电力系统配电运行中设备维护与检修

前言

在电力系统配电运行中，设备维护与检修是保障电网安全、可靠与经济运行的核心环节。配电设备（如变压器、开关柜、电缆、架空线路等）长期暴露于复杂环境，易受老化、过载、环境腐蚀等因素影响，导致故障风险增加。通过科学化的维护策略与智能化的检修技术，可有效延长设备寿命、降低停电损失，并推动配电系统向“状态感知、自主决策、绿色运维”方向升级。

1 配电设备维护策略

1.1 维护模式创新：从被动响应到主动预防

现代维护模式通过引入状态检修（CBM）与基于风险的检修（RBM），实现维护策略的动态优化。状态检修依托智能传感器（如温度传感器、局部放电监测仪）实时采集设备参数，结合大数据分析与机器学习算法预测剩余寿命。例如，某供电公司通过部署油浸式变压器在线监测系统，实时采集油温、气体浓度与振动数据，利用 LSTM 算法预测绝缘纸老化趋势，将计划外停电减少 40% ，同时降低维护成本 25% 。基于风险的检修则通过量化设备故障概率与后果严重性，优化检修优先级。例如，某变电站通过RCM（可靠性中心维护）分析，将高压开关柜检修周期从2 年延长至4 年，同时将故障率控制在 0.5% 以下，资源利用率提升 40% 。

维护模式创新还需构建多层级协同机制。一级维护侧重于设备日常巡检与基础数据采集，通过无人机、巡检机器人实现自动化；二级维护聚焦于故障诊断与处置方案制定，依托专家系统与 AI 大模型生成处置建议；三级维护则针对复杂故障开展跨区域协同，通过数字孪生技术构建虚拟检修场景，实现远程指导与方案验证。例如，某沿海地区电网通过多层级维护体系，将台风导致的设备故障恢复时间从 72 小时压缩至 12 小时，供电可靠性提升 65% 。

1.2 技术手段升级：从单一检测到智能融合

智能诊断技术是技术手段升级的关键。深度学习模型通过历史故障数据训练，可自动识别设备缺陷特征。例如，某电缆运维平台通过卷积神经网络（CNN）分析红外热成像图像，将接头过热缺陷识别率从人工的 70% 提升至 95% ；变压器振动分析通过频谱特征提取与随机森林算法，识别铁芯松动与绕组变形缺陷，准确率达 90% 。此外，生成对抗网络（GAN）技术可模拟罕见故障场景，扩充训练数据集，提升模型泛化能力。某研究机构通过GAN 生成不同腐蚀程度的设备图像，将绝缘子裂纹检测模型在复杂环境下的准确率提升至 88% 。

技术手段升级还需关注绿色化与自主化。绿色维护技术通过环保型绝缘气体替代 SF6、推广带电作业机器人与无人机巡检，减少碳排放与资源消耗。例如，某电网企业采用环保型C4F7N 混合气体替代 SF6 开关柜，温室气体排放降低 98% ；带电作业机器人通过机械臂与视觉识别系统，实现高空接线与缺陷修复，减少人工登高风险。自主化维护则依托数字孪生与AI 大模型，构建虚拟检修环境，支持远程培训与方案验证。某试点项目通过数字孪生体将检修方案验证时间从周级压缩至小时级，同时降低 30% 的试错成本。

2 配电设备检修技术：从故障修复到智能诊断

配电设备检修技术涵盖故障抢修、定期检修与智能诊断三大方向。故障抢修需快速定位故障点并恢复供电，传统方法依赖人工巡线与分段试送，效率低且易扩大停电范围；而现代配电系统通过 FTU（馈线终端单元）与故障指示器实现故障区段自动隔离，结合GIS 地理信息系统（GIS）与无人机巡检，将故障定位时间从小时级压缩至分钟级。例如，某城市电网通过分布式故障定位装置，在电缆发生短路后30 秒内精准锁定故障点，恢复供电时间缩短 60% 。

定期检修需结合设备寿命周期与运行数据优化检修周期。传统检修周期固定（如3 年一次大修），易导致“检修不足”或“过度检修”；而基于风险的检修（RBM）通过量化设备故障概率与后果严重性，动态调整检修计划。例如，某变电站通过可靠性中心维护（RCM）分析，将高压开关柜检修周期从2 年延长至4 年，同时将故障率控制在 0.5% 以下。

智能诊断技术通过多源数据融合与 AI 算法实现故障早期预警。例如，开关柜局部放电监测结合超声波与特高频传感器，通过深度学习模型识别放电模式，提前30 天预警绝缘击穿风险；变压器振动分析通过频谱特征提取，识别铁芯松动与绕组变形缺陷，准确率达 92% 。此外，红外热成像技术可快速识别电缆接头过热与开关柜触头接触不良，某配电网络通过该技术将设备过热缺陷发现率提升至 85% 。

3 配电设备维护与检修的未来趋势：数字化与绿色化升级

未来配电设备维护与检修将向全数字化、自主化与绿色化方向演进。数字孪生技术通过构建虚拟设备镜像，实时模拟运行状态与故障传播路径，支持远程运维与虚拟检修培训，某试点项目通过数字孪生体将检修方案验证时间从周级压缩至小时级。AI 大模型通过多模态数据（如文本告警、图像缺陷、振动信号）训练，自动生成故障根因分析与处置建议，某供电局通过该技术将故障处理效率提升 50% ，同时降低人工误判风险。

绿色化升级方面，检修技术需减少碳排放与资源消耗。例如，采用环保型绝缘气体替代 SF6，降低温室气体排放；推广带电作业机器人与无人机巡检，减少人工登高与停电作业；开发可回收材料与模块化设计，提升设备全生命周期能效。此外，分布式能源与储能系统的接入对配电设备提出更高要求，需通过自适应保护与柔性控制技术，实现源网荷储协同运维。

结束语

配电设备维护与检修是电力系统安全运行的基石。通过预防性维护与状态检修的融合、故障抢修与智能诊断的协同、数字化与绿色化技术的升级，可构建“主动预防、精准处置、低碳高效”的新型运维体系。未来，随着元宇宙、量子计算与 AI 大模型的成熟，配电设备维护将实现全生命周期自主优化，推动电网向“零感知停电、零碳化运维、全智能管控”目标迈进，为全球能源转型与可持续发展提供核心支撑。

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