在电气设备检修中新技术的应用分析

摘要：新技术的开发与应用对整个电气行业都有着非常重要的意义，不仅促进设备管理学的发展，还推动业内管理设备的水平，最重要的是确保了电气设备安全运行，延长电气设备的使用寿命，提高工作效率，缩减成本。本文主要对电气设备检修的发展前景，电气设备检修过程中的不足及解决措施，及电气设备中新技术在現实生活中的应用，进行分析阐述。

关键词：电气设备；检修新技术；应用分析

1.电气设备检修的发展前景

随着经济的发展，许多先进国家早就进入了电气设备的检修状态，而身为发展中国家的我国，通过专注的研究，也正处于由电气设备维修转向电气设备检修的过程中。虽然定期对电气设备进行维修有利于设备良好的运转，但是它也有一定的弊端，例如需要大量的人力、物力、财力和大量的时间，这就造成了巨大的浪费，并且容易造成一些事故。由此可见，电气检修的新技术的研究与应用具有很广的发展前景。

2.电气设备检修中相关问题分析

2.1不规范的检修流程，损坏检修设施

很多电气设备的检修工人，没有系统的培训，不参考设备的检修原则和检修流程，导致设备没有因为年久失修而损坏，却因为检修工人不规范的检修流程导致人身安全事故的发生。

2.2电气设备检修人员技术有待提高

我国电器设备检修技术尚处于上升阶段，并不完善。对检修人员并没有一套完善的培训体制，导致检修技术人员的实际操作技术水平不够，不能应对检修过程中的一系列突发状况，也极易埋下安全隐患。电器设备检修现场设备很多，情况复杂，但是设备检修人员常因为天气炎热，不注重安全防护，不穿安全卫衣。

3.改善电气设备检修应用过程中问题措施

制定检修制度，强制性要求电气设备检修的技术人员，遵循电气设备检修的基本原则：电气设备的检修需要从外而内进行检修，即先检修电气设备外部，再检修电气设备内部；先检修设备，后检修电气；先静态检修，后进行动态检修；先对设备进行清洁，后对设备实施检修；先检修设备的普通故障，后处理电气设备的特殊问题；先处理直流问题，后研究电气设备的交流问题。只有严格遵守定期开展安全培训课程，加强对电气设备检修人员的培训，包括专业技能的培训、安全检修的措施培训、协作互助培训以及先进的技术指导。另外，电气设备检修的环境及其复杂，设备多，噪音大，空间狭窄，随时都有变动。这就需要检修人员有过硬的专业技能，快而准的对电气设备进行检修。节省工作时间，提高工作效率，排除设备的安全隐患，保证检修人员的人身安全。

4.电气设备检修的新技术的应用

4.1红外线热像仪

红外线热像仪不仅可以对电气设备进行在线监测，监督其是否在正常运行，还可以在检修的同时进行热像的分析。这种技术主要用于发电机、隔离开关、高低压电器等电气设备的检修。它避免了传统检修方式中因接触设备而可能造成的损坏或安全隐患，能在不干扰被检测物体正常工作的情况下，安全、快速地获取物体表面的温度分布信息。另外，可在短时间内对大面积的电气设备进行扫描检测，迅速发现潜在的故障隐患，大大提高了检修效率，缩短检测时间和设备停机时间。除此之外，它还将设备的温度分布以热图像的形式展示出来，不同颜色代表不同温度，使操作人员能够直观地了解设备各部件的运行状态，准确识别正在发热的疑似故障区域等。可用于检测发电机定子、转子、轴承等部件的温度分布，判断设备是否存在异常。例如，某发电厂在定期检修中应用红外热成像技术，发现了一台发电机的轴承温度异常升高，及时进行了更换，避免了发电机故障停机。同时，还能辅助进行发电机定子铁损试验和发电机转子护环的拆装工作，在停机检修中测定发电机电子线棒的流量等。此项技术由一个沿着发电机气隙而爬动的机械装置，该装置上配有光学探头和振动装置构成。此项技术主要应用于励磁系统进行数据的分析和辅助设备，并对设备的发电机及辅助设备进行检测，还可以检查转子绕组的绝缘性能。

4.2 超声波检测技术

超声波检测技术利用超声波在介质中的传播特性，检测设备内部缺陷或局部放电产生的超声波信号。其优势在于：能检测到人耳无法感知的高频声波（20kHz 以上）；对微小缺陷（如裂纹、气泡）敏感；可实现带电检测，不影响设备正常运行。通常局部放电检测可用于 GIS（气体绝缘组合电器）、电缆接头等设备，通过分析超声波信号强度与频率，判断放电类型与严重程度。另外，它还可进行机械故障诊断：监测电机、变压器等设备的轴承磨损、齿轮啮合异常等机械缺陷。

4.3 振动监测技术

振动监测技术通过安装振动传感器，采集设备运行时的振动信号，分析其频率、幅值、相位等特征，判断设备的机械状态。主要特点包括：对旋转机械（如电机、风机）故障诊断效果显著；可实现长期连续监测，建立设备振动趋势图谱；结合频谱分析，能精准定位轴承故障、转子不平衡、机械松动等问题。例如，某电厂发电机运行中振动值异常升高，通过振动监测系统分析频谱，发现转子存在动不平衡缺陷，经动平衡校正后，振动值降至正常范围，避免了因振动过大导致的轴系损坏。

4.4 大数据与云计算技术

大数据技术通过整合设备运行数据、检修历史、环境参数等多源数据，利用云计算平台进行存储、处理与分析，构建设备状态评估模型。其核心优势包括：实现设备全生命周期数据管理；通过数据挖掘发现潜在故障规律；支持跨区域、跨设备的状态对比与趋势预测。通过状态评估与寿命预测，基于历史数据训练算法，预测设备剩余寿命，制定个性化检修计划。例如，某供电公司利用大数据分析变压器油色谱数据，提前预警绕组老化程度，优化检修周期。当设备故障发生时，快速调取相关数据，分析故障前的运行状态与环境因素，辅助检修人员定位故障根源。

4.5 人工智能与机器学习技术

图像识别是基于深度学习的卷积神经网络（CNN），可自动识别红外热像图、设备外观缺陷（如绝缘子破损、导线断股），提高检测效率与准确性。故障诊断专家系统是通过机器学习算法训练故障样本数据，构建智能诊断模型，实现对复杂故障的自动分类与定位。例如，某电力公司开发的 AI 诊断系统，对电缆局部放电信号的识别准确率达 95% 以上。检修策略优化：利用强化学习算法，根据设备状态、检修资源、停电影响等因素，自动生成最优检修方案，降低运维成本。

结论：红外热成像、超声波检测、大数据分析及人工智能等新技术的应用，显著提升了电气设备检修的精准性、高效性与智能化水平，推动检修模式从 “被动维修” 向 “主动预防” 转变。尽管当前面临数据融合、标准规范、成本人才等挑战，但随着技术的不断进步与行业生态的完善，多技术融合、智能化、平台化将成为电气设备检修的主流发展方向，为电力系统的安全、可靠、经济运行提供更强有力的保障。

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