电力系统设备状态监测与故障诊断技术探讨

谭国俊

（广东电网有限责任公司惠州供电局，广东 惠州 516001）

电力系统设备是现代社会正常运行的关键基础设施，电力设备在长期运行中面临各种潜在的故障，可能导致设备停运。因此，及时监测设备状态、准确诊断故障并采取相应措施具有重要意义。电力系统设备状态监测与故障诊断技术的研究和应用是为了满足上述需求。通过采用先进的传感器、数据采集与处理、故障诊断算法等手段，实时监测设备运行状态、采集关键参数数据，并通过分析和识别故障特征，实现对设备健康状况的准确评估和故障早期预警。

（1）提高电力系统的可靠性和稳定性。电力系统设备的状态监测与故障诊断技术可以及时发现设备的异常状态和潜在故障，采取相应的预防和修复措施，以提高电力系统的可靠性和稳定性。（2）减少设备故障和损失。电力系统设备的故障往往会导致停电、设备损坏甚至事故发生，给供电系统和用户带来严重的影响和经济损失。通过及时监测设备状态和准确诊断故障，可以提前采取维修和替换措施，避免设备故障的扩大和恶化，降低故障造成的损失和维修成本。（3）提高维护效率和降低成本。传统的定期检修维护方法会导致资源浪费和不必要的维护成本。而通过设备状态监测和故障诊断技术，可以实现对设备的精细化监测和定期维护，减少无效维护和停电时间，提高维护效率和降低成本。具体差异见表1。（4）推动电力系统的智能化发展。通过应用先进的传感器、数据处理和人工智能技术，实现设备的自动监测和故障诊断，推动电力系统向智能化和自动化的方向迈进。

表1 传统定期检修维护方法与设备状态监测和故障诊断技术之间的差异

2.1 传感器技术

（1）温度传感器。温度传感器是电力系统设备状态监测中常用的传感器。它可以测量设备的温度变化，并将其转化为电信号进行采集和处理。温度是评估设备健康状况和预测故障的重要指标，因为设备的温度异常通常会提示潜在的故障或过载情况。常见的温度传感器包括热电偶和热敏电阻。热电偶利用两种不同金属的接触产生的温度差电势来测量温度，其优点是响应速度快、测量范围广。热敏电阻则是通过材料的电阻随温度变化而变化来测量温度，常见的热敏电阻包括铂电阻和负温度系数热敏电阻。这些温度传感器根据需要安装在电力设备的关键位置，如电机、变压器、断路器等，实时监测设备的温度变化。通过对温度传感器采集的数据进行实时监测和分析，及时发现设备的异常温升和过热情况，预测可能的故障和设备退化趋势。这有助于及时采取维护措施，避免设备的进一步损坏和停机时间。

（2）振动传感器。振动传感器能测量设备振动情况，将振动信号转化为电信号进行采集和分析。振动是设备运行时产生的一种动态载荷反应，反映设备的工作状态、机械振动特性和潜在故障。工作原理基于传感器中的加速度计或振动测量元件。当设备产生振动时，振动传感器会测量设备的振动加速度、速度或位移，并将其转化为电信号。这些信号可以用于监测设备的运行状态、识别异常振动模式以及预测故障的发生。通过振动传感器的实时监测，获得设备的振动频率、振幅和相位等参数，对设备的运行状态进行评估。正常工作状态下的设备通常具有一定的振动特征，而故障或异常情况往往会导致振动频率和振幅的变化。因此，通过分析振动信号的特征，能识别设备的故障类型，如轴承磨损、不平衡、松动等，及时采取相应的维护措施。

2.2 数据采集与处理

（1）数据采集系统。一是传感器接口。数据采集系统需要与各种传感器进行连接，以接收传感器所测量的物理量数据。传感器接口需要支持不同类型的传感器，如温度传感器、振动传感器、气体传感器等，能实时获取传感器数据。二是数据采集设备。数据采集设备是数据采集系统的核心组件，负责接收传感器接口传递的数据信号。它通常包括模拟信号采集模块和数字信号采集模块，用于处理不同类型的信号。数据采集设备还需要具备高速数据采集和存储能力，以满足对大量数据的实时采集和处理需求。三是数据传输与存储。采集的数据需要进行传输和存储，以便后续的分析和诊断。数据传输通过有线或无线方式实现，例如，以太网、无线局域网或通信网络等。数据存储可以使用数据库或云平台进行，以确保数据的安全性和可访问性。四是数据处理与校正。采集到的原始数据可能需要进行处理和校正，以消除噪声、修正传感器误差或标定数据。数据处理包括滤波、采样率转换、时序校正等操作，以确保数据的准确性和一致性。五是数据管理与监控。数据采集系统还要提供数据管理和监控功能，数据记录、查询、可视化显示和报警功能。通过数据管理与监控，实时监测设备状态、趋势和异常，及时采取相应的措施。

（2）数据处理与分析。第一，数据清洗与预处理。采集的原始数据往往包含噪声和无效信息，需要进行数据清洗和预处理，以去除异常值、修复缺失数据、消除噪声干扰等。数据清洗和预处理的目的是确保数据的准确性和一致性，为后续的分析提供可靠的数据基础。第二，特征提取与选择。在数据处理过程中，要从原始数据中提取有意义的特征。特征是用来描述设备状态的关键指标，如振动频率、温度变化、电流波形等。通过合适的特征提取方法，从海量数据中提取出对设备状态具有显著影响的特征，以降低数据的维度和复杂度。第三，数据分析与建模。通过对提取的特征进行分析和建模，揭示数据之间的关联性和趋势，并建立合适的数学模型来描述设备状态与各种影响因素之间的关系。常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习、人工智能等，用于发现异常模式、预测设备寿命、识别故障模式等。第四，通过对异常模式识别和故障模式的匹配，快速准确地诊断设备的故障原因并及时采取维修措施。预警系统能提前发现潜在故障，避免设备损坏和生产中断，提高电力系统的可靠性和安全性。

2.3 状态监测指标与特征提取

（1）温度指标。首先，根据不同的应用场景和要求，选择合适的传感器以获取准确和可靠的温度数据。利用温度传感器进行数据采集，获取设备表面、内部或周围的温度信息。采集频率可以根据需要进行设置，以确保数据的及时性和准确性。其次，通过对温度数据进行分析和处理，提取出反映设备状态和异常情况的特征。常见的温度特征包括平均温度、最大温度、温度变化率、温度梯度等。这些特征可以揭示设备运行状况、散热情况和热异常等信息。再次，基于提取的温度特征，建立一定的规则或模型来检测温度异常。异常检测方法包括基于阈值的方法、统计分析方法和机器学习方法等。这些方法能自动识别异常温度值，并触发相应的警报或故障诊断程序。最后，通过对温度数据的长期监测和分析，观察温度的趋势变化。温度的上升或下降趋势可能暗示着设备的健康状态或故障的潜在风险。因此，对温度趋势进行分析帮助预测设备的寿命和提前采取维修措施。

（2）振动指标。第一，根据不同的应用场景和要求，选择合适的传感器以获取准确和可靠的振动数据。利用振动传感器进行数据采集，获取设备结构的振动信息。采集频率可以根据需要进行设置，以捕捉到设备的快速振动变化。第二，通过对振动数据进行分析和处理，提取出反映设备状态和故障特征的振动指标。常见的振动特征包括振动幅值、振动频率、振动波形、频谱分析等。这些特征能揭示设备的振动状况、共振现象和异常振动等信息。第三，基于提取的振动特征，建立一定的规则或模型来检测振动异常。异常检测方法包括基于阈值的方法、统计分析方法和机器学习方法等，自动识别异常振动模式，触发相应的警报或故障诊断程序。第四，通过对振动数据的长期监测和分析，观察到振动的趋势变化。振动的增加或减少趋势可能暗示着设备的健康状态或故障的潜在风险。因此，对振动趋势进行分析可以帮助预测设备的寿命和提前采取维修措施。具体见图1。

图1 振动指标

3.1 热红外检测

热红外检测是一种常用的电力系统设备故障诊断技术，它基于红外热像仪对设备表面温度分布的检测和分析。通过测量设备表面的热辐射，获得设备在不同区域的温度信息，从而识别出潜在的故障和异常情况。一是设备表面温度检测。利用红外热像仪对电力系统设备的表面进行扫描和测量，获取设备不同部位的温度分布情况。二是温度异常检测。通过对设备表面温度的比较和分析，发现设备表面温度的异常变化，如过高、过低或局部温度异常升高等情况。三是故障诊断与定位。根据设备不同部位的温度异常情况，结合设备的特点和工作原理，识别出可能存在的故障类型，如电气故障、过载、接触不良等并定位具体故障位置。四是维修决策支持。根据热红外检测结果，提供对设备故障的评估和判断，为维修决策提供依据。根据故障的严重程度和影响范围，确定维修的优先级和措施。

3.2 高频局放检测

高频局放检测是一种用于电力系统设备故障诊断的技术，通过检测设备中产生的高频局部放电信号来判断设备是否存在隐患或故障。高频局放是指在电气设备中由于绝缘损坏或局部缺陷而引起的高频放电现象，其频率通常在10MHz ～1GHz。首先，将高频局放传感器安装在需要检测的设备表面或附近，传感器可以是电容式或电磁式的，用于捕捉设备产生的高频局部放电信号。其次，通过高频局放传感器采集的信号，使用专业的设备或仪器进行采集和处理。通常使用高频放电分析仪或频谱分析仪来接收和分析高频局放信号。最后，对采集的高频局放信号进行分析和诊断。通过分析信号的频谱特征、幅值、波形形态等来判断设备的健康状态和潜在故障。根据分析结果，确定设备的故障类型和位置。

3.3 电流、电压波形分析

通过对电流和电压信号的波形特征进行分析，能判断设备的运行状态、诊断故障和定位故障位置。第一，使用专用的传感器或测量设备，对电力系统中的电流和电压进行准确的采集。常用的传感器包括电流互感器和电压互感器，将电流和电压信号转化为可测量的电压或电流信号。第二，将采集的电流和电压信号进行记录和存储。使用示波器、数据采集系统或数字保护装置等设备，将信号以波形的形式进行显示和存储，以备后续的分析和处理。第三，对记录的电流和电压波形进行特征提取和分析。通过计算波形的幅值、频率、相位、谐波含量等指标，来分析波形的形态和特征。也能通过时域分析、频域分析、小波分析等方法，对波形进行进一步的处理和分析。第四，基于电流和电压波形的特征，结合故障模型和经验知识，进行故障的诊断和定位。根据波形的异常特征，可以判断设备是否存在故障，并确定故障类型和位置，为后续的维修和处理提供指导。

本文认为电力系统设备的状态监测与故障诊断技术在电力系统运行和维护中起着重要作用。通过实时监测设备的状态参数和采集数据，运用各种先进诊断技术能及时发现设备故障和异常，提前预警，减少故障对电力系统的影响。同时，热红外检测、高频局放检测和电流、电压波形分析等技术能够帮助检测设备的异常情况和故障原因。

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