智能化技术在电力工程设备故障诊断与维修中的应用

引言

在现代社会经济高速发展进程中，电力作为支撑社会运转的核心能源，其稳定供应至关重要。电力工程设备作为电力生产、传输与分配的关键载体，设备的安全稳定运行直接关系到电力系统的可靠性与稳定性。一旦电力设备出现故障，不仅会导致局部区域供电中断，影响居民生活与工业生产，严重时还可能引发大面积停电事故，造成巨大的经济损失和社会影响。

一、电力工程设备故障诊断与维修现状分析

1.1 传统诊断与维修方式及特点

在电力工程设备运维领域，传统故障诊断与维修主要依赖人工巡检和定期维护两种模式。人工巡检要求技术人员携带万用表、红外测温仪等基础工具，通过目视检查、耳听异响、手触温度等方式，对变压器、断路器、输电线路等设备进行逐一排查。这种方式具有灵活性强、可即时反馈的特点，能够凭借维修人员的经验，发现设备表面的异常，如绝缘子破损、接头松动等。定期维护则依据设备运行时长或日历周期，制定固定的检修计划，对设备进行全面拆解、清洁、润滑和部件更换，以预防潜在故障的发生，其计划性和规范性有助于保障设备的基础性能。

1.2 现存问题与不足

一是传统方式受人为因素干扰很大，人工的日常巡视以技术人员的经验和责任心为主，同时又因电力系统庞大的线网而造成许多漏巡视和误判断等。在夜巡工作中，单凭人工的视觉观测很难捕捉到设备内部局部放电的故障；二是定期保养运维时很难根据设备目前的工作状态开展工作，很容易出现保养过度或不足的情况，导致运维耗费大量的人力物力成本，运维成本高；运维不足的时候可能导致设备运行不健康，带来安全隐患。三是电力系统设备不能实时检测及诊断，最终导致很多故障反应在已发生故障后进行的被动维修，致使供电的稳定性和连续性受到影响。

1.3 智能化技术应用需求

智能技术有强大的信息处理、分析预测能力，可以弥补传统方法的缺陷。通过对设备运维实时信息数据的采集，算法模型对这些信息的分析，能判断设备的潜在故障，确保智能诊断与维修的及时性与准确性，改变传统的设备维修从被动式到主动式转变的现实，以及提高设备运行的维修管理效率，节约用工费用成本，解决当前电力系统在高速、稳定运行的需要。

二、智能化技术在电力工程设备故障诊断中的应用

2.1 人工智能技术

用于设备诊断的机器学习算法主要有神经网络算法、专家系统算法等。通过神经元多层模拟计算，训练设备运行产生的海量数据，可以自动寻找故障特征，判别正常工作及故障工作的模式差异。基于该方法，对变压器故障诊断可通过分析油色谱数据、振动信号及电气参数，判别出绕组故障、铁芯过热等故障类型，诊断准确率可比传统方法提高 30% 以上。专家系统算法是将领域专家知识经验加以整合，通过计算机收集相关领域数据并建立故障诊断的判断规则，当设备发生异常时，计算机系统依据相关判断规则推理即可给出手臂人员专业决定及解决故障方案。

2.2 大数据技术

数据密集类型。大数据技术为诊断设备的故障提供了新的解决方案，在数据采集阶段，通过传感器网络收集设备的电压、电流、温度、压力等相关参数。经过数据清洗、转换等预处理来保证数据的有效性和正确性。分析阶段，通过聚类分析、关联规则挖掘等算法挖掘设备运行规律和设备故障发生存在潜在规律。

2.3 物联网技术

电力设备运行中，在需要实时监测数据的主要位置安装相应的传感器形成物联网。如输电线路杆塔、导线安装的振动监测器、倾角计和导线温度传感器，能够实时监测输电线路的微风振动、覆冰及接头温度等参数并通过无线通讯传输到监控中心；如果发现相应的数据超出正常指标，即能通过物联网的功能报警，在 GIS 地图上识别故障位置，运维人员能够迅速采取措施，使其尽量不受影响。

三、智能化技术在电力工程设备维修中的应用

3.1 智能维修决策支持系统

智能修试决策支持系统融合设备的故障状态、运行经验、修试资源、修试成本等相关信息，采用优化算法推出最优的修试计划，根据故障严重级别、设备重要等级、修试资源状况，自行提出修试时间、修试方式、修试所需备件等建议，避免由于修试策略不当造成的修试资源损耗和修试延期，当设备状态为中等级严重问题，但该变压器属于状态检测中的不涉及重要风险类时，建议采取带电修试的策略以减少停电时间，维持其供电可靠性。

3.2 无人机与机器人技术

电力设备巡检时无人机应用。电力设施设备巡检搭载高清相机及热像仪的无人机可以完成输电线路的巡检过程，自动检测输电线路的绝缘子破损、导线断股、鸟巢等故障缺陷。无人机在地形复杂及人无法到达的地区也能轻松做到全面、无盲点检测。机器人应用。在变电站设备检修，利用智能巡检机器人，能主动巡检站内的设备并进行红外测温、表计读数、紧固螺栓等工作；带电作业机器人可以在不停电的情况下检测检修更换电力高压设备，避免了人为操作的危险性和低效率。

3.3 虚拟现实与增强现实技术

为开展维修虚拟模拟操作教学提供设备三维模型和维修操作场景，实现设备虚拟化和维修场景真实化。学员在虚拟场景环境下，通过虚拟模拟操作熟悉维修操作技能，避免维修操作不规范在实际操作中可能出现的技术操作失误和故障的扩大化；通过AR 技术实现现场维修指导。维修人员佩戴上 AR 眼镜后，可直接实时查看设备有关的技术资料、维修工艺指导信息和专家远程指导信息，把虚拟的技术信息与现场实际真实设备结合在一起，可以辅助解决较为复杂的疑难故障维修问题，提高故障的维修准确度和维修效率。

结语

电力行业设备故障监测与维修领域的智能化技术是当前电力行业发展的大方向，能够运用到人工智能、大数据、物联网等技术手段，进而解决了传统的许多弊端，使设备运维更加智能化，但是在实施智能化技术时，也存在数据安全隐患、算法设计问题及人才匮乏等问题。今后还需加强智能化相关领域的技术研发创新，优化建设智能化运维体系，培训电力工程设备运维相关专业人才，将电力工程设备运维推进到更为高效、智能化、可靠的发展轨道上来，实现电力系统安全稳定运行的目标。

参考文献

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