烟厂电气设备智能化运维管理体系构建与故障预警研究

一、烟厂电气设备智能化运维管理体系构建

1.1 智能监测系统搭建

在烟厂电气设备的重要部位安装各种类型的传感器，以达到对设备运行状态参数的全方位采集：在变压器安装温度传感器监测绕组和油温、油中气体传感器监测气体成分、振动传感器监测机械振动信号；在高压开关柜上安装局部放电传感器、触头温度传感器；在电动机上安装电流传感器、电压传感器、转速传感器等。通过合理地安装传感器，可以保证对设备的温度、压力、电流、电压、振动、局部放电等重要运行参数进行实时、准确地采集。例如，在变压器油箱内部安装光纤温度传感器，可以实现对变压器绕组温度的精确测量，避免传统测温方式带来的温度测量不准确的问题。

利用数据采集终端（DTU）把传感器采集的数据汇集起来并做初步处理，再通过工业以太网、5G 等通讯手段传送到数据中心。为了保证数据传输稳定且及时，采用冗余网络架构设计，主网络若发生故障就会自动切换到备用网络；而且会对传输的数据加以加密，以免数据在传输途中被窃取或者改动，从而保障数据安全。比如借助 5G 网络高带宽、低延迟的特点，确保电气设备运行数据的迅速上传，满足智能化运维对数据实时性的需求。

1.2 数据管理与分析平台构建

创建电气设备运行数据库，运用分布式存储技术来储存处理数量巨大的设备运行数据。按照数据类别（实时数据、历史数据、故障数据等）展开分类存放，设定合适的存储期限，针对重要的数据实施长时间保留，便于之后的剖析和回溯；还要创建数据备份及还原机制，定时对数据加以备份，避免数据遗失，保证数据完整可用。

用大数据分析技术，对电气设备的运行数据做深入挖掘分析。通过数据清洗、提取特征等预处理步骤，去掉噪声数据，提取有用特征；再用统计分析、机器学习等手段，剖析设备的运行规律、性能改变走向、各参数间的关联关系等等。拿变压器油温同负载、环境温度相关性分析来说，创建油温预测模型，给设备运维给予参考依据。而且利用数据可视化技术，把分析结果以图表、曲线、热力图等形式直观表现出来，方便运维人员快速掌握设备运行状况。

1.3 智能运维决策系统设计

依靠数据分析结果，联系电气设备的运作情况、重要程度、维护成本等要素，制订出科学有效的运维策略。针对关键设备，采用状态检修策略，依照设备状态检测的数据来确定检修时间及内容；对普通设备而言，则采取定期检修与事后修理相融合的策略。创建起运维知识库，把设备保养经验、故障实例、修理手段等知识加以归纳保存，从而给运维决定给予知识支撑。

搭建智能运维调度模块，按照运维策略和设备故障状况，自动形成运维任务，恰当安排给对应的运维人员。采用地理信息系统（GIS）技术，融合运维人员的位置信息，改善运维路线，提升运维效率。执行任务期间，随时追踪任务进度，尽早处理碰到的问题，保证运维任务顺利完成。当系统察觉某台电动机存在异常振动的时候，便自动形成检修任务，把任务交给离得最近而且具备相关技能的运维人员，还要规划最佳检修路线。

二、烟厂电气设备故障预警研究

2.1 故障预警指标体系构建

遵循全面性、代表性、可测性原则，选出能体现电气设备故障特点的指标。从设备的电气性能、机械性能、热性能等层面出发，把设备运作参数、周围环境要素、历史故障信息纳入考量范围，明确故障警报指标。根据不一样种类的电气设备确定对应的故障警报指标：就变压器而言，选定绕组温度、油里含有的气体含量 ( 氢气、甲烷、乙烷等 )、局部放电量、负荷率等指标；高压开关柜则需明确触头温度、局部放电强弱、柜内湿度等指标；而针对电动机，则选用电流起伏状况、轴承温度、振动幅度等指标。通过这些指标的即时检测及剖析，达成对设备故障的有效警报。

2.2 故障预警模型构建

使用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、长短期记忆网络（LSTM）等机器学习算法建立电气设备故障预警模型。用历史故障数据和正常运行数据做训练样本，对模型进行训练和优化。比如用 LSTM 网络对变压器时间序列数据进行学习，捕捉数据的长期依赖关系，提前预测变压器故障；不断调整模型参数，提高模型预测准确率和泛化能力。

考虑到单类数据用于故障报警有局限之处，把电气设备诸如电气参数、温度数据、振动数据之类的各类运行数据加以融合，形成多源数据融合报警模型。利用像 D - S 证据理论、卡尔曼滤波这样的数据融合算法来处理并分析多源数据，从而全面判定设备的运行状况，提升故障报警的精确性与可信度。比如用 D - S 证据理论融合变压器油中气体含量数据和局部放电数据，可以更为精准地判别变压器有无故障及故障种类。

2.3 故障预警系统实现

按照电气设备的运行特性、历史数据和行业标准，给各个预警指标设置恰当的阈值，阈值包含正常范围、预警范围和故障范围。当设备的运行参数超出正常范围步入预警范围的时候，系统就会发出预警信号；当参数踏入故障范围时，发出严重故障警报。而且依照设备的运行情况和周围环境的改变，及时调整预警阈值，改进预警系统的适应能力。

当故障预警系统检测到设备出现异常情况的时候，会利用多种途径及时发出预警信息，如短信通知、邮件提醒、APP 推送等等，保证运维人员可以立即得到设备故障预警消息。在智能运维管理平台上以明显的方式显示预警信息，显示故障设备的位置、故障类型、预警等级等详细信息，方便运维人员迅速做出反应并处理。

结语：烟厂电气设备智能化运维管理体系构建与故障预警研究，将先进的信息技术、传感器技术和人工智能算法融合起来，做到对电气设备的智能化运维以及对故障的准确预估，切实提升烟厂电气设备的运维管理效能，缩减设备故障率，为烟厂的安全生产和稳定运行提供有力支撑。随着技术不断发展，未来还要持续改良智能化运维管理体系，充实故障预警模型，改善系统的智能化程度和可靠性，以契合烟厂不断发展的生产需求。

参考文献：

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