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摘要：我国电力系统经过了一系列升级改造，为城市供电稳定和居民生活质量水平提供了强有力的保障。在电力系统中，电力设备运行的稳定性有着极其重要的作用，在居民和企业的用电量不断提高之时对电力设备需要承担的荷载量要求也越来越高，但是在电力设备运行过程中，依旧存在着一系列的故障严重影响着电力设备的安全运行。本文对智能诊断技术在电力设备热故障中的应用进行研究分析，希望对促进电力设备运行的安全稳定性有一定建设性意义。
关键词：智能诊断技术；电力设备；热故障；应用
一、设备故障智能诊断技术概述
设备的故障诊断FD(Fault Diagnosis)指的就是对指定设备运行情况和出现的异常状态进行判断，当指定设备可能发生故障，但是还没有发生的情况下，要对故障发生时间进行预测；而在某些设备出现故障之后，要注意及时诊断出这个故障出现原因以及位置等。故障智能诊断技术在当今的故障诊断领域是一个风向标，这种技术是从人工智能技术上逐步发展上来的。故障智能诊断系统虽然发展历史比较短暂，但是在许多方面已取得了很大突破。
电力设备热故障中应用智能诊断技术意义主要体现在几个方面：首先，智能诊断技术可以模拟人脑的思维与逻辑，并且能够进行复杂的推理；其次，通过应用智能技术可以有效储存相关知识理论与经验财富，更好地发挥专业技术人才，确保普通工作人员能够共享与学习到相关设备故障诊断技巧；其三，该技术更为灵活、可靠、不易受干扰，能够更好地执行诊断任务；其四，智能诊断技术的应用基础是人机合作模式，通过人机协调配合，确保诊断故障结论的精确性；其五，智能技术的应用能够更好地促进用户对于知识数据库的管理完善，从而进一步提高整个故障诊断系统的诊断能力。
二、电力设备故障分析
1、故障造成原因分析
1.1 电阻与介质损耗增加
首先，电阻损耗程度的增加。当电流流通的时候，因为在导电的回路当中，其金属导体都普遍存在着电阻，所以在导通的过程中会有一些电能通过热损耗的方式进行消耗，这样就会发生发热功率。其次，介质的损耗程度增大。导电体的周围电介质在出现交变电场的条件下会产生能量的消耗。
1.2 铁心磁路故障
对于一些绕组或磁回路形成的高压电力设备，由于出现了铁心的磁滞或者是涡流的现象，而造成一些电能的损耗被称做铁磁损耗。如果由于整个设备的结构设计形成了这些不合理的现象，或者运行过程中不正常，铁芯的片间绝缘出现受损的情况，出现了短路问题，往往会造成回路的磁滞或磁饱和现象，造成铁损的同时还会造成过热的现象。很多电力设备，比如发电机、变压器、电动机等，它们的铁磁材料的用量是很大的，在这些设备运行的过程中，往往铁磁损耗与其绕组中电阻的损耗情况不相上下，在小负荷运行的情况下甚至会出现超过电阻损耗的现象。
1.3 异常发热
在一些高压电力设备发生某些特殊故障的时候，往往会改变一些原有的电压分布情况或者是泄露出电流，使其表面的温度出现异常的分布，这些点都会由于异常的电压效应而产生发热的现象。
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2、电力设备热故障的危害
如果电力设备出现故障，而且不能及时地进行排除，将会造成很大危害。首先，电力设备出现性能劣化的情况。如果出现绝缘介质温度过高的情况，超过了一般电力设备可以正常使用的最高温度时，电介质的性能就会很快下降，造成热损耗的情况或者直接热击穿。为了减少此类问题的发生，应依照常用绝缘材料的耐热性来判断电力设备工作时可以承受的温度。其次，电气性能出现劣化的情况。载流导体内部的导电性及绝缘材料和部件电气绝缘性是电力设备中一项非常重要的电气性能。在一定的高温情况下，导电电阻的电阻率会增大，这样电能的损耗会大大增加，也许会造成一定的损坏。其三，机械性能出现劣化的情况。
三、智能诊断技术在电力设备热故障中的应用
1、故障等级
依照电力设备出现热故障诊断的情况对故障进行等级的划分：首先是一般性的过热故障。鉴于对近期的安全运行情况影响不是很大，往往可以列到下次检修中去。其次是一些重大的过热故障。由于设备的发热现象已经非常严重，然而，在短时期内，这些设备还可以进行正常的运行，需要进行一定的监控来消除出现的故障。最后是紧急的过热故障。这种设备往往已经发热到影响其运行安全的地步，随时都有造成故障的可能，需要马上采取一定措施来消除故障。
2、应用原理
故障智能诊断技术可以利用被诊断设备发出的红外辐射信息，获取和分析探测设备的热状态特征，然后进行相应的故障判断。下面叙述一下红外热像仪工作的基本原理：首先红外热像仪利用自带的红外探测器以及一些光学成像或者是光机扫描设备把需要测试设备的能量分布图提供给光敏元，然后利用一系列信息处理的手段进行转换，最后在设备的监测器上出现一个红外热像图。
3、系统整体功能
故障智能诊断技术的应用首先要针对电力设备热故障的模式进行合理科学的系统设计，在设计时同时考虑到诊断与预测故障的功能，以及能够智能提出应对方案的功能。而具体体现在以下几个方面：首先，自主采集设备温度信息，这主要是通过移动机器人来实现，而采集的设备信息主要包括电抗器信息、变压器信息、避雷器信息；其次，代替人工对电力设备的运行状态进行实时监控，主要也是监控设备的温度情况；其三，自主对比样本库中的相关图像和采集到的红外热图像，根据图像的差异寻找设备的故障点；其四，自主统计分析数据库中的温度值和采集到的温度数据值，并且得出温度的走势；其五，对相关数据进行分析，并且形成故障诊断人机交互界面。
4、故障诊断流程
面对电力设备热故障进行诊断流程是这样的，首先，需要对红外热图像最高温度值进行采集，进行一个温度警戒值测试，如果发现没有达到或者超过设定的警戒值则需要把故障预警模块启动，同时需要将所采集处理的红外热图像存进数据库当中；其次，如果在历史数据库里面没有出现相似的信息，则需要在同类的电力设备中进行索引，如果获得了三个比较类似的故障，就可以对其进行综合的分析。
5、提高诊断效果的方法
在进行红外诊断的过程中，温度数值是一个非常重要的因素，而有的时候环境与大气的条件都有可能造成误差的情况发生，所以，进行一些适当的修正工作是必不可少。一般情况下，可以利用加强红外诊断的方法进行处理：首先，进行温度值发射率的修正。由于物体的表面发射率对红外的辐射情况有一定的影响，所以进行一定的修正是非常重要的。其次，要注意修正温度值距离。由于红外的辐射非常容易受到大气温度的影响而造成衰减，对于一些温度值距离要进行适当修正，这样才可以提高诊断的效果。
结束语
综上所述，在社会经济快速发展和城市化进程不断加快的过程中，对电力设备运行的可靠性也提出了更高的要求，为了满足居民和企业用电量的需求，必须采取有效的设备诊断技术措施提高电力设备运行的安全性，削减相关因素对电力设备运行造成的影响，从而提高整个电力行业的效益与电力系统运行的稳定性和安全性。
参考文献
[1]焦仙宏.红外诊断技术在电力设备热故障检测中的应用[J].广东科技，2014（8）：56-57
[2]蔡泽和.智能诊断技术在电力设备热故障中的应用[J].军民两用技术与产品,2016(03):94+141.
论文作者:刘宗奎1,於庆云2
论文发表刊物:《电力设备》2016年第23期
论文发表时间:2017/1/17
标签：故障论文; 电力设备论文; 设备论文; 技术论文; 智能论文; 温度论文; 情况论文; 《电力设备》2016年第23期论文;