电力系统中电气设备状态监测与故障诊断技术研究

摘要：本文深入探讨了电力系统中电气设备状态监测与故障诊断技术的重要性、现状及发展趋势。通过对常见电气设备如变压器、断路器等的状态监测方法进行详细分析，阐述了各种监测技术的原理、特点及应用场景。同时，对故障诊断技术的分类和实现方式进行了研究，包括基于规则的诊断、基于人工智能的诊断等。最后，结合实际案例分析了这些技术在电力系统中的应用效果，并对未来电力系统电气设备状态监测与故障诊断技术的发展方向提出了展望，旨在为提高电力系统的可靠性和稳定性提供理论支持和技术参考。

关键词：电力系统；电气设备；状态监测；故障诊断

引言

电力系统作为现代社会的重要基础设施，其稳定可靠运行对社会经济发展和人们日常生活意义重大。电气设备作为电力系统的核心，其运行状态直接关乎电力系统的安全与可靠。随着电力系统规模扩大、电压等级提高，电气设备结构与运行环境愈发复杂，故障发生概率增加。一旦设备故障，不仅导致电力中断、经济损失，还可能引发安全事故[1]。因此，实时、准确地监测电气设备状态并诊断故障，及时消除隐患、采取维修措施，对保障电力系统安全稳定运行至关重要。

一、电气设备状态监测技术

（一）变压器状态监测

变压器的状态监测对于电力系统的稳定运行至关重要，其中油中溶解气体分析（DGA）与绕组温度监测是两项关键技术。油中溶解气体分析作为常用监测技术，当变压器内部因过热、放电等出现故障时，绝缘材料和油会分解产生氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔等气体，局部放电产生乙炔，过热故障产生大量总烃，借助气相色谱仪等设备测量气体成分与含量可判断故障，同时气体比例关系有助于细化故障类型判断，实际应用中要定期校准维护设备并避免因油温、负载等因素误判。而绕组温度作为反映变压器运行状态的关键参数，过高温度会加速绝缘老化甚至引发火灾，常用的热电偶法基于热电效应，精度高但安装有影响且易老化，光纤测温法利用光纤传感特性，能多点连续监测、抗干扰且寿命长，但成本较高。

（二）断路器状态监测

断路器的正常运行对电力系统的安全稳定起着关键作用，其机械特性与绝缘性能的监测至关重要。机械特性方面，分合闸时间、速度、行程等参数是监测重点，分合闸时间过长或过短、速度异常都会对电力系统安全和自身性能产生不良影响，行程参数则保障触头正常通断，实际监测中依靠高精度传感器测分合闸时间和速度、位移传感器测行程，并利用数据采集系统记录变化，还可通过冗余传感器或多种方法结合来提高准确性。绝缘性能方面，绝缘电阻、介质损耗因数、局部放电等参数用于评估绝缘状态，绝缘电阻降低可能意味着受潮或老化，介质损耗因数增大暗示绝缘有缺陷，而局部放电可通过脉冲电流法和超声波法等监测，前者检测脉冲电流判断放电情况，后者通过超声波信号定位位置，可按需选择或结合使用以提升监测精度。

二、故障诊断技术

（一）基于规则的故障诊断

基于规则的故障诊断是传统方法，依据专家经验和知识建立诊断规则。当设备状态参数满足规则，即可判断故障。如变压器油中溶解气体分析，乙炔含量超阈值且总烃含量高，可判断存在局部放电故障。该方法简单直观、易实现，能快速为运维人员提供初步诊断结果。但为确保规则准确有效，需不断更新完善。电力系统发展使新故障类型和特征出现，需及时纳入规则。制定规则要考虑设备类型、运行环境、负载等因素，提高适应性。其局限性在于依赖大量专家经验，难以应对复杂多变故障，更新维护耗费人力时间，且仅能诊断已知故障模式，对未知故障可能不准确。

（二）基于人工智能的故障诊断

在电气设备故障诊断领域，人工神经网络与支持向量机是两种重要的技术手段。人工神经网络模拟生物神经网络，具备强大的非线性映射与自学习能力，通过大量故障样本数据学习，以变压器故障诊断为例，输入油中溶解气体成分和含量，输出故障类型，经训练建立映射关系。其网络结构含输入、隐藏、输出层，训练调整权重和阈值以提高诊断准确率，但存在训练时间长、样本要求高的问题，可通过优化结构等方式改进。支持向量机基于统计学习理论，寻找最优分类超平面实现数据分类预测，以设备状态参数为输入、故障类型为输出建立模型，泛化能力和分类准确率高[2]，适用于小样本数据，通过选核函数、优化参数提升性能。

三、案例分析

以四川某变电站一台变压器为例，运行中油中溶解气体分析显示乙炔含量持续升高，总烃含量超标。依据基于规则的故障诊断，初步判断存在局部放电故障。为进一步确认，采用基于人工神经网络的故障诊断。先对油中溶解气体数据预处理，包括清洗、归一化，提高数据质量。再将处理后数据输入训练好的网络模型，经计算分析得出内部存在匝间短路引起的局部放电故障。停电检修发现变压器绕组一匝绝缘破损导致匝间短路，与诊断结果相符。经分析，绝缘破损是长期过负荷运行和环境因素导致绝缘材料老化所致。及时维修更换受损绕组，避免故障扩大，保障电力系统安全。此案例验证了两种诊断方法的有效性和互补性。基于规则的方法能快速给出初步结果，指明方向；人工神经网络方法可处理复杂故障，但需大量样本训练且时间长。实际应用中结合两者可提高诊断准确性和效率。

四、发展趋势

多源信息融合备受关注，未来将综合电气、机械、环境等多类参数。以变压器为例，结合油温、绕组温度、油中溶解气体含量以及环境温湿度等信息，借助数据融合算法进行分析，能更精准地判断设备运行状态与故障类型，实现全面监测评估，为维护管理提供科学依据。不过，实现这一目标需解决数据采集、传输、处理和融合等多方面问题，包括选用合适设备确保信息准确采集、搭建可靠网络保障数据传输、采用先进算法处理数据以及建立评估模型。智能化和自动化发展趋势显著。随着人工智能与物联网技术的进步，监测与诊断系统将具备自动采集、分析处理数据以及及时预警诊断的能力。系统还能依据设备运行历史和实时数据，自主学习并优化故障诊断模型，提升准确性与效率。通过物联网实现设备互联互通，构建智能电网生态系统，对电力系统进行全方位实时监测管理。实现这一趋势需要硬件和软件的创新升级，硬件上开发智能、小型、低功耗的传感器和监测设备，软件上开发智能算法和具备自主学习能力的诊断模型，同时加强网络安全防护[3]。

五、结论

电气设备状态监测与故障诊断技术是电力系统安全稳定运行的重要保障。本文详细研究了常见电气设备的状态监测方法和故障诊断技术，并通过案例验证其有效性。随着电力系统和技术的发展，这些技术将不断完善创新。未来应加强多源信息融合、智能化自动化及故障预测与健康管理等方面的研究，提高电力系统可靠性和稳定性，为社会经济发展提供可靠电力保障。同时，需不断探索新技术，适应电力系统日益复杂的需求，合理选择组合监测诊断技术，为电力系统安全运行提供有力支持。

参考文献：

[1]邬浩宇.火电厂电气设备状态的检修技术探究[J].中国设备工程， 2022， （16）：164-166.

[2]王珉.基于PLC的电气设备精准控制系统设计[J].自动化应用， 2021， （10）： 62-64.

[3]骆明杰.发电厂电气设备状态检修管理信息系统探讨[J].企业技术开发， 2016，35（05）：43+45.