短期記憶網絡預測關鍵參數劣化軌跡推算剩余壽命，第三層級應用圖神經網絡分析設備群組關聯故障風險。

（三）AI下的精準診斷

AI技術在電氣設備故障診斷中突破傳統方法局限，核心在于構建“物理機理+數據驅動”雙核分析范式。在診斷引擎開發階段，通過知識圖譜技術將電氣設備故障樹轉化為可計算的語義網絡，整合設備歷史故障案例庫形成超過多種典型故障的特征矩陣，結合有限元仿真建立的“電磁-熱-機械”多物理場模型生成故障特征空間映射關系。

診斷流程實施三級協同機制：初級診斷基于規則引擎匹配特征閾值，二級診斷采用支持向量機模型識別故障模式，三級診斷應用深度置信網絡完成故障定位與嚴重程度評估。在維護決策領域創新動態優化模型，通過設備關鍵性評估矩陣確定維護優先級，基于剩余壽命預測曲線與風險損失函數構建經濟性優化模型，引入遺傳算法生成考慮機組運行計劃與備件庫存約束的最優檢修策略表，風險損失函數公式見下式（3）：

R（t）=Pf（t）·Cf（t）（3）

其中，R（t）表示某設備在時間t時的風險損失函數值（單位：元或萬元）；Pf（t）表示該設備在時間t發生故障的概率函數（0～1之間）；Cf（t）表示該設備若在t時刻故障將導致的經濟損失估值（例如：停產損失、維修費、間接損失等）。

（四）數字孿生與可視化交互平臺

數字孿生技術為火電廠電氣系統構建虛實映射的決策支撐環境，建立多層次設備建模體系：基礎層采用參數化建模技術構建物理結構數字模型，中間層集成多體動力學算法再現設備機械運動特性，頂層嵌入故障機理方程與性能退化模型形成預測仿真內核。

仿真驗證平臺實現三類關鍵功能：操作預演模塊對電氣主接線倒閘操作過程進行動態仿真，校驗操作步驟合理性并識別潛在電氣誤操作風險；維護驗證模塊通過建立設備缺陷數字鏡像，模擬不同維護策略下設備狀態恢復曲線，量化評估維護方案技術經濟性；培訓演練系統將歷史故障案例轉化為三維可視化場景，支持維護人員沉浸式排故訓練[5]。

可視化平臺構建三層監控視圖：全景視圖展示全廠電氣系統實時運行拓撲，在地理信息系統中集成設備健康狀態熱力圖；細節視圖穿透展示設備內部結構及關鍵參數變化趨勢；預測視圖呈現設備剩余壽命預測曲線與維修決策建議。

三、實證案例分析

（一）項目簡介

某350 MW超臨界火電機組電氣系統數字化維護升級項目通過系統性技術集成實現全鏈條改造。項目實施核心包括構建全域智能感知網絡，在發電機定子槽內嵌分布式光纖測溫傳感器實現對576個監測點的實時溫度追蹤，主變壓器配置油色譜在線監測裝置及特高頻局放傳感器，高壓開關柜加裝暫態地電壓與超聲波局放雙模式檢測單元，廠用電系統部署振動監測節點128處，形成覆蓋全廠392個關鍵設備的全維度狀態感知體系。同時建設廠級監控信息平臺，整合監控與數據采集系統的實時數據、設備管理系統工單數據、試驗報告文檔等11類異構數據源，建立超過2.5萬測點的統一數據資源池。重點開發基于深度學習的智能分析引擎，其中發電機狀態監測系統構建定子線棒溫差場預測模型，結合冷卻介質參數建立三維熱評估矩陣；變壓器健康管理系統融合油中溶解氣體、鐵芯接地電流、繞組頻率響應等多源信息實現故障模式自識別。同步配備工業級防爆移動巡檢終端47臺，集成射頻識別設備識別、紅外測溫、局放檢測及標準化工單管理功能，構建軟硬一體的智能化維護執行體系。

（二）運營效益與可靠性提升

項目實施后通過完整年度周期數據對標驗證顯著成效。設備可靠性方面實現突破性提升，統計顯示主要電氣設備非計劃停運頻次同比下降62%，其中發電機因定子線棒過熱風險導致的非停次數歸零，主變壓器因絕緣缺陷導致的強迫停運事件消除，高壓開關設備機械故障率下降81%。維護作業效率獲得系統性優化，故障平均診斷定位時長從改造前的16.2小時壓縮至7.3小時，降幅達55%。

計算機網絡屬于信息與數據之間相互通信的應用工具，直接影響工業領域。實際運行中，電力系統繼電保護除切除電力系統故障部件，降低故障問題影響范圍之外，還能夠保障電力系統的安全性與穩定性。在這一進程中，對電力系統的實際運行信息與故障信息有一個整體的了解，充分利用網絡化的發展，將繼電保護裝置的作用發揮出來，推動電力系統的運行。預測性維護關鍵指標趨勢如圖2所示。

（三）管理數字化

該項目推動運維管理體系實現本質性升級，形成基于數據驅動的閉環管控機制。決策支持層面建成設備健康指數評估模型，量化呈現發電機絕緣狀態指數、變壓器綜合老化率等關鍵指標，實現設備劣化趨勢的可視化預判。維護工單觸發機制實現智能重構，通過設置設備健康閾值自動生成預警工單，系統自動關聯歷史缺陷記錄與處理方案知識庫，工單響應速度提升。電力系統的繼電保護中，這一種保護方式相對常見。具體而言，電力系統中，發電機的定子繞組安裝相應的繼電保護裝置。一旦出現系統故障，要將保護裝置相應的作用發揮出來，滿足對于發電機組的有效保護。在應用的相關環節中，滿足電力系統發電機縱聯差動的有效維護，也可以考慮到電流之間的融合作用，直接關聯到電力系統的實際運行，滿足相位高度的合理調整，增強對發電機組的有效保護。

維護決策靠建立設備的健康指數得到數字化工具的支持，健康指數基于設備的歷史運行數據和當前狀態計算得出的一個綜合指標，能夠直觀地反映出設備的健康狀況以及健康指數的變化趨勢，可供運維人員參考，從而提前預測設備可能出現的故障，并采取預防性措施。

結語

數字化技術在火電機組電氣系統維護中的關鍵應用被深入探討，實踐顯示，以物聯網全面感知為依托，在大數據平臺上深度融合與智能挖掘信息，用AI技術構建高級診斷、預測、決策模型，通過數字孿生模擬驗證和操作培訓，可有效突破傳統維護模式的局限，大幅提高設備的狀態掌控能力、早期故障預警準確性、維護作業的科學性和高效性，達成設備可靠性提升與全生命周期成本優化。隨著5G+工業互聯網技術深入應用、邊緣AI計算更成熟部署、新型高性能傳感器發展、大模型等技術在工業領域取得突破，火電機組電氣系統維護智能化水平會邁向更高層次。

參考文獻：

[1] 張強.數字化工具在變電設備故障診斷中的應用研究[J].數字通信世界，2025（06）：107109.

[2] 曹霞.數字化技術在高校后勤與能耗管理中的應用研究[J].科技與創新，2025（10）：212214+218.

[3] 沈濱沨，本刊編輯部.卓越電氣工程師劉建戈：推進電氣工程與數字化技術的融合[J].電氣應用，2025，44（04）：1112.

[4] 譚國華.基于數字化技術的火電廠電氣安全管理系統研究[J].電氣技術與經濟，2025（04）：310312+317.

[5] 羋婉.數字化轉型背景下課程思政教學改革研究——以電氣自動化類專業核心課程“自動控制原理”為例[J].江西電力職業技術學院學報，2025，38（01）：3741.