电力自动化设备故障原因分析及维修对策的研究

引言

对电力系统中关于电气自动化设备可靠性的探讨，具有重要的研究价值和研究意义，直接关系到生产的效率和企业的经济效益。因此，对电气自动化设备可靠性进行周期性检测，能够实时掌握设备的运行状态，同时在设备应用前后掌握其可靠性的影响因素；通过制定科学有效的优化措施和计划，不断提高设备的应用价值，在保证设备不受到外部环境影响的同时，加强设备内部元件的检测力度；通过开展教育培训，提升人员操作水平，使设备实现长期性、稳定、安全的生产，进一步增加企业的经济效益。

1 电气自动化设备的常见故障原因

1.1 传感器故障

传感器故障通常表现为信号不稳定和响应迟缓等。信号不稳定会导致设备接收的信息不准确，影响控制系统的判断和决策；响应迟缓则会使设备无法及时反馈外部环境的变化，导致控制延迟或失效。这些故障不仅影响设备的正常运行，还会降低生产效率和产品质量。

1.2 配电自动化设备调度控制现状

配电自动化设备调度控制主要依赖于配电网智能化技术，引入智能配电终端、自动化开关、负荷监测装置及自愈系统，使配电自动化设备能够实时感知电网的各类信息，并根据预定策略调度运行，优化电力资源的分配，减少停电事件。在当前的调度控制模式中，较为普遍的做法是基于 SCADA（监控与数据采集系统）和 EMS（能源管理系统）的远程监控与管理方式，对配电网设备进行集中的调度控制。经过集中数据分析，运维人员能够对配电网的各类设备进行统一调度，实现对负荷的合理分配、故障自动隔离等。然而，现有的配电自动化设备调度控制策略存在一定的不足，主要表现为对实时负荷波动和异常事件响应不足、设备的运行效率优化不到位、调度系统的自适应性较差等问题。目前，调度系统仍未完全实现对大规模分布式能源（光伏、风电）及储能系统的有效集成，导致在能源供需变化较大的情况下，配电网的调度控制效果不佳。

1.3 机械故障

机械故障也在电气控制的自动化设备故障中比较常见，设备轴承由于维护不当或者长期使用会出现损坏，从而造成设备噪声或者设备不稳定。设备内的齿轮由于材质或者过载问题而出现断裂，会对电气设备的正常运转造成很大影响。

2 电力自动化设备故障维修对策

2.1 电气元件的智能化检测与更换机制

电气元件的智能化检测与合理更换可以提高设备运行稳定性，基于状态监测的实时诊断方法可以精准识别电气部件的健康状态，为及时维护提供科学依据。红外成像技术能够识别电气元件的温度异常，准确定位过热部件，避免因温升引发的故障。优化元件更换时间并结合运行数据和故障率统计结果，可显著提升更换策略的精准性。不同负载电流下的设备故障率数据表明，负载电流为 100A 时，元件的故障率约为 1.5% ，更换周期为 20000h；电流增加至 200A 时，故障率上升至 6.0% ，更换周期缩短至 10000h 。根据不同负载条件制定分级更换策略，可以平衡维护成本与运行效率，智能化检测还能动态调整负载分配策略，避免高负载运行导致的局部元件过早失效。部署红外成像和在线监测设备，结合故障数据分析工具可以实现元件状态的精准评估和更换计划的科学调整，能够大幅提升设备的可靠性与运行效率。

2.2 智能化故障预警系统

在智能化电厂中，故障预警系统是确保设备高效、可靠运行的关键技术之一。传统的故障预警模式通常基于经验或简单的报警设置，无法及时捕捉到设备的潜在故障。而智能化故障预警系统通过引入大数据分析和 AI 技术，能够对设备的运行状态进行更精确地监控，并通过异常检测机制，实时识别出设备潜在的风险因素。智能化故障预警系统依托于大量的实时监测数据，包括设备的温度、振动、压力、负载等关键参数。通过数据采集和分析，系统能够自动识别出正常运行模式与异常模式之间的差异。如采用基于神经网络、时间序列分析、聚类分析等 AI 算法，系统能够根据设备的历史数据建立正常运行模型。当实时数据偏离正常模型时，系统能够即时检测出异常信号并发出预警。这种基于大数据驱动的异常检测技术可以在故障发生之前检测出设备的早期故障征兆，如振动频率变化、功率波动等，提前采取维护措施，防止故障的进一步扩大。智能化故障预警系统通过不断优化和学习，可以提高预警的准确性和及时性。通过引入自适应学习算法，系统能够动态调整预警阈值，避免误报和漏报问题。这种智能预警机制不仅大幅提高了设备的运行安全性，还能够有效延长设备的使用寿命，降低设备非计划停机带来的风险。

2.3 定期检查

定期检查是预防性维护的重要组成部分，预先设定的检查项目可以及时发现并解决问题，避免设备故障的发生。定期检查的内容如下：（1）电气系统。检查控制柜、电缆连接点、电机接线盒等，确保各点电压与额定值的误差为 5%～5% ；使用兆欧表测量，绝缘电阻应大于 1MΩ；确保电流不超过额定值的 110% ，并监测电流波动情况。（2）机械系统。检查轴承、齿轮、皮带轮等，其中轴承温度不应超过 60^qC ，齿轮和皮带轮温度不应超过 70^qC 。使用振动传感器检测，确保轴承、齿轮、皮带轮的振动幅度小于 0.05mm/s 检查轴承、齿轮和皮带轮的磨损情况，磨损量不应超过原尺寸的 10‰ 。检查温度传感器、压力传感器、位移传感器等，使信号波动控制在- 2%～2% ，响应时间少于 100ms_⨀ 。维修记录应包括设备基本信息，如设备名称、型号、规格、唯一标识编号等，便于精准定位。同时，详细记录故障现象，包括发生时间、具体表现、故障发生时设备的运行工况和维修详情，全面呈现维修过程。定期检查可以有效预防电气自动化设备的潜在故障，确保设备的正常运行和生产的连续性。

2.4 人员的教育培训

人员的教育培训属于长期性工作，应针对电气自动化设备各阶段的运行情况、维护情况、修理情况等，开展有目的性的教育培训工作，确保人员全面掌握电气自动化设备的运行规律，以及可靠性影响因素，实现提高人员操作水平、强化设备运行稳定与安全的目标。

结语

在电气自动化设备运行过程中，故障提取技术利用基于模型驱动的时域特征提取技术和基于时频映射的频域特征提取技术，能够精准挖掘设备运行数据中的异常波动、信号变化等故障特征，有效区分正常和故障状态。安全监测和故障诊断模型具有较高的稳定性，可在不同工况下快速且准确地诊断故障，降低了设备故障风险。进一步提高故障诊断的灵敏度和可靠性，确保电气自动化设备稳定运行。

参考文献

[1]牛誉蓉，童威.基于物联网的建筑电气设备安全智能监测系统设计[J].产品可靠性报告，2024（7）：72-73.

[2]凌瑜.基于物联网技术的电气自动化设备监测与故障诊断[J].电气技术与经济，2024（6）：150-152.

[3]芦小雨，程刚.神经网络技术在电气自动化设备故障诊断中的应用[J].中国新技术新产品，2023（18）：36-38.