宏觀和微觀的供變電設備狀態評估

朱 江

（中交機電工程局有限公司，湖北 武漢 430061）

1 狀態評估的基本結構

狀態評估技術是面向于設備狀態量的專業技術，所謂的設備單一狀態量也就是設備的單一狀態，該狀態下無法反映設備的整體情況[1]。綜合設備可展示所有設備信息評估情況，明確設備的健康狀況。設備基礎數據可依靠預防性試驗、檢測裝置以對應檢測手段獲得，進而采取統計的方法全方位分析電網功能位置、設備臺賬以及實驗數據，對設備真實健康水平做出判斷。設備的狀態評估流程如圖1所示。

圖1 狀態評估的流程圖

通常，將部件或設備狀況細分為良好、異常、正常、重大異常與注意等不同狀態。測評部件得分介于0～1分，若為1分，則代表設備情況良好，且試驗數據和出廠值相近，無家族缺陷，無不良工況發生[2]；0分代表設備出現嚴重的異常現象，需及時停電加強檢修。設備評分值和狀態間關系如表1所示。若輸變電所有設備中的零部件處于正常運行狀態，應該計算∑PM（1）得出最后得分，其中，字母P代表部位權重，字母M代表部件最終分值。

表1 狀態和評分值間關系

2 宏觀方面

2.1 線路主要設備的檢修

2.1.1 主變壓器的檢修

在進行變壓器檢修時，主要是對主體的檢修，附件檢修工作比較簡單，容易開展[3]。工作難點是對鐵芯、線圈以及主絕緣體內部等各個方面進行檢修。供電轄區中的主要電力負荷都由主變壓器所承擔。因此，一旦主變壓器產生故障需要及時停電開展檢修，不僅影響住戶的正常用電，也會為電力企業造成不必要的經濟損失。在檢修主變壓器時需將線圈絕緣電阻、直流電阻與絕緣油等控制在正常參數范圍內，以此實現對監控設備的全方位高效監督，獲取和恰當的設備檢修方案[4]。

2.1.2 高壓開關檢修

不同電力系統的高壓開發差異較大，需要根據實際情況制定針對性檢修方案，分析故障產生的原因。統計數據發現，多數故障屬于機械故障，因此需要以3年為一個周期開展絕緣電阻交流耐壓或回路電路耐壓實驗。

2.2 接頭處理

檢修人員需要及時開展發熱點的電流測量與記錄工作，并分析和登記接頭的破損程度。若發現接頭中存在嚴重的氧化問題，需要根據損壞程度進行更換或使用特定的清潔劑進行清洗處理。

2.3 做好線路巡視工作

為有效確保供電工作的可靠性，需要做好線路的巡視工作，保證狀態檢修模式的正常運行。檢修人員需擔負起重任，認真對待線路檢修中存在的種種問題，同時還應加強學習，掌握更多先進設備檢修技能，實現線路檢修工作的現代化與自動化。

3 狀態評估人工智能技術

3.1 人工神經網絡

該系統是通過模擬人類神經系統完成信息傳輸與處理過程的人工處理。其典型特征是自學能力強，可從專家供給的案例中總結分析出大量的數據信息，得到故障的網絡模型，進而通過借助對應的學習算法來對樣本開展具體訓練，促進自身學習能力與組織能力的不斷提升[5]。當前，該系統存在的局限性如下：（1）在ANN技術應用前，需依靠有一定代表性的樣本，形成統一的學習體系；（2）如果系統的結構發生變化，需要加強對新樣本的學習；（3）在完成ANN學習后，要求具備較好的容錯能力與內插結構，但此時進行外推工作時會產生較大的誤差；（4）在運行工作方面，ANN的解釋能力較弱，可將其視為一個黑箱。

3.2 模糊理論

使用模糊隸屬度的理論可對不確定的事件、現象進行描述，并引入近似理論與語言變量闡述專家經驗知識。專家系統結構與模糊系統結構類似，重要組成部分包括模糊知識庫、模糊推理機與人機界面。模糊理論能夠與專家系統合作形成模糊系統，系統能夠進一步和人工神經網絡系統相結合。模糊教學方法更適用于評估設備狀態，屬于狀態評估算法落實開展的理論基礎，通過模糊運算概念與模糊數學隸屬度，可實現設備狀態的量化，并將其細化成一般、良好、注意以及不良等多種狀態[6]。專家系統和模糊系統也存在很多不同之處。它需要在具備相應的試驗經驗與足夠經驗的基礎上，進行隸屬函數建構，若系統結構改變，運用對應規則與模糊系統知識可對其實施相應維護[7]。

3.3 免疫算法

該算法計算功能的實現主要借助對人類免疫系統的模仿，受到了細胞理論與網路理論的啟發。它與遺傳算法具有如下區別：（1）在基礎單元運行狀態下，能夠得到全局最優解[8]；（2)能夠高效計算親和性，真切反映免疫系統的多樣性；（3）可借助促進或抑制抗體的產生，實現免疫系統的自我調節能力[9]。

4 結 論

當前，我國設備狀態檢修技術取得了前所未有的發展，但依然存在一定的漏洞。在此背景下，電力企業應該給予狀態檢修技術足夠的重視，保障電力系統的可靠、穩定運行，從而最大限度地確保電力企業與用戶的利益，促進電網建設的進一步發展。