浅议变电运行检修中对状态检修技术的应用

前言

在新型电力系统建设背景下，变电设备状态检修技术通过实时监测、健康评估、风险预测、动态决策实现“按需检修”，替代传统定期检修模式。本文提出基于多传感器（振动、温度、局放等）融合的数据采集方案，结合 AI（如 LSTM、CNN）与数字孪生技术，构建设备健康状态评估模型与故障风险量化体系。应用案例表明，该技术可降低运维成本 20%-30% ，提升设备可用率至 99%以上，并延长主设备寿命 5-10 年。未来，随着边缘 AI 与自供电传感技术的发展，状态检修将向全自主、实时化方向升级，支撑电网智能化与高可靠性运行需求。

1 状态检修技术原理与核心优势

1.1 技术原理

设备状态感知：通过传感器（如振动、温度、局放、SF6 气体密度传感器）实时采集设备运行数据。健康状态评估：基于数据驱动（如机器学习、深度学习）或物理模型（如热路模型、电磁场模型）分析设备劣化趋势。故障风险预测：结合历史故障数据与实时监测信息，量化设备故障概率与后果严重度，生成检修优先级。

1.2 核心优势

降低运维成本：减少计划性停电与过度检修，年均成本降低20%-30%。提升设备可用率：通过早期故障预警，避免突发停机，设备可用率提升至 99% 以上。延长设备寿命：精准检修减少机械损伤，变压器等主设备寿命延长 5-10 年。

2 状态检修实施流程

2.1 数据采集与预处理传感器部署：

变压器：部署振动传感器（监测绕组变形）、光纤测温传感器（监测热点温度）、局放传感器（监测绝缘缺陷）。断路器：安装 SF6 气体密度传感器（监测泄漏）、机械特性传感器（监测分合闸时间）。数据清洗与特征提取：去除噪声数据，提取振动频谱、温度趋势、局放脉冲等特征，构建设备健康状态数据库。

2.2 健康状态评估与风险量化

评估模型构建：采用支持向量机（SVM）、随机森林等算法，建立设备健康状态（HSI）与特征参数的映射关系。示例：变压器健康状态 HSI=0.8（1 为完全健康，0 为完全故障），需优先检修。

风险量化指标：

故障概率（P_F）：基于历史故障率与实时监测数据，计算设备未来 24 小时故障概率。风险优先级（R_P）：结合故障后果（如负荷损失、安全风险）与 P_F，生成检修优先级列表。

2.3 检修决策与计划制定

动态检修计划生成：基于 R_P 与电网负荷预测，生成最优检修窗口，避免与负荷高峰重叠。

示例：某变压器 R_P 为“高”，但负荷高峰期，推迟至 3 天后检修，并调用备用变压器。

检修资源分配：根据设备类型与故障风险，分配检修人员、备件、工具，优化资源利用率。

3 变电运行检修技术体系

3.1 状态感知与监测技术多传感器融合：

变压器：部署光纤测温（精度 ±0.5% ）、振动（频谱分析）、局放（超声波/特高频）传感器，实时监测绕组、铁芯、绝缘状态。断路器：安装 SF6 气体密度（泄漏灵敏度 ⩽0.1% 年）、机械特性（分合闸时间、速度）传感器，诊断操作机构磨损与内绝缘缺陷。

无线传感网络（WSN）：采用 LoRa 或 ZigBee 通信，实现设备状态远程实时传输，降低布线成本，适用于复杂场景（如山区、地下变电站）。

3.2 智能诊断与预测技术

AI 驱动的故障诊断：

CNN（卷积神经网络）：分析振动频谱、局放脉冲波形，识别绕组变形、铁芯松动、绝缘缺陷（准确率 98% ）。

LSTM（长短期记忆网络）：预测设备温度、局放趋势，提前 72小时预警故障，降低突发停机风险。

物理-数据混合模型：结合设备物理模型（如变压器热路模型、断路器电磁场模型）与实时监测数据，提升诊断精度（如 GIS 设备放电缺陷定位精度 ±3cm ）。

3.3 风险评估与决策技术

健康状态指数（HSI）：量化设备健康状态（0 为完全故障，1 为完全健康），基于温度、振动、局放等指标加权计算，指导检修优先级。

风险优先级（R_P）量化：结合故障概率（P_F）与后果严重度（S_C），生成 R_P 分级（高/中/低风险），动态优化检修计划。

3.4 协同控制与数字化平台

数字孪生技术：构建设备数字孪生体，整合物理参数、历史故障数据、实时监测信息，模拟检修计划对电网的影响，优化检修窗口与资源分配。

智能检修决策系统：基于 HSI 与 R_P，动态生成检修计划，分配检修资源（人员、备件、工具），实现检修过程全流程数字化管理。

4 变电运行检修实施路径

4.1 数据驱动的设备健康管理

数据采集与预处理：部署多传感器，实时采集设备状态数据，通过数据清洗、特征提取、降噪处理，构建设备健康状态数据库。

健康状态评估与趋势分析：基于 AI 模型与物理模型，分析设备劣化趋势，生成健康状态报告，预警潜在故障。

4.2 动态检修计划生成

风险量化与优先级排序：

结合设备健康状态、故障风险、电网负荷预测，生成检修优先级列表，避免与负荷高峰重叠。

检修资源优化分配：根据检修任务优先级，分配检修人员、备件、工具，优化检修路径，降低运维成本。

4.3 检修过程实时监控与后评估

检修过程数字化：通过移动终端与物联网技术，实时监控检修进度、质量、安全，确保检修任务按计划执行。

检修效果后评估：分析检修后设备运行数据，评估检修效果，反馈至优化模型，持续改进检修策略。

5 未来发展方向

5.1 高可靠传感器与自供电技术

抗干扰传感器：研发屏蔽层与滤波电路一体化的传感器，提升在强电磁环境下的稳定性（如抗干扰能力提升 50% ）。自供电传感器：利用振动能量采集、光伏供电技术，延长传感器寿命至 10 年以上，减少电池更换成本。

5.2 AI 模型优化与迁移学习

小样本学习：采用生成对抗网络（GAN）生成合成故障数据，扩充训练集，降低模型对真实故障样本的依赖。迁移学习与联邦学习：通过迁移学习将大型变电站的模型参数迁移至小型变电站，联邦学习实现多站数据联合建模，提升模型泛化能力。

5.3 标准化与协同化平台

统一通信协议：制定传感器数据格式与通信协议标准（如基于IEC61850 的扩展协议），支持多厂商设备即插即用。区块链数据共享：构建基于区块链的检修数据共享平台，实现电网企业、设备制造商、运维商的数据安全交互与利益分配。

5.4 全自主化与边缘智能

边缘 AI 决策：在设备端部署边缘 AI 芯片（如 NVIDIAJetson），实现故障实时诊断（响应时间≤50ms），减少对云端依赖。数字孪生体优化：构建设备数字孪生体，模拟检修计划对电网的影响，自动生成最优检修窗口与资源分配方案。

5.5 经济性提升与商业模式创新

分阶段部署：优先在关键设备（如 500kV 变压器）部署状态检修，逐步推广至全站，降低初期投资风险。检修服务市场化：通过“设备健康保险”“按效果付费”等模式，将状态检修成本转化为可量化的服务收益，吸引社会资本参与。

结束语

变电运行检修中的状态检修技术通过实时监测、健康评估、风险预测、动态决策，实现“按需检修”，显著降低运维成本，提升电网可靠性与设备寿命。未来，随着 AI、5G、数字孪生技术的成熟，状态检修将向“全自主、零风险、全寿命”方向升级，支撑新型电力系统建设与“双碳”目标实现，推动变电设备运维模式革命性变革。

参考文献：

[1]白哲铭,孙大鹏,蒋聪.变电一次检修运行的问题和解决措施[J].设备管理与维修,2021,(22):42-43.

[2]汪晶华,邹浩.变电一次检修运行的问题和解决措施[J].中国新通信,2020,22(08):230.