摘要：近年来人们生活生产中电力需求量大大提高，电力设备运用得越来越多，而且传感器和在线监测技术的发展可以通过在线监测对电气设备进行实时监控，把握电气设备的运行情况，可以有效的减少电气设备发生故障的次数。因此，要结合电力设备状态监测和故障诊断技术的发展趋势来利用电力设备，提高设备的利用率，减少发生设备事故，这也是电力设备检修的必然趋势。
关键词：电力设备；状态检修；故障诊断技术；传感器
电气设备的诊断技术主要包括状态监测和故障诊断两方面，其中状态监测可以通过提取故障特征信号来维修，故障诊断的处理分析依赖于对状态信息的采集。随着我国电力设备的广泛运用，提高其状态监测和故障诊断技术非常有必要，这是我国电力系统良好发展的重要基础。因此，必须结合电力设备的状态监测和故障诊断技术发展趋势改善我国电力行业的发展现状，推动电力设备的可持续发展。
一、电力系统状态监测和故障诊断技术的发展趋势
电力设备的状态监测需要获取海量的多维数据，所以不能运用普通常规的数据进行分析处理，这就推动了电力设备数据分析的状态监测和故障诊断软件技术的出现。系统化、体系化的电力设备状态监测究会加大神经网络技术和机器学习等的应用，提高监测数据判断的准确性，有利于加强对更新状态检测项目和监测方法的研究，可以更好的发挥专家的经验知识，推动电力设备状态监测技术的创新。目前电力设备的状态监测系统越来越具备多功能和多状态的特点，电力设备的状态开始向远程诊断和网络化跟踪方向发展，而信息网络化技术的数据共享和远程监测的统一有效的弥补了电力设备工作时现场工作人员的不足，加强了计算机网络技术和智能化技术的运用，所以提升了故障诊断的准确率，推动了电力设备状态监测和故障诊断技术的先进性和高科技化[1]。
进行电力设备状态监测和故障诊断必须结合设备的工作运行情况进行，并通过对现场的基本参数和数据资料进行充分利用及合理的分析。但是目前电力设备企业专家数量有限，技术人员缺乏，使得及时排除故障有一定难度，加大了企业的经济损失，所以通过电脑给专家传输现场的故障出现的相关数据，可以让专家及时做出准确判断，运用有效的解决措施，有利于有效降低系统的成本，为系统诊断的性能提供保证。而且电力设备状态监测和故障诊断技术是对单机在线和故障诊断优点的统一，通过配置相应的检测系统与诊断系统为检测的实时性提供保证，有效的降低了检测诊断系统的成本。电力设备状态监测和故障诊断技术实现了全球范围内诊断技术的共享，分布在全球不同地区的企业都可以通过使用知识相同的诊断系统来获取相关信息，有效的避免了重复获取知识和时间浪费。电力设备状态监测和故障诊断技术越来越国际化数字化，可以通过网络基础的设备与诊断中心进行远程的联系，并在诊断中心中进行网络信息共享，推动开放共享诊断知识体的形成。
二、电力设备状态监测和故障诊断技术发展面临的挑战
目前电力设备状态评估已经开始广泛运用大数据分析技术，这是设备状态多维度评价和故障预警的重要技术措施，并取得了初步成效。虽然大数据技术为解决设备状态评估问题提供了全新的思路手段，但是其管理和技术上还有很多难题，必须要满足智能电网的要求，电力设备状态监测和故障诊断技术的发展也迎来了很多挑战：第一是其信息来源渠道少，一般只能局限于单个传感器监测，进行一种设备或一类故障的监测。而设备状态需要全面获取设备状态数据，不仅涉及业务部门多、数据结构种类繁多，而且时间尺度跨度大，加大了设备全寿命周期历史数据获取的难度，要提升数据集成和规范化转换、数据质量，必须加强非结构化数据的有效利用，做好相关的协同工作[2]。因为即使监测时选择不同类型的故障选定多个状态变量，其信息来源渠道虽然丰富，但是各监测状态量之间的联系少，大大降低了信息有序度，不利于进行融合处理和综合分析，使得信息的分析利用率不高；第二是对在线监测可靠性、经济性和带电检测效率的挑战，设备状态相关的电网运行和气象环境数据量大，反映设备核心状态变化的试验测试和带电检测数据间隔时间长数据量小，所以必须加强在线监测和高效带电检测技术的应用；第三是电力设备机器使用对训练样本有数量上的要求，不容易发现设备异常和故障样本的数据。因此，研究人员更加关注将设备状态评估经验融入到机器学习、知识分析和数据挖掘中，这样才有利于有效解决相关技术的不足。因为没有足够的单个信息抗干扰能力，所以受噪声干扰严重，传输过程中失真的情况普遍，严重制约着其真正效用的发挥；第四是电力设备状态数据分析中人才的缺乏，因为这一技术需要深度融合电气工程、计算机、信息和数学等多个专业，不具备交叉学科的优秀人才就会影响其继续发展；第五是单传感器监测不具备容错和纠错能力，这样整个监测系统的作用发挥就受到传感器的直接影响[3]。科学技术的继续深化研究发展过程中必须要解决一些问题，并加强多传感器技术、信息融合处理技术、人工智能技术等新兴技术的运用，及时解决电力设备状态监测和故障诊断技术发展中的不足，推动其智能化的长远发展。
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三、电力设备状态监测和故障诊断技术的分析应用
（一）电力设备监测和故障诊断技术实际应用
随着电力系统中电力设备监测和故障诊断技术的广泛应用，电力系统得到了快速发展。比如在变压器中，其状态监测方法主要包括局部放电、变压器油色谱分析等几种。
1.变压器局部放电监测。通常处于绝缘老化的变电器容易出现局部放电的现象，可能出现绝缘击穿，此时会出现电脉冲、电磁辐射以及超声波等等多种现象，使得变压器局部过热，也可能出现油气。因此，在检测时通常会运用声学检测法，在变压器箱外部放置高频的声学传感器，电力设备局部放射出的电或电弧放电的暂态声音信号传感器会非常敏感，容易检测出放电信号和放电部位。当然，光学检测、电气检测和化学检测等检测局部放电的方法也会有所运用。
2.变压器绝缘状态检测。进行变压器绝缘状态的监测有利于保证变压器的可靠运行，但是变压器绝缘故障都是因为潜伏性的故障引发的。进行电力设备中电容套管的监测有利于对套管在正常运行时的电容、电流、电容量变化等进行检测。而变压器套管的外部绝缘受污染程度需要进行外部绝缘监测，可以进行横向和纵向两个方向的判断比较[4]。
3.变压器油色谱分析。在运行变压器中变压器油的固体有机绝缘材料时容易发生变质，此时就会裂解出一氧化碳、氢气等气体。而运行变压器油色谱工作时，根据监测分析变压器组成的气体成分、气体成分浓度、发生速率等来对变压器内部的故障、故障出现的类型进行判断。因为这一方法的实用性和连续性比较强，所以对于变压器设备中存在的故障可以及时发现解决，提高了检测方法的准确性。
（二）未来电力设备状态监测和故障诊断技术的发展应用
未来电力系统状态监测和故障诊断技术会更加智能化，加强了神经网络技术、知识系统、模糊逻辑等技术的应用。而且电力设备状态监测和故障诊断需要获取海量的多维数据，只运用常规的数据处理方法难以解决，必须进行新的数据分析技术和故障诊断软件的开发。因此，必须要及时判断检测到的数据，加强新的有效检测项目和检测方法研究，加强专家经验的积累应用。同时也要推动多功能多状态在线监测系统的进一步发展，进行设备状态的远程诊断和网络化跟踪。最近十年的研究发现，发展新型的状态监测系统必须结合先进的信号处理技术和人工智能技术[5]。而计算机技术和通信技术的发展使得信号处理和人工智能成为下一代状态监测系统的强有力工具，越来越重视小波变换、神经网络和专家系统，并具备具有高灵敏度、高可靠性、高智能性和价廉的特点。
结语：
状态监测推动了电力设备从传统管理模式向状态检修技术的转变，状态监测和故障诊断技术是目前管理电力系统设备运行维修的主要方法。虽然我国变电站和发电厂已经具备了进行状态监测技术的初步条件，但是还需要继续实施和推广，加强新兴学科高新技术的运用，解决其发展实施过程中的困难。因此，要结合电力设备状态监测和故障诊断技术的发展过程和趋势来促进相关技术的积极开发和推广，不断总结经验进行系统的完善，为电力生产安全提供更好的服务，最终推动我国电力行业的快速发展。
参考文献：
[1]杨生龙.电气设备状态监测与故障诊断技术应用[J].工程技术：引文版，2015（40）：86.
[2]陈树强.电力系统设备状态监测与故障诊断技术[J].建筑工程技术与设计，2016（22）：131.
[3]邢芝福.电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析[J].天津科技，2017，44（7）：65-67.
[4]庞旭昶.城市建设理论研究：电子版，2015（9）：320.
[5]刘静.电力系统设备状态监测的概念及现状[J].科研，2015（10）：3.
作者简介：
刘德超（1988—），男，天津人士，华北电力大学硕士研究生，研究方向为电力信息化、云计算及数据挖掘，工作单位：天津市普迅电力信息技术有限公司。
张永辉（1990—）男，山东人士，首都师范大学硕士，研究方向自然语言处理，工作单位：天津市普迅电力信息技术有限公司。
论文作者:刘德超1,张永辉2
论文发表刊物:《电力设备》2018年第22期
论文发表时间:2018/12/5
标签：状态论文; 电力设备论文; 技术论文; 故障诊断论文; 变压器论文; 设备论文; 数据论文; 《电力设备》2018年第22期论文;