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摘要：状态检测是在监测设备运行中采用了传感技术以及微电子技术，然后通过分析处理各种反映运行状态的物理量，来对运行状况进行预测，可以为报警以及故障信息，让工作人员能够及时的对故障进行处理。在20世纪80年代，状态监测技术开始在我国应用，随着技术的不断发展，状态维修也逐渐取代了计划维修。但是在状态监测技术的应用中，还存在一定的不足，尤其是性价比较高。近些来来，设备状态监测技术有着明显的进步，通过相关人员的不断努力，状态监测更加的系统化、智能化。同时在状态监测中也开始应用新型传感器技术与智能信息处理技术，能够有效的分析和处理在线以及离线数据，实时监测设备运行状态，有效的诊断设备故障，对设备的健康水平进行评估。本文主要对电力设备状态检测技术的运用进行了分析与探讨，希望能够提供一定的借鉴意义。
关键词：电力设备；状态监测；技术
近些年来，我国电网的发展逐渐趋于智能化以及高效化，绿色生产的理念开始不断渗透，这就对电力企业的管理工作带来的巨大的挑战，尤其是电力设备的运行维护方面的管理工作更是重中之重。安全生产风险管理体系的构建已经刻不容缓，针对电网、设备、作业等方面的内容，促进电力设备管理的规范化以及系统化，并在此基础上提出电力设备的运维策略。本文首先介绍了电力设备为运维的现状，之后提出了几点策略以供参考。
1.必要性
电力设备运行过程中众多因素的影响，其中有负荷作用的影响，包括电、热、机械等，还有自然因素的影响，包括湿度、温度、气压等，在这些因素的影响下，电力设备难免会出现一定的问题，影响其运行的可靠性。高电压、高温度会对设备的绝缘材料带来不良影响，改变其成分以及结构，增加其介质损耗，降低绝缘性能，长时间下会破坏绝缘性能。环境污秽情况也会影响到工期在大气中的绝缘子，降低其表面的绝缘性能，其表面放电故障的情况极容易出现。长期热负荷会
影响设备的导电材料，出现氧化、腐蚀的情况，增大电阻、接触电阻，或者降低机械强度，对其原有的工作性能带来不利影响。电力设备的长时间运行，将会出现很多的问题，其性能以及可靠性也会受到影响，进而发生故障，其问题的出现都是一个缓慢的过程，因此实时监测设备的运行状态十分重要。电力设备状态监测能够直接检测运行状态下的设备，对系统的正常运行没有影响，与停止检测相比，其效率更高，有助于电力设备可靠的运行。
2.基于风险的电力设备运维策略分析
2.1加强电力设备状态监测技术的推广运用
想要加强设备状态监测技术的推广以及应用，首先要对推动思路进行明确。对此，电力企业要不断对设备状态监测技术进行完善，使之趋于成熟，促进技术使用的便捷性以及高效性。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在电力预防性试验规程允许的范围内，不断推动设备状态监测技术与停电预防性试验的有效结合，利用有效的风险评估机制，逐渐实现停电试验周期的延长，最后彻底完成对停电预防性试验的取代，加强设备状态监测技术在设备运维工作中的渗透以及普及，促使其成为主要的技术监督手段。其次是对业务进行科学的整合，将设备运行单位纳入到状态监测工作，实现对电力设备运行状态的实时掌控。再次，建立高效的设备状态监测工作机制。通过度相关工作的明确，保障工作质量。同时，针对设备运行中出现的问题，及时给出反馈处理。最后，构建状态监测数据分析系统。系统的构成主要包括三个方面，分别是统计、分析以及知识库。主要是对设备状态的信息数据进行统计，分析以及保存，为运维策略的制定提供综合性依据。
2.2开展多元化、全面性的电力设备风险评估机制
①在对电力设备进行风险评估工作时，不仅要注重设备运行故障所造成的经济损失，还要重视电网风险、社会影响以及安全生产等多方面的因素，此外，还要考虑到运行环境对设备正常运行的影响。因此，电力公司应将上述多方面的因素纳入到设备状态评估的结果中。
②丰富设备风险评估方式。基于问题的风险评估强调了风险管理的灵活性，即根据设备以及电网运行方式、运行环境等方面的实际情况有针对性的开展风险评估。
3.状态监测的关键技术
3.1信号采集
信号的采集是电力设备状态监测工作的第一步。信号采集的方法应根据表征设备状态量各种信号的不同而合理的选择，一次性采样是最为常用的采样方法，每次只采集一个信号样本，其必须要满足数据处理所需的长度。采样的时间必须要根据规定进行，自动采集随机故障发出的信号。同时需要通过一些特殊的采样方法来采集特殊故障的信号，包括峰值采样、转速跟踪采样等。状态监测的方法也会因设备及任务要求的不同而所有差异。变压器故障的主要原因通常都是绝缘材料问题，因此变压器的状态监测方法通常以机械特性、电气特性为主，包括极化波谱、局部放电、油中气体分析等。而交流旋转电机的故障原因较多，因此神经网络等预测方法较为适用。此外，通常采用跳闸轮廓法和振动监测法来对断路器进行状态监测。
3.2数据传输
通常处理信号的系统都源于监测设备，因此需要较长的距离进行数据传输，在数据传输过程中容易出现问题，需要进行有效的控制。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，然后向控制中心传输。当前在电力领域中已经广泛应用了通讯设备，对于干扰问题，光纤传输数字信号能够有效的克服。
3.3智能信息处理
处理不完全、不精确、不可靠、不一致以及不确定的知识与信息的过程与方法称为智能信息处理技术，主要是通过对不精确性、不确定性的容忍来处理问题。神经网络、粗糙集、模糊系统、信息融合等是其主要的处理方法。信息处理存在于设备的诊断、分析、评估以及决策等环节中。例如故障诊断，设备故障多种多样，造成故障的原因也有很多，因此设备故障的形成机理没有一定的顾虑，因此监测信息就存在着不确定性，而传统方法不能对这些不确定性信息进行处理，而智能信息处理技术在处理不确定信息中，对设备的在线、离线预防性试验以及历史数据等信息进行获取，从中提取有效的信息，然后根据信息评定设备的可靠性，提供可靠的决策来进行状态维修。在智能管理系统中通过各种智能信息处理技术的融合应用，能够使得系统的可靠性得到显著提升。例如，将神经网络与粗糙集结合应用到变压器故障诊断当中，就能将复杂组合神经网络中不必要的属性进行约简并删除，对神经网络规模庞大以及分类速度慢的缺点进行有效的改善，也将粗糙集良好的分类能力进行有效的运用。
结语：
在电力行业中，设备状态监测技术广泛的应用，对于提升监测水平有着重要的意义，也间接促进了电力行业的发展。但是在设备状态监测技术的具体应用当中仍存在一定的不足，使设备状态监测的整体水平得不到充分发挥，效果也大打折扣，因此我们需要对此进行分析和研究，提升状态监测技术在电力设备中的应用水平，并不断的改进和创新，积极的应用新技术，使得状态监测更加的智能化、自动化，为电力行业的健康发展提供有力的保障。
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论文作者:陈书明,李剑锋,吴平,李岭,赵育锋
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2019年17期
论文发表时间:2019/11/21
标签：状态论文; 设备论文; 电力设备论文; 技术论文; 故障论文; 信息论文; 神经网络论文; 《建筑学研究前沿》2019年17期论文;