摘要：改变水电站维检人员传统工作模式，将无效维检变得有效、高效，适应状态检修的需要，消除缺陷票，实现零事故。
关键词：水电站 电力设备 零缺陷 大数据 有效维检
一、传统维护水电站电力设备消缺的特点
伴随江西靖安罗湾水电厂运维检27个春秋，见证了水电站设备更新换代之快，设备自动化程度越来越高，达到远程一键开停机，逐步实现了“集控进城 少人值守”的目标。
传统的维检模式是倒班巡检。值班人员按照规定进行日检查、周检查、月检查。1990-2005年期间，巡视检查以抄表记录为主要特征；2006-2015年期间，电力设备自动化程度提高，逐步由工业电视代替了许多人为的现场记录。2016-2019年水电站逐步实现集控进城，厂站安保。
随着设备更新换代升级，维检人员巡检设备角色在转变，逐步变成是进厂房清扫设备表面灰尘、擦地面油污的代名词。弱化了维检人员作用。随着信息化的发展，新进员工的技能得不到有效提升，呈现青黄不接，设备有效维护和消缺逐步变成零事故的主要矛盾。
维检人员被动接收运行值班员通知进行缺陷处理。至于设备的缺陷何时会出现、何时需要进行怎样的处理不清楚！面对一个随时启动、随时停止的电力系统，技术密集，我们的技术人员对它的状态却无从掌控。
设备管理方提出少人值守，实现状态检修。少人值守容易实现，远程监控、一键开机、集控进城已经实现了。但如何实现状态检修？如何及时有效消缺？传统维检，被动消缺难以满足新时代提出的状态检修的需要和零事故的要求。有些重要参数通过监控可以录入数据（温度、振动、摆渡），提醒设备的状态。要把整个系统设备进行监控，有许多大型新建电站也难以达到，因为投入的监控成本太高。监控只是监测的一方面，更主要的是设备状态内在协同关系和处理等级属于人判断处理的一面。这两个方面如果不能有效统一，那就面临设备随时都会有非计划停运的风险。监控到位处理不及时也失去现代化的优势。
如何改变传统的维检模式？适应信息时代的需要，满足状态检修的需要，是当前维检人员迫切需要思考解决的问题。
二、运用大数据改变传统巡检模式
大数据理论阐述了万物都是由无数个数据状态来展示它的性能、特征、健康状况。原始的体检用血液的几个指标是否超标来判断人的肝脏是否健康，发展到后来的磁共振，体检项更丰富，检测人的健康状况更全面。这些都是大数据的具体运用。
水电站设备部件的状态能否引用大数据理论来进行诊断和预测？波音公司通过对制造的某飞机部件加工机床、加工人员、材质等工艺流程的数据采集，综合分析预测该在御飞机已经运行到了临界（服从双参数或三参数威布尔分布），需要退御，不幸运是使用方没有听取建议，在预测时间后三天内出现了飞机失事。
维检人员要适应信息时代的需要，把自己的工作内容与状态检修对接。状态检修的本质是什么？设备状态检修是根据先进的状态监测和诊断技术提供的设备状态信息，判断设备的异常，预知设备的故障，在故障发生前进行检修的方式，即根据设备的健康状态来安排检修计划，实施设备检修。状态检修不是唯一的检修方式，根据设备的重要性、可控性和可维修性，需结合其他的检修方式（故障检修、定期检修、主动检修）一起，形成综合的检修方式。
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维检人员需要了解设备部件运行的状况，他们都是良好状态才能确保系统设备健康运行。维检人员需要知道每个部件运行的状态、状态变迁的速度怎样、部件的短板在哪里、短板何时处理，这些就需要收集部件的特征数据，把水电站设备状态参数按照时间为主线记录特征数据，定期通过专家系统对特征数据进行分析，判断设备健康状态变化的情况，分析设备状态变化的速度，针对短板拿出处理方案，在合适时间进行处理，避免设备部件的损坏达到影响其他部件，形成明显的缺陷，造成功能丧失，而出现非计划停运，甚至发生设备事故。最终达到早知设备健康状态，有计划处理潜在隐患，提前消除缺陷的目标，为实现设备状态检修提供坚实的保证。
维检人员由传统的抄表记录员过渡到文明施工员，提升到现在的数据收集、分析、预测、处理专家，真正实现维检人员是设备主人的角色转变。
三、如何做到运用大数据用于有效巡检
怎样做到运用大数据用于有效巡检？开发专用维检追零APP。维检人员手持手机，对巡检设备进行二维码扫一扫，进入设备状态特征数据的录入，录入的数据，按照周、月、季度进行分类，收集的特征数据形成时间漂移图。专家根据漂移图，直观地判断设备的状态，没有特变超出允许值的数据，定义健康状态，时间段数据呈现逐渐上升的趋势接近临界点，必须立即采取专家分析，拿出处理方案，以设备状态待处理通知单的形式送达设备管理部，安排在合适时间做合适的处理，消除隐患。
通过精准的数据收集、预判、早期拿出处理方案，早期申请处理，这样才能适应状态检修的需要，实现零缺陷票。为实现零事故创造了必要的基本条件。
四、运用大数据巡检的利好
4．1对巡检人员的巡检质量提出了精准的高要求：我来巡检，我的巡检是有效的。巡检人员必须熟悉设备的结构、性能、安全防护。根据设备的特征，在手机里熟练录入有效性能数据，软件即时显现性能的漂移，直观判断设备性能是否处于稳定、不稳定状态。
4．2对巡检人员的技能素质提出了高要求。巡检人员是与设备面对面接触，处理精准有效变得尤为重要。机械维检人员必须掌握钳工的修理、装配技能，达到五级水平，熟悉机械设备的系统原理；要求电气人员知道程序编辑逻辑、熟悉调试，熟悉电气设备系统原理。
4．3运用大数据巡检可以固化专家的技术来指导维护检修。在设备维修页面，引用专家处理流程，供检修人员参考，快速处理类似缺陷。如果是新问题，用新办法来处理，处理好了，总结处理工艺流程，及时录入更新，完善检修专家库，达到固化专家技术的目标，沉淀检修技术，打破时下专业技术人才匮乏和专家走了后续技术工作难以为继的被动局面。
4．4运用巡检大数据实现即时记录设备台账。传统的设备台账管理，是检修人员根据设备的检修等级和处理的情况做事后记录整理，查阅不方便，有的记录简单不规范，查阅失去价值，日积月累字迹模糊不清。运用云端数据和手机工具，即时记录规范的数据，达到永久保存的目标，查阅快捷、真实。
4．5结合5G信息技术，改变传统的水电巡检模式，是完全可以实现零缺陷票，实现设备状态检修，节约检修成本的同时高效保证设备的健康运行。真正展示维检人是设备的主人风采。
4．6实现片区小水电群设备巡检，精简日常巡检人员，提高巡检价值。在方圆100KM内的小水电站可以纳入一个巡检组进行巡检，巡检人员可以在原有基础上精简80%，为小水电站提供科学的数据，诊断设备的状态，提出设备检修方案，节约维检成本，逐步实现区域小水电巡检集中化。
文献引用：
1、《波音737-300飞机部件寿命研究》 孙小宇
2、《工业大数据白皮书（2017版）》工信部
论文作者:陈为民
论文发表刊物:《电力设备》2019年第5期
论文发表时间:2019/7/8
标签：设备论文; 状态论文; 数据论文; 人员论文; 部件论文; 缺陷论文; 水电站论文; 《电力设备》2019年第5期论文;