浅述电力系统设备状态监测的概念及现状 尚蕤珩

摘要：伴随着我国科学技术发展的日新月异以及电力系统的日益复杂的趋势，电力系统的状态监测是近年来得到迅速发展并受到电力系统有关运营、管理、科研等部门工程技术人员日益关注的一个新的研究领域，是目前国际上的一个研究热点。它的发展和采用，对电力系统的安全运行具有重要意义，具有明显的经济效益和社会效益。

关键词：电力系统；状态监测；概念；现状

一、关于电力系统设备状态监测的主要概念分析

状态监测可定义如下，即一种利用设备在需要维护之前，存在一个使用寿命的预测方法，充分利用整个设备或者设备的某些重要部件的寿命特征开发应用一些具有特殊用途的设备，并通过数据采集以及数据分析来预测设备状态发展的趋势。借助于电厂或电力设备的状态监测，使得维护只需在需要时才安排，这样适时的维护避免了盲目的维护，也就延长了维护间隔，从而有效地避免了因设备故障产生的意外停电。因此状态监测的使用，可使停电时间缩短、降低维护费用、延长设备使用寿命，还可避免因维护中的疏忽而产生的故障。一般地说，状态监测可分为3个基本步骤：①数据采集；②数据分析及特征提取；③状态评估或故障诊断及分类。对于不同的步骤，根据不同的监测对象，可采用不同的方法等，以达到变压器状态监测的目的。 二、在线状态监测系统 2.1信号采集

所谓的电力设备在线监测系统是在电力设备的使用过程中，对其进行连续不断的监测和诊断，并及时的分析和判断设备的运转状态，并在其基础对设备的运转状态进行科学的预测。设备的运行状态可以通过对设备的运行状态量的分析而获得，目前获得电力系统设备的信息的方法主要包括：第一，定时采样，根据电力设备的运转周期进行采样；第二，根据故障诊断的特殊性对其进行跟踪采样；第三，一次性采样，根据实际需求每次只采集一个足够的信息数据；第四，利用发生随机故障时的信号突变自动采样。 2.2数据传送

目前，我国的电力系统已经开始广泛的使用通信设备，这主要是因为利用通信设备中的光纤传输数字信号可以避免数据传输过程中受到的干扰，以及能够保持相移的一致，从而保证信号的质量。 2.3数据处理

数据处理中心在接收到信息数据后，主要是通过不同的数学方法对其进行分析处理，例如在进行频谱分析时，可以将时域连续时间信号转变为频域不同频率信号进行分析；除此之外，常用的数据分析还包括：神经网络、小波分析等。 三、状态监测与故障诊断技术的方法 3.1发电机的状态监测与故障诊断技术

对发电机的状态监测和故障诊断，其主要的目的是为了能够在故障发生的最初监测到是否是由于发电机的故障而引起的，做到有计划的进行维修，减少不必要的损失以及避免事故发生。目前，在我国采用的发电机监测以及故障分析主要是通过发电机光纤测漏仪、发电机状态监视器等进行设备状态以及故障的跟踪分析。

3.2变压器的状态监测与故障诊断技术

不同的电力系统采用的变压器可能会有所差异，但是目前我国的电力工业主要使用的是充油式变压器，而在某些特定的工作环境中也会使用干式变压器或六氟化硫变压器。当前，在我国对于变压器的监测最常使用的是局部放电监测、超声定位技术及红外技术等。在实际中通常使用介质损耗因数的数字化在线测量技术对变压器的高压套管进行故障分析。除此之外，还需要对变压器的油温、线匝绕组温度以及冷却泵、风扇运行等参数进行有效的监测。及时的找出变压器出现的故障，避免事故的发生。 3.3红外诊断技术

红外诊断技术是一项综合性很强的新型技术，主要是综合了光电成像技术、计算机以及图像处理技术的技术。通过接受物体发出的红外线，使其在计算机上呈现出热成像图，来分析判断物体表面的温度变化。利用该技术对电力系统设备进行监测以及故障分析以及诊断，存在着精准、快速和直观等特点。这对于有效地提高经济效益，以及降低设备的维修成本有着十分重要的意义。 四、电力系统设备状态监测的发展方向

随着状态监测技术的发展，将有越来越多的设备和系统将要纳入这项技术的范畴，保证更多设备系统安全、稳定的运行。而传感器的技术发展，和计算机不断的更新换代，带来的技术发展，不断深度带动着监测技术的发展，状态监测能够监测到的状态将会越来越多设备能够允许进行处理的数据量也将增加。数据量的增加，常规的数据进行处理的方式将会遇到攻克的必要，智能状态的监测系统的进一步研究和应用是必要的。另外，设备、系统的标准化的问题，也应该能够得到重视。为了加速状态监测系统的稳步发展，应该尽早的制定相关的状态监测技术标准，规范设备、系统的设计、安装、运行、调试以及维护。 4.1智能化诊断技术的推广应用

近几年随着对状态监测和诊断技术理论研究与开发工作的不断深入以及高精度、高性能、高信息量的传感器的出现，状态测试与故障诊断技术的新方法也不断出现，如模糊诊断、专家诊断、神经网络诊断以及上述各种诊断的复合。在诊断方法方面，人工智能已成为当今的发展趋势，不仅是因为人工智能的发展为其提供了强大的理论基础及实现工具，而且还因为对于复杂系统的诊断确实需借助于人工智能，才能达到最佳效果。

4.2大型关键机组网络化在线监测的推广应用

大型关键机组的故障对企业生产秩序有严重影响，而传统的人工定期监测和轴振动仪表在线监测无法适应快节奏生产的要求，存在着诸如机组起停机及异常等重要瞬态过程难以捕捉，异常原因难以追溯；尽管某些设备安装了在线监测仪表，但仅有一个轴振动总值，没有频率分析、窄带分析、存储和专家诊断功能；精密点检周期间隔内，慢性事故突发或不确定因素引起的突发事故无法预知等缺陷。通过在线监测，可将关键机组置于全过程监控之下，连续监测诊断各种问题，有效保证机组安全运行，为适时维修提供依据。因此关键机组安装在线系统是今后的必然趋势。

4.3由分散性状态监测向综合监测或信息化监测诊断发展

在传统的设备管理模式下，设备状态信息分散地存储在安装检修部门、运行车间、机动科（点检站）等不同的地方，成为信息孤岛，难以发挥应有的作用。建立设备管理信息系统后，可使分散的状态信息集成化，由分散性的设备状态监测向设备状态综合监测或信息化监测诊断转变，并逐步成为设备管理信息系统中设备点检子系统的主要内容。随着该系统的发展完善，将可自动生成设备维修工

单甚至备品备件工单。

4.4向网络化专业设备监测诊断发展

设备状态监测和故障诊断技术在许多企业难以推广，原因不在于技术，主要是缺少人才。状态监测与诊断技术是涉及多学科的综合性技术。人才的培养需要较长时间。从发达国家的发展过程来看，未来技术人员的分工越来越细，设备监测和故障诊断的开展将以社会化为主，设备监测诊断公司以及基于网络的远程设备监测诊断服务将逐步成为主流。 结语

综上所述，电力系统设备故障诊断与监测是一项技术含量高，操作要求高、比较复杂的重要工作。电力设备故障诊断与监测情况直接关系着电力系统能否实现稳定、安全和可靠地运行，随着科学技术社会经济不断向前发展，故障诊断与监测技术将会得到不断的优化，设备状态监测与故障诊断技术也将必定会开辟了广阔的应用前景。 参考文献

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[3]苏鹏声.电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析[J].电力系统自动化，2008.