新型電力系統中的電氣設備檢測技術與維護

【關鍵詞】新型電力系統；電氣設備；檢測技術；維護策略；智能傳感器

引言

新型電力系統復雜多樣的運行要求，讓電氣設備承受更高運行負荷與更嚴格的工作環境。傳統的檢測和維護手段漸難滿足現代電力系統對設備可靠性與運行效率的需求，導致電氣設備故障頻發，出現維護周期久、設備壽命短等現象，極大地削弱了電力系統的安全穩定性。為應對這些棘手挑戰，電力行業迫切需采用先進檢測技術與智能維護策略，增進設備管理水平及故障預防能力，如何采用創新技術手段提高設備運轉效能，延長設備使用壽命，成為當下電力系統急需攻克的關鍵難題。

一、新型電力系統概述

（一）新型電力系統的概念與特征

新型電力系統是依托智能化、數字化及可再生能源整合的電力網絡，其主要目標是達成高效、穩定、安全、環保的電力生產與傳輸[1]。與傳統電力系統相比較，新型電力系統對信息技術和自動化技術的依賴程度更高，經由智能電表、傳感器及高速通信網絡，實現對電力設備的實時監控與智能調控。該系統呈現較強的靈活性與適應能力，能動態調節電力供應及需求，最大限度地借助可再生能源，依靠數字化技術，系統能精準預測負荷波動，強化資源配置效率，同時依靠智能化管理手段實現調度優化，減少能源的浪費。

（二）新型電力系統對電氣設備的要求

新型電力系統復雜性和多樣性對電氣設備提出了更高標準的要求，電氣設備必須具備較高的穩定性與可靠性，能應對多樣化負載的波動及電力流動的動態變化。隨著智能化技術的進步，電氣設備還需要具備自我診斷及自適應功能，可實時監視自身的運行狀態，能夠及時發出故障警報，這樣做不光是為了減少故障，更為了能方便運維人員早點介入把問題解決掉。設備的數字化及互聯能力同樣非常重要，需要能夠支持和其他系統設備之間的遠程通信和數據互換，保障系統協同運行的高效性，設備還應具備高能效、低污染的特點，以符合日益嚴格的環保要求。

二、電氣設備檢測技術

（一）數據采集層技術

采用智能傳感器技術可實現對電氣設備關鍵運行參數的實時監測，常見傳感器類型有PT100溫度傳感器（精度為±0.1℃，測量范圍：從－200℃到+850℃）以及霍爾電流傳感器（量程：±100A，精度±1%），可精準監測設備溫度、電流等關鍵參數[2]。自校準功能是智能傳感器的核心功能，能保障設備長時間運行時數據的穩定與精準，傳感器采用遠距離無線電（Long Range Radio，LoRa）、ZigBee等低功耗無線協議進行數據傳輸，能夠把設備狀態數據實時傳送到控制系統，方便進一步處理和分析。此類傳感器主要應用在變壓器、斷路器等設備上，用于對繞組溫度、局部放電等關鍵參數的監控。傳感器借助微型化和低功耗設計使其適應惡劣環境，尤其針對那些必須在高溫、高濕、強電磁干擾等環境中保持穩定運行電力系統的設備。無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network，WSN）可實時監控大范圍區域中的電氣設備，多個傳感器節點借助無線協議協作運行，實時把數據送至控制平臺，一般每個節點都集成了溫度、電流、振動等傳感器，覆蓋變電站、輸電線路等廣域設備。無線傳感器網絡通信距離一般在100米到10公里之間，且能借助自組織路由技術自動調整網絡拓撲，實現復雜環境下數據穩定傳輸，WSN的優點是不用鋪設傳統的有線電纜，適用于不能接入電網的遠程設備，減少布線成本，延展監控的范圍。

（二）數據分析層技術

在線監測系統借助集成智能傳感器，實時采集電氣設備的運行數據，然后借助標準通信協議將數據傳輸至控制系統進行處理及分析。該系統能實時對變壓器、發電機等設備關鍵參數進行監控，如溫度、電流數值、油質等[3]。例如，變壓器在線監測系統依靠PT100溫度傳感器可以對油溫進行監控，憑借MQ7氣體傳感器能夠對油質變化進行監控，及時探知設備過熱、油質污染等方面問題，當監測到（如油溫超過75℃）這類異常情況時，系統會自動進行報警，提示設備有可能發生故障。在線監測系統的響應達毫秒級，能確保設備狀態變化得以及時捕捉，通過實時監控及報警方式，設備運行狀態得到精準的把控，也減低了故障風險。故障診斷與預測技術通過分析采集到的設備數據，實時對設備健康狀態做評估，預先識別潛在故障。基于支持向量機、神經網絡這些機器學習算法，系統可分析歷史數據與實時監測數據的動態變化趨勢，從中辨別出故障模式。比如，通過監測變壓器電流波形、溫度與振動相關數據，系統可對局部放電、過載等問題做出預測，如有異常會提前24～72小時發出預警。電氣設備數據分析與故障預測流程圖如圖1所示。

與傳統閾值報警的方式相比，機器學習算法憑借大量數據訓練，能夠精確預測故障的發生時間與類型，憑借故障診斷與預測技術，運維人員可以提前進行設備維護或更替，減少突發故障引發的停機時間。

（三）專項檢測技術

振動監測與熱成像監測技術用于非接觸式電氣設備故障診斷，尤其適宜對機械故障與溫度異常的監測，振動監測采用集成電路壓電（Integrated Circuit Piezoelectric，ICP）加速度傳感器實時采集設備振動信號，且憑借頻譜分析技術開展設備故障的診斷。通過對設備振動頻率的分析，可發現軸承磨損、轉子不平衡之類的故障，方便提前開展維修。熱成像監控采用FLIR T540紅外熱像儀可以實時監測設備的表面溫度，若設備出現過熱狀況，熱成像儀可精準顯示出過熱區域，協助運維人員迅速鎖定故障源頭。熱成像技術的非接觸性，能夠在設備運行過程中實施監控，規避了直接觸碰設備可能引發的風險與干擾。振動及熱成像監測數據要與數據分析層系統開展接口連接，把經過頻譜分析的振動數據輸入故障預測模型，與其他傳感器數據（如溫度和電流數據）相結合，借助小波變換等技術做進一步剖析，查找設備潛在的故障。熱成像數據為我們提供設備的溫度分布信息，輸入到故障診斷系統里面，協助診斷設備的溫度異常問題，依靠這些監測的數據，系統能實現故障預測、診斷及維護決策的全面結合。

三、電氣設備維護策略

（一）預測性維護策略

預測性維護策略憑借設備實時監控及歷史數據，通過數據分析與故障預測技術預先探知設備潛在的故障風險，在問題還沒真正發生之前就能提前發現異常苗頭，從而做到提前處理、及時應對。在應用過程中需對關鍵設備部署智能傳感器，實時采集設備運轉的相關數據，依靠云平臺及本地分析系統，實時對數據加以處理，還采用機器學習和人工智能做故障模式識別和趨勢分析[4]。例如，憑借溫度變化趨勢預測變壓器絕緣的老化，或者借助振動數據對電動機的軸承磨損進行預測，一旦監測到數據有明顯偏離的情況，系統就會發出預警提醒，通知相關人員及時查看復核。系統憑借分析結果，提前24～72小時做出預警，通知運維人員開展必要的維修及部件替換。跟傳統的定期檢查做法比起來，預測性維護策略能夠更為精準地找出設備隱患，還可在故障出現前做好處理，大幅降低了設備非計劃停機的時間，提高了設備的使用效率及可靠性。例如，某電力企業在變電站針對變壓器實施預測性維護策略，憑借安裝PT100溫度傳感器與霍爾電流傳感器，系統對設備狀態進行實時監控。依靠數據分析系統作出的預測，預先識別變壓器溫度上升的異常，運維團隊依據預警對冷卻系統作出調整，避免了設備過熱引起的故障，延長了設備的使用年限。

（二）智能化維護策略

智能化維護策略把人工智能和物聯網技術整合起來，利用實時數據分析與智能決策實現設備的自動化故障診斷與維修。在開展過程中，首先借助傳感器采集設備的各類運行數據，包含溫度、電流、振動等，然后通過無線通信協議傳輸到云平臺[5]。在平臺中，采用人工智能算法對設備數據做分析，實現設備的故障診斷與趨勢剖析，系統依據分析結果可自動做出遠程調整的決策，如調節電動機的負載或調整變壓器的工作模式。整個智能系統會根據不同設備的運行特點提前建好分析模型，后面只要有新數據進來，就能馬上看出設備運行正不正常。智能化維護系統不但可以在設備發生故障時及時發出警報，還可自動對設備運行參數加以調節，減少人工干預，保障設備高效穩定運行。同時，系統通過遠程操作及智能反饋功能，運維人員在設備故障發生的第一時間就能獲得信息并馬上響應。例如，某電力公司在風電場實施智能維護系統，加裝智能傳感器實時監控設備狀態，采用人工智能算法分析設備的振動數據，系統識別出電動機的軸承異常，自主調整設備的負載，避免了故障的發生。智能系統靠自動調節功能減少了人工干預，讓設備運行狀態得到了優化，提升了整體運維效率。

（三）預防性維護策略

預防性維護策略憑借定期檢查及保養電氣設備，維持設備長期運轉的穩定性，還消除可能引起設備故障的隱患。基于設備使用周期、生產廠家給出的建議以及設備運行條件，運維人員需要制定詳細的檢查及維護方案，內容應包含設備油質、溫度、電流、電壓等關鍵指標[6]。定期檢查與保養工作包含設備清潔、部件替換、潤滑以及緊固等，在維護的時候，運維人員也能結合自己的經驗，留意設備有沒有異常響聲、發熱的地方或者表面有沒有明顯磨損，這些小問題往往能提前看出設備是不是快出故障了。例如，運維人員要定期對變壓器其油質及冷卻系統進行檢查，防范因油質惡化出現設備故障；定期對電動機軸承進行潤滑并核查其振動情形，經由這些周期性的檢查及部件替換，確保設備處于最佳運行水準，由此減小設備老化和磨損所引發故障的風險。定期開展保養能幫助發現早期故障苗頭，并在設備出現故障之前實施修復，維持設備運行的連續性。例如，某電力公司對電動機設備實施預防性維護策略，每季度實施一次全面檢查，檢查包含軸承潤滑、振動監測以及電流波形分析，經由定期維護，及時查出并替換了磨損的軸承，杜絕了因軸承故障產生的設備停機，此策略顯著提高了設備穩定性及工作效率，減少了突發性故障的出現。

（四）遠程運維策略

遠程運維策略借助信息通信技術和云平臺技術，做到對電氣設備的遠程督察與故障診斷。通過把溫度傳感器、振動傳感器等智能傳感器安裝在電氣設備上，實時采集設備運行時的數據，傳感器憑借無線通信協議把數據傳送到云平臺，運維人員能隨時通過云平臺或移動端應用查看設備的運轉狀態，進而接收設備故障觸發的預警。倘若設備出現異常，系統自行發出警報且提供診斷建議，運維人員能憑借遠程控制功能對設備做出調整，如調節冷卻系統、控制負載等，整個處理過程不用人到現場，一些小問題在后臺就能很快查出來并處理好，既省人力，也反應更快。倘若問題無法借遠程控制處理，系統會自動把維修任務分配給現場技術人員。憑借遠程運維模式，運維人員在設備發生故障的時候能迅速響應，減少設備停機時間，提高維護效率，進而降低現場維修人員的工作強度。例如，某電力公司借助遠程運維體系，實現了對多個變電站的遠程監控，采用LoRa及5G通信技術，運維人員可遠程查看設備的實時運行數據，并迅速調節變壓器的冷卻系統，杜絕了設備因過熱引發的停機事故。

結語

文章深入剖析了新型電力系統里電氣設備的檢測技術及維護策略，從設備狀態的實時監測、數據匯聚到故障診斷技術，對智能傳感器、無線傳感器網絡及在線監測系統的應用做了全面分析，又進一步提出了四種主要的設備維護策略——預測維護、智能維護、預防維護及遠程運維。各類策略依據數據分析結果實施精準的維護決策，用以增強設備運行的可靠程度，延長其壽命。通過案例分析，證明了各策略在實際操作里的有效性與重要性，保障電氣設備在復雜環境下的平穩運行。

參考文獻：

[1] 司致旭.新型電力系統中的電氣設備檢測技術與維護策略[J].產品可靠性報告，2025（01）：7072.

[2] 周思思.電力電氣設備狀態檢修技術思考[J].現代工業經濟和信息化，2023，13（04）：101103.

[3] 王敏，李雪松，王堃，等.人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用[J].信息記錄材料，2022，23（01）：116118.

[4] 蓋雪，姜建平.人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用[J].工程建設與設計，2021（02）：151152.

[5] 徐小華，王貴蘭.物聯網技術在電氣設備狀態檢修中的應用[J].信息與電腦（理論版），2020，32（19）：155157.

[6] 劉金耀.基于物聯網技術的電力設備一次狀態檢修[J].電子世界，2019（24）：179180.