核电厂智能电气设备状态监测与故障诊断技术研究

1 核电厂智能电气设备状态监测与故障诊断技术的价值

1.1 保障核电厂安全稳定运行

核电厂的安全是至关重要的，智能电气设备作为核电厂运行的关键组成部分，其正常运行直接关系到整个核电厂的安全。通过状态监测与故障诊断技术，能够实时掌握电气设备的运行状态，及时发现潜在的故障隐患。例如，对变压器的温度、绕组变形等参数进行监测，一旦发现异常数据，系统可以迅速发出预警，工作人员能够及时采取措施进行处理，避免故障进一步恶化，从而保障核电厂的安全稳定运行，防止因电气设备故障引发的核安全事故。

1.2 提高设备使用寿命

核电厂的电气设备通常价格昂贵且更换成本高。传统的定期维护方式可能会因为过度维护或维护不足而影响设备的使用寿命。而智能状态监测与故障诊断技术可以根据设备的实际运行状态进行精准维护。通过对设备的振动、绝缘性能等参数的长期监测和分析，能够准确判断设备的磨损程度和健康状况。当设备出现早期故障迹象时，及时进行针对性的维修和保养，避免设备因小故障积累而导致严重损坏，从而有效延长设备的使用寿命，降低核电厂的设备采购和更换成本。

1.3 推动核电厂智能化发展

在当今数字化、智能化的时代背景下，核电厂的智能化发展是必然趋势。智能电气设备状态监测与故障诊断技术是核电厂智能化建设的重要组成部分。它利用先进的传感器技术、大数据分析技术和人工智能算法，实现对电气设备的自动化监测和智能诊断。这些技术的应用不仅提高了设备管理的效率和准确性，还为核电厂的整体智能化运营提供了数据支持和决策依据。例如，通过对大量设备运行数据的分析，可以优化核电厂的运行策略，实现能源的高效利用。同时，智能化的监测和诊断系统也有助于培养高素质的技术人才，推动核电厂向智能化、现代化方向发展。

2 核电厂智能电气设备状态监测与故障诊断技术的措施

2.1 构建全面的传感器监测网络

为了实现对核电厂智能电气设备的有效状态监测，首要任务是构建一个全面且精准的传感器监测网络。在核电厂复杂的环境中，电气设备种类繁多，运行工况复杂，不同的设备需要针对性地布置合适的传感器。对于变压器，应安装温度传感器、油中气体传感器等。温度传感器能够实时监测变压器绕组和油温的变化，一旦温度异常升高，可能预示着绕组短路、铁芯过热等故障。油中气体传感器则可以检测变压器油中各种气体的含量，如氢气、甲烷、乙烷等，不同气体成分的变化反映着不同类型的故障，例如氢气含量升高可能表示存在局部放电现象。对于高压开关设备，需要配备触头温度传感器、机械特性传感器等。触头温度过高可能会导致触头烧蚀，影响开关的正常分合闸，触头温度传感器可以及时捕捉温度变化。机械特性传感器则能监测开关的分合闸时间、速度等参数，判断开关的机械性能是否良好。通过合理布置这些传感器，能够全面、实时地获取电气设备的各种运行参数，为后续的故障诊断提供丰富、准确的数据基础。

2.2 运用先进的数据处理与分析技术

采集到大量的传感器数据后，如何对这些数据进行有效的处理和分析是关键。传统的数据处理方法可能无法满足核电厂智能电气设备状态监测的需求，因此需要运用先进的数据处理与分析技术。一方面，可以采用大数据分析技术。大数据分析能够处理海量的数据，挖掘数据背后隐藏的规律和信息。通过对历史数据和实时数据的综合分析，可以建立设备运行状态的模型。例如，通过分析变压器多年的运行数据，找出正常运行时各项参数的波动范围和相互关系，当实时数据超出这个范围时，就可以及时发出预警。另一方面，人工智能算法如机器学习、深度学习等也在故障诊断中发挥着重要作用。机器学习算法可以根据已知的故障样本进行训练，从而对新的数据进行分类和识别。例如，利用支持向量机算法对高压开关设备的故障进行分类，判断是机械故障还是电气故障。深度学习算法则可以自动从数据中提取特征，对于复杂的故障模式具有更强的识别能力。

2.3 加强设备状态监测与维护的协同管理

核电厂智能电气设备的状态监测和故障诊断不仅仅是技术层面的问题，还需要加强设备状态监测与维护的协同管理。建立完善的设备状态监测与维护管理制度是基础。明确各部门和人员在设备状态监测和维护中的职责和工作流程，确保监测数据能够及时准确地传递到相关人员手中，并且能够及时采取相应的维护措施。采用预测性维护策略，根据设备状态监测和故障诊断的结果，提前安排维护计划。与传统的定期维护相比，预测性维护能够避免过度维护和欠维护的问题，提高设备的可靠性和使用寿命，同时降低维护成本。例如，当通过状态监测发现变压器的某些参数出现异常变化，但尚未达到故障临界值时，可以提前安排对变压器进行检查和维护，防止故障的发生。此外，还应加强对维护人员的培训，提高他们的技术水平和对设备状态监测与故障诊断系统的操作能力。维护人员能够准确理解监测数据和诊断结果，并且能够熟练运用相关的维护工具和技术，才能更好地保障核电厂电气设备的安全稳定运行。

3 AI 人工智能在核电厂数字化应用

人工智能技术在核电厂数字化转型升级过程中展现出前所未有的应用潜力和广阔前景。通过将先进的 AI 算法与核电厂的智能电气设备在线监测系统深度融合，不仅能够实现对各类关键设备运行状态的实时感知和智能分析，还能基于海量历史数据进行深度学习建模，从而建立起精准的设备健康状态预测机制。具体而言，科研人员可以运用深度神经网络等机器学习模型，对积累多年的设备故障案例库进行特征提取和模式识别，使系统具备预测未来可能发生的设备异常或故障的能力，并据此生成针对性的预防性维护建议方案。这种基于人工智能的预测性维护技术，不仅显著提升了故障诊断的准确率和时效性，将误报率控制在极低水平，更重要的是为核电厂的运维决策提供了数据驱动的科学依据。与此同时，AI 技术的应用还延伸至设备全生命周期管理领域，通过智能化的数据分析流程和自动化的调度算法，大幅优化了传统设备管理的工作流程，有效减少了人工干预的频次和强度，显著提升了核电厂的运营效率。特别值得一提的是，当 AI 技术与数字孪生技术相结合时，可以在虚拟空间中构建高保真的电气设备数字孪生体，通过实时数据映射和仿真模拟，帮助技术人员全方位掌握设备的性能演变规律，从而制定出更加科学合理的预防性维护计划，最终实现核电设备安全稳定运行的目标。

4 结语

核电厂智能电气设备状态监测与故障诊断技术的研究与应用，对于提升核电厂整体运行水平具有重要意义。通过构建全面的传感器监测网络、运用先进的数据处理与分析技术、加强设备状态监测与维护的协同管理，能够有效保障核电厂的安全稳定运行，延长设备使用寿命，并推动智能化发展。未来，随着技术的不断进步，相关研究应进一步深化，探索更加高效、精准的监测与诊断方法，为核电厂的可持续发展提供坚实的技术支撑。同时，行业需注重技术标准化和人才培养，以应对日益复杂的运营需求和技术挑战。

参考文献：

[1] 余学良 . 核电厂智能电气设备状态监测与故障诊断技术研究 [J]. 中国设备工程，2025，（S1）：186-189.

[2] 李智群，高宏远 . 智能电气设备在核电厂的应用研究 [A] 全国绿色数智电力设备技术创新成果展示会论文集（七）[C]. 中国电力设备管理协会，中国电力设备管理协会，2024 ：3.