浅谈电力工程中电力设备故障诊断技术的研究与应用

在电力系统中，电力系统的地位非常重要，但经过长期运行，电力设备必不可免地会出现各种各样的问题，引发电力系统障碍，带来的后果是无法预料的。传统电力设备故障诊断方法虽然有良好效果，但随着电力设备运行环境变得越发复杂、设备自身的复杂性增强，导致传统诊断方法已经无法满足实际发展要求，亟待采用新的技术手段，为电力设备的稳定、安全和有序运行保驾护航。

一、电力设备常见故障类型

（一）短路故障

在电力系统中出现不通过负荷相互接触或载流导体接地等异常状态视为短路。该故障的发生，会导致电流急剧升高，因为故障点阻抗极小，会大大降低短路点以前的电压，对电力系统的正常运行造成严重影响。对于短路故障来说，包含了两相接地短路、单相接地短路、单相短路、三相短路等多种形式。导致短路故障的因素众多，如：自然灾害、鸟兽破坏、误操作、绝缘损坏等。作为最常见的一种短路故障，绝缘损坏会在设备长期运行过程中，受到化学、机械、热、电等因素的影响，导致绝缘材料变质、老化。

（二）断相故障

在电力系统中，一相或两相断开的断相故障，会导致电流无法正常流通，对电力系统的三相平衡状态彻底破坏。其中，一相断开指的是某一相设备出现开路或导线开路，导致该相电流为零，可能受到雷击、外力破坏导致。两相断开指的是任意两相设备或导线发生开路，会严重损坏设备。断相故障的发生，主要是由于熔断器熔断、设备损坏、接头松动、线路老化等因素，直接影响到整个电力系统的正常运行。

（三）复杂故障

在电力系统中多个部位或多个设备同时发生故障的复杂故障，很难通过常规方法检查出来。复杂故障的发生，主要是因为电力系统涉及到的环节和设备众多，其中，线路分布就会受到运行条件、自然因素等多方面因素的影响，导致出现输电线路故障。这些复杂故障，普遍存在诊断难度大、复杂性高等特点，而且这些故障会产生连锁反应，导致故障信号相互交织，无法第一时间准确识别和分类。

（四）自然灾害故障

在这一类型的故障中，冻雨是比较特殊的一种气象灾害，雨滴在接触到物体表面会快速形成一层厚厚的冰层，在杆塔、输电线路上快速附着，导致设备重量增加的同时，也逐步导致出现杆塔倒塌、线路断裂等情况。另外，洪水对电力设备造成的破坏是巨大的，设备长时间浸泡在水中，会严重影响绝缘性能甚至引发短路故障。例如，2020 年南方地区发生的洪涝灾害，就侵袭了打来那个的输电线路和变电站，导致电力供应长时间中断，大量设备受损。

二、电力设备故障诊断技术应用

（一）主观诊断技术

依靠人员丰富的经验和感官进行电力设备故障判断，需要利用技术人员的触觉、嗅觉、听觉、视觉等进行诊断。触觉上的应用，主要是对设备的振动、温度等情况进行触摸感知；嗅觉主要是对设备绝缘材料是否被烧毁，设备是否有刺鼻的烧焦气味进行判断；听觉则是对设备运行发出的声音进行判断，如果是变压器内部出现故障，可能会发出“嗡嗡”声；对于视觉观察，则是对外科、导线是否有异常情况仔细查看。采用主观诊断技术，可以使用绝缘电阻测试仪、示波器、万用表等各种测量工具，提高诊断的准确性，对设备是否存在故障进行更精准的测量。例如在日常巡检工作中应用主观臆断技术，可以及时发现设备的异常情况，让技术人员对故障的大致情况有初步的了解，从而及时采取有效措施进行处置。

（二）仪器诊断技术

作为电力设备故障诊断的重要仪器，示波器可以对电信号波形直观显示出来。示波器主要是通过电子枪发射高速电子束，将电场或磁场的变化轨迹描绘出来。例如，对电力设备的电流信号、电压进行检测时，可以对信号的相位、频率、幅值等信息精确展示出来。另外还有常用的万用表，可以对电阻、电流、电压等多种电学参数进行测量。例如万用表可以对内部分压电路进行检测，对电阻值使用欧姆定律进行计算。还可以使用红外测温仪，该仪器可以对物体辐射的红外线进行接收，并将其转变成电信号，通过对信息的处理和计算，将物体的表面温度计算出来。使用仪器进行诊断的过程中，最为重要的是采集的数据信息准确性，需要在电力设备的关键部位安装传感器，如：输电线路上安装电压传感器、电流传感器等，可以对线路的电压、电流等数据实时采集。

（三）数学模型诊断技术

将动态测试技术与传感器进行结合的一种诊断技术，数学模型诊断技术可以通过深入分析和处理电力设备运行的各种参数，精准诊断设备故障。在当前的电力设备中，安装了温度传感器电流传感器、电压传感器等各类传感器，可以对设备的振动、温度、电流、电压等关键参数进行实时采集，对设备运行的微小变化可以及时发现。再使用动态测试技术实时监测和跟踪采集到的参数，确保设备在不同工况下的良好运行。对完成处理的参数进行建模和分析，比较常见的有机械模型、热模型、电路模型等，通过模型分析可以对设备的故障特征和运行状态有更加深入地了解，对设备的短路、绕组短路、过热故障等故障情况精准判断。

三、结束语

综上所述，为了最大程度保障电力系统的运行安全和稳定，需要充分发挥电力设备故障诊断技术的价值。但传统故障诊断技术和方法已经无法满足新时代要求，需要应用现代智能化技术，为故障诊断提供更实时和精准的技术支持。未来，需要将机器学习和深度学习融入电力工程中电力设备故障诊断中来，打造智能诊断系统。在智能诊断系统下，对自身的诊断模型和算法不断优化革新，切实满足电力设备在不同工况和运行环境下的故障诊断需求。

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