热电厂电气设备状态监测与智能运维技术研究

引言：

随着能源需求持续不断地增长以及热电厂规模持续地扩大，电气设备实现安全稳定运行显得极为关键，传统的监测与运维方式存在着诸多问题，比如信息获取不够全面、故障预测不太准确、决策缺少科学性等，难以契合现代热电厂的发展需求，智能运维技术有高效、精准以及智能的特性，成为了提升热电厂电气设备运行可靠性的关键所在。本文聚焦热电厂电气设备状态监测与智能运维技术，探讨多维度传感器融合监测、基于大数据与人工智能的状态评估等要点，为热电厂智能化发展提供参考。

一、热电厂电气设备概述

热电厂的电气设备乃是保证其稳定运行以及高效发电的关键所在，涉及发电、输电、配电以及用电等诸多环节，其中发电机作为核心设备，它可把机械能转变为电能，其性能会对发电的效率以及质量产生直接影响，变压器的作用是进行电压变换，以此来契合不同用电场景的要求，保证电能可安全且高效地传输。像断路器、隔离开关这类开关设备，用于控制电路的接通与断开，在设备检修以及故障处理的时候发挥着关键作用，保障人员与设备的安全，电缆作为电能的传输通道，要有良好的导电性与绝缘性，这样才能减少电能损耗以及安全隐患[1]。

二、热电厂电气设备状态监测与智能运维技术要点

（一）多维度传感器融合监测，全面捕捉设备状态信息

在热电厂电气设备状态监测中，多维度传感器融合监测是获取全面准确设备状态信息的关键技术要点。多维度传感器融合监测技术借助于在设备的关键部位安装多种不同类型的传感器来实现，像温度传感器、振动传感器、电流传感器、电压传感器以及局部放电传感器等，依靠这些传感器，可同时采集设备不同物理量的状态信息，当这些传感器把采集到的模拟信号转换为数字信号之后，便会传输到数据采集与处理系统当中。该系统运用先进的数据融合算法，针对来自不同传感器的数据展开综合分析与处理工作，去除噪声干扰，提取出有价值的信息，获得更为全面且准确的设备状态评估结果，以变压器为例，在变压器油箱表面安装温度传感器用于监测油温，于变压器绕组中埋设光纤测温传感器来监测绕组温度，在变压器外壳上安装振动传感器监测振动状况，同时利用超声波局部放电传感器监测变压器内部的局部放电现象[2]。

（二）基于大数据与人工智能的状态评估与故障预测

大数据技术可针对热电厂电气设备所产生的海量数据展开高效的存储、管理以及分析工作，借助构建设备状态数据库，把不同类型且不同时间的数据给予整合并分类存储，以此为后续的数据分析与挖掘奠定基础，运用数据挖掘算法，像是关联规则挖掘、聚类分析等，探寻数据之间潜藏的关系与规律，找出设备状态变化的特征模式。人工智能技术为设备状态评估以及故障预测给予了更为强大的工具，机器学习算法，例如支持向量机、神经网络、决策树等，可对设备的正常运行状态和故障状态开展学习与建模，依靠把大量的历史数据输入到机器学习模型里进行训练，促使模型可以精准识别设备的不同状态，在实际运行过程中，将实时采集到的设备状态数据输入到训练好的模型中，模型可迅速评估设备的当前状态，并且预测设备未来有可能出现的故障类型以及发生时间。比如利用深度学习算法对发电机的振动信号进行分析，可检测出发电机是否存在转子不平衡、轴系不对中、轴承故障等常见问题，还可以预测故障的发展趋势。

（三）智能化运维管理与决策支持系统构建

智能化运维管理与决策支持系统构建是实现热电厂电气设备智能运维的重要保障。智能化运维管理与决策支持系统通过整合设备状态监测数据、运维管理信息和专家知识，为运维人员提供全面的信息支持和科学的决策依据[3]。设备档案管理模块可针对设备的基本信息、技术参数以及运行历史等方面，展开详细的记录工作并实施管理，以此为运维人员查询以及了解设备的全生命周期信息提供便利，状态监测模块会实时呈现设备的运行状态以及各项监测指标，在设备状态出现异常之际，及时发出预警信息。

故障诊断模块依据设备状态监测所获取的数据以及预先设定好的故障诊断模型，针对设备故障展开快速的定位以及诊断工作，同时还会给出故障处理方面的建议，维护计划制定模块凭借设备的状态评估结果以及故障预测信息，再结合设备自身的维护周期和运行要求，可自动生成科学且合理的维护计划。维修任务分配模块按照维护计划以及运维人员的工作能力与任务负荷情况，合理地分配维修任务，以此提升维修效率。

备件管理模块会对设备的备件库存展开实时监控以及管理工作，依据备件的使用状况以及维护计划，自动生成备件采购计划，以此保证备件可及时供应，另外系统可借助专家系统和知识库，为运维人员给予在线的技术支持以及决策参考，帮助运维人员解决复杂的技术问题，提升运维管理的科学性与智能化程度。

结束语：

热电厂电气设备状态监测与智能运维技术的研究具有重要意义。多维度传感器融合监测实现了设备状态信息的全面捕捉，基于大数据与人工智能的状态评估和故障预测提高了故障预警的准确性，智能化运维管理与决策支持系统构建提升了运维决策的科学性。未来，应持续优化这些技术，推动热电厂电气设备运维向更加智能化、自动化方向发展，保障热电厂的安全稳定运行，助力能源行业的高质量发展。

参考文献：

[1] 于旭光 . 热电厂电气运行中的故障与应对策略 [J]. 集成电路应用 , 2022,39 (07): 208-209.

[2] 段舒宇 . 论热电厂电气设备的管理及维修养护策略 [J]. 当代化工研究 ,2022, (01): 168-170.

[3] 傅彦涵 , 杜乐意 . 论热电厂电气设备的管理及维护策略 [J]. 科技资讯 ,2020, 18 (21): 41-43.