电气设备在线监测与故障诊断
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电气设备在线监测 与故障诊断
Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical Equipment
第六章： 故障分析与模型的建立
故障 = 设备的“病”
诊断
确定类型 推测原因
预计后果
实施在线监测的第一步
设备的组件多种多样，而设备的故障 千差万别。我们不可能对所有的可能发生 故障的组件，都进行检测。
FMECA不同阶段的资料来源
（ppm）
总烃含量
油中溶解气体含量分布
油中溶解气体的注意值标准： 总烃含量>150 ppm (体积分数) H2含量>150 ppm C2H2含量>5 ppm
失效模式、影响和危害度分析法
世界上没有永恒的事物，更没有绝对的可靠性， 所有系统最终都将失效。因此更应关注的是如何 使失效频率及损失降低到在经济上和社会影响上 可接受的范围之内。这是比所谓 “无风险”、 “无事故”之类政治口号更为现实和合理的目标。
直方图法
台 300 次
200
台 303000 次
202000
100
101000
0
0
00
440000 880000 11220000 16160000 20200000 24240000
（ppm）
氢含量
00 500
540500 1805000 11255000 16520000205025020450 32080500
19831991年大连电力局对线路绝缘子共测111万 片次，共发现414片零值，平均劣化率很低；而且 从未发现过同一绝缘子串中同时有两片零值的。 这样情况下，是否还需每年进行普测？
1997年至今，某市电力局对变压器油做过简化试 验30多万份，共发现酸价不合格的情况4份、闪点 不合格的1份。
这些试验项目的有效性如何？
某电力局对继电保护装置动作情况的统计见表。
1982~1998年
动作评价
总动作 次数
误动作 次数 不正确 动作率
10kV系统 24468 5 0.02%
66kV系统 1722 10 0.58%
220kV系统 339 21
6.20%
那么是否还要对不同电压等级的继电保护 装置沿用相同的检修周期？
沿海城市对7回66kV线路进行了自然积污研究， 每个季度进行盐密测量，结果7年没有一条回路 发生过污闪，而且从盐密看，旱季积污增多、雨 季结束几乎清零，并不存在年度累积效应。
发动机故障概率统计表
100 100
90
80
80
70
相对相频对频数(数%%)
60
60
50
40
40
30
20
20
10
0
0
1
0
发动机故障主次图
2
3
4
5
6
2
故故障4障模模式式
6
7
8
8
一般情况下,主次图中
主导因素—— 占累计相对故障率 0 ~ 80%的因素 主要因素—— 占累计相对故障率80 ~ 90%的因素 次要因素—— 占累计相对故障率90 ~100%的因素
设备
••• •••
部件A 部件B
零件 1 零件 2
设备故障总是由基本的部件故障引起的， 如何将设备的整体故障与局部的零部件故 障联系起来，是故障分析的关键。
故障分析
故障机理性分析
故障统计性分析
现场故障数据尤为重要，因为是在实际 使用的条件下获得的，其结果远比实验室 试验的结果含有更多的信息。
法国电气公司曾以3500倍的出厂价格 收购用户的失效集成芯片。
220kV 次数 时间
224 1.64
330kV 次数 时间
12 8.02
500kV 次数 时间
16 2.55
变压器 176 6.74 12 1.63 15 36.27
高压开关 1068 1.98 18 0.59 28 0.67
进行故障分析的目的
寻找问题的薄弱环节 1 分析系统中最需要监测的设备 2 分析设备最需要监测的环节 3 提出最有效的监测项目。
失效模式、影响和危害度分析法简称FMECA （英文全称）方法。
故障模式分析（FMA）
FMECA
故障影响分析（ FEA） 故障后果分析（FCA）
FMECA分析的方法和步骤
（一）拟定有效的故障数据收集计划 明确用途 确定和培训数据员
（二）系统功能逻辑分析 明确定义系统的各个环节 建立系统的功能逻辑图
因此对一般污秽地区的线路是否需要每两 年都进行清扫工作？
故障数据统计的困难
从现场收集的大量故障数据与资料大多数是分散 和无规律的。
由于故障发生后几乎所有的证据都不复存在，所 以往往难以根据事故的原始状态准确无误地说明 究竟是什么原因使设备损坏的。因此，一般所说 电力设备的击穿原因往往是一种推测 。
如何对设备关键部位实施有针对性地 监测，是成功的关键。
诊断最基本的功能就是对未知故障的分 类问题。
为了提高设备故障诊断的水平，需要对 设备故障有一个系统的认识，这不仅有助 于预防自然发生的故障，同时也有利于阻 止人们可能引发故障的过失行为。
故障调查
有关故障的经验数据是人们判断和识别设 备故障状态的重要依据，如果缺乏具有本质 意义的典型故障信息，则无法得到正确的诊 断知识。所以典型故障的是研究故障诊断技 术的基础。
（三）FMECA的定性分析
FMECA通常是利用表格进行分析的，国际电 工委员会IEC的“系统可靠性分析技术工作组” 规定了FMECA最低限度内容： 1）各部件功能简述 2）列出每个部件的可能失效模式 3）列出所有失效模式对系统工作的各种影响 4）列出每一种失效模式发生的各种诱因 5）估计每一种失效模式发生的概率 6）列出抑制失效模式发生的各种措施。
全国变压器事故部位分类表
故障统计分析法
主次图法 直方图法
主次图法
原则上，设备的所有这些组、部件都有可能 发生故障，但其发生的概率差异很大，为了保证 在线监测和故障诊断的有效性，我们需要将分析 的范围限制在较为常见的故障类型上。
主次图法又称巴雷特图法或排列图法，是根据 故障调查结果，分析产品故障主要原因和主要故 障模式的有效方法。
现场人员的错误记录。
设备故障与生产工艺和运行环境密切相关，由于 不同时期设计的设备结构不同，所以引发设备事 故的主要故障类型也在逐渐变化 。
Hale Waihona Puke Baidu 我国电力变压器主要故障类型演变
进行故障分析的目的
寻找问题的薄弱环节 1 分析系统中最需要监测的设备
1998年全国主要电力设备非计划停运情况
项目 架空线路
Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical Equipment
第六章： 故障分析与模型的建立
故障 = 设备的“病”
诊断
确定类型 推测原因
预计后果
实施在线监测的第一步
设备的组件多种多样，而设备的故障 千差万别。我们不可能对所有的可能发生 故障的组件，都进行检测。
FMECA不同阶段的资料来源
（ppm）
总烃含量
油中溶解气体含量分布
油中溶解气体的注意值标准： 总烃含量>150 ppm (体积分数) H2含量>150 ppm C2H2含量>5 ppm
失效模式、影响和危害度分析法
世界上没有永恒的事物，更没有绝对的可靠性， 所有系统最终都将失效。因此更应关注的是如何 使失效频率及损失降低到在经济上和社会影响上 可接受的范围之内。这是比所谓 “无风险”、 “无事故”之类政治口号更为现实和合理的目标。
直方图法
台 300 次
200
台 303000 次
202000
100
101000
0
0
00
440000 880000 11220000 16160000 20200000 24240000
（ppm）
氢含量
00 500
540500 1805000 11255000 16520000205025020450 32080500
19831991年大连电力局对线路绝缘子共测111万 片次，共发现414片零值，平均劣化率很低；而且 从未发现过同一绝缘子串中同时有两片零值的。 这样情况下，是否还需每年进行普测？
1997年至今，某市电力局对变压器油做过简化试 验30多万份，共发现酸价不合格的情况4份、闪点 不合格的1份。
这些试验项目的有效性如何？
某电力局对继电保护装置动作情况的统计见表。
1982~1998年
动作评价
总动作 次数
误动作 次数 不正确 动作率
10kV系统 24468 5 0.02%
66kV系统 1722 10 0.58%
220kV系统 339 21
6.20%
那么是否还要对不同电压等级的继电保护 装置沿用相同的检修周期？
沿海城市对7回66kV线路进行了自然积污研究， 每个季度进行盐密测量，结果7年没有一条回路 发生过污闪，而且从盐密看，旱季积污增多、雨 季结束几乎清零，并不存在年度累积效应。
发动机故障概率统计表
100 100
90
80
80
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相对相频对频数(数%%)
60
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发动机故障主次图
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故故障4障模模式式
6
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一般情况下,主次图中
主导因素—— 占累计相对故障率 0 ~ 80%的因素 主要因素—— 占累计相对故障率80 ~ 90%的因素 次要因素—— 占累计相对故障率90 ~100%的因素
设备
••• •••
部件A 部件B
零件 1 零件 2
设备故障总是由基本的部件故障引起的， 如何将设备的整体故障与局部的零部件故 障联系起来，是故障分析的关键。
故障分析
故障机理性分析
故障统计性分析
现场故障数据尤为重要，因为是在实际 使用的条件下获得的，其结果远比实验室 试验的结果含有更多的信息。
法国电气公司曾以3500倍的出厂价格 收购用户的失效集成芯片。
220kV 次数 时间
224 1.64
330kV 次数 时间
12 8.02
500kV 次数 时间
16 2.55
变压器 176 6.74 12 1.63 15 36.27
高压开关 1068 1.98 18 0.59 28 0.67
进行故障分析的目的
寻找问题的薄弱环节 1 分析系统中最需要监测的设备 2 分析设备最需要监测的环节 3 提出最有效的监测项目。
失效模式、影响和危害度分析法简称FMECA （英文全称）方法。
故障模式分析（FMA）
FMECA
故障影响分析（ FEA） 故障后果分析（FCA）
FMECA分析的方法和步骤
（一）拟定有效的故障数据收集计划 明确用途 确定和培训数据员
（二）系统功能逻辑分析 明确定义系统的各个环节 建立系统的功能逻辑图
因此对一般污秽地区的线路是否需要每两 年都进行清扫工作？
故障数据统计的困难
从现场收集的大量故障数据与资料大多数是分散 和无规律的。
由于故障发生后几乎所有的证据都不复存在，所 以往往难以根据事故的原始状态准确无误地说明 究竟是什么原因使设备损坏的。因此，一般所说 电力设备的击穿原因往往是一种推测 。
如何对设备关键部位实施有针对性地 监测，是成功的关键。
诊断最基本的功能就是对未知故障的分 类问题。
为了提高设备故障诊断的水平，需要对 设备故障有一个系统的认识，这不仅有助 于预防自然发生的故障，同时也有利于阻 止人们可能引发故障的过失行为。
故障调查
有关故障的经验数据是人们判断和识别设 备故障状态的重要依据，如果缺乏具有本质 意义的典型故障信息，则无法得到正确的诊 断知识。所以典型故障的是研究故障诊断技 术的基础。
（三）FMECA的定性分析
FMECA通常是利用表格进行分析的，国际电 工委员会IEC的“系统可靠性分析技术工作组” 规定了FMECA最低限度内容： 1）各部件功能简述 2）列出每个部件的可能失效模式 3）列出所有失效模式对系统工作的各种影响 4）列出每一种失效模式发生的各种诱因 5）估计每一种失效模式发生的概率 6）列出抑制失效模式发生的各种措施。
全国变压器事故部位分类表
故障统计分析法
主次图法 直方图法
主次图法
原则上，设备的所有这些组、部件都有可能 发生故障，但其发生的概率差异很大，为了保证 在线监测和故障诊断的有效性，我们需要将分析 的范围限制在较为常见的故障类型上。
主次图法又称巴雷特图法或排列图法，是根据 故障调查结果，分析产品故障主要原因和主要故 障模式的有效方法。
现场人员的错误记录。
设备故障与生产工艺和运行环境密切相关，由于 不同时期设计的设备结构不同，所以引发设备事 故的主要故障类型也在逐渐变化 。
Hale Waihona Puke Baidu 我国电力变压器主要故障类型演变
进行故障分析的目的
寻找问题的薄弱环节 1 分析系统中最需要监测的设备
1998年全国主要电力设备非计划停运情况
项目 架空线路