智能技术助力火力发电厂电气设备运行巡视与故障处理研究

随着科技的飞速发展，智能技术在火力发电厂中的应用日益广泛。本文深入探讨了智能技术在火力发电厂电气设备运行巡视与故障处理中的应用。

一、火力发电厂电气设备运行巡视现状及问题

常规人工巡检采用固定巡检路线和周期制度，作业人员配备基础检测设备（包括便携式测温仪、强光手电等）开展设备外观检测、温度记录及异响辨识等工作，主要依赖巡检员专业素养进行异常状态识别。在大型火电厂等设备密集型场景中，传统人工巡检耗时显著。单次作业需完成数以千计设备单元的检测任务，人力投入与时间成本呈现非线性增长。这种传统作业模式难以适应现代电力系统对响应速度的要求。

检测质量受制于人员专业梯度差异，具体表现在经验型故障判断缺乏量化标准，主观评估体系易受个体认知偏差影响。这种主观差异容易造成异常识别偏差，形成质量管控盲区。人工巡检采用周期性工作方式，本质上属于离散型监测手段。设备运行参数在非巡检时段呈现监测真空，无法捕捉设备突发性异常。这种时间窗口内的状态失察可能引发故障升级，形成安全生产隐患链。

二、智能技术在电气设备运行巡视中的应用

（一）智能传感器技术

常用传感器分为温度传感器、振动传感器、气体传感器。在电气设备关键部位（如变压器绕组、高压开关柜触头）安装光纤温度传感器，可实时精确测量设备温度。当温度超过设定阈值时，立即发出预警信号，提醒运维人员设备可能存在过热故障。用于监测电机、风机等旋转设备的振动情况。通过分析振动的频率、幅值等参数，判断设备是否存在不平衡、轴承磨损等故障隐患。在变压器等设备中，监测绝缘油分解产生的气体成分和浓度。例如，当检测到氢气、乙炔等特征气体含量异常升高时，可判断变压器内部可能存在局部放电等绝缘故障。

智能传感器将采集到的数据通过无线传输技术（如蓝牙、Wi-Fi、ZigBee 等）或有线传输方式（如光纤）发送至数据采集终端，再由数据采集终端将数据上传至监控系统进行集中处理和分析。

（二）物联网技术

将火力发电厂内的电气设备通过物联网技术连接成一个庞大的网络。每个设备作为一个节点，具备唯一的标识和通信能力，实现设备之间以及设备与监控中心之间的信息交互。

运维人员可通过监控中心的物联网平台，实时查看电气设备的运行参数（如电压、电流、功率等）、运行状态（如开关位置、设备启停状态）以及传感器采集的实时数据。同时，借助远程控制功能，可在监控中心对设备进行远程操作，如远程分合闸、调整设备运行参数等，提高运维效率。

（三）智能巡检机器人

在电气设备区域的预设轨道上运行，可携带多种传感器，如高清摄像头、红外热像仪、超声波检测仪等。能对设备进行全方位的图像采集、温度测量、局部放电检测等，通过分析采集的数据判断设备是否正常。具有自主导航功能，可在复杂的电气设备场地自由移动。除具备与轨道式巡检机器人类似的检测功能外，还能灵活避开障碍物，对不同位置的设备进行巡检。

巡检机器人具有高效性、准确性、安全性的优势。巡检机器人可按照预设的巡检任务和路线，24 小时不间断运行，大大提高了巡检效率，缩短了巡检周期。机器人搭载的先进传感器和智能算法，能够更准确地采集和分析设备数据，减少人为因素导致的误判和漏检。在一些恶劣环境（如高温、高电磁干扰区域）或存在潜在安全风险的设备巡检中，巡检机器人可代替人工进行作业，保障人员安全。

二、智能技术在电气设备故障处理中的应用

（一）故障诊断技术

在电气设备全生命周期管理中，首先需要构建多维数据采集系统，持续收集设备运行时的三相电流波形、电压谐波频谱、温度分布、绝缘介质损耗等核心参数，同时整合历史维护记录和故障案例库。运用小波包分解和时频域联合分析技术，从海量数据中提取反映设备劣化程度的特征参数，如局放脉冲重复频率、绕组变形系数、机械传动部件磨损指数等。基于集成学习框架，构建包含梯度提升决策树、深度信念网络和时序卷积神经网络的混合诊断模型，通过自适应特征加权融合技术提升不同工况下的诊断鲁棒性。

采用本体论建模方法构建专家知识图谱，将设备结构拓扑、故障传播路径、典型故障模式间因果关系进行形式化表达。推理引擎采用模糊 Petri 网与规则引擎相结合的方式，实现故障现象的多维度匹配和置信度传播计算。针对非结构化故障数据，部署深度残差网络与 Transformer 结合的混合架构，通过自注意力机制捕捉振动信号中的长程依赖特征，利用迁移学习技术解决小样本故障类型的识别难题。

（二）故障预测与预警

构建基于物理模型与数据驱动融合的预测框架，采用LSTM- 注意力机制网络处理变压器油色谱数据的时序非线性特征，结合有限元仿真计算的设备热应力分布进行联合建模。对于旋转类设备，运用谱峭度分析与Hilbert-Huang 变换提取轴承故障特征，通过 Wiener 过程建立剩余寿命预测模型。开发具有在线更新能力的贝叶斯深度学习框架，实时融合SCADA 系统数据与巡检红外热像数据，动态修正设备健康指数预测曲线。

预警系统采用多级阈值动态调整策略，第一级基于设备额定参数的统计过程控制（SPC），第二级结合设备负载率的自适应阈值生成，第三级引入环境因素的补偿系数。搭建基于微服务架构的预警信息分发平台，集成 OPC UA 协议实现与 DCS 系统的实时联动，支持通过企业微信机器人、工业短信网关和多级电子看板进行分级预警推送，同时生成符合ISO13374 标准的设备健康状态报告。

（三）智能辅助故障处理决策

基于知识图谱技术构建故障处置决策树，采用案例推理（CBR）与规则推理（RBR）混合引擎，通过语义相似度计算匹配历史案例库。开发具有强化学习能力的决策优化模块，记录运维人员对推荐方案的修正操作，自动生成处置方案评估矩阵，持续优化知识库的案例权重分配策略。部署数字孪生仿真环境，支持在虚拟空间验证处置方案的有效性，实时计算不同处置策略的 MTTR（平均修复时间）指标。

AR 辅助系统集成设备 BIM 模型与实时 IoT 数据流，通过 SLAM 技术实现故障元件在真实设备中的精确定位。开发具有多模态交互能力的指导系统，支持语音指令唤醒三维拆解动画，通过手势识别实现虚拟仪表的交互操作。建立处置过程质量追溯体系，利用计算机视觉技术自动记录关键操作步骤，生成符合ISO55000 标准的维护电子档案。

结束语

智能技术在火力发电厂电气设备运行巡视与故障处理中的应用，为提高火力发电厂的运维水平和可靠性提供了强大的技术支持。通过智能传感器、物联网、巡检机器人等技术实现了设备的实时监测和智能巡检，利用先进的故障诊断技术和人工智能算法能够准确地预测和诊断设备故障，并提供智能辅助决策。未来，随着智能技术的不断发展和完善，其在火力发电厂中的应用前景将更加广阔，将有力推动火力发电行业向智能化、高效化方向发展。

参考文献：

[1] 李清升 , 吴海涛 . 基于人工智能的电气设备故障预测与维护策略研究 [J].中国设备工程 ,2025,(05):26-28.

[2] 周中天 . 火力发电厂电气工程自动化的应用 [J]. 现代工业经济和信息化 ,2023,13(02):182-183.

[3] 吴 卫 . 火 力 发 电 厂 电 气 自 动 化 控 制 技 术 应 用 [J]. 黑 龙 江 科学 ,2020,11(02):106-107.