基于电网变电运维风险与技术检修的分析

引言

在实际开展电力配网运维管理工作的过程中，电力维修、检护人员也需结合电力配网实际运行情况，选择针对性技术举措，降低配网故障率、提升变电运维质量。基于此，本文将基于变电运维的隐患风险分析，深入其应对技术探讨与研究。

1 电网变电运维中风险因素

1.1 电网变电设备的故障模式

在电网变电设备的故障模式中，最关键的一个问题是设备的电气故障，这类故障通常伴随着复杂的电气现象与多种因素的影响。从变电设备的工作原理来看，其内部复杂的电气路径和高电压、高电流的运行环境使得电气故障的发生机制较为隐蔽且难以预测。例如，变压器的绕组损坏或断路器的失效一般是多重因素叠加的结果，长期的运行过程中，电流和电压的波动、负荷的变化及设备的磨损会引发设备的部分失效。过载是其中一个主要因素，电力系统在负荷高峰时段，由于设计未能充分考虑到极端负荷的冲击，设备的绝缘层常常处于极限状态，随着时间的推移，绝缘老化，最终导致短路和电弧的产生。随着电网变电设备使用年限的增加，设备内部的材料、连接部分逐渐出现疲劳、腐蚀和退化等问题，导致设备性能的下降。尤其是变电站的高压电气设备，如断路器、变压器以及接触器等，长时间的电流通过和高压负载作用，会让导电材料和绝缘材料承受巨大的热应力。设备在超负荷运行时，可能因温度过高导致绝缘材料发生老化，出现电阻增大的现象，进而引发接触不良、短路等问题。在此背景下，对老旧设备的定期检查和监测，特别是电气性能和老化程度的评估，能够有效预防设备突发故障的发生。

1.2 电气设备内部绝缘故障风险

外部环境潮湿会对变电站稳定运行产生明显影响，尤其会影响电气结构绝缘效果，因此需利用针对性检测技术检测其运行参数是否正常，以明确其内部是否存在绝缘故障情况、确定故障位置，为线路检测规范性、及时性提供保障。当然，许多针对性检测技术也能够根据对电气设备内部温度的分析，判断故障产生的具体情况。

1.3 环境因素影响

变电站设备常常暴露在极端气候条件下，温度的骤变、湿度的波动以及空气中的腐蚀性气体都加剧了设备的物理和化学衰退。例如，变电站所在地区的高温环境，会加速设备内部绝缘材料的老化过程，绝缘材料的老化会影响电气性能，降低设备的耐压能力，增加故障发生的概率。在湿度较高的区域，空气中的水分凝结在电气设备表面，尤其是绝缘子和开关设备上，形成水膜，极易引发局部放电现象，甚至短路。此外，随着工业化进程的加速，大气中的污染物质对电气设备的影响日益严重。盐雾、酸雨、烟尘等污染物沉积在变电设备表面，腐蚀设备外部金属部件，导致其机械强度降低，进而影响设备的稳定性与安全性。

2 电网变电运维检修方法

2.1 定期巡检与技术检测

传统的定期巡检多依赖于固定的检查周期和标准，然而这种方式不能完全适应电网设备运行状态的复杂性与多变性。现代电网设备的复杂性要求检查不仅是形式上的“定期性”，更需要结合设备的实际运行状态进行动态调整。因此，巡检标准的制定需要以设备的工作负荷、环境条件、历史故障记录等为基础，精准确定关键点和关键部件的检测频率。设备的电气性能、绝缘状态、机械部分的磨损情况等都需要通过数据化手段进行实时监控，才能真正实现“预防性维护”而非“事后修复”。例如，对于变电站中的高压开关设备，过往的巡检可能偏重于检查电气接触面的状况，但随着智能监控技术的引入，巡检标准需要涵盖对设备整体运行数据的分析，并基于这些数据预测可能的故障模式。在技术检测标准的实施过程中，随着新技术的不断发展，智能化的检测工具和手段已经逐渐取代了传统人工检测的局限。例如，红外成像技术和电气性能测试已成为变电设备检修中不可或缺的工具。这些现代化检测手段能够在早期阶段发现设备中的潜在问题，如过热、接触不良或短路的隐患。但是实施这些技术的同时，操作人员的技能要求也在不断提高，技术检测是对设备状态的实时监控，更需要通过大数据分析与云计算技术，整合多点监测数据，结合设备的历史表现和运行环境进行深度分析，进而形成精准的预测模型。这种数据驱动的检测标准可以对设备的潜在故障进行前瞻性的诊断，避免了传统巡检方法的盲目性与滞后性。

2.2 实施环境监测

智能巡检机器人系统配置了多种形式的环境监测传感器，可以 24 小时实时监测整个变电站内部和周围的环境状态，为智能巡检机器人运行提供充足的环境参数，优化其运行状况的同时，有力促进整个电网的安全稳定运行。比如温湿度传感器、气体传感器、视觉传感器以及噪声监测仪等，它们都能够有效赋能智能巡检机器人环境监测系统，增强智能巡检机器人的全方位环境感知能力与自身状态监测能力，客观评估变电站内外的环境健康状况。通常，这些传感器可以根据智能巡检机器人采集的多项环境参数，结合人工智能算法，展开数据处理和异常数据分析。一旦发现变电站相关环境指标脱离正常范围，比如温湿度异常，有害气体与粉尘颗粒物质超标等，将实时通过多种形式通知相关运维人员。由运维技术人员展开专业优化处理，尽可能确保电力设备运行环境良好，促进设备安全稳定运行。以气体检测传感器为例，它可以及早发现绝缘气体泄漏现象，充分保障相关变电设备的良好绝缘性能。再比如噪声监测仪，它主要通过评估变电设备运行环境的噪声状况，确定设备运行状态。如果噪声过高，则意味着变电设备运行不正常，潜在故障问题。

2.3 运维管理技术

运维管理技术是智能巡检系统的重要组成部分，它通过整合智能巡检技术与信息管理系统，提升了变电站运维工作的系统性和高效性。在变电运维领域，运维管理技术实现了对巡检数据的集成处理、分析和可视化，为运维人员提供了全面的设备运行状态信息和故障预警，从而实现预防性维护和故障快速响应。运维管理技术的核心是构建一个统一的平台，将各类智能巡检设备收集的数据，如图像、声音、温度等多种形式的数据进行整合。通过高级数据分析技术，如大数据分析、机器学习等，系统能够自动识别数据中的异常模式，及时提醒运维团队进行检查或维护。例如，通过对设备运行数据的实时监测和分析，当发现设备运行参数超出正常范围时，系统自动发出警报，通知运维人员进行处理，避免故障的发生。

结语

综上所述，在电网变电运维过程中，智能化技术的应用不仅提升了设备检修的效率，还有效降低了由设备故障引发的电网事故风险。基于大数据和物联网技术的设备健康监测系统，为电网变电设备提供了全面的实时监控与故障预警支持，极大提升了运维管理的智能化与精准度。随着技术的不断进步，未来电网变电设备的运维将进一步实现数字化、智能化，朝着更加安全、高效的方向发展。

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