电力系统电气设备的检修技术优化研究.pdf

设 计 与 研 究69电力系统电气设备的检修技术优化研究关帅麟（广州市自来水有限公司，广州 510000）摘 要：电力系统的电气设备在运行过程中需要进行定期的检修和维护，以确保设备的正常运行和安全性。检修技术的优化研究可以提高检修效率和质量，减少停电时间，降低维护成本，提升电力系统的可靠性和稳定性。随着电力系统的发展和智能化程度的提高，传统的检修技术已经不能满足现代电力系统的需求。因此，研究人员致力于改进现有的检修技术，并提出一系列的优化方法和策略。关键词：电力系统；电气设备；检修技术Research on Optimization of Maintenance Technique for Electrical Equipment in Power SystemGUAN Shuailin(Guangzhou Municipal Water Supply Co.,Ltd.,Guangzhou 510000)Abstract:The electrical equipment of the power system requires regular maintenance and repair during operation to ensure the normal operation and safety of the equipment.The optimization research of maintenance technique is aimed at improving maintenance efficiency and quality,reducing power outage time,reducing maintenance costs,and improving the reliability and stability of the power system.With the development of the power system and the improvement of intelligence,traditional maintenance techniques can no longer meet the needs of modern power systems.Therefore,researchers are committed to improving existing maintenance techniques and have proposed a series of optimization methods and strategies.Keywords:power system;electrical equipment;maintenance techniques电气设备的检修是确保电力系统安全运行和可靠供电的重要环节。在电力系统运行过程中，电气设备可能会受到磨损、老化、环境因素或其他因素的影响，导致设备故障和损坏的风险增加。因此，定期进行电气设备的检修和维护必不可少。电气设备的检修不仅可以及时发现设备的潜在问题和故障，修复损坏部件，还可以对设备进行保养和调优，确保其性能达到预期要求。通过检修，可以延长设备的使用寿命，减少计划外停电时间，提高电力系统的可靠性和稳定性。1 传统检修技术分析传统的电气设备检修技术存在一些局限性。首先，传统的检修技术通常依赖经验丰富的技术人员进行判断和维修决策，这使得检修结果容易受到个体差异和主观因素的影响，缺乏科学性和一致性。其次，传统的电气设备检修往往需要计划性停电或突发停电，导致停电时间较长，给用户带来不便，会对电力系统的稳定性造成一定风险。最后，传统的检修方法主要依靠定期巡检和故障发生后的维修，往往无法及时发现潜在的故障隐患，容易导致事故发生和故障扩大。2 设备状态检修与状态检查2.1 设备状态检修设备状态检修，也被称为预测维护，是通过监测设备当前的工作状态，以确定是否需要维修。在进行状态检修时，首先需要监测设备状态，根据监测结果进行故障诊断，并制订相应的维修计划。设备状态监测是进行状态检修的前提，而故障诊断则依赖于对设备状态的监测和分析。状态检修是指通过对设备状态进行监测、分析和诊断，以合理规划维护周期，并确定目标维护方式的过程，包括设备状态监测、设备故障诊断和维修决策 3 个层次1。在状态检修中，设备状态监测是关键的基础，它利用神经网络、专家系统等多种方法，通过分析设备运行状况来评估设备的健康状况。通过状态监测，可以及时发现设备异常，从而采取相应的维护措施，以降低设备故障的风险，并提高设备的可靠性，延长其使用寿命。状态检修系统，如图 1 所示。2.2 设备状态检查电气设备的状态检查是确保电气设备安全可靠运行的重要环节，包括外观检查、接线端子检查、电气元件检查和功能性检查。第一，外观检查主要检查电气设备表面是否存在损坏、破损或异物堆积等情况。第二，接线端子检查要确保连接牢固、无松动，且无锈蚀、漏电等现象。第三，电气元件检查，主要检查开关、插座、断路器、熔断器等元件是否正常工作，是否有过热、漏电等问题。同时，需要检查电源线和电缆的磨损、老化情况，以免造成安全隐患。第四，现 代 制 造 技 术 与 装 备702023 年第 10 期总第 323 期功能性检查主要通过对电气设备进行必要的操作，检验其正常工作状态，如开关动作是否灵活、电气设备的响应是否正常等。电气设备的状态检测通过分析设备的运行和维护数据，结合状态监测和自诊断技术来准确评估设备的状态2。这种方法可以有效降低设备的重要性试验以及排除隐患的难度，其算法模图如图 2 所示。状态评价 状态评价 算法模型 监测状态 环境因素 环境因素 基本参数 历史记录 状态检修策略 运行维护 检修实施 缺陷处理 历史记录.试验安排 图 1 状态检修系统设备综合状态M1状态（良好）M3状态（正常）M2状态（注意）N 状态（住意一般规则）N 状态（非不良规则）A1&B1&C1&A3|B3|C3A2|B2|C2（！A3）&（！B3）&（！C3）&（！）&M2状态（异常）M2状态（严重）图 2 设备状态评价算法模图3 电力系统电气设备检修技术的优化策略3.1 使用智能化检修技术3.1.1 数据采集与分析方法为了有效监测设备状态，需要采集多种数据指标，如温度、电流、振动和气体浓度等。传感器和数据采集系统可以实时采集数据，并将数据传输到监控系统进行分析。结合云计算和大数据技术，可以对庞大的数据进行处理和分析。常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习和人工智能等。3.1.2 健康状况判断与故障预测基于采集到的数据，可以通过判断和评估设备健康状况来预测可能的故障。根据历史数据和设备特征，可以建立故障预测模型，使用数据分析和机器学习方法进行训练和优化。常用的故障预测方法包括基于统计的方法、基于参数模型的方法和基于机器学习的方法。其中，参数模型通过分析设备运行参数与其健康状况之间的关系来建立。常用的参数模型是故障分布函数（Failure Distribution Function，FDF）模型，该模型基于设备运行参数的分布函数，使用设备的历史运行数据来估计未来故障的概率。具体来说，FDF模型假设设备的运行寿命满足某种特定的概率分布函数。故障预测概率可以使用威布尔故障模型进行计算，其表达式为F(t)=1-exp-(t/)（1）式中：F(t)为时间t内发生故障的概率；为尺度参数；为形状参数。通过分析设备的历史故障数据，可以利用参数估计方法估算和的值，进而预测未来特定时间范围内设备发生故障的概率。3.1.3 无人机巡检技术无人机巡检技术在电气设备检修中的应用越来越广泛，具有高效快速、安全可靠、智能分析、数据记录与管理、远程监控等优势。与传统的人工巡检方式相比，无人机巡检能够在较短时间内覆盖较大面积，避免人员接触高风险环境，提高巡检效率和安全性。结合计算机视觉和图像处理技术，无人机可以智能分析设备表面的异常情况，辅助故障诊断和预测。此外，无人机巡检生成的数据可以与关键信息一起记录和存储，建立设备巡检数据库，为后续的数据分析和故障诊断提供依据。通过远程监控和实时反馈，维护人员可以快速获取设备状态，及时采取维修和维护措施。3.1.4 制订数据驱动的维护计划首先，需要采集并记录设备数据，包括设备运行参数、历史故障记录、保养记录等。通过建立设备的数据记录库，可以获取设备的运行状态和历史信息，为制订维护计划提供数据基础。其次，通过分析和挖掘设备数据，可以发现设备的故障模式和趋势，识别潜在的故障预警信号。最后，利用统计分析、机器学习等技术，可以从数据中提取关键特征和模式，建立设 计 与 研 究71故障诊断和预测模型。常见的故障诊断和预测模型包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、神经网络和随机森林等。SVM 的模型公式可以表示为f(x)=sign(wTx+b)（2）式中：x为输入特征向量；w为决策边界的法向量；b为偏置项；sign()为符号函数。故障分类结果取决于f(x)的正负符号。通过引入松弛变量和约束条件，可以得到 SVM 的模型的优化公式，即()2Tmin1 21s.t.0iiiiCfxb+wxw（3）式中：C为正则化参数，控制模型的泛化能力和过拟合程度；xi表示输入样本向量；i为松弛变量，允许一些样本被错误分类或者落入间隔带。深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）公式可以表示为()()()()()()ll llllZlAAg Z=+=Wb（4）式中：l为第l层；Z(l)为第l层的加权输入；A(l)为第l层的激活输出；W(l)为第l层的权重矩阵；b(l)为第l层的偏置向量；A(l-l)为第l-l层的激活输出；g()为激活函数。具体数字模型为维护计划制订提供了科学依据。在数据驱动的基础上，可以制订基于数据分析的维护计划。维护计划包括预防性维护、定期检修、计划更换等，旨在最大限度减少设备故障和停机时间3。通过考虑设备的运行状态、故障模式和预警信号等因素，可以制订出针对性和有效性的维护计划。数据驱动的维护计划制订是一个不断改进和优化的过程，通过不断收集和分析数据，并根据实际情况进行调整和优化，可以不断提高维护计划的准确性和有效性，降低维护成本和设备故障造成的影响。3.2 优化维护成本首先，进行故障模式与失效率分析。通过收集和分析设备的故障数据，可以识别出常见的故障模式和故障率高的组件。针对这些问题，制订相应的预防性维护计划，以减少设备故障和停机时间。例如，如果分析表明某个部件在特定时间段内的失效率显著增加，可以采取提前更换或定期检修的措施，以避免故障发生。其次，制订合理的设备维护计划。根据设备的重要性和使用情况，制订不同级别的维护计划，包括预防性维护、定期检修和紧急维修等。预防性维护可以根据设备制造商的建议或经验来设定，定期检修可以根据设备的工作时长、使用环境和历史故障数据等因素来确定。合理的维护计划可以提高设备的可靠性和可用性，降低维修成本和停机时间4-5。再次，优化备件管理与库存控制是降低维护成本的关键。根据设备故障模式和历史数据，进行备件需求预测，避免过多或过少地采购备件。最后，建立合理的备件库存控制机制，包括优化库存水平、设定库存警戒值和提高备件周转率等。合理管理备件库存可以降低库存成本和占用的存储空间，确保及时供应所需备件，提高设备维修的效率和灵活性。4 结语电力系统电气设备的检修技术优化研究对于提高电力系统的可靠性和稳定性具有重要意义。通过使用现代化的检修技术和工具，结合智能化的检修策略，可以提高检修效率，减少停电时间，降低维护成本，保障电力系统稳定供电。参考文献1 周思思.电力电气设备状态检修技术思考 J.现代工业经济和信息化，2023（4）：101-103.2 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