新環境下的火電廠電氣設備狀態檢修技術研究

柴小強

摘 要：社會主義市場經濟的飛速發展，極大地提高了人們的生活質量，也提高了人們能對電力供應的需求。火力發電作為我國主要發電方式，電氣設備的檢修在企業生產工作中扮演著至關重要的角色。本文就當前電氣設備檢修過程中的常用技術與手段進行綜合分析，通過對其中包含的技術要點進行總結，加強讀者對電氣設備檢修技術的理解，以期對相關從業人員提供檢修技術方面的參考與借鑒。

關鍵詞：火電廠;電氣設備;狀態檢修

引言：

電力在現代社會的生產生活中扮演著不可替代的角色，而火電廠作為供電巨頭，其能否正常、高效、穩定的工作直接關系到社會的穩定發展與民眾的生活質量。若想要實現火力發電的相關環節與機構的正常運行，需要確保對火電廠電氣設備定期定時進行檢修工作。不斷提高電氣設備檢修能力、電氣設備風險分析能力是新環境下對設備檢修人員的新考驗與新要求。

1新環境下的火電廠電氣設備狀態檢修的必要性

與電氣相關的設備是火力發電企業在日常運行中最為重要的部分，也是價值最為巨大的企業固有財產。電氣設備在運行過程中若是出現問題，必然會導致電廠的電力生產工作無法繼續，進而引發大范圍的用電癱瘓，造成巨額的經濟損失以及生產生活事故，影響發展。而及時的檢修工作能對相關設備的運行狀態提供針對性的意見，防患于未然。對火電廠的電氣設備進行定期、全面的檢修，能從不同角度對設備進行多方面的了解，并對設備進行應用年限的更新。因火電廠相關電氣設備數量龐大，進行一次維護需要耗費大量人力資源，因此更應做到對各個設備運行狀態、損耗情況、使用強度等情況進行周密的分析與記錄。同時，針對設備的異常運行記錄、故障記錄、運行日志等信息進行分析，能夠得出設備當前工作效率的具體數值，對后續生產計劃、設備更新計劃等提供極其具有參考價值的意見，這在一定程度上節省了火電廠支出，并提高了工作效率。在檢修過程中，除去檢查的檢，另一個重要的部分就是修理的修，按照較高的標準對長期運行的設備進行修理和校準，能夠有效提高企業的生產效率，避免日常工作中的故障出現，降低事故發生率并提高生產中的風險把控系數。但因各地維修標準的不同，易導致在日常工作的對接中出現各種問題，在新環境下應對維修標準進行統一，促進整體化的火電廠設備維修工作的進行[1]。

2新環境下的火電廠電氣設備狀態檢修技術研究

2.1信號交換技術

電氣相關學科作為物理學科系統的一部分，在日常進行設備檢修工作時常使用數學方法。信號交換技術在實際檢修過程中運用了數學代換的思想，進而分解并調制異常信息或錯誤信號，獲取其中包含的故障信息。在電氣設備的檢測中，常使用的信號交換方式是小波數值分析技術。在對設備當前故障進行維護分析時，運用代換思想先對于整體信號相比較為異常的突出部分進行檢查，然后對實際設備在運行過程中記錄的故障信息與異常日志進行提取，將二者的實體化數據進行比對，進而獲得符合有效監控與實際運行情況的電機電流變換情況，獲得具體的運行情況狀態模擬數據，得出運行故障的最終結論。運用信號交換的思想實現的諸多技術，可以有效分析出負載不均、外部負載波動大等原因導致的電氣設備異常情況，直達問題根源并加以解決[2]。

2.2紅外檢測技術

紅外檢測技術在實際應用中，具有實時開展檢測、不影響正常工作、分析結果可視化、獲得數據具體化的特點。配備紅外檢測技術一般提供成套的分析標準，方便根據檢測得出的結果對設備當前狀態進行分析與評定。紅外檢測技術從功能上可以劃分為進行檢測活動的光電成像技術與對獲取的圖像數據進行處理的信息分析技術兩個部分。通過對電氣設備正常工作時發射的紅外線與紅外輻射進行捕獲抓取，進而將其熱成像結果數據在可視化處理后顯示出來，以此對設備外層溫度分布的現實情況進行獲取，通過對不同設備的不同紅外線熱成像結果與紅外線熱成像模型進行分析比對，對電氣設備運行時的狀態進行綜合測評，對電氣設備運行時的狀態提供參考標準。目前適用的紅外檢測技術多采用熱成像儀，能夠將人眼無法接收的色譜進行轉變，形成可直接獲取的圖像，工作人員可通過對光圖像上細小的溫度差進行分析，得出對設備本體與設備運行環境的綜合評價。紅外檢測技術因其時效性與準確性適用于對較為重要設備的檢測上。

2.3離線震動檢測技術

對轉動類設備的檢測是火電廠電氣設備檢修過程中不可避免的重要問題。因轉動類設備在結構上與功能上的的復雜性，進行實際檢測的過程中通常采取離線檢測的手段，即把檢測目的設備與其他設備的連接斷開，并單獨啟動檢測目的設備，觀察其單獨工作狀態，若無問題再對連接部分進行檢查，之后再對下一個轉動類設備進行離線檢測，以此類比推進檢查進程。在實際對轉動類設備進行檢測時，需按照具體設計說明對設備進行檢查，以汽輪機及配套的汽輪發電機為例，在對其進行檢測時，需要對機組構成中的定子、轉子、冷卻機、送風機等轉動或震動相關設備進行轉動與震動監測，通過離線震動檢測，能夠對無外界因素干擾將震動或轉動運行到臨界狀態時系統各個部分的具體狀態參數收集整理到一起，通過對數據的計算與操作，實現對部件重量分布不均、連接松動、安裝不平衡等異常工作狀態的及時獲知與解決。

2.4人工神經網絡技術

人工神經網絡技術作為信息技術發展的重要成果，廣泛應用在火電廠綜合管理的各個層面。通過對系統范圍內的設備運行數據進行調取與整合，人工網絡技術能夠實現對檢測診斷信息在完全意義上的自動化提取。同時，根據系統配備的標準數據，人工神經網絡能夠根據實際獲取的參數分析出問題的出現范圍與具體類型。在實際使用過程中人工神經網絡技術，一般通過收集布置在電氣設備各處的傳感器獲取的噪聲類型、轉速頻率、溫度濕度、電壓電流等參數對監視范圍內的電氣設備運行狀態進行全面自檢，并在出現異常工作狀態后，及時分析故障類型，找到故障原因，對故障的嚴重性進行評估，提供詳細的故障自檢報告，進而節省在問題排查和人員安排上可能耗費的時間。人工神經網絡技術的優越性在于其高度的信息化與自動化趨勢，其可以通過對錄入的故障信號數據進行樣本診斷，進而提升聯想記憶能力與機械學習能力，實現完全自動化的設備診斷效果。

2.5異步電動機狀態檢修

在火電廠的日常生產中，異步電動機雖然不被包含在核心工作設備區內，但因為其在為異步電機輔助轉動設備提供動力時需要消耗大量能量，并且在正常工作時需要時常啟動，屬于電氣設備故障高發區。粉塵飛濺、自然水滲滴、超負荷工作等實際情況都會惡化異步電動機的工作環境，所以在對火電廠電氣設備進行技術性檢修時，異步電動機的狀態評定通常會消耗較多的時間。對異步電動機的檢修工作并沒有切實有效的簡便方法。降低故障率的唯一方法就是在對異步電動機的分布進行了解后，根據具體工作環境與工作類型進行檢修計劃的排布，將低壓電機與大功率油電機的重要部件作為重點檢修對象，加大檢修的力度與精度，全面了解設備的健康狀態，盡早發現并消滅問題[3]。

結論：

在新環境下加強對火電廠電氣設備檢修相關技術的學習與實際使用，需要相關從業人員在掌握理論知識的基礎上增加實際操作的演練，并在實際環境下結合具體情況對設備的不同問題進行分析。加強電氣設備檢修技術，強化電氣設備檢修意識對提高生產效率，加強電廠風險管理，保證安全系數有著重大意義。

參考文獻：

[1]李仲昌.電力電氣設備狀態檢修技術分析[J].中國化工貿易，2020，012（003）：94-96.

[2]隋智，姜立斌.火力發電廠電氣一次設備狀態檢修研究[J].百科論壇電子雜志，2020，000（001）：782.

[3]陳忠敏.變電二次設備的狀態檢修技術管理研究[J].通信電源技術，2020，037（003）：137-138.