电力设备状态监测及故障诊断系统原理 黄宏宏
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析一、概述随着电力工业的快速发展，电力系统设备的安全稳定运行对于保障社会经济的持续发展和人民生活的正常进行具有至关重要的意义。
由于设备老化、运行环境恶劣以及人为操作失误等多种因素的影响，电力系统设备在运行过程中难免会出现各种故障。
对电力系统设备进行状态监测与故障诊断技术的研究与应用，成为了确保电力系统安全稳定运行的关键环节。
状态监测技术是指通过实时采集设备运行状态信息，对设备的健康状况进行实时监测和评估的技术。
该技术能够及时发现设备的异常状态，为故障诊断提供有力的数据支持。
而故障诊断技术则是根据状态监测所获得的数据，结合设备的结构特点、工作原理以及运行环境等因素，对设备故障进行准确判断和定位的技术。
通过故障诊断，可以确定故障的原因、程度和范围，为后续的维修和更换工作提供指导。
近年来，随着传感器技术、信号处理技术和人工智能技术的不断发展，电力系统设备状态监测与故障诊断技术也取得了显著的进步。
各种新型传感器和监测设备的出现，使得状态信息的获取更加准确和全面信号处理技术的发展，使得对监测数据的分析和处理更加高效和精确而人工智能技术的应用，则为故障诊断提供了更加智能和自动化的方法。
尽管取得了这些进展，但电力系统设备状态监测与故障诊断技术仍面临着一些挑战和问题。
例如，对于复杂设备和系统的监测与诊断，需要更加深入的理论研究和更加完善的技术体系同时，还需要解决在实际应用过程中可能出现的误报、漏报等问题，提高监测与诊断的准确性和可靠性。
本文旨在对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行深入的分析和研究，探讨其在实际应用中的优势和不足，并提出相应的改进和发展方向。
通过对该技术的深入研究和应用推广，有望为电力系统设备的安全稳定运行提供更加坚实的技术保障。
1. 电力系统设备状态监测与故障诊断的重要性在电力系统中，设备状态监测与故障诊断技术的应用具有极其重要的意义。
这一技术能够确保电力系统的稳定运行。
电力设备状态监测与故障诊断系统设计
电力设备状态监测与故障诊断系统设计随着电力工业的快速发展，电力设备的状态监测与故障诊断变得尤为重要。
传统的手动巡检和人工诊断方式已经无法满足现代电力系统的要求，因此需要开发一种电力设备状态监测与故障诊断系统来实时监测设备状态并及时预警和诊断故障。
首先，电力设备状态监测与故障诊断系统需要具备实时监测设备状态的能力。
系统应该能够获取电力设备的运行参数，包括电压、电流、温度等，通过传感器进行数据采集，并将数据传输到监测系统中进行处理和分析。
这一功能可以通过安装在设备上的传感器和数据传输模块来实现，传感器可以实时感知设备的运行情况并将数据传输到监测系统中。
其次，电力设备状态监测与故障诊断系统需要具备数据处理和分析能力。
系统需要对采集到的设备数据进行处理和分析，提取有用的信息并进行故障诊断。
数据处理和分析可以通过使用数据挖掘和机器学习技术来实现，这些算法可以对大量的设备数据进行分析，识别设备的异常行为并预测可能发生的故障。
另外，电力设备状态监测与故障诊断系统还需要具备故障预警和报警的能力。
系统应该能够根据分析结果，及时发出警报并提示用户注意设备故障的风险。
警报可以通过声音、图像、短信等方式来提醒用户，以便用户能够及时采取行动，避免设备故障造成的损失。
此外，电力设备状态监测与故障诊断系统还应该具备数据存储和查询能力。
系统应该能够将采集到的设备数据进行存储，以备后续的数据分析和故障诊断。
存储可以使用数据库来实现，并可以支持数据的查询和检索，以便用户能够随时查看设备的历史数据和故障记录。
在设计电力设备状态监测与故障诊断系统时，还需要考虑系统的可靠性和安全性。
系统应该能够稳定可靠地运行，能够处理大量的设备数据并进行实时监测和分析。
同时，系统还需要保护用户的隐私和数据安全，防止未经授权的访问和数据泄漏。
总结而言，电力设备状态监测与故障诊断系统的设计需要具备实时监测、数据处理和分析、故障预警和报警、数据存储和查询等多种功能。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断【摘要】本文介绍了电力设备状态监测与故障诊断的概念及相关技术。
首先讨论了电力设备状态监测技术，包括传感器技术和监测系统的应用。
其次探讨了电力设备故障诊断技术，包括基于数据分析和人工智能的方法。
随后阐述了电力设备状态监测与故障诊断的重要性，指出其对预防事故和提高设备可靠性的重要作用。
接着介绍了电力设备状态监测与故障诊断的方法，包括基于模型和统计的分析技术。
最后探讨了电力设备状态监测与故障诊断的应用场景，包括电力系统、工业生产等领域。
结尾探讨了电力设备状态监测与故障诊断的发展前景，并总结了文章的主要内容。
【关键词】电力设备、状态监测、故障诊断、技术、重要性、方法、应用场景、发展前景、总结1. 引言1.1 电力设备状态监测与故障诊断概述电力设备状态监测与故障诊断是指通过对电力设备运行状态进行实时监测和分析，及时检测设备存在的异常情况并找出故障原因，以保障电力设备的安全稳定运行。
随着电力设备规模的不断扩大和复杂程度的增加，传统的定期检修模式已经无法满足对设备状态进行全面、持续监测的需求，因此电力设备状态监测与故障诊断技术的发展变得尤为重要。
通过状态监测技术，可以实现对电力设备各项参数的实时监测与分析，发现设备运行中的异常现象并预测可能的故障发生，提前采取维护措施，降低设备故障的可能性。
而故障诊断技术则可以通过分析故障特征和模式，快速准确地定位设备故障的位置和原因，为设备维修提供重要依据。
在电力设备运行管理中，状态监测与故障诊断技术已经成为不可或缺的重要组成部分，不仅提高了设备故障的及时处理效率，同时也提高了设备的可靠性和安全性。
通过不断优化和创新，电力设备状态监测与故障诊断技术将会在未来得到更广泛的应用，并为电力设备的安全稳定运行提供更加可靠的保障。
2. 正文2.1 电力设备状态监测技术电力设备状态监测技术是通过实时监测电力设备的运行状态和参数，以及运用各种传感器和监测系统来检测设备健康情况的技术。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断电力设备是电力系统供电的关键组成部分，其性能稳定可靠性对供电系统的正常运行至关重要。
然而，随着电力设备使用时间的推移和工作环境的变化，设备的磨损与老化等问题开始逐渐显现，这些问题可能导致设备的故障甚至损坏，给供电系统带来不同程度的影响和损失。
为了及时发现电力设备的异常状况，并进行及时处理，实现设备的状态可视化监测和故障诊断已成为现代电力系统运维的重要手段之一。
这里我们将介绍电力设备状态监测与故障诊断的基本概念、方法和应用。
一、电力设备状态监测基本概念电力设备状态监测是指通过采集设备运行的各项指标、参数，建立设备状态模型，对设备的运行状态进行监测和评估的过程。
设备状态模型是描述设备性能状态的模型，由获得的数据通过计算和处理得到，通常采用数学模型或神经网络模型等来描述设备状态。
设备状态监测的目的是发现设备的异常状态，并给出预警，以便及时采取相应的措施防止设备故障的出现，从而提高供电系统的可靠性。
设备状态监测的主要内容包括：1、数据采集与处理：包括采集设备各项指标、参数，并进行数据处理，建立设备状态模型；2、设备状态评估：基于设备状态模型，对设备的状态进行评估和比较，寻找设备的性能异常；3、异常诊断与预测：针对设备异常状态，进行诊断和预测，给出预警和故障处理建议；4、状态监测报告：根据监测结果，生成状态监测报告，给出详细的监测结果和建议。
电力设备状态监测方法有多种，根据设备的类型和监测的具体要求不同，可采用不同的方法。
以下是常用的电力设备状态监测方法：1、振动分析法：运用振动计、加速度计等传感器对设备的振动情况进行监测和分析，根据设备的振动特征，进行异常诊断和预测，推测设备的潜在故障或故障来源，为设备的维修保养提供依据。
2、红外热像法：采用红外热像仪对设备进行热像扫描和分析，通过对设备温度变化的监测和诊断，寻找热量异常区域，确定设备的问题和潜在故障。
3、声波分析法：利用设备发出的声波信号，通过声学传感器将声波信号采集并分析，推测设备的故障源头和结构异常。
浅谈电力系统设备状态监测与故障诊断技术_1
浅谈电力系统设备状态监测与故障诊断技术发布时间：2022-08-16T01:34:51.486Z 来源：《中国电业与能源》2022年第7期作者：刘永战[导读] 在我国经济发展过程中，电力行业一直有着重要的贡献，是保证农业、工业生产的基础，刘永战天津市大港油田公司第三采油厂摘要：在我国经济发展过程中，电力行业一直有着重要的贡献，是保证农业、工业生产的基础，因此电力系统的稳定运行就显得尤为重要。
电力系统在运行过程当中会受到各种因素的影响，若是没有采取合理的措施，将会造成电气设备故障问题的出现，为此需要做好电力系统设备的状态监测及故障诊断工作，通过科学的状态监测，运用合理的故障诊断技术，及时发现并处理电气设备中存在的问题，对保证电力系统的稳定运行有着重要的意义。
本文主要分谈电力系统设备状态监测与故障诊断技术。
关键词：电力系统；设备；状态监测；故障诊断引言在整个电力系统的监控和故障排除过程中，对具体设备和系统进行综合分析和定期测试十分重要，有效保证这两点可以及时消除相关的安全风险，使电力系统稳定运行。
此外，通过采用计算机、计算机和人工智能技术，可以研究更有效的故障排除技术和国家监测系统，以便更好地评估发现的故障，分析潜在事故的影响因素和结果，查明故障原因中的国内法，并寻找故障排除技术。
1、状态监测与故障诊断的必要性为确保电力系统正常运行，需要密切监测整个系统的设备状况，并具备良好的故障排除技术。
在电气设备的具体操作过程中，由于各种外部和内部因素的影响，不可避免地会出现故障；同时，由于电力系统的长期运行，建筑材料由于电力和热气候等原因不可避免地老化如果电力系统发生故障，可能的后果是区域停电，甚至可能导致大规模停电，造成巨大损失。
为了避免相关故障，电力公司必须能够有效监控所有相关设备和系统的运行状况，并正确诊断潜在故障。
传统的检测方法要求相关人员记录整个电力系统的设备和运行状况数据，检查相关参数，分析收集到的数据和状态，评估并最终获得检测结果。
继电保护状态检修在电力系统中的应用研究
继电保护状态检修在电力系统中的应用研究作者：黄宏宏许海霞来源：《科技资讯》 2013年第25期黄宏宏许海霞(国家电网青海电力公司海南供电公司青海海南州 813000)摘要:电力资源作为人们生活工作不可或缺的一部分,也是国家经济利益的重要根本。
电力企业作为其它企业发展的基础,电力资源的安全和正常运用作为电力系统的运行基础,因此电力系统的维护和检修就显得特别重要,加上电力设备多而复杂,其日常维护工作应得到足够的重视。
本文主要对继电保护状态检修应用进行分析,从中研究了继电保护状态检修所面临的一些问题,对以后的继电保护状态检修工作和安全运行,以及监管工作提供借鉴意义。
关键词:继电保护状态检修应用中图分类号:TM77 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)09(a)-0136-01随着我国电力资源需求量不断提升,使得”电力设施设备的投入使用量正在快速增加,因此设备发生故障时能够及时切除,缩小故障范围是保证设备安全正常工作的前提,继电保护动作是否可靠是保证整个电力系统安全稳定运行的根本,所以定期的状态检修对于电力系统继电保护来说,其作用是非常巨大的。
在继电保护装置正常运行时,能及时发觉线路或者设备的故障,发出警报,以便于维修人员能够及时的进行修理,把损失降到最低。
1 继电保护状态检修的简述在电力资源需求日益增多的今天,电力设备的大量投入使用,检修工作是为了保证各电力设备能够安全正常运行,而继电保护状态检修工作是为了提高设备保护的可靠性,主要是为了让设备在遇到故障时保护能正确动作,不发生误动等事故。
在电力系统中,不管是研究和分析保护动作的可靠性还是对短期内的保护风险进行实时预测,都需要对设备的各种状态下的故障几率和故障后果进行定量分析。
继电保护常见的类型有:电流保护、电压保护、平衡保护、方向保护等,继电保护状态检修通常有三类组成:一是对安装设备进行验收和检修,二是对运行的设备进行定期或不定期的检修,三是对运行的设备进行继电保护设备的补充。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析1. 引言1.1 电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析的重要性电力系统设备状态监测与故障诊断技术在电力系统运行中起着至关重要的作用。
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，设备状态监测与故障诊断技术的重要性也日益凸显。
通过实时监测电力系统设备的状态，可以及时发现设备的异常情况，提前预警可能的故障发生，避免因设备故障导致的停电事故，保障电力系统的稳定运行。
设备状态监测与故障诊断技术可以帮助电力系统运维人员对设备进行有效管理和维护，延长设备的使用寿命，提高电力系统的可靠性和安全性。
通过分析设备状态监测数据，可以为电力系统运行和维护决策提供科学依据，提升运行效率和降低运维成本。
深入研究和应用电力系统设备状态监测与故障诊断技术，对于确保电力系统的正常运行，提高能源利用效率，保障电力供应的持续稳定具有重要意义。
1.2 研究背景电力系统设备状态监测与故障诊断技术一直是电力系统领域的重要研究方向。
随着电力系统的发展和电力设备的增多，保障电力系统设备的正常运行和及时发现故障已成为亟待解决的问题。
研究背景包括电力系统设备涉及的电力设备种类繁多，设备的运行状态与安全性直接关系到电力系统运行的可靠性和稳定性；电力系统设备故障会给生产生活带来严重影响。
通过引入先进的监测与诊断技术，可以实现对电力系统设备状态的实时监测和故障的及时诊断，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。
为此，本论文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行深入分析与探讨，以期为电力系统设备状态监测与故障诊断技术的研究与应用提供有益的借鉴和指导。
1.3 研究目的电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析的研究目的是为了提高电力系统的可靠性和安全性，降低设备故障所带来的损失，优化设备运行维护策略，提高设备利用率和能源利用效率。
通过对各种监测技术和故障诊断技术的研究，可以实时监测设备运行状态，及时发现潜在问题并进行预测性维护，确保设备运行在最佳状态。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术
电力系统设备状态监测与故障诊断技术电力系统设备状态监测与故障诊断技术是电力系统中最重要的技术之一。
这项技术可以帮助电力系统管理和运营人员监测设备健康状态并预测可能发生的故障。
随着电力系统规模的不断扩大，设备数量的增加和运行环境的复杂性，使得电力系统设备的状态监测和故障诊断变得越来越困难。
但国内外研究人员正在不断探索新的技术手段，采用先进的信息与通信技术、数据挖掘技术、人工智能技术等来解决这些问题。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术主要包括以下几个方面：1、设备健康状态监测监测电力系统的各种设备，包括发电机、变压器、开关等的健康状态。
设备的健康状态是通过一些关键指标进行监测，如温度、电压、电流、振动、噪音等。
这些指标可以帮助运营人员及时发现设备健康状况变化并采取预防措施，避免设备故障对系统带来的影响。
2、故障诊断在设备出现异常或故障时，进行诊断并确定故障所在地点、原因和影响程度。
在电力系统中，故障通常分为高压故障、低压故障、地故障和光闸故障等。
运营人员可以利用现代信息技术，结合各种传感器采集的数据，进行诊断，提高诊断准确率。
3、设备寿命评估电力设备的工作寿命在一定程度上可以确定，但由于设备使用环境的变化、外部因素的影响，设备的寿命不一定能够完全预测。
因此，对设备的寿命进行评估非常重要。
评估方法通常包括统计学方法、模型预测法、故障模式与效果分析法等。
4、智能维护利用先进的技术手段，通过大数据分析和人工智能算法等，对设备进行智能化维护。
运营人员可以根据设备的维护历史和健康状况，智能判断设备的应该进行哪些维护工作，以及何时进行。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术的发展，为电力系统管理和运营带来了极大的便利与提高。
相关技术还在不断发展，未来将会有更多新的技术手段涌现，帮助电力系统管理人员更好地维护设备并提高系统运行效率。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析电力系统设备状态监测与故障诊断技术是电力系统运行维护中非常重要的一部分，能够及时发现设备状态异常和故障，及时采取措施进行处理，确保电力系统的安全稳定运行。
本文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行分析。
电力系统设备状态监测主要是通过实时采集设备的参数和信号，对设备的运行状态进行监测和分析。
这些参数和信号主要包括电流、电压、温度、振动等。
通过对这些参数和信号的分析，可以判断设备是否正常运行。
如果发现设备状态异常，可以及时采取措施进行处理，防止设备的进一步损坏。
常用的设备状态监测技术有振动监测、红外热像技术、气体分析技术等。
振动监测是一种常用的设备状态监测技术，主要用于检测设备的机械振动情况。
通过测量和分析设备的振动信号，可以判断设备的运行状态和故障情况。
振动监测技术的优点是非接触式测量，无需对设备进行拆卸，可以实时监测设备的振动情况。
气体分析技术是一种通过测量设备产生的气体的含量和组分来判断设备的运行状态和故障情况的技术。
当设备发生故障时，会产生一些特定的气体，通过对这些气体的分析和检测，可以判断设备的故障类型和程度。
气体分析技术的优点是可以准确判断设备的故障类型和程度，为故障处理提供有力的依据。
除了设备状态监测技术外，电力系统还需要故障诊断技术来对设备的故障进行诊断和分析。
故障诊断技术主要是通过采集设备的参数和信号，对设备的故障进行诊断和分析。
常用的故障诊断技术有智能诊断技术、模型诊断技术等。
智能诊断技术是一种基于人工智能和机器学习算法的故障诊断技术。
通过采集大量的设备参数和信号，将其输入到智能诊断系统中进行学习和分析，建立设备的故障模型和故障诊断规则，从而对设备的故障进行诊断和分析。
智能诊断技术的优点是可以处理大量的数据和复杂的故障情况，提高故障诊断的准确性和效率。
电力系统中的电力设备状态监测与故障诊断
电力系统中的电力设备状态监测与故障诊断随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高，电力设备的状态监测与故障诊断成为了电力系统运行和维护中的重要环节。
电力设备状态的监测和故障的诊断能够及时发现和解决电力设备的问题，保障电网的安全稳定运行。
一、电力设备状态监测的意义电力设备状态监测是通过对电力设备的运行参数进行实时监测和分析，提前发现可能存在的隐患和故障，从而保障电网的可靠运行。
首先，电力设备状态监测可以提前预警电力设备可能出现的问题，减少故障的发生和影响。
其次，通过了解电力设备的实际工作状况，可以针对性地制定维护计划和措施，延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性。
最后，电力设备状态监测可以减少运维成本和提高效益，提高供电质量和用户满意度。
二、电力设备状态监测的方法电力设备状态监测的方法有多种，常用的有在线监测、非接触式监测和远程监测等。
其中，在线监测是通过传感器和监测仪表等设备对电力设备的运行参数进行实时监测，并将数据传输至监控中心进行分析和判断。
非接触式监测是利用红外线、超声波等技术对设备进行监测和诊断，不需要直接接触设备，减少了对设备的损耗和操作的危险。
远程监测则是通过互联网等通信手段进行远程实时监测，无需人工在现场进行操作和观察，提高了监测效率和减少了人力成本。
三、电力设备状态监测的关键技术电力设备状态监测依靠一系列的关键技术来实现。
首先是传感技术，通过传感器对电力设备进行数据采集，监测电流、电压、温度等参数的变化。
传感器的准确度和可靠性对设备状态监测的结果起着至关重要的作用。
其次是数据采集和传输技术，将传感器采集到的数据及时传输至监控中心进行分析和处理。
数据采集和传输的稳定性和实时性直接影响了故障诊断和预警的效果。
再次是数据处理和分析技术，通过对采集到的数据进行分析、比较和建模，能够准确判断设备的工作状态和存在的问题。
数据处理和分析的算法和模型需要不断改进和优化，以提高诊断的准确度和速度。
最后是故障诊断和预警技术，通过对设备状态进行分析和判定，及时预警设备可能出现的故障和隐患，减少故障对电网的影响。
电气设备的状态监测与故障诊断
－
１— ４
科 黑江— 技信总 — 龙— —
科 技论 坛 ｌ ｌ ｌ
马 晓 伟 卜令 勇 丁 宏 学
电气设 的状态监测 与故 障诊 断
（ 黑龙江建龙钢铁 有限公司， 黑龙江 双鸭山 １５ ０ ） ５ １０
摘 要 ： 文主要就 目 电器设备 的状 态监测及故障诊 断技术做一分析 阐述。 本 前 关键词 ： 电器设备 ； 态监测 ； 状 故障诊 断 状态监测是通过各种测量、检测和分析方 法， 结合 系统运行 的历史和现状 ， 对设备 的运行 状态进行评估 ，以便了解和掌握设备 的运行状 况。 并且对设备状态进行显示和记录 ， 对异常情 况进行处理 ， 并为设备的故障分析、 能评估提 性 供基础数据。 １ 高压断路器的状态监测 １ 断路器合、 闸线圈电流的监测 ． １ 分 高压断路器一般都以电磁铁作为操作 的第 级控制元件 ， 操动机构中使用的绝大部分是直 流电磁铁。当线圈中通过电流时 ， 电磁铁 内产 在 生磁通 ， 动铁心受磁力吸引 ， 断路器分ｌ 使 戈合 闸， 从能量角度看 ， 电磁铁的作用是把来 自电源 的电能转化为磁能 ， 并通 过动铁心 的动作 ， 再转 换成机械功输出。合 、 分闸线圈的电流中含有可 作为诊断机械故障用 的丰富信息 ， 以选用补偿 可 式霍尔电流传感器监测电流信号。 对线圈电流的 监测主要是提取事件发生的相对时刻 ， 根据时间 间隔来判断故障征兆 ， 于诊断拒动 、 对 误动故障 有效。 １ 断路器行程、 ． ２ 速度的监测 位移量采集是靠光电式行程传感器来实现 的。其工作原理如下 ： 把旋转光栅安装在断路器 操动机构的主轴上 ， 利用光栅和光 电断续器的相 对运动 ， 经光电转换， 将速度行程信号转换 为电
一
直接监测 ： 应用压力传感器 ， 通过测量合闸 其在线监测过程 ， 是将变压器本体油经循环管路 弹簧压力值的大小 ， 判断弹簧压缩状态。这种方 循环并进入脱气装置 ，经脱气装置进入分析仪 ， 法需要在机构上安装压力传感器。 在经数 据处理打印出可燃气体等的谱图及含量 间接监测 ： 应用电流传感器 ， 通过测量储能 值 ， 主要根据变压器油中溶解气体 甲烷、 乙烷、 乙 电动机的工作电流变换及工作时间， 监测合闸弹 块等 ， 反映出变压器内部是放电故障还是过热故 簧的状态 ， 通过分析电流波形得到 电流特征参数 障 。 ２２ ．局部放电的监测 的变化 ， 从而反映弹簧状态的变化 。 １ ． ６真空度的检测 变压器绝缘内部若存在如气泡或局部电场 现有对 真空度测定 的方法主要有 ： 观察法 ， 增强等缺陷， 中这些局部区域内可能发生放 运行 但导体间绝缘并未发生贯穿性击穿 ， 为局 称 仅仅用 于对玻璃外壳的真空灭弧室适应 。 并且只 电， 能作为经验判断 ， 参考使用 ； 交流耐压法 ， 在分闸 部放电 ， 局部放电本身是绝缘老化的原 因。设备 状态下 的真空断路器的触头间施加交流 电压 ， 根 发生击穿事故前 ， 往往以局部放电为其先兆。其 据电压施力 口过程中相关参数的变化来判定真 监测主要采用： 安装在接地线与套管末屏引下线 安装 空度 ， 但这种方法只能为真空灭弧室的真空状况 上的电流传感器提取放 电的脉 冲电流信号 ； 提供—个相 略的判定 ， 不能判断真空度 的变化趋 在外壳上 的 超声传感器提取局部放电的声信号 。 势， 只是 一个定性的判断方法 ， 有时和实际结果 声 、 电信号经过数据采集单元实现数字化测量并 并不一致； 火花计法， 这种方法也仅适用于玻璃 送人计算机进行数据处理与存储。 为了抑制电磁 管真空灭弧室 ， 使用时， 让火花探漏仪在灭弧室 于扰 ，采用了包括数字滤波技术在 内的各种干 表面移动， 根据高频电场作用下不同的发光情况 扰。 来判 断 真 空度 。 ３电缆的状态监测 ３１ 流叠 加法 ．直 １ ． ７动态 电 阻的 监测 般的 Ｓ ６断路器有 主触头和弧触 头 ， Ｆ 灭 借助电抗器将直流电压在线叠加于电缆绝 弧主要靠弧触头， 断路器在闭合状态时 ， 测得的 缘 ， 即直流电源经电抗器连接于三相导线 ， 由 并 通 回路 电阻主要时主触头接触 电阻和弧触头接触 并联电容来免除交流高压对直流电源的影响 ， 电阻的并联值 ， 一般情况下 ， 主触头接触电阻 比 过测量流过绝缘的直流电流进行诊断。 于 电缆 由 信号。 经数据处理后可得断路器操作过程中的行 弧触头接触电阻小的多 ， 以所测回路电阻无法 绝缘处于交流高压的作用下 ， 所 尽管所加直流电压 程和速度 随时间的变化关 系。 据此可计算出以下 反映弧触头的烧损情况 。 不高， 仍能真实反映绝缘的实际情况。 在分闸过程 中， 主触 头矢分离 ， 开断电流转 ３２ ．介质损耗因￣（ｎ ８避 ｔ ａ 参数 ：动触头行 程，超行程 ，刚分后及 刚分前 ｌｒｓ ｏ 内平均值等。通过触头的时间一行程信号 移到弧触头上 ， ｅ 弧触头问先出现 电弧 ， 借助灭弧 将加于电缆的电压（ 电压互感器） 通过 及流过 可以提取触头运动过程中各个事件发生 的时刻 ， 装置使 电弧熄灭。如果弧触头严重烧损 ， 在分断 绝缘的工频电流（ 通过电流互感器） 信号取出， 再 根据事件时间来诊断故障。 过程中先于主触头分离 ， 则灭弧装置不能发挥作 通 过数 字化 测 量装 置 测 出 电缆绝 缘 的 ｔｎ８。根 ａ １ 开断电流累计监测 ． ３ 用， 这样会导致断路器烧损 。从主触头分离到弧 据资料分析 ，当 ｔ ａ ８＞ ％时 ， ｎ １ 绝缘可判为不 在分闸过程中 ，由高压电流互感器和二次 触头分离这段时间称为有效接触时间 ， 其行程称 良。 由此法所得信息反映的是绝缘缺陷的平均程 电流传感器测量高压开关的主电流波形 ， 通过测 为有效接触行程。 只有保证弧触头有足够有效接 度 。 通过检测 ３３ ＿复合判断法 量触头每次开断 电流 ， 经过数据处理得到该次开 触行程和时间才能使断路器顺利灭弧。 断电流的有效值 ， 然后根据下式计算 ： 断路器动作过程 中的回路 电阻变化曲线可以不 由于绝缘状态与其特性参数间的统计分散 仅用一种方法来诊断绝缘 ， 会有漏判 和虚警 用拆开断路器就能得到弧触头的有效接触时间， 性， Ｑ ∑ ＝ｍ－Ｉ 这种检测方法称为动态回路检测， 测得的电阻称 的可能。采用几种方法， 互相配合进行复合诊断 其中 ： ｎ为开断 的次数 ； ｎ为该 次开断电 为动态 回路电阻 ， Ｉ ｂ 用以区别通常的在断路器闭合 可提高诊断的正确性。资料表明， 采用包含直流 流 的有 效 值 ； 开 断 电 流 指 数 ； ａ为 Ｑ为 开 断 电 流 时测得的回路电阻， 后者称为静态回路 电阻。 叠加法以及 ｔ ８的复合诊断 ，对不 良电缆诊 ａ ｎ 的加权 累计值。 Ｑ值超过闭值时， Ｑ 当 当 值超过 １ 机械振动信号的监测 － ８ 断准确率高达 １０ ０ ％。根据测量装置的难易程度 机械振动信号是一个丰富的信息载体 ， 包含 现场 的干扰情况 ，采 用包含直流叠加及 ｔ ８ ａ ｎ 阈值时， 则表明应该检修、 更换 ， 从而间接的反映 触头的磨损情况。 有大量的设备状态信息 ， 由 系列瞬态波形构 的复合诊断是较好的选择 。 它 一 １ ． 分闸时间， ４合、 同期测量 成 ，每一个瞬态波形都是断路器操作期 间内部 ４ 金属氧化物避雷器 的状态监测 的反映。 振动是对设备内部多种激励源的 ４１ ．补偿法 监测阻性电流：基本原理是在测 关于合分闸时间及同期 的测量 电路 原理 ， “ 事件” 既是在断路器断 口上下接线端子接上测量信号 响应 ， 对高压断路器而言 ， 激励源包括 分合 闸电 量电流 的同时 ， 检测 系统 的电压 ， 利用 电压信号 线， 当断路器合上时， 信号线上有电流流过 ， 经光 磁铁 、 储能机构、 脱扣机构 、 四连杆机构等内部构 消除 泄漏 电流 中 的容性 电流 分量 。 电隔 离器 、 电压 比较 器 ， 出高 电平 信 号 ； 输 当断 路 件的运动。 断路器机械状态的改变将导致振动信 ４２ 波 分析 法 监测 阻 性 电流 ：原 理 是在 正 －谐 这是利用振动信号作为故障诊断依据 弦交流电压下 ，由于避雷器阀片的非线性特性 ， 器分开时 ， 信号线上无电流通过 ， 出信号是一 号的变化 ， 输 而使 低电平。 测量 系统 以一 定 时 间周 期 同时 读取 所 有 的理论基础 。 通过适 当的检测手段和信号处理方 阻性电流分量中除基波外还含有高次谐波 ， 断 口的信号， 以操作线圈电流信号 为起点 ， 计算 法 ， 以识 别 振 动的 激励 源 ， 找 出故 障 源 。 可 从而 阀 片发热 的仅是 阻性 电 流 中的基 波 分量 ， 是 即正 基波分量才是避雷器劣化的关键指标 。 通过数字 出各个相的各断 【的分合闸时问和相间与相内 Ｊ ｌ ２变压器的状态监测 化测 量 和 谐 波 分 析技 术 可 以 从 总 泄漏 电流 中分 的同期差。这种技术只能用于临时性 ￣ｌ ｔ ｌ 。 Ｖ ｒ … ２１ 压 器 油色 谱 在线 监测 ．变 油色谱在线监测是灵敏度较高 的 测试方法， 离 出基 波 电流 。 责任 编辑 ： 兆杰 孙 １ ． ５合闸弹簧状态监测
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析随着电力系统的规模不断扩大，设备的数量也越来越多，因此设备状态的监测和故障诊断显得尤为重要。
设备状态的监测和故障诊断可以促进电力系统的可靠运行，并发挥设备的最大潜力，减少设备损坏对电力系统的影响。
本文将对电力系统设备状态监测与故障诊断技术进行分析和探讨。
一、设备状态监测技术设备状态监测技术是指对电力系统中的各种设备进行监测和检测，以获取设备正常或异常状态的信息，依据信息评估设备的状态和运行状况，并及时采取预防性维护措施，保证电力系统的可靠运行。
（1）传感器监测技术传感器监测技术是指通过安装传感器，在电力设备中监测电气、热、振动等各种参数，从而提取出设备的运行状态，并对设备的整个运行过程进行全面监测。
网络监测技术是指通过建立监测子系统，将所有被监测设备的状态参数信息在局域网中集中存储和管理，利用计算机程序实现对所有设备状态的实时监测和预测，并提供故障预警和修复建议。
声波监测技术是指通过设备发生故障时所产生的声波信号，在特定的条件下进行采集和分析，利用特征频率和幅度等信息来判断设备是否存在异常状态。
（1）可以提高电力设备的可靠性和安全性。
（2）能够及时采取措施，避免故障发生，降低维修成本。
（3）可以提高设备利用率和运行效率，经济效益明显。
二、故障诊断技术故障诊断技术是指应用先进技术对电力设备的运行状态进行综合分析和诊断，以确定设备的故障原因和位置，并给出解决方案，以保证设备及时恢复正常运行。
（1）统计学和模型诊断方法统计学和模型诊断方法利用故障数据、现场试验数据、设备参数及历史数据等信息，通过各种数学方法进行故障判断和判断故障位置。
（2）模式识别方法模式识别方法是指通过系统学习和识别设备的工作状态，对设备进行预测，从而发现故障，并分析故障产生的原因和解决方法。
（3）人工智能方法人工智能方法是指通过建立基于规则系统、决策树方法、神经网络和支持向量机等方法，对故障进行自动诊断和处理。
电力设备状态监测及故障诊断系统原理
电力设备状态监测及故障诊断系统原理摘要：电力设备状态监测与故障诊断技术共同构成了状态维修，现已被广泛应用到电力系统的运行工作之中，能够对电力设备的运行状态进行实时地监测，事先就能知道电力设备发生事故的具体部位与时间，可以更好地安排停电计划与组织维修工作，提高维修工作的质量。
本文对电力设备状态监测及故障诊断系统原理进行探讨。
关键词：电力设备；状态监测；故障诊断技术一、电力系统设备状态监测与故障诊断技术概述1、对信号采集进行分析在我国电力设备的使用中，电力设备在线检测系统会对设备进行监测和诊断，并且对设备的运行状态进行分析和判断，并在此基础上科学的预测设备的运转状态。
技术人员可以分析设备的运行状态量获得设备的运行状态。
现阶段，电力系统设备的信息获取方法有四种：对电力设备进行运转周期定时采样；跟踪采样故障诊断的特殊性；对足够的数据信息进行一次性采样和自动采样随机故障时的信号突变。
2、对数据传输和数据处理进行分析现阶段，通信设备已经被我国电力系统广泛使用。
因为通信设备中有光纤传输数字信号可以使数据传输过程不受到干扰，从而使信号的质量能够保证。
信息数据被准确收集后，数据处理中心将其接收，通过一些数学方法分析和处理这些信息数据。
例如：分析频谱时，需要对时域连续时间信号进行转变，可以转变为频域不同频率信号，再对其分析。
此外，还有神经网络和小波分析等常用的数据分析。
对数据进行处理时，电力系统设备中涉及的数据问题需要用数字信息技术和智能技术结合起来处理，这样对数据的处理会更加准确。
二、电力设备状态监测和故障诊断技术发展趋势目前电力设备状态监测与故障诊断技术已经在电力系统中得到了广泛的应用，并受到了重视。
随着社会经济的发展，人们的生活质量与水平也逐渐提高，人们对电力质量的要求也随之提高，电力企业也面临着激烈的竞争，电力企业正在积极使用先进的状态监测与故障诊断设备技术，并将其不断创新与发展，电力设备状态监测与故障诊断技术呈现出新的具有时代性的发展趋势。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断随着电力系统规模的不断扩大和电力设备数量的增加，电力设备的状态监测和故障诊断变得越来越重要。
电力设备的状态监测和故障诊断是电力系统安全稳定运行的保障，也是电力设备维修、计划检修和保养的基础。
电力设备状态监测主要是指对运行中的电力设备进行实时监测，通过监测和分析设备的各种参数，预测设备的运行状态和剩余寿命，及时发现设备故障隐患，提高设备的可靠性和经济性。
现代电力设备状态监测与故障诊断技术主要有以下几种：1、振动监测技术振动监测技术是一种基于振动信号分析的设备状态监测技术。
通过振动传感器采集设备振动信号，对设备的振动特征进行分析和诊断，可以判断设备是否存在故障隐患，对于早期故障的发现和预测有很大的帮助。
2、红外热像监测技术3、氧化应力监测技术氧化应力监测技术是一种对电力设备进行氧化应力状态监测的技术。
通过对设备表面氧化层的监测和分析，诊断设备的氧化应力状态，判断设备是否存在氧化损伤和劣化，及时进行维修和更换，延长设备的使用寿命。
4、局部放电监测技术电力设备故障诊断主要是指在设备发生故障时对故障原因进行深入分析和确定，以准确的方式进行维修和更换。
电力设备故障诊断的方法主要有以下几种：1、故障树分析法故障树分析法是一种通过树状结构分析电力设备故障原因的方法。
可以分析设备故障的不同路径、影响因素和可能性，进而确定故障原因和维修措施。
2、遗传算法法遗传算法是一种基于遗传优化思想的计算方法，可以通过模拟自然界的进化机制，快速求解电力设备故障原因和最优解决方案，具有高效快速、适应性强等特点。
3、经验判定法经验判定法是一种经验丰富的专家通过长期实践积累的经验和技巧，对电力设备故障进行判断和诊断的方法。
虽然经验判定法依赖于专家经验和技能水平，但其准确率和实用性在实际应用中得到广泛认可。
在电力设备状态监测和故障诊断方面，现代科技的不断发展和创新使得各类监测和诊断技术更加精准和可靠，有效降低设备损坏和停机时间，进一步提高了电力运行的效率和安全性。
电力设备状态监测与故障诊断技术
电力设备状态监测与故障诊断技术近年来，随着电力行业的快速发展，电力设备的状态监测和故障诊断技术逐渐受到了广泛的关注和应用。
本文将为您介绍电力设备状态监测与故障诊断技术的基本概念、原理和应用，并为您提供相关下载资源，帮助您更好地了解和应用这一技术。
一、电力设备状态监测技术的概念和原理电力设备状态监测技术是指通过对电力设备运行参数的实时监测和分析，来获取设备的工作状态信息。
通过对设备状态数据的收集和处理，可以及时发现设备的异常变化，并进行预测和判断，从而实现对设备的状态监测和早期故障诊断。
电力设备状态监测技术主要包括以下几个方面的内容：1. 监测参数的选择和采集：根据不同的设备类型和工作环境，选择合适的监测参数，并通过传感器等设备进行数据的实时采集。
2. 数据处理和分析：通过对采集到的数据进行预处理、特征提取等分析方法，得到设备的状态指标，并通过模型和算法进行判断和预测。
3. 告警和故障诊断：根据设备状态指标的变化和故障模式的知识，实现对设备的告警和故障诊断，帮助运维人员及时采取相应的维修措施。
二、电力设备故障诊断技术的应用电力设备状态监测与故障诊断技术在电力行业中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 电网设备的健康管理：通过对电网设备的状态监测和故障诊断，可以及时发现设备的异常情况，并采取措施进行维修和保养，提高设备的可靠性和安全性。
2. 发电设备的故障预测：通过对发电设备运行参数的监测和分析，可以实现对设备故障的提前预测，判断设备的寿命和可靠性，从而优化维护计划并降低维护成本。
3. 输电线路的监测和诊断：通过对输电线路的监测和诊断，可以及时发现线路的故障和异常情况，减少事故发生的可能性，提高电网的稳定性和可靠性。
三、相关资源下载1. 电力设备状态监测与故障诊断技术白皮书：点击链接下载（文件名：xxx），该白皮书详细介绍了电力设备状态监测与故障诊断技术的原理、应用和发展趋势。
2. 电力设备参数监测软件：点击链接下载（文件名：xxx），该软件可以帮助您实时监测电力设备的运行参数，并提供状态预警和故障诊断功能。
电力设备状态监测及故障诊断技术研究
电力设备状态监测及故障诊断技术研究随着社会经济的快速发展，人们对电力设备的要求也越来越高。
而要保证电力供应的可靠性和稳定性，必须对电力设备的运行状态进行实时监测和故障诊断。
因此，电力设备状态监测及故障诊断技术越来越成为电力行业的关注重点和研究热点。
一、电力设备状态监测技术的基本原理电力设备状态监测技术是指利用各种传感器和控制器，对电力设备的运行状态、工作参数、负载情况等进行实时监测，并将监测结果传输到中心控制室，以实现对电力设备的远程监控和管理。
常见的电力设备状态监测技术包括温度监测、振动监测、电流电压监测等。
其中，温度监测通过在关键部位安装温度传感器，实时监测设备运行时的温度变化，以判断设备是否运行正常。
振动监测通过在设备上设置振动传感器，实时监测设备的振动状况，以便及时发现设备故障。
电流电压监测则通过在电力设备上安装电流电压传感器，实时监测电力设备的工作电流、电压等参数，以保证电力设备的稳定运行。
二、电力设备故障诊断技术的基本原理电力设备故障诊断技术是指利用现代检测技术和计算机技术，对电力设备故障的类型、原因、程度等进行准确判断，并提供修复措施的技术。
电力设备故障诊断技术是电力设备状态监测技术的补充，两者的结合可以实现对电力设备状态的全面监测和快速故障解决。
电力设备故障诊断技术的基本原理就是通过对监测数据进行分析，建立数学模型和算法，通过计算机模拟和仿真，对电力设备的故障进行准确的诊断。
常用的电力设备故障诊断方法包括神经网络诊断、模糊诊断、遗传算法等。
三、电力设备状态监测及故障诊断技术的优势电力设备状态监测及故障诊断技术的优势在于提高了电力设备的安全性、可靠性和稳定性，降低了电力设备故障率，减少了停电时间和停电损失，延长了电力设备的使用寿命。
此外，电力设备状态监测及故障诊断技术还可以实现对电力设备的远程监测和管理，使得电力企业管理更加便利和高效。
同时，还可以提高对电力设备的自动化控制，减少了人力成本和操作难度，提高了生产效率。
电力设备状态监测与故障诊断技术分析
电力设备状态监测与故障诊断技术分析摘要：电力设备的状态监测与故障诊断技术对于提高电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。
本文针对电力设备状态监测与故障诊断技术进行了分析，包括监测目标和参数、传感器和数据采集系统、数据处理与分析方法等方面的内容。
同时，还介绍了故障检测方法、故障诊断算法与工具，并通过案例研究展示了实际应用情况。
关键词：电力设备；状态监测；故障诊断；技术分析前言电力设备的状态监测与故障诊断技术在电力系统运行中起着关键作用。
准确监测电力设备的状态和及时诊断潜在故障，有助于提高电力系统的可靠性、安全性和运行效率。
本文旨在分析电力设备状态监测与故障诊断技术的各个方面，包括监测目标、传感器、数据处理方法等，并探讨其在发电厂、输电与配电系统等领域的应用。
同时，对当前技术挑战和未来发展趋势进行探讨，为相关研究和实际应用提供参考和指导。
一、电力设备状态监测技术1.1监测目标和参数电力设备状态监测的首要任务是准确获取设备的关键参数，以评估其运行状态和性能。
监测目标和参数的选择取决于具体设备类型和应用场景。
以下是一些常见的监测目标和参数：温度：温度是许多电力设备运行状况的重要指标，包括发电机、变压器和电缆等。
通过温度监测，可以及时检测到过热问题，并采取相应的措施。
振动：振动是电动机、发电机、涡轮机等旋转设备故障的一个重要指标。
振动传感器可用于监测设备的振动频率、幅值和相位差，以识别异常振动并进行预警。
电流和电压：通过监测设备的电流和电压参数，可以了解设备的负载情况和功率消耗，及时发现电路故障和不平衡现象。
油质和湿度：对于变压器和绝缘材料，监测油质和湿度可以提供关于设备绝缘性能和潜在故障的信息。
1.2传感器和数据采集系统为了实现电力设备状态监测，需要使用合适的传感器和数据采集系统来收集设备参数。
常见的传感器包括温度传感器、振动传感器、电流传感器、电压传感器等。
这些传感器安装在设备上，通过转换相关物理量为电信号，并将其传输给数据采集系统进行处理和存储。
综述电力系统设备状态监测与故障诊断技术
在电力系统具体运行的过程当中包含着各种各样的电力设备，这些电力设备产生的故障类型也比较多，在对电力系统设备进行故障诊断的过程当中可以采取以下诊断方法：①结合电力系统设备的具体情况，在对电力系统设备故障进行整顿的过程当中按照最大隶属度模糊理论原则，对电力设备运行状态进行在线监测，科学合理的判断电力设备运行过程当中存在的故障类型，同时结合模糊数学方法，有效地处理电力设备运行过程当中故障的模糊性以及随机性。②基于电力设备特征空间矢量，对电力设备运行故障的特征量进行采集，结合实际情况不断修正电力设备运行过程当中故障的误差，为了能够有效提升电力设备运行过程当中不确定的诊断以及电力设备的故障诊断率，在电力设备具体运行的过程当中，这样的故障诊断技术具有非常强的适应能力，可以将电力设备故障征兆矢量作为电力系统设备故障诊断验证矢量，并且结合相应的运算方法对电力设备运行过程当中故障的特征量进行合理的修正。③在对电力系统设备运行状态进行故障诊断的过程当中还需要根据不同的电力设备故障情况，科学合理地采用信息融合技术、传感技术等方法对故障进行合理的诊断。信息融合技术主要指的是在相关要求下对电力系统设备运行故障进行科学合理的分析以及处理，通常情况下电力设备在运行过程当中不同的故障之间会存在着某种特殊的联系，信息融合技术可以寻找故障之间的共同点，科学合理地对电力系统运行故障进行分析，有效提升监测系统设备运行过程当中故障诊断以及状态监测的效率。多传感技术主要指的是采用多个传感器对同一电力设备进行故障诊断检测，结合电力系统设备的故障特征，选择出具有高灵敏度的信息量，科学合理的对电力系统设备运行故障进行诊断。
3.1选取故障信号特征量
在对众多数据信号进行处理的过程中，首先需要将可以使用的信息进行提取，这就是信号处理技术的首要任务，如果在电力系统设备运行过程中就提取监测数据，能够保证数据的准确性，相应的电力设备在进行故障诊断的过程都具有非常好的灵敏度。在对电力系统设备进行故障诊断的过程中，需要加强对正确故障特征量的提取。因为设备故障特征量选择不正确，就无法识别电力设备运行过程当中存在的真正故障，因为电力设备正常状态与设备故障状态在容量上具有一定的相同部分，这样就会出现错误判断的情况，设备故障特征量具有一定的模糊性，所以必须结合实际情况加强对特种量的合理分析，选择正确的方法进行处理。
电力设备状态监测及故障诊断系统原理 黄宏宏
电力设备状态监测及故障诊断系统原理黄宏宏摘要：现阶段，电力设备故障诊断技术越来越趋于信息化和数字化，一般使用网络来传输诊断信息，实现了远距离诊断、传输的目标。
有些诊断系统还开发了诊断和报警客户端，可以随时随地监控电力设备的运营状态。
关键词：电力设备；状态监测；故障诊断一、电力设备的状态监测技术当前，电力设备故障监测和检修缺少合理、科学、明确的规范要求，这主要是由于各个地区存在较大的电气差别，根据电力设备运行状态，采用科学合理的故障状态检修方法，但是电力设备故障监测和检修主要依赖长期积累的实践经验，存在较大的主观性和随意性，但是实效性、规范性、客观性和科学性不足，而且电力设备故障监测和检修手段比较滞后。
所以电力设备运行过程中，应做好状态监测，详细记录电力设备运行状态，做好评估和分类，为故障诊断和维修提供重要参考意见。
电力设备状态监测包括以下内容：其一，为电力设备运行积累数据和资料，构建电力设备运行档案；其二，科学判断电力设备的运行状态，分析其处于异常或者正常状态，结合电力设备的故障征兆或者特征、运行状态等级、历史档案等，判断电力设备的故障程度和性质；其三，科学评估电力设备运行状态，合理分类，形成一定标准后，为电力设备状态检修提供重要参考依据，对电力设备故障或者异常状态进行有效估计，全面预测电力设备未来变化状态。
对于电力设备的运行状态监测，要采取有效的方法和技术。
1、信号采集结合当前我国电力系统建设发展现状，通过电力设备在线监测系统，持续检查和分析电力设备运行状态，利用各种运行状态量，分析电力设备运行状态，全面采集电力设备状态信息，包括磁力线密度、局部放电量、频率、电力、电压等信号，结合电力设备的各种状态量，采用合适的信号采集方法：其一，定时采样，按照电力系统运行状态，做好电力设备的定时采样；其二，一次性采样，每次采集一次合适长度的数据处理信号样本；其三，根据电力设备故障突变信号，实现自动化的信息采样；其四，结合电力设备故障诊断要求，采用峰值采样、转速跟踪采样等特殊方式。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
电力设备状态监测及故障诊断系统原理黄宏宏
发表时间：2017-01-18T14:38:24.293Z 来源：《电力设备》2016年第24期作者：黄宏宏1 徐晓明2
[导读] 通过合理的技术或者方法，科学诊断电力设备故障情况，提高电力设备故障监测和诊断的准确性和科学性。
（1集瑞联合重工股份有限公司安徽省芜湖市 241000；
2明光浩淼安防科技股份公司安徽省明光市 239400）
摘要：现阶段，电力设备故障诊断技术越来越趋于信息化和数字化，一般使用网络来传输诊断信息，实现了远距离诊断、传输的目标。
有些诊断系统还开发了诊断和报警客户端，可以随时随地监控电力设备的运营状态。
关键词：电力设备；状态监测；故障诊断
一、电力设备的状态监测技术
当前，电力设备故障监测和检修缺少合理、科学、明确的规范要求，这主要是由于各个地区存在较大的电气差别，根据电力设备运行状态，采用科学合理的故障状态检修方法，但是电力设备故障监测和检修主要依赖长期积累的实践经验，存在较大的主观性和随意性，但是实效性、规范性、客观性和科学性不足，而且电力设备故障监测和检修手段比较滞后。
所以电力设备运行过程中，应做好状态监测，详细记录电力设备运行状态，做好评估和分类，为故障诊断和维修提供重要参考意见。
电力设备状态监测包括以下内容：其一，为电力设备运行积累数据和资料，构建电力设备运行档案；其二，科学判断电力设备的运行状态，分析其处于异常或者正常状态，结合电力设备的故障征兆或者特征、运行状态等级、历史档案等，判断电力设备的故障程度和性质；其三，科学评估电力设备运行状态，合理分类，形成一定标准后，为电力设备状态检修提供重要参考依据，对电力设备故障或者异常状态进行有效估计，全面预测电力设备未来变化状态。
对于电力设备的运行状态监测，要采取有效的方法和技术。
1、信号采集
结合当前我国电力系统建设发展现状，通过电力设备在线监测系统，持续检查和分析电力设备运行状态，利用各种运行状态量，分析电力设备运行状态，全面采集电力设备状态信息，包括磁力线密度、局部放电量、频率、电力、电压等信号，结合电力设备的各种状态量，采用合适的信号采集方法：其一，定时采样，按照电力系统运行状态，做好电力设备的定时采样；其二，一次性采样，每次采集一次合适长度的数据处理信号样本；其三，根据电力设备故障突变信号，实现自动化的信息采样；其四，结合电力设备故障诊断要求，采用峰值采样、转速跟踪采样等特殊方式。
结合电力设备运行状态，采用合适的状态监测方法，对于断路器，采用振动监测法、跳闸轮廓法等，采集断路器运行状态信息；对于交流旋转电机，通过小波分析、神经网络等方法监测点击运行状态；电力系统变压器运行过程中其内部会发生绝缘老化，导致变压器发生运行故障，结合变压器的电气特性和机械性能，采用电压恢复法、极化波谱、振动分析、油气分析、局部放电等方法，全面监测变压器的运行状态。
2、数据传送
信号处理系统一般距离被检测设备比较远，长距离传输过程中，信号非常容易受到影响因素的干扰，数据信息容易出现一定程度的损失，相移基本上不可能保持一致。
为此，首先需要进行模数转换，将数据信息转化为数字量，然后进行预处理，并压缩打包，再通过通信传输通道将数据信息传输到数据处理中心。
光导纤维具备较强的抗干扰能力，出现的信号错乱和信号数据损失的情况较少，可以有效保证信号传输质量。
3、数据处理
通过不同方法对电力设备状态数据进行解包处理，例如，利用人工智能、小波分析，在时域利用不同信号的相关性，分析和处理另一个信号数据。
把电力设备运行信号进行频谱分析转换为不同频域的频率信号。
4、故障信号特征量的选取
一般情况下，运营设备出现的故障现象，都是由多个故障体征量引起，所以提取有效的故障信息量是诊断故障工作中的重点。
对处于运动状态中的设备开展故障识别工作时，经常会因为选取的特征量不同，而出现不同的结果，选取的特征量不恰当，就会出现漏诊或者误诊的情况。
出现误判的主要原因是设备在故障状态下和正常状态下的特征参数有重复，即正常状态和故障状态不能很好地被区分，有一定程度的模糊性。
所以在监测过程中，应当提取出具有代表性的故障特征参量。
二、诊断故障
（1）通过信息融合和多传感技术来诊断。
多传感技术主要是从多个侧面、不同角度来对同一个物体进行检测，即针对同一个故障的不同表现形式，可以从时间、空间、频域的角度着手，多个领域、多个层次地收集故障特征量。
为了保证故障特征量的代表性，应选取故障反应速度较快的故障状态信息量。
信息融合技术是将多传感的数据按照一定的标准排列整合，并进行综合性分析。
同一故障设备在不同的环境中，会反映出不同的故障特征量，运用信息融合技术可以实现“求同除异”的目标。
对不同的故障状态特征量进行融合，可以提高电力设备状态监测的准确度和故障诊断的可靠性。
但信息融合技术基本理论并不完善，所以信息融合技术诊断方法还需进一步研究。
（2）基于特征空间的矢量故障诊断手段，其最大的优势在于具有很强的适应能力，适用范围广，最适合延时性和变化性电力设备。
（3）电力设备的在线监测状态和固有特性信息量不足，会导致监测出来的结果存在偏差和变化，针对此问题，可以使用模糊理论中最大隶属原则。
这种诊断原则可以迅速找出电气故障原因，并且可以判断电气的故障类型。
将模糊理论中最大隶属原则和状态信号相结合，可以分析电气故障的模糊性和变化性。
常用的模糊方程为Y=XR，X代表故障征兆，Y代表故障原因，R为模糊关系矩阵。
（4）使用人工智能方式，包括神经网络、专家系统等。
三、电力设备故障诊断系统应用
1、采集故障信号
从复杂错综的电力设备故障信号中提取有用信号，做好电力设备故障信号处理，通过采集精细的设备运行信息，准确地进行电力设备故障诊断。
电力设备的一种故障可能反映出多种故障特征量，若故障特征量选取不合理，在诊断电力设备故障状态过程中会产生漏诊或者误诊，不利于电力设备故障的正确判断，因此在针对电力设备故障，应选择合适的特征参量。
2、故障诊断信息和分析技术
近年来，我国科学技术快速发展，对于电力设备故障情况，在诊断故障过程中运用信息技术，推动电力设备故障诊断的网络化、数字
化、信息化、电子化发展，通过局域网在一定范围实现电力设备故障的准确诊断和信息便捷、迅速的传输，尤其是在电力设备故障诊断和分析过程中连接互联网，可以突破空间、地理环境的限制，实现电力设备故障的远程诊断和信息异地传输，及大地提高电力设备故障诊断的便捷性和准确性，并且保持实时的电力设备故障信息传递处理。
另外，电力设备运行状态受到多种因素的影响，所以在现代化科学技术背景下，电力设备故障维修应积极采用合理的科学技术，根据电力系统中电力设备的运行状态，合理调整电力供求关系，提高电力设备故障诊断的准确性。
同时，对于电力设备故障，全面分析电力设备故障发生的因果关系、化学过程和物理过程，全面整理和归纳电力设备的故障特征量，采用有效方法进行简化，结合利用数理识别、神经网络识别、专家系统识别、模糊识别等技术，有效识别电力设备故障特征参数，准确确定电力设备故障发生部位、故障程度、故障类型、故障性质和故障发生原因。
结束语
年来，我国电网建设不断加快，电力设备在运行过程中不可避免会发生故障，结合电力设备故障情况，做好电力设备故障运行监测，通过合理的技术或者方法，科学诊断电力设备故障情况，提高电力设备故障监测和诊断的准确性和科学性。
参考文献：
[1]唐小龙.电力设备状态检修智能系统的设计与实现[D].华南理工大学,2014.
[2]白洋.面向大数据的电力设备状态监测信息聚合研究[D].昆明理工大学,2014.
[3]蒋玉柱.基于Hadoop的电力设备状态监测数据处理与分析的研究[D].华北电力大学,2014.
[4]马智.电力输电设备状态监测系统的设计与实现[D].厦门大学,2014.。