摘要：随着我国社会经济水平的不断提高，对于电力的需求量也越来越大，因此做好电力系统设备的检测和故障诊断工作就变得十分重要。电力设备监测一般分为在线状态监测和离线状态监测，根据电力设备的实际情况来选择不同的监测方式。进行故障诊断过程中，首先应该根据故障的实际情况选择一个特征量，然后进行相应的分析。故障诊断过程中，会用到一些比较先进的科学技术，比如信息融合技术、传感技术、专家系统、人工智能等。本论述探讨电力系统设备状态检测以及故障诊断的具体内容，以便于能够为实际的电力设备状态监测与故障诊断工作提供一定的参考。
关键词：电力设备；状态监测；故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断技术共同构成了状态维修，现已被广泛应用到电力系统的运行工作之中，能够对电力设备的运行状态进行实时地监测，事先就能知道电力设备发生事故的具体部位与时间，可以更好地安排停电计划与组织维修工作，提高维修工作的质量。使用电力设备状态监测与故障诊断技术，能够有效地从预防性维修向状态维修过渡，从定期维修到判断出故障时维修，提高了故障诊断的准确性与维修的质量。
1.状态监测和故障诊断技术的概念
电力系统设备的状态监测技术主要采用一些相关传感器，配合相应的测量手段，得知一些相关的数据，这些数据可以反映出电力系统设备的工作状态，让我们实时得知设备是否运行正常，还是出现一些故障。
电力系统设备的故障诊断指的是通过状态监测系统所获得一系列有关电力系统设备的各种状态、数据、测量值后，对得到的信息通过一些技术手段进行相应的推理以及判断，最后得出一个合理的维修建议。通俗一点说便是在特征量获取后进行的一系列分析过程以及判断过程称之为故障诊断，而整个获取过程被称之为状态监测。
2.电力设备状态检测和故障诊断的必要性
电力设备在建成运行的过程中会受到多方面的影响，比如环境、机械、温度等，这些因素的存在会逐渐的降低电力设备的性能，最后出现一些故障。为了保证电力设备的安全性，在电力设备中都存在着一些绝缘材料，这些材料的成分基本都是有机材料，比如绝缘纸、矿物油等，有机合成材料受到影响后极易老化。电力设备对于电力系统是十分重要的，如果电力设备发生故障，就会导致电力系统瘫痪，从而发生大规模停电，给社会带来严重影响。另外，随着科技水平的不断提高，电力系统的自动化程度也越来越高，只要一台设备出现故障，就会影响整个系统。并且随着电力设备越来越先进，原本的人工判断已经很难找出设备的故障所在，因此做好电力设备状态检测和故障诊断就变得十分重要。
监测是在某种目的下对目标进行观察和监视，而在电力设备中的状态监测就是利用一些传感器对电力设备的运行状态进行监测，通过获取的数据来判断设备是否良好。而电力设备的故障诊断，则是通过状态检测获取的数据，相关人员凭借自己的经验对监测数据进行分析，从而判断出故障的具体内容，比如故障的类型、位置等，通过故障的明确来进行相应的维修工作。由此可以看出，状态监测主要是对数据进行收集，而故障诊断则是对数据进行分析和判断。
3.状态监测的关键技术
3.1信号采集
电力设备在线监测系统是指在设备使用期内连续不断检查和判断设备状态,预测设备状态发展趋势的系统。通常通过设备运行状态量反映设备运行情况,首先获取诊断对象的状态信息,采集电力设备的电压、电流、频率、局部放电量以及磁力线密度等信号(包括正常信号和异常信号)。根据表征设备状态量的各种信号的不同特性而采用不同的信号采集方法,常用的采样方法有:
①一次性采样,每次只采集一个足够数据处理所需长度的信号样本。
②定时采样,按事前整定的周期进行采样。
③利用发生随机故障时的信号突变进行自动采样。
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④根据故障诊断的特殊要求采取转速跟踪采样、峰值采样等特殊采样方式。
针对不同的电力设备和任务要求其状态监测方法也不同。变压器故障主要由内部绝缘老化造成,因而根据变压器各种机械和电气特性,采用局部放电、油中气体分析、振动分析、极化波谱、恢复电压法等方法监测其运行状态。交流旋转电机发生故障的类型不同,故趋向于结合神经网络、小波分析等监测电机的状态。断路器状态的好坏的监测主要采用跳闸轮廓法和振动监测法获得断路器的状态信息。
3.2数据传输
一般情况下，负责进行信号处理的系统与负责进行监测的设备距离很远，所以，在数据被传输到设备的过程中，经常受到一定的破坏，因此要对数据进行处理。首先进行 A/D 转换、数据预处理以及将数据压缩后进行打包，然后再传送到控制中心。如今，通讯设备已经在电力领域得到了很多应用，采用光纤传输数字信号能够很好地克服干扰问题。
3.3数据处理
工控数据处理中心收到通信线路传输来的状态量数据包后, 利用各种不同数学方法对数据解包处理。例如, 频谱分析将时域连续时间信号转变为频域不同频率信号进行分析；在时域中由两个信号之间相关性采用相关分析搜索另一个信号的处理数据；小波分析；神经网络；人工智能。数字信息技术和智能技术应用到电力设备监测系统的数据处理使电力设备在线监测更加实时准确。
4.故障诊断
4.1选取故障信号的特征量
由于采集到的数据量比较大，因此通过数据处理技术能够快速的提取到有用的信息，并对其进行转换和传输，增加电力系统运行的效率。通常在电力设备进行运行的时候，一些故障发生时会显示不同的故障特征，但是同一个故障特征也会由不同的故障原因引起，如果没有明确故障和故障特征的话，则在进行故障诊断的时候就比较困难。实际的电力设备状态监测和故障诊断过程中，经常会发生一些由于没有选择正确的故障特征，而造成诊断结果的错误，或者是没有正确的对故障进行分析，从而导致故障特征的选取错误，这些都是在电力设备监测诊断过程中存在的不合理之处。进行故障特征选取时，一些不同的故障经常会有相同的故障特征，这些特征不能成为选择的依据，而应该选择具有代表性的故障特征，这样才能最大程度的保证诊断结果的正确性。
4.2故障诊断
电力设备可能出现的故障类别非常多，并且相同的事故也许是由好几种故障状态表现出来的，下面介绍几种诊断的方法：①一种故障会带有多种故障表象，需要采用多传感技术以及信息融合技术来进行诊断。对同一对象，从多个面、多个角度采用不同的传感器进行处理，之后对相同故障出现的不同表现特征选择出灵敏度较高的状态信息量，这种诊断方法可以保证诊断效果的整体性。②特征空间矢量法，这种方法首先对得到的故障误差数据进行实时分析与学习，然后再通过一步一步修正来进行，对象都具有一定的慢时变性和不确定性。除以上方法，也可以结合人工智能、神经网络等方法诊断故障。
结语
电力企业运用的电力设备状态监测及故障诊断技术能够有效、快捷地提高电力设备的维修水平，这种技术很好地弥补了系统设备运行中存在的缺陷与不足，还能够延长设备的寿命。
使用好这种技术，需要从以下几个方面做起：首先是分析当前的电力设备状态监测和故障诊断技术发展趋势，把握好电力企业以及设备维修技术发展的大方向，清楚电力设备故障诊断与电力设备故障诊断技术概念与方法特点；然后结合电力企业的实际工作内容，将这种技术结合实际充分运用到电力企业运行中去，确保企业的健康正常运行，减少电力企业的经济损失。
参考文献
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[2]向俊芳.浅谈电气设备状态维修与故障诊断技术[J].消费电子, 2014(12): 48-48.
论文作者:赵瑞鹏
论文发表刊物:《电力设备》2019年第11期
论文发表时间:2019/10/16
标签：电力设备论文; 状态论文; 故障论文; 故障诊断论文; 设备论文; 特征论文; 数据论文; 《电力设备》2019年第11期论文;