化工企业继电保护设备电气二次回路隐患排查技术研究

0 前言

在现代化工企业中，电气系统作为保障生产装置稳定运行和人员安全的重要基础设施，其运行可靠性直接关系到企业的安全与经济效益。继电保护设备作为电气系统中核心的保护和控制单元，承担着对电力系统故障的快速识别与隔离任务，是防止电气事故扩大的关键防线。而电气二次回路作为继电保护系统的数据传输与控制通道，其设计和运行质量将直接影响保护装置的动作准确性和系统响应的及时性。随着化工生产装置的大型化和连续化水平不断提高，电气系统的复杂度也显著上升，继电保护系统已逐步从传统的模拟式继电器发展为数字化和网络化的智能保护装置[1]。二次回路的复杂性随之增加，连接点多和信息通道重叠，使得各类潜在故障和隐患问题更加隐蔽且多样化。针对该问题，本文将对多种先进的电气二次回路隐患排查方法进行介绍和分析，为提升企业电气系统安全水平和应急响应能力奠定基础。

1 电气二次回路的构成与运行原理

化工企业的继电保护设备电气二次回路是保障生产安全和设备稳定运行的核心系统，其构成相对复杂且功能完善。该回路主要由测量回路、控制回路、信号回路和电源回路四大部分组成。测量回路包括电流互感器和电压互感器，负责将一次系统的高电压和大电流按比例变换为继电保护装置能够处理的标准信号，同时实现电气隔离确保人员安全。控制回路则由各类继电器和断路器操作机构等执行元件构成，接收保护装置发出的跳闸或合闸指令并执行相应动作[2]。信号回路主要完成故障信息的采集和显示功能，包括事故信号继电器和声响器等设备，确保运行人员能够及时获得系统运行状态和故障信息。电源回路为整个二次系统提供稳定可靠的工作电源，通常采用直流电源系统，配备蓄电池组作为备用电源以确保在交流电源失电时继电保护仍能正常工作。

继电保护设备电气二次回路的运行原理基于检测、判断和执行的逻辑过程，在正常运行状态下，测量回路持续监测一次系统的电气参数，并将这些模拟量转换为数字信号输入保护装置的微处理器进行实时分析。当系统发生短路和过载等故障时，相关电气参数会发生异常变化，保护装置的逻辑判断单元会根据预设的保护定值和时间特性曲线进行故障性质判定和保护范围确认。一旦确认故障位于保护范围内且达到动作条件，保护装置立即输出跳闸信号至控制回路，驱动断路器快速分闸切除故障设备或线路，同时启动信号回路发出声光报警并记录故障信息[3]。

2 隐患排查方法设计

（1）方法概述

化工企业继电保护设备电气二次回路的隐患排查首先应建立定期巡检制度，通过目视检查发现二次回路中接线松动和标识不清等外观缺陷，同时使用红外测温仪检测接点温升异常情况，及时发现潜在的接触不良问题。其次要开展电气性能测试，确保各回路的电气参数符合设计要求和运行标准。对于保护装置本体，应定期进行整组试验和单项功能测试，验证保护逻辑的正确性和动作特性的准确性，同时还需重点检查二次回路的防误操作措施是否完善，防止误操作引发事故。在排查过程中应充分利用现代化检测手段，提高隐患发现的准确性和效率。同时建立隐患排查档案，对发现的问题进行分类登记和跟踪处理，形成闭环管理机制，确保每一个安全隐患都能得到及时有效的处置，为化工企业的安全生产提供坚实的电力保障。

（2）关键技术

基于数字化测试的回路完整性验证技术是现代继电保护隐患排查的重要手段，该技术通过先进的数字化测试设备对二次回路进行全面的电气性能检测和功能验证。该技术的核心在于利用数字化测试仪器产生标准的电流和电压信号，模拟各种故障工况下的电气参数变化，通过精确测量回路的响应特性来验证其完整性和准确性。具体实施过程中，测试设备能够自动生成测试波形，包括稳态信号和复杂的故障波形，同时具备高精度的数据采集能力，能够捕捉到微秒级的时间差异和毫伏级的电压变化。通过对电流互感器变比误差和相位误差的精确测量，可以发现匝间短路等隐蔽性故障。对于电压互感器回路，该技术能够检测出相序错误和极性接反等问题。数字化测试技术还具备自动化程度高的特点，能够按照预设的测试程序自动执行多项测试，大大提高了检测效率和结果的一致性。

智能波形分析的保护动作特性诊断技术代表了继电保护状态监测领域的技术前沿，该技术运用先进的信号处理算法和人工智能技术对保护装置的动作波形进行深度分析和智能诊断。该技术的基础是高速数据采集系统，获取完整的故障录波数据。通过傅里叶变换和小波变换等数学工具对采集到的波形数据进行频域和时频域分析，提取反映保护装置性能状态的特征参数。智能诊断算法基于大量的历史数据和专家经验建立故障模式识别模型，能够自动识别保护装置动作时间异常和逻辑错误等各类问题。该技术特别擅长处理复杂故障工况下的波形分析，通过对保护动作前后电压电流波形的对比分析，可以准确判断保护动作的正确性和选择性。

基于大数据的隐患预警评估技术是继电保护设备状态管理的发展方向，该技术通过整合多源异构数据构建全面的设备健康评估体系。该技术的数据来源包括在线监测系统的实时数据和维护记录等多维度信息，通过建立统一的数据平台，对这些海量数据进行清洗和标准化处理，形成设备状态的全息画像。评估模型采用机器学习算法，对设备的健康状态进行量化评价。该技术能够识别设备性能参数的微小变化趋势，在故障发生前提供预警信息。通过分析保护装置的自检报告和环境温湿度变化等数据，可以预测电子元件的老化速度和故障概率，隐患评估采用多层次评价体系，从元件级到系统级进行综合评估，既关注单个设备的健康状况，也考虑设备间的相互影响和系统性风险。该技术还具备风险量化功能，能够计算不同隐患的风险等级和影响范围，为维护资源的合理配置提供决策支持。

3 结论

综上所述，目前多数化工企业在电气设备管理上仍以定期检修和人工巡检为主，缺乏对电气二次回路的系统性隐患排查手段，在继电保护装置广泛实现数字化和智能化的背景下，传统经验型排查方式已难以满足新型电气系统对精细化管理和主动预警的要求。因此，化工企业需要从多个角度出发，引入多种先进的继电保护设备电气二次回路隐患排查方法，提升设备运行维护的自动化与信息化水平。

参考文献

[1]钱彦丰,张秉寅.继电保护设备电气二次回路隐患排查方法设计[J].电气时代,2025,(04):91-93.

[2]柴树先.继电保护设备电气二次回路隐患排查技术研究[J].仪器仪表用户,2025,32(02):6-8.

[3]杨灿丽. 继电保护电气二次回路隐患排查分析[J]. 中国设备工程,2024,(23):145-147.