火力发电厂电气故障处理中的数据分析要点及应用

1 火力发电厂电气故障的危害

电气故障易致火电厂机组停运，影响电力输出及电网稳定。高峰期或引发大范围停电，危及工业、居民生活及医院、交通等关键领域。故障设备维修与更换成本高昂，停机导致发电损失、生产停滞及违约赔偿，加重经济负担。频发故障还将损害电厂声誉，不利市场竞争。电气故障可能引发火灾、爆炸等事故，威胁人员安全。如短路产生高温火花致燃，高压设备故障易造成触电伤亡。

2 数据分析在电气故障处理中的要点

2.1 数据收集

为全面分析电气故障，需采集多源数据：通过传感器实时获取设备运行参数（电压、电流等），收集历史数据、维护记录及环境数据（温湿度等），如智能电表、设备管理系统等获取数据。数据准确性需定期校准传感器并建立质量监控机制，采用插值法处理缺失数据，如用移动平均法填补电流数据缺失值。

对于发电机、变压器等核心设备，采用高频采样策略（如每秒 1000 点），同步记录三相电流谐波分量与绝缘油色谱数据；而低压辅助设备可 级轮 询采集模 多源异构数据 的融合需通过OPC UA 协议实现厂级SCADA 系统与智能终端的互联， 红外图谱等非结构化数据。特别在智能电厂改造中，需集成设备数 数据集合。数据完整性验证方面，应设计基于滑动时间窗的异常数 T 饱和导致的波形畸变数据实施动态补偿。最后通过数据血缘分析技术追溯原始数据来源， 确保故障分析时可复现数据采集场景。

2.2 数据预处理

数据清洗通过3σ准则、孤立森林算法识别噪声与异常值，如电流数据超出阈值则判定异常。标准化处理采用最小-最大法或 Z-分数法统一量纲，如将电压电流数据归一到[0,1]区间便于分析。特征工程需根据设备特性构建衍生参数，通过皮尔逊相关系数筛选关键特征，例如将三相电流不平衡度与绕组温度变化率组合为复合指标。针对高维数据可采用主成分分析（PCA）进行降维处理，保留包含 95%信息量的主成分，有效提升后续分析效率。

数据分割环节需遵循时间序列特性，采用滑动窗口法划分训练集与测试集。对于发电机振动数据，按 7:3比例划分并保留时间连续性，防止未来数据泄漏。在非平稳数据处理中，应用差分法消除趋势项，如对燃煤机组日负荷曲线进行一阶差分处理。数据增强方面，通过 SMOTE 算法对罕见故障样本过采样，将变压器匝间短路案例扩增 3 倍，确保分类模型训练效果。预处理后的数据存入时序数据库，建立设备编码与数据标签的映射关系，为后续故障诊断提供结构化数据支撑。

2.3 数据分析方法选择

统计分析是电气设备数据分析的基础方法，通过均值、方差、标准差等统计特征分析数据分布规律和异常情况。例如电流标准差突增可能预示设备异常，相关性分析可揭示参数间关联关系。机器学习方法如决策树、SVM、神经网络能基于历史故障数据建 诊断模型。决策树以 行参数为输入特征、故障类型为标签进行训练，神经网络通过非线性映射提升复杂数据的诊断准确率。深度学习的RNN、LSTM、GRU 模型擅长处理设备运行时间序列数据，能挖掘长期依赖特征。LSTM 可建模历史数据预测设备状态，自动特征提取特性大幅减少人工工作量，并在大规模数据中展现优越性能。

3 数据分析在电气故障处理中的应用

3.1 故障类型识别与定位

通过对电气系统不同部位采集的多维度数据进行融合分析，结合信号处理算法和模式识别技术，可以实现故障类型的准确识别和故障位置的精确定位。例如，在输电线路故障诊断中，利用行波故障测距原理，通过分析故障发生时产生的暂态行波在输电线路中的传播特性，结合线路两端同步采集的电压、电流波形数据，运用双端行波测距算法计算行波到达两端检测装置的时间差，配合线路参数和波速校正模型，从而精确确定故障点的位置（误差通常控制在±300 米以内）。同时，基于小波变换和希尔伯特-黄变换等时频分析方法，对故障时电压、电流的波形特征进行多尺度分解，提取零序电流突变量、谐波含量、衰减直流分量等特征参数，通过支持向量机分类器可以准确识别故障类型，如区分短路故障中的相间短路、单相接地短路以及高阻接地等复杂故障形态。

3.2 实时故障监测与预警体系构建

借助分布式实时数据采集系统和边缘计算节点，构建电气设备全生命周期状态监测网络。系统通过安装在关键节点的智能传感器阵列（包括光纤测温传感器、局部放电传感器、振动传感器等），以 500Hz-2kHz 的采样频率持续采集电机的三相电流、绕组温度、轴承振动频谱、局部放电强度等 20 余项状态参数。采用滑动时间窗机制对数据流进行实时处理，结合动态阈值调整算法和长短时记忆神经网络（LSTM）预测模型，当监测到电流谐波畸变率超过15%、温度梯度变化速率达3℃/min 或振动特征频率出现0.5 倍频异常分量时，系统触发三级预警机制：首先通过OPC 协议向 SCADA 系统发送黄色预警，当异常持续 5 分钟未消除则升级为橙色预警并启动故障录波，若关键参数突破安全红线则立即发送红色警报并联动断路器保护装置。该体系可使运维团队在潜在故障发生前2-8 小时获得预警，为应急处置赢得关键时间窗口。

3.3 数据驱动的预防性维护策略优化

基于设备全息画像和剩余使用寿命预测模型，构建动态维护决策支持系统。系统整合历史运维记录、实时监测数据以及同型设备失效数据库，运用威布尔分布和蒙特卡洛仿真计算设备故障概率曲线。对于重载变压器的维护决策，不仅考虑传统运行时间阈值（如8000 小时），更结合绝缘纸聚合度检测值（当DP 值低于350 时）、糠醛含量（超过 1.5mg/L 时）等老化指标，以及负荷率时序特征（连续3 月超 85%负载）。通过多目标优化算法平衡设备可用率与维护成本，当预测故障风险指数超过0.75 时自动生成维护工单，推荐维护方案包含：①热点温度超标的 GIS 设备采用 SF6 气体组分在线净化； ② 局放量递增的电缆终端安排紫外成像检测；③振动加剧的涡轮机组优先进行动平衡校正。实践表明该策略可使非计划停运减少40%，延长设备寿命周期15%-20%，同时降低维护费用25%以上。

4 结束语

通过对火力发电厂电气故障处理中的数据分析，发现故障发生呈现季节性波动特征，其中绝缘老化类故障占比34.7%，继电保护误动事件多集中在夏季用电高峰时段。 过运用时序分析和关联规则挖掘技术，成功建立故障预测模型，验证准确率达 82.6%。在未来的工作中，还继续完善分布式数据采集系统，建立包含振动频谱、红外测温、局放监测等18 项参数的实时数据库，并引入迁移学习算法提升小样本工况下的诊断精度。

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]吴孟新,李兆航.基于大数据分析的电力设备故障预测技术研究[J].家电维修,2025,(02):119-121.

[3]王荣印,彭先.基于大数据的继电保护装置故障诊断技术研究[J].电气技术与经济,2025,(01):391-393.