基于AI 的变电站一次设备运行故障处理技术研究

引言

传统的变电站一次设备故障处理主要依赖于人工巡检和定期检修。人工巡检受限于巡检人员的经验和技能水平，且难以做到实时、全面的监测，容易遗漏早期故障迹象。定期检修虽然能够在一定程度上预防故障的发生，但由于缺乏对设备实际运行状态的精准把握，存在过度检修或检修不足的问题，不仅造成资源浪费，还可能因频繁停电检修影响供电可靠性。据相关统计数据显示，约 80% 以上的变电站设备故障是由长期积累的缺陷或劣化过程导致的，如果能够实现对设备特征参数的实时监测和智能分析，大部分故障是可以提前发现并得到有效预防的。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，将其引入变电站一次设备运行故障处理领域具有重要的现实意义。AI 技术能够对海量的设备运行数据进行快速处理和分析，挖掘数据背后隐藏的设备运行状态信息，实现故障的早期检测、准确诊断和精准预测，从而为变电站一次设备的智能化运维提供有力支持，提升电力系统的整体运行水平。

1 人工智能技术核心理论

人工智能的基础理论可以说给电气自动化领域的技术进步打下了重要基础。在机器学习这个技术体系中，需要标注数据的学习方法可以理解为通过大量带说明的训练样本让系统学习规律，像树枝分叉一样的判断模型会根据数据特征进行层级筛选，而分类模型的核心思路就是找到最能区分数据类型的那个分割面。模仿人脑结构的神经网络系统，通过多层连接节点来处理复杂的非线性关系。不需要标注数据的学习方法主要用来发现数据内部的结构特征，比如把相似性高的数据自动归为一组，或者通过压缩维度的方法来简化数据量。而让系统自己探索最佳策略的训练方式，可以看作是让智能体在虚拟环境中通过反复试错来积累经验。在深度学习的应用层面，CNN 这种网络结构，通过层层过滤和压缩的操作，能够有效识别设备外观图片中的异常区域，像检查电路板焊接点这种场景就特别适用。专门处理时间序列数据的网络模型，带有记忆门控结构的变体，在预测用电量波动这类有时间规律的任务中表现出明显优势。

2 变电站设备的常见故障

2.1 变压器故障

绕组故障较为多发，占变压器故障的 30%-40% ，包括绕组短路、断路和变形。绕组短路多因绝缘老化、受潮或机械损伤，使绕组间绝缘性能下降，引发匝间、相间或对地短路，比如某110kV 变压器因长期高负荷运行，绕组绝缘老化导致匝间短路跳闸。绕组断路常由焊接不良、机械应力过大造成导线断裂。绕组变形则多在遭受短路冲击电流时，因强大电动力发生位移、扭曲。

2.2 隔离开关故障

隔离开关用于隔离电路、保障检修安全，常见故障有触头过热、绝缘子故障和操作机构故障。触头过热多因接触电阻过大、电流过载。触头表面氧化、脏污或压力不足会增大接触电阻，过热又会进一步降低触头材料性能，形成恶性循环，严重时烧损、熔断，某变电站隔离开关就因触头表面氧化严重，导致温度异常升高。绝缘子故障包括破裂和污秽闪络。外力撞击、制造缺陷、长期承受机械和电气应力可能使绝缘子破裂，绝缘性能下降引发对地放电；恶劣环境下绝缘子表面积污，潮湿时形成导电通道，导致闪络放电，威胁系统安全。操作机构故障与断路器类似，会出现机械部件磨损、卡涩、操作不到位等情况，导致分合闸异常、触头不同期或合闸不到位，某隔离开关就因操作机构连杆磨损，合闸不到位引发接触不良和发热。

3 变电站一次设备运行故障处理技术

3.1 变压器故障处理技术

当变压器发生绕组短路故障时，首先要判断短路的位置和严重程度。可通过测量绕组的直流电阻、绝缘电阻以及进行变比试验等方法来确定故障点。若短路情况较轻，可对绕组进行局部修复，如重新包扎绝缘、更换受损的导线段等；若短路严重，绕组已严重损坏，则需要对绕组进行整体更换。对于绕组断路故障，需找到断路点，若是焊接不良导致的，可重新焊接；若是导线断裂，且断裂部位易于处理，可进行接长修复，否则需更换绕组。绕组变形故障处理较为复杂，轻微变形可通过加压校正等方法恢复；严重变形则必须更换绕组，同时要对变压器的铁芯、油箱等部件进行检查和处理，确保设备整体性能良好。

3.2 隔离开关故障处理技术

触头过热故障处理发现隔离开关触头过热后，应立即减少负荷或停电处理。首先清理触头表面的氧化层和脏污，可用细砂纸打磨触头表面，使其露出金属光泽。然后检查触头的压力，若压力不足，调整触头弹簧或更换弹簧，确保触头接触紧密，降低接触电阻。对于因电流过载导致的过热，要重新核算隔离开关的容量，必要时更换容量更大的隔离开关。绝缘子故障处理绝缘子破裂故障，应立即更换破裂的绝缘子，更换时要注意绝缘子的型号、规格与原设备匹配，安装牢固，保证绝缘性能。对于污秽闪络故障，要对绝缘子进行清扫，可采用带电清扫或停电清扫的方式，清除表面的污秽物质。在污秽严重的地区，可在绝缘子表面涂覆防污闪涂料，或更换为防污型绝缘子，提高其抗污闪能力。操作机构故障处理与断路器操作机构故障处理类似，对于机械部件磨损、卡涩，进行修复、更换或清洗润滑处理；操作不到位时，调整操作机构的连杆、齿轮等传动部件，确保分合闸位置准确。处理后要进行操作试验，检查隔离开关的分合闸是否到位、动作是否顺畅。

结束语

在变电站运维中，设备监测与预警技术的应用能够有效降低故障发生的可能性，保障变电站的稳定运行。为了提高设备监测与预警技术的效果，应该采取引入新的监测手段、完善数据采集和管理、模型优化和训练、实现预警提示和决策支持以及加强人员培训和管理等策略。这些措施可以提高设备监测效率与预警技术的准确性。

参考文献

［1］陈丽霞，郑翔，林嘉麟，等 . 基于人工智能技术的变电站故障诊断技术研究［J］. 电气时代，2022（5）：38-41.

［2］盖世诚 . 电力一次设备故障诊断与处理技术的研究［J］. 科技资讯，2023，21（21）：84-87.

［3］贺圣茗，成西平，梁鑫鑫，等 . 机械设备运行状态分析与故障诊断技术研究［J］. 冶金设备管理与维修，2022，40（1）： 3-4+8 .