淺談電力系統(tǒng)變電一次設備的狀態(tài)檢修

陳磊 張成亮

（國網山東省臨沂市沂南縣供電公司，山東 臨沂 276300）

變電一次設備是電力系統(tǒng)的重要組成設備，在其傳統(tǒng)的故障檢測過程中，存在著故障發(fā)現和故障處理不及時的現象，對電力系統(tǒng)運行造成了比較大的影響，很容易造成各種安全隱患。當前狀態(tài)檢修技術飛速發(fā)展，其依靠信息技術對設備狀態(tài)信息進行收集，以此來判斷設備的故障狀態(tài)，可以更加及時發(fā)現設備的故障，非常適合應用于變電一次設備故障檢修上。

一、電力系統(tǒng)變電一次設備狀態(tài)檢修的含義

對于電力設備而言，如果想要確保其運行穩(wěn)定性，就一定要在設備運行過程中，對設備運行狀態(tài)進行檢查和診斷。例如：在實際的工作中，工作人員可以依照電力設備的磨損程度，制定科學合理變電一次設備狀態(tài)檢修時間，通過這樣的方式，不僅可以最大限度的降低電力設備故障發(fā)生幾率，還會進一步提升設備檢修的效率和質量。所以，對變電一次設備狀態(tài)進行不定期的檢修，可以在最短的時間內發(fā)現設備中存在的隱患，同時也可以讓設備運行狀態(tài)達到最佳。此外，加大對電力系統(tǒng)變電一次設備狀態(tài)檢修的重視，還可以確保電力設備整體運行的安全性以及穩(wěn)定性，能夠促進電力設備正常、可靠的運行。

二、變電一次設備狀態(tài)檢修的具體步驟

首先需要建立起變電一次設備狀態(tài)檢修模型的基本信息數據庫，該模型一般使用非齊次泊松模型，使用該模型進行參數計算可以得到一些關于設備的運行數據，再加上歷史維修信息進行疊加計算即可得到關于設備的數據信息。非齊次泊松模型因為其簡單高效的優(yōu)點被廣泛應于與變電一次設備狀態(tài)檢修技術中。

第二步需要實時獲取設備運行中的狀態(tài)信息，在實際生產中采集待維修設備的運行數據，使用第一步中的方法計算設備的數據信息。

第三步需要使用科學的手段對第二步得到的數據信息進行分析預測，判斷待檢測設備的故障發(fā)生情況，如故障已經發(fā)生，則繼續(xù)以下的流程，若尚未出現故障，則重復第二步。

將第三步中設備是否發(fā)生故障的信息連同第一步、第二步中得到的歷史維修記錄、各項參數以及故障發(fā)生后果等信息輸入到變電一次設備狀態(tài)檢修模型中進行下一步計算，若計算最終結果顯示該設備的最優(yōu)檢修停止時間為零，則該設備目前情況正常，無需檢修；如該數值最后總計算結果不為零，則需重復第三步的計算過程。

根據第四步得出的待檢設備最優(yōu)檢修停止時間就可以進行設備檢修規(guī)劃的制定工作。

三、變電一次設備狀態(tài)檢修策略

（一）狀態(tài)檢測

隨著科學技術的不斷發(fā)展，各工作的開展方式也在不斷創(chuàng)新，現階段我國電力系統(tǒng)變電一次設備狀態(tài)檢測可分為三種方式，分別是在線檢測、離線檢測以及定期解體檢測，三種不同的檢測方式各有利弊，只有結合實際情況，選擇合適的檢測方式，才能為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供保障。在線檢測是應用范圍最為廣泛的監(jiān)測方式，以信息收集系統(tǒng)為主的這一檢測手段能夠對變電一次設備運行過程中的各種狀態(tài)信息進行采集與相應的系統(tǒng)整理分析，結合先進科技設施對變電設備進行實時監(jiān)控，從而對設備性能進行及時準確的了解。離線檢測一般采用振動檢測儀、紅外測溫儀、超聲波檢漏儀等先進科技設備對變電設備進行相應的檢測。與在線檢測方式不同，離線檢測無法對變電一次設備進行實時監(jiān)控與分析，只能進行選擇時間進行定期或不定期檢測，在先進科技產品的幫助下，離線檢測更能夠準確地顯示變電設備的實際運行狀態(tài)，并且極大的縮短了檢測所需時間。定期解體檢測方式并不常用，只有在電力系統(tǒng)大規(guī)模檢修時期才有可能采取這一手段，解體檢測能夠通過對變電一次設備內部元件的檢測并結合對應的參數對設備狀態(tài)進行最為準確的判斷，以確定是否進行設備維修。對于技術工作者而言，只有結合變電一次設備周圍環(huán)境以及相應的技術知識，才能選擇合適的檢測方式，以確保變電設備狀態(tài)檢修的順利開展，為祖國的社會主義現代化建設奠定堅實的基礎。

（二）狀態(tài)預測

在變電一次設備狀態(tài)檢測中，狀態(tài)預測需要結合相應的預測模型展開，通常來講，預測模型有兩種，一是基于BP 神經網絡的狀態(tài)檢測，二是基于灰色系統(tǒng)理論的狀態(tài)預測。事實上，變電一次設備狀態(tài)預測主要是針對設備的狀態(tài)特征向量進行預測，依照預先設定的警報閾值，在線預測變電一次設備的運行狀態(tài)。在實際應用中，基于灰色理論的狀態(tài)預測效果更加理想，尤其是在短期預測中，有著非常顯著的效果。可以將灰色理論預測模型分為基于灰色理論的動態(tài)預測模型，以及基于信息狀態(tài)預測的殘差分辨模型。例如，對于軸承，其本身在使用過程中會出現機械磨損，而一般情況下，磨損情況呈浴盆曲線發(fā)展，結合灰色系統(tǒng)模型，能夠在前一階段磨損數值的基礎上，預測出下一個階段的磨損情況，從而合理安排檢修時間，在保證檢修效果的同時，也避免了頻繁檢修導致的成本增加問題。

（三）故障診斷

故障診斷是變電設備狀態(tài)檢修中不可或缺的重要環(huán)節(jié)，能夠對故障類型、危害、因素等進行合理的判斷，設備運行中的安全隱患在故障診斷的開展中往往無所遁形。對于變電一次設備而言，多種多樣的故障診斷方式并不全部適用，只有結合變電設備的特點，選擇最為合適的診斷方式，才能有效降低故障發(fā)生頻率，使電力系統(tǒng)更好更快的發(fā)展。

結束語：

總之，作為現階段最常采用的檢測技術，狀態(tài)監(jiān)測對于電力系統(tǒng)當中變電一次設備而言具有非比尋常的意義。工作人員通過設備運行狀態(tài)的搜集，可以更加直觀清楚地對設備健康狀態(tài)進行判斷，從而保護設備的運行能力，提升運行質量。