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摘要：如今，我国正处在快速发展阶段，对用电的需求正在不断提升，对电力设备的安全运行也加强了关注。电力设备在运行过程中难免会出现故障问题，如不能提前检测出故障隐患，进行有效的检修，将会导致安全问题，影响供电的稳定。应加强对一些常见电力设备故障的研究，掌握专业的诊断检修技术，避免此类问题的出现。
关键词：电力设备；常见故障；诊断检修
引言：如今，我国电力系统的运行规模正在逐渐扩大，相应的，电力设备出现的故障问题也越来越多，必须结合新问题和新技术，研究出有效的故障诊断及检修方法，提升检修的质量和效率，保证用电安全及稳定。下面笔者就将从常见的电力设备故障出发，提出几点有效的诊断检修技术方法。
一、电力设备运行的常见问题诊断与分析
如今，电力设备在运行过程中出现故障的几率较以前相比明显提高，这是由于变电站内的结构日益复杂，出现了更多种类的电力设备，因此也对新时期电力设备故障的诊断和检修提出了更高的技术要求，有必要加强对现存问题的研究，提升检修效果。通过在实践中的总结，当前找出了以下几类主要问题：
（1）发电机组故障。发电机存在故障时会表现出电压表无法正常读数，或者空载的电压过低、过高等异常，且电压表的震动较大。（2）变电所故障。当电容器产生故障时会表现出外壳温度升高，产生膨胀现象，严重的还会出现漏油、套管破裂、内部声音异常等；另外，变电所中的断路器在进行远距离操作时，表现出拒绝合闸的现象。此时需要注意是否电压值产生了异常。（3）输电线路常见故障。输电线路的故障一般情况是由自然灾害引起的。因此，在特殊天气下。要注意对输电线进行及时故障排查。（4）配电网常见故障。当电压产生异常时，配电网内部会发出轻微的响声。或者线圈受潮导致的绝缘圈的电阻效力下降。除此之外，配电网的常见故障还包括铁芯响声异常以及气体继电器信号产生回路动作等等[1]。
二、导致电力设备常见故障的主要原因
(一)故障诊断检测体系与多变的工作状态难以契合
面对日益复杂的电力系统和更多的电力设备，新型的电力故障检测系统也开始投入使用。但目前的推广情况还不尽理想，一些变电站没有及时的更新系统，仍然沿用老旧的系统，这导致故障检测技术难以跟上电力系统的发展，一些问题得不到及时的发现和解决，对于常见故障问题也出于不断的摸索阶段。
(二)电力设备运行技术相对迟滞
由于当前的电力故障诊断检测体系正处于完善阶段，其配套设备的先进性技术水平还不够高，这就使电力设备在检修运行中的数据精准度不足，也缺乏科学合理的风险评估系统，存在较大的漏洞[2]。
(三)电力设备故障诊断管理不够稳定
受到环境、操作等各方面因素的影响，如今对于电力设备常见故障的诊断和检修管理工作得不到保障。如一些工作人员在工作中疏忽大意，责任心不强，或专业素质不足，都导致了一些故障问题或隐患没有被及时发现，错过了最佳的检修时机，影响了用电安全和稳定。此外，对于电力设备的管理，也存在计算机数据网络体系不够完善、诊断核心设备存在不足等问题，导致电力设备故障诊断的数据基础不够完整，降低了故障诊断检修的实效性。
三、电力设备常见问题及诊断检修措施
(一)通过神经网络方法诊断电力设备运行故障
神经网络方法是相对先进而普遍应用的一种故障诊断方法，它主要是实现对不确定性问题的合理预测和分析解决，以其适应能力强、容错性良好、便捷化操作等优势特点而广泛运用于电力设备的故障诊断和检修工作之中。模糊神经网络整
合了神经网络与模糊理论的特点，可以在人工干预较少的前提下进行精准度极高的故障诊断和检测，具有学习、联想、识别和信息处理的能力，可以运用神经网络结构实现对电力设备的模糊逻辑推理。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆在这种模糊神经网络应用于电力设备常见问题诊断和检修的过程中，可以利用模糊推理系统确定相关函数的参数，确
定网络结构，合理调整网络的权值和偏差，以加快网络收敛的速度，提高推理模型的精度，更为准确地进行电力设备运行状态的诊断、监测、分析和检修。
(二)利用专家系统实现对电力设备的故障诊断检修
如今，在电力设备的故障诊断和检修工作中，开始大规模的普及应用一些专家诊断系统，这类系统的操作简便，诊断效果好，能够实现故障诊断和检修一体化。
在引入专家诊断系统的电力设备故障诊断和检修工作中，可以借助于三比值、特征气体等方法，获取并分析电力设备运行实验相关数据。例如:三比值法就可以根据充油变压器内油、绝缘纸处于故障状态下产生的气体组分含量的相对浓度和
温度的相互依赖关系，进行变压器电力设备的故障诊断。特征气体法应用于变压器电力设备的故障诊断之中，以变压器油中溶解气体为特征量，由油中溶解气体组分与变压器故障类别之间的关系，进行变压器电力设备的故障诊断和分析。同时，可以组建专家系统数据库，利用智能分析平台的数据库软件成立数学计算模型，进行专业而针对性的诊断、分析和检测，获取最终的诊断分析结果。
(三)通过综合性知识实现电力设备的故障诊断
原有的通过信号处理的方法显现出滞后性，难以满足对电力设备运行故障的诊断和检修要求，对于电力设备运行故障的诊断也欠缺精准。为此，可以采用综合性知识，整合神经网络法、专家系统方法、知识模型诊断法等知识[3]，实现对电力设备的故障诊断和检修，突破故障诊断检修的局限性，更为全面地整合电力设备运行相关信息数据，增强电力设备运行故障诊断的可信度和精准度，确保电力设备运行安全和稳定。
四、电力设备故障诊断技术应用
（一）多传感技术
通常，电力设备的不明故障表现出多种不同类型的故障现象，为了获得更加有效的设备故障信息，可以采用多传感技术，对电力设备的故障现象进行全方位、多层次的监测与预警，从而收集到设备更加全面的故障信息。利用多传感技术进行信息采集时，注意选择出最灵敏的设备状态信息，以便后续得出相对精确的设备故障诊断结果。
（二）信息融合处理技术
信息融合技术是在多传感技术的基础上，对收集到的数据信息进行全面的分析处理。由于设备在不同的时间和空间的条件差异下，会产生不同的故障现象。并且造成设备故障的原因也是多种多样的，但故障与故障之间会存在一定的联系。信息融合处理技术需要做的就是将存在差异的信息进行排查，寻找到故障产生
的相同点，从而进行精确的故障判断。
（三）诊断分析与信息技术
故障诊断分析技术是指利用信息技术对电力设备故障产生的原因主进行分析。包括整个电力设备出现故障的全过程。使用故障诊断分析技术前，同样需要对收集的数据进行预处理，包括数据的整理、归纳等，最后利用神经网络技术、模糊识别技术等对数据进行处理[4]。
五、结束语
总之，想要在电力系统不断升级、完善的背景下确保设备的正常、稳定运行，就必须加强对设备常见问题的关注，定期进行诊断和检修，将一些问题提前进行控制。在新时期下，电力设备常见故障的诊断和检修面临着更高的挑战，对各项技术都提出了更高的要求，必须加强对新型诊断检修技术的研究，保障电力系统的安全、稳定运行，提高电力服务质量。
参考文献：
[1]孙立浩.浅谈“电力设备在线监测、故障诊断、状态检修及寿命评估”[J].科技视界,2013(27):293-294+308.
[2]陈翔,刘婧婧.电力设备故障诊断及状态检修分析[J].科技与创新,2017(01):149.
[3]李毅,李葳.电力设备常见故障及其诊断检修[J].电子测试,2018(z1):130-131.
[4]张登奎.电力设备故障诊断及状态检修的研究[J].电工技术,2016(6):00120-00121.
论文作者:刘振高 郭金清
论文发表刊物:《防护工程》2018年第28期
论文发表时间:2018/12/21
标签：电力设备论文; 故障论文; 故障诊断论文; 技术论文; 神经网络论文; 常见故障论文; 设备论文; 《防护工程》2018年第28期论文;