電力系統變電一次設備狀態檢修分析

蔣玉鳳 朱康康

摘要：隨著我國經濟的快速發展，人們對生活用電和生產用電的需求不斷增加，這對電力企業是一種壓力。因此，各供電企業必須對現有的電力系統進行有效的升級改造，以滿足人們日常用電和生產用電的需求。傳統電力系統運行成本高，周期長。這些問題的存在，給變電系統的維護帶來了一些麻煩。同時，電力轉型的維護模式也跟不上當前社會發展的步伐。因此，為了保證電力系統的穩定運行，電力企業必須做好變電站的維護工作。電能對人們的生活非常重要，也是一種重要的能源。因此，各供電企業必須對供電設備進行有效的檢測和維護，保證供電設備的正常運行。

關鍵詞：電力系統;變電一次;設備狀態;檢修分析

1電力系統變電一次設備狀態檢修的具體流程研究

一是合理收集一次設備信息。在電力系統一次設備的狀態檢修中，有效地采集各種設備的數據和信息是最重要的工作。例如：相關設備在使用前的各種參數和數據，以及設備長期運行過程中逐漸形成的故障數據等。在實際工作中，相關人員只有用合理的方法對這些數據和數據進行匯總，然后存儲在一個統一的數據庫中，相關部門才能執行在最短時間內完成電力系統一次設備的狀態檢修工作，準確判斷電力系統一次設備的運行狀態。

二是評估一次設備狀況。一般來說，對一次設備狀態的評估可以為制定設備狀態檢修方案提供可靠的依據。而且，在實際工作中，電力企業可以通過收集設備信息，在滿足國家規定和技術要求的前提下，對設備的當前運行狀態進行科學檢查，做出綜合判斷，為電力系統一次設備的狀態檢修提供保障。

三是制定完善的電力系統一次設備狀態檢修策略。對于變電站設備的狀態檢修，完善完善的檢修策略可以大大提高檢修水平。因此，有必要制定合理的維護對策，確保變電站一次設備狀態評估具有較強的真實性和全面性。在實際工作中，相關人員應從成本控制、設備運行穩定等多角度考慮和入手，確保從根本上完善變電站一次設備狀態檢修策略的可行性，提高檢修工作的質量和效果。

2變電一次設備檢修的現狀

2.1檢修儀器落后、使用不方便

在電力系統運行中，變電站一次設備的狀態檢修是非常重要的。在變電站一次設備的維護中，影響最大的因素是維護人員，其次是維護工作中使用的設備和儀表，其功能很大，是技術維護人員維護變電站一次設備的主要支持。在變電站一次設備狀態檢修中，采用現代化的檢修設備，可以幫助檢修人員更有效地提高工作效率，保證一次設備檢修質量。然而，在目前我國電力系統的運行中，實際工作效率和工作質量并不能完全保證在維護一次設備的狀態下。主要原因是在電力系統發展的大背景下，檢修工作中使用的檢修設備和儀器設備過于落后，不能滿足檢修技術的實際需要。電力系統中的一些地區的變電設備和儀表的使用，使得一次用電設備的狀態檢修脫離了實際發展。在實際使用中，其發揮的效用難以保證。最終的測試結果也會存在一定的不可靠性，對從一次用電設備檢修狀態中獲得的數據信息影響很大，無法判斷和保證其真實的可靠性和準確性。

2.2變壓器的故障

在電力系統的運行中，電力變壓器的一次設備是指電力變壓器的輔助設備，是整個電力系統改造的關鍵部件。針對變壓器設備運行中存在的問題，電力技術人員有必要及時收集和檢修變壓器狀態，提高對變壓器運行的重視，并注意運行中出現的故障，由于變壓器運行中存在著許多影響因素。對正常運行狀態有很大影響。設備故障通常是由內部和外部因素引起的。外部因素是變壓器在室外運行時，外部電場對其產生高強度電磁作用，導致設備本身絕緣降低，或設備出現開裂問題。當變壓器受外界因素影響時，主要的外部故障是火花放電、局部放電和高能電弧放電。總之，變壓器故障的主要原因是設備溫度過高，導致自身運行狀態失效。變壓器內部故障的主要原因是設備內部部件老化或短路，對變壓器有一定的影響，其運行狀態異常。

3電力系統變電一次設備狀態檢修的具體策略

3.1狀態預測

為了提高變電站一次設備狀態檢修的質量和效率，需要選擇合適的預測模型。在電力系統狀態預測領域，常用的預測模型是基于灰色系統理論和BP神經網絡的。灰色系統理論是控制科學與運籌學相結合的產物。灰色系統是指信息部分清晰、不清晰的系統。通過對系統中已知信息的“部分”進行開發、提取和分析，可以實現對灰色系統運行狀態和演化規律的正確描述和有效監控。BP神經網絡是目前世界上應用最廣泛的人工神經網絡模型之一。網絡模型由兩個過程組成：信息的前向傳播和誤差的后向傳播。它可以模擬人們的思維方式，學習和存儲大量的輸入輸出模式映射關系，完成一些操作、識別或控制過程。然而，BP神經網絡的算法訓練時間較長。網絡本身冗余度大，學習記憶不穩定。因此，在電力設備的實際狀態預測中，應用基于灰色系統理論的狀態預測方法，可以取得較為理想的效果，實現預防一次設備故障，節約設備維護成本，提高電力系統運行可靠性和安全性的目的。

3.2狀態檢修

狀態檢修是指對電力設備的運行狀態進行實時動態監測，提取有價值的信息，用歷史數據進行檢查，并根據檢查結果對電力設備的運行狀態進行評估，挖掘隱患，然后采用科學合理的檢修方法進行檢修和保養，避免此類問題的再次發生。常用的檢測方法有在線檢測、離線檢測和常規拆卸檢測。首先，在線檢測是最常用的檢測方法，它主要是利用傳感器技術采集運行中的主要設備的在線信息，然后利用信息管理系統、分布式控制系統等，數字調節器等信息技術手段對采集到的信息進行合理化分析，判斷設備運行狀態。其次，離線檢測是指利用超聲波檢漏儀、紅外測溫儀、油質分析儀等設備定期或不定期對一次設備的零部件進行檢測，以確定設備是否處于正常運行狀態。第三，定期解體檢查是指根據電力設備相應的檢修工藝、運行標準和出廠資料，判斷設備的損耗程度和使用壽命。這種方法在一次設備狀態檢修中的應用相對較少，通常只在檢修和大修期間使用。

3.3故障診斷

故障診斷是電力系統一次設備狀態檢修的重要組成部分。當電力設備出現運行故障和異常情況時，可以采用合理的故障診斷方法，及時確定故障類型和危害程度，采取有效措施消除安全隱患，保證電力系統運行的穩定性和可靠性。人工智能診斷和振動診斷是目前應用最廣泛的故障診斷方法。其中，人工智能診斷是指借助先進的信息技術，對電力系統可能出現的故障模式進行分類，并根據不同類型故障的特點，在建立的數字模型上對故障進行實時分析和診斷，并將最終結果反饋給用戶，具有可靠性、高效性和智能性等優點。振動診斷方法是借助于特定的測試儀器對電力系統的運行狀態進行分析，識別振幅、頻譜、相位、位移等振動信息，并在此基礎上對電力設備進行隱患診斷。該方法的準確度可達60%以上。值得注意的是，該故障診斷方法缺乏一定的前瞻性，難以對整個電力系統進行系統的判斷和維護。在排除特定設備故障后，仍有可能發生與局部地區相關的電源故障。

結束語

綜上所述，有效的電能供應是保障中國經濟發展和維護人民日常生活的基礎。因此，電力企業必須保證供電設備的運行絕對安全可靠。供電企業必須做好供電設備的日常維護工作。只有做好日常維護工作，供電系統才能發揮最大的作用。

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