摘要：在电力系统中，变电一次设备状态检修工作非常关键，直接关乎变电设备能否正常运行及电力输送是否稳定。文章简要电力系统变电一次设备状态检修流程，结合以往检修经验，深入探讨具体实施方法和策略，提高电力系统稳定性，为电力客户提供优质服务。
关键词：电力系统；变电一次设备；状态检修
1 变电站一次设备状态检修概述
变电站中的以此设备有变压器、隔离开关、电压电流互感器、断路器等。依托先进检测技术，对设备及系统运行情况进行监控，获取设备运行信息，了解各环节异常情况，剖析原因，并将其作为后续设备检修、维护依据，缩短检修时间。变电站一次设备发生故障之前，开展检修工作，准确判断故障类型、原因，给出最佳维护方案，延长设备使用寿命，规避该过程中的各类问题。例如，检修隔离开关时，关注构件安装，打磨接触面，禁止使用铜铝等材料连接。
2 变电一次设备状态检修
状态检修和传统的事故检修存在本质差别，状态检修主要是通过诊断器、传感器等仪器检测设备，对监测到的信息进行收集和处理，为技术人员提供分析依据，及时提出有异常的信息，并判断原因，从而做出有效解决措施。这是新型预制式检修措施。在故障刚发现时，便控制其发生，降低故障发生率，减少事件发生率。使用状态检修措施对于变电一次设备检修工作而言，有着重要作用，它不但可以收集当时状态信息，还可以翻阅维修记录。结合采集运行状况并对有关处理技术问题进行解决，主要步骤如下：1）确定模型参数。状态检修，构建变电一次设备以某市变电设备为模型，主要具有分析率高、综合性强的特点，需要全面掌握维修模式和故障信息，通过计算公式，确定模型构建数值。2）使用传感器设施。对于变电一次设备运行的状态信息，需要在线采集，此过程包括运行参数、预防性实验、设施特征值等有关数据。3）整理各类数据信息，做好分析和预测工作，通过比较正常数据，判断设备是否有故障出现。若是无故障出现，则可操作第二步，若存在故障，则应继续操作下一步。4）通过分析设备故障信息和历史信息，预测故障带来的影响输入变电一次设备状态检修，计算结果是否需要维修设备。若是设备优良，则检修停止，表明不需要检修操作第一步；若是设备停止检修时间比零大，则要转入到上一步。5）对于需要维修的一次设备应实施状态检修，和上一步操作得到的检修停止时间结合，明确设备的检修时间。
3 变电一次设备的状态检修措施
3.1故障诊断
故障诊断是电力系统变电一次设备状态检修的重要内容，当电力设备出现运行故障和异常时，应用合理化的故障诊断方式能够及时的判断出故障的种类及危害程度，并采取行之有效的措施消除安全隐患，保障电力系统运行的稳定和可靠。人工智能诊断和振动诊断法是当前应用最为广泛的故障诊断方法，其中，人工智能诊断法是指借助先进的信息技术手段对电力系统可能发生的故障模式进行分类，并依据不同类型故障的特征，在已建立的数字模型上对故障进行实时分析和诊断，并将最终结果反馈给用户，具有可靠、高效、智能等优势。振动诊断法是指借助特定的检测仪器对电力系统的运行状态进行分析，识别其振幅、频谱、相位、位移等振动信息，并以此为依据，对电力设备存在的隐患进行诊断，该方法的准确率能够到达 60% 以上。值得注意是，故障诊断方法缺乏一定的前瞻性，难以立足于电力系统整体进行系统性的判断和维护，在排除特定设备故障问题之后，仍然有可能会出现局部区域的关联性电力故障。
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3.2状态检测
在电力系统变电一次设备状态检修过程中，包含在线检测、离线检测、定期解体检测等相关内容。在线检测方法比较常见，以传感器技术为依托，对处于运行状态的变电一次设备状态信息进行在线采集，继而充分发挥信息管理系统、分布式控制系统、数字化调节器等相关系统和设备优势，分析、整理相关信息。通过比对各类信息数据，对设备运行状态进行准确判断。无论超声波检漏仪、还是油质分析仪、红外线测温仪等，都是离线检测中的常用设备。借助该仪器对变电一次设备进行检测，分析设备内部各类元件，对其正常运行情况进行准确判断。定期解体检测应用相对比较少，仅在变电一次设备维修或者停运阶段使用，在设备出厂信息已知，检修工艺和作业标准确定的情况下，对设备内部各元件损耗度实施检测，由此判断设备是否出现损坏。状态检修方式的选择要依据设备特点、类型而定，使检测结果更加准确、可靠。例如，使用红外成像测量仪，对设备内部进行检测，探测红外热量。检测过程中，不需要接触电气设备，便能够对运行状态下的设备真实信息进行准确检测，安全性高，维修费用低，电网供电可靠性强。同时，还能够获取远程信号，以图像形式对设备运行状态进行准确记录。
3.3变电一次设备的状态预测
在电力系统运行下检修变电一次设备的工作状态，需要提高对状态预测的重视度，是技术工作人员在工作中对设备故障判断的重要依据，其主要是依靠对所收集的数据信息检测完成。在当前的电力系统工作中，技术人员经常使用预测模型构建的方式对数据信息中所包含的内容实施仿真模拟，以此确保最终所得出的判断结果的客观性与真实性，为设备状态的预测提供科学保障。在当前电力设备运行中所使用的预测模型构建方式主要分为两种：BP 神经网络模型与灰色系统状态模型。BP 神经网络模型的工作原理是构建逻辑网络，为保证其完整性需要以网络层级为根本，将输入层、隐含层与输出层相连接，通过节点预测设备故障，确保最终所得到的变电一次设备状态运行中模拟结果的精准性。而在当前的整体状态检测技术的实施中，灰色系统状态模型较为少见，因此其实际的使用方式与效果难以充分体现。
3.4 收集整理变电一次设备信息
无论设备数据资料整理，还是信息收集，在电力系统变电一次设备状态检修工作中非常关键。例如，设备在投入运行之前，很可能存在故障数据及与设备相关的各类参数、信息等。开展变电一次设备状态检修工作时，电力工作人员要结合设备情况及具体工作要求，依托专业技术手段，汇总各类数据信息、设备资料等，继而在数据库中，把它们统一储存起来，使电力系统变电一次设备状态检修时间缩短，继而准确判断该设备运行情况。
结束语
综上所述，电力系统变电一次设备状态检修工作技术性非常强。电力工作人员要结合实际设备情况及状态检修工作要求，收集整理变电一次设备信息，并对变电一次设备状态进行科学评价，给出完整的变电一次设备状态检修方法，通过状态检测、状态预测、故障诊断等一系列工作，达到良好的变电一次设备状态检修效果，使电流系统始终处于安全、可靠的运行状态，为客户提供优质的电力服务。
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论文作者:郑建军
论文发表刊物:《电力设备》2019年第3期
论文发表时间:2019/6/3
标签：设备论文; 状态论文; 故障论文; 电力系统论文; 信息论文; 模型论文; 工作论文; 《电力设备》2019年第3期论文;