电厂电气设备状态监测与故障诊断技术研究

摘要：电厂电气设备是电力生产的核心，其稳定运行关乎电厂的安全生产与经济效益。本文深入研究电厂电气设备状态监测与故障诊断技术，分析电气设备故障对电厂运行的影响及常见故障类型，详细阐述各类监测与诊断技术，包括基于传感器的监测技术、智能诊断技术等，探讨技术应用策略，旨在为提高电厂电气设备运行可靠性、降低故障发生率提供理论支持与实践指导。

关键词：电厂电气设备；状态监测；故障诊断技术

电气设备对于电厂来说很重要，它们的稳定运行对电厂的安全和经济效益来说非常重要。设备如果出问题的话，不仅会让生产停下来，经济上损失，甚至可能对人员安全有危险。因为故障导致的意外停机，直接损失很大，还有间接损失可能算都算不清。现在用电需求变多系统也更复杂，所以对电气设备的稳定工作要求得更高了。过去那种定期检修的方式已经不太适合现在的电厂需要，状态监测和故障诊断的技术，能够实时查看设备情况，预防故障发生，给维修提供参考，减少故障发生的概率，提高电厂效率和安全性。所以说研究这些技术对电厂发展特别重要。

一、电厂电气设备故障分析

（一）常见故障类型

过热故障方面，当电器设备工作的时候，里面电流会产生热量，还有电磁损耗和零件摩擦，这些都可能导致某些部位温度过高。温度过高会让绝缘性能变差，让设备老化得更快，严重的话整个设备都会烧坏掉，像变压器线圈或者电机轴承发烫就是这种情况。据统计这类过热问题在电器故障里占了差不多30%-40%的样子。然后是绝缘故障，那些绝缘用的材料用久了就会老化裂开甚至被电穿，绝缘效果就不好了，这样容易发生短路或者漏电，对设备安全很危险。数据显示绝缘故障能占到电器故障的20%到30%。最后机械故障的话，那些转动的部件时间长了可能会因为受力大、磨损或者震动出问题，比如轴承坏掉、转轴断了、叶轮不平衡这些情况。这样设备就会震动更厉害，噪音变大，最严重时候直接不能用了。机械故障大概占全部电器故障的15%到25%左右。

（二）故障对电厂运行的影响

当电气设备出问题，会让电力生产停止，这样发电量就少了，直接带来经济损失。修设备和换零件要花钱，还有生产拖后腿这些都会让运营成本变高。这种损失一般能占到电厂总成本的5%-10%左右。再说安全隐患方面，要是设备出故障，可能会着火或者爆炸，这对工人安全和电厂东西都很危险。比如绝缘坏了漏电的话，人可能会被电到；过热故障引发电气火灾可能造成严重人员伤亡和财产损失。

二、电厂电气设备状态监测技术

（一）基于传感器的监测技术

温度传感器，温度是反映电气设备运行状态的重要参数之一。通过在电气设备的关键部位安装温度传感器，如热电偶、热电阻等，可以实时监测设备的温度变化。当设备温度超过正常范围时，及时发出预警信号，提醒工作人员采取相应措施，防止设备因过热而损坏。温度传感器在变压器、电机等设备的温度监测中应用广泛。振动传感器，振动是机械故障的重要表现形式。在电气设备的旋转部件上安装振动传感器，如加速度传感器、位移传感器等，可以实时监测设备的振动情况。通过对振动信号的分析，能够判断设备是否存在机械故障，如轴承损坏、叶轮不平衡等。振动传感器在电机、风机等设备的状态监测中发挥着重要作用。电流传感器，电流是电气设备运行的基本参数之一。通过电流传感器可以实时监测电气设备的电流大小和变化情况。当设备出现过载、短路等故障时，电流会发生异常变化，通过监测电流的变化可以及时发现故障隐患。电流传感器在变压器、开关柜等设备的状态监测中得到广泛应用。

（二）基于智能算法的监测技术

神经网络算法，神经网络算法有很强大的非线性映射还有自己学习的能力。通过学习和训练很多电气设备的运行数据，神经网络能够建立起设备运行状态和故障的关系。实际应用时，把实时监测到的设备数据输入到神经网络里，然后就能判断设备有没有故障以及故障的类型和程度这些。神经网络算法用来诊断电气设备故障的话准确度和可靠性都比较不错。支持向量机算法，这个算法是种基于统计学理论基础的机器学习算法。它的原理是找一个最优分类面，把不同类别的样本数据给分开。在电气设备监测状态时，拿正常工作状态和故障状态的数据当样本，用支持向量机训练后做出故障诊断模型。当监测到的设备数据与模型中的故障特征匹配时，即可判断设备出现故障。支持向量机算法在处理小样本、非线性问题时具有独特的优势。

三、电厂电气设备故障诊断技术

（一）基于信号分析的诊断技术

时域分析的话，就是在时间范围里对电器设备的运行信号做分析，通过算出这些参数比如平均值、方差和最高值这些，就能知道设备是不是正常了。如果这些参数超过正常值的话，就说明设备可能有问题了。比如说，看看电机电流的时间特征，就能发现有没有过载、断线或者短路这些情况。频域分析的话，是把电器设备的信号从时间转到频率范围，然后看信号里有哪些频率成分和它们的幅度大小，来判断出故障是什么类型的。不同故障在频率信号里会有不同表现，比方说轴承坏了的话，在某个频率点上会出现很高的波峰。通过对频域特征的分析，可以准确诊断设备的故障。

（二）智能诊断技术

专家系统，专家系统是属于一种知识型智能诊断系统，它会把专家的经验知识用规则方式存入知识库里。当进行故障诊断的时候，通过收集和分析设备运行的数据，然后结合知识库里的规则推理，判断设备出了什么故障和原因，然后给出维修意见。专家系统在电气设备诊断方面有比较好的准确度和可信度，不过需要很多专家知识和经验积累。模糊诊断技术，模糊诊断技术是采用模糊数学的办法来诊断电气设备的故障。因为电气设备故障特征通常比较模糊，很难用准确数学模型描述。模糊诊断技术通过建立模糊关系矩阵，把设备出现的故障现象和故障原因联系起来，这样就可以诊断故障了。模糊诊断技术能够处理不确定性问题，提高故障诊断的准确性。

四、技术应用策略

（一）构建综合监测与诊断系统

将多种状态监测技术和故障诊断技术有机结合，构建综合监测与诊断系统。通过该系统对电气设备的运行数据进行全面采集和分析，实现对设备状态的实时监测和故障的准确诊断。例如，将温度传感器、振动传感器和电流传感器的数据进行融合，利用神经网络算法进行故障诊断，能够提高诊断的准确性和可靠性。

（二）数据管理与分析

建立完善的数据管理系统，对电气设备的运行数据进行有效的存储、管理和分析。通过对历史数据的分析，挖掘设备运行的规律和潜在故障隐患，为设备的维护和维修提供决策支持。同时，利用大数据分析技术，对大量设备运行数据进行处理和分析，提高故障诊断的效率和准确性。

（三）人员培训与技术支持

加强对电厂工作人员的培训，提高其对状态监测与故障诊断技术的认识和应用能力。邀请专业技术人员进行授课，开展技术交流和培训活动，使工作人员掌握各类监测与诊断技术的原理、操作方法和应用技巧。同时，与设备供应商和科研机构合作，获取技术支持和最新的研究成果，不断提升电厂的技术水平。

结论

电厂电气设备监测与故障诊断技术对确保电厂安全和提升经济效益至关重要。利用传感器监测、智能算法、信号分析等技术，可以实时监控设备状态并准确诊断故障。通过建立综合监测系统、强化数据管理和人员培训，技术应用效果得以提升。随着人工智能、大数据、物联网技术的进步，这些技术将向智能化、网络化、集成化发展，为电厂可持续发展提供支持。未来研究将集中在多源数据融合技术上，以提高故障诊断的准确性和可靠性，并探索智能化运维管理模式，实现电气设备全生命周期管理。

参考文献：

[1]吴倩.电厂继电保护故障诊断及处理方法[J].电气技术与经济， 2024（3）：293-295.

[2]赵建新.电厂设备状态检修优化决策系统开发与应用[J].电力设备管理， 2024（2）：86-88.