火力发电厂电气一次设备状态监测在检修中的应用研究

1 火力发电厂电气一次设备类型

火力发电厂电气一次设备主要有变压器、断路器、发电机、互感器、高压开关柜

变压器是火力发电厂电能传输的核心枢纽设备，主要承担电压转换和能量分配功能。典型结构包括铁芯、绕组、绝缘油及冷却系统，其运行状态直接影响机组并网稳定性。在长期高负荷运行中易出现绕组变形、铁芯多点接地、油质劣化等典型故障。针对容量在240MVA 及以上的主变压器，需重点监测顶层油温、局部放电、油色谱数据等关键参数。

断路器作为电力系统的保护开关，承担着切断故障电流的重要职责。火力发电厂普遍采用 SF6 断路器和真空断路器两种类型，电压等级涵盖 10kV 至 500kV。机械特性监测需关注分合闸时间、行程曲线、储能机构状态等指标。对于额定电流4000A 以上的发电机出口断路器，还需特别监测触头磨损和灭弧室气压变化。

汽轮发电机作为电能转换的终端设备，其定子绕组、转子绕组及冷却系统的可靠性至关重要。定子端部振动、绕组温度、氢气纯度等参数的实时监测对预防匝间短路、转子偏心等故障具有预警作用。特别是对于300MW及以上容量机组，需建立包含绝缘电阻、局部放电、轴系振动的多维度监测体系。

电流互感器（CT）和电压互感器（PT）构成电力系统的"感知神经"，其测量精度直接影响继电保护动作的正确性。电容式电压互感器需重点监测介质损耗因数，电磁式电流互感器则应关注铁磁谐振风险。数字化变电站中采用的电子式互感器，还需增加对供电电源和信号传输通道的状态监测。

作为厂用电系统的控制节点，6kV-35kV 开关柜的运行环境相对恶劣。除常规的机械特性监测外，需特别关注柜体内部温升、局放信号及绝缘老化情况。智能化开关柜已集成触头温度无线传感、电弧光保护等新型监测模块，这对早期发现接触不良、绝缘劣化等隐患具有重要作用。

2 火力发电厂电气一次设备状态监测方法

随着电力系统发展，火电厂对变压器可靠性要求日益提高。通过油中气体分析、局部放电监测等方法实时掌握设备状态，及时处理潜在故障，保障电力系统稳定运行。采用机械特性、触头磨损和绝缘性能监测技术，精准检测分合闸参数、接触状态及绝缘强度。监测数据帮助识别机械故障、过热隐患等问题，优化检修计划，提升设备可靠性并降低维护成本。

通过振动、温度、绝缘及定子放电监测，有效识别轴承磨损、过热风险等隐患。实时数据支撑精准故障定位，提升检修效率，减少非计划停机损失。运用变比测试、负载监测和局部放电检测等技术，确保测量精度与绝缘性能。监测数据助力快速诊断误差超标、绝缘缺陷等问题，降低系统停机风险。

3 状态监测在检修中的应用策略

3.1 基于状态监测的检修决策流程

通过部署智能传感网络与在线监测装置，构建覆盖全站设备的状态监测系统。系统在35kV 及以上电压等级的母线连接处、断路器操作机构箱、变压器 木 点安装 256 组多模传感器，以秒级采样频率实时采集电气一次设备的温度、振动、局部放 度监测采用分布式红外阵列传感器，振动检测配置 MEMS 三轴加速度计，局部放 感技术。数据预处理环节采用自适应数字滤波和Daubechies 小波变换技术，有效消除电磁干扰噪声并提取设备特征信号，特别是针对局部放电信号构建了4 层小波包分解树进行脉冲特征重构。

当设备劣化度超过预设阈值时，检修决策支持系统将自动触发三级预警机制：对于劣化度在 1.2-1.5 区间的轻微隐患设备，系统生成黄色预警工单并推送至移动终端，同步启动视频监控自动巡航；当劣化度达到1.5-2.0区间时，触发橙色预警并联动智能巡检机器人执行现场复核；对劣化度超过 2.0 的严重缺陷设备，则直接联动机组控制系统执行保护性停机，同时激 制通风系统。检修闭环管理采用PDCA 循环模式，计划阶段通过遗传算法优化检修路线，执行环节 强现实(AR)辅助诊断技术，检查阶段采用量子粒子群算法校准设备状态基线值，处理环节通过BP 神经网络实现策略动态优化，使设备平均检修间隔时间(MTBM)提升23.6%。

3.2 状态检修与定期检修的结合

在220kV 主变检修实践中，状态监测系统通过DGA（溶解气体分析）色谱分析发现乙炔（C2H2）含量异常升高至38μL/L（超过DL/T 722 标准预警阈值30%），结合铁芯接地电流监测数据（由分布式光纤传感器测得电流值达3.8A，超正常工况4 倍），智能诊断平台基于IEEE C57.104 故障树模型准确识别出分接开关接触不良故障。此时在年度检修周期尚未到期的情况下，运维团队依据状态评估报告（包含绝缘油耐压强度下降至 42kV、绕组热点温度历史极值等11 项劣化指标）提前三个月实施了包含开关触头打磨、弹簧压力调整的针对性检修。

对于GIS 设备气室密封性检测， 在保留每五年开盖检查传统项目（含密封圈更换、接触面平整度激光检测）的同时，日常运维中采用特高频 ）实时监测 SF6 气体微水含量，当湿度超过 150μL/L 时通 这种基于 IEC 62271-203 标准的混合检修模式在华东电网 50 0.78 次/百台年下降至 0.29 次/百台年（降幅62%），检修成本通过全寿 预防性试验间隔周期从12 个月延长至18 个月。

3.3 状态监测数据的管理与分析

基于Hadoop 分布式架构搭建的电力设备状态数据中心，通过部署在328 个监测点的声纹传感器、红外热像仪及局部放电检测装置，每日采集并处理超过 3.2TB 的振动频谱、红外热像图、超声信号等多模态监测数据。利用Apache Spark 流式计算引擎构建的实时分析平台，采用滑动时间窗口机制对海量时序数据进行小波变换和频域特征提取，构建包括绕组变形趋势、断路器动作特性、套管介质损耗等28 类设备指纹图谱。

机器学习模块采用堆叠式 LSTM 神经网络架构，包含3 个隐藏层和 256 个记忆单元，通过历史10 年的油温数据进行迁移学习，实现对变压器顶层油温的72 小时滚动预测，经200 次模型迭代优化后预测误差稳定在±1.5℃以内。当系统检测到某 220kV 间隔断路器分闸时间同比延长 12ms 时，通过SOAP 协议自动关联 ERP 检修物资管理系统，基于设备型号智能匹配 CMOS-12 型触头更换套件及专用液压调整工装，使应急抢修准备时间从 4.5 小时压缩至45 分钟。

4 结束语

本研究针对火力发电厂电气一次设备的状态监测进行了深入探讨，并分析了其在设备维护中的应用价值。通过实施状态监测技术，能够有效降低设备故障发生率，提升设备运行的可靠性，从而为火电厂的安全稳定运行提供了坚实的保障。

参考文献：

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