电力设备故障诊断系统及应用
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电力设备故障诊断系统及应用
电力设备运行状态对于整个电力系统的安全、可靠运行有着重要影响,而电力设备长时间运行过程中容易出现各种故障,造成严重的供电事故。通过运用科学合理的故障诊断方法,准确判断电力设备故障情况,为维护检修提供重要参考,并且加大对电力设备故障诊断系统的应用研究,降低电力设备故障发生率。文章分析了电力设备的状态监测技术,阐述了电力设备故障诊断系统应用,以供参考。
标签:电力设备;故障诊断系统;应用
近年来,我国电力系统快速发展,各种新型电力设备越来越多,这对于电力设备的故障诊断和维护提出了更高的要求。为了确保电力系统的稳定、经济、安全运行,应做好电力设备的故障诊断,通过运用简单的诊断技术和诊断方法,提高电力设备故障诊断准确率,加强电力设备状态监测,及时发现电力设备故障隐患,保障电力设备的安全性。
1 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。
1.1 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。
1.2 数据传送
通常情况下,电力设备距离信号处理系统比较远,在传输数据过程中很容易发生相移,产生损失和受到干扰,对数据进行预处理和模数转换,然后进行压缩打包,通过通信路径将电力设备状态数据传输到控制处理中心,确保电力设备信号质量。
1.3 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。
2 电力设备故障诊断系统应用
2.1 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。
2.2 故障诊断
电力系统中包含各种类型的电力设备,其故障类型也比较多,对于电力设备故障,应采用有效的诊断方法:其一,结合电力设备的固有特性,按照最大隶属度模糊理论原则,在线监测电力设备的状态信息量,科学判断电力设备故障类型,结合模糊数学方法,解决电力设备故障的模糊性、随机性问题;其二,基于电力设备特征空间矢量,采集故障特征量,实时修正电力设备故障误差,其对于诊断不确定、慢时变性电力设备故障准确率较高,在实际应用中这种诊断技术具有较强的自适应能力,将电力设备故障征兆矢量作为故障诊断先验征兆矢量,结合自适应算法对电力设备故障特征矢量进行有效修正,若电力设备故障征兆矢量比较模糊或者不确定时,可以通过人工方式科学分析和判断电力设备故障;其三,根据不同的电力设备故障情况,采用信息融合技术、多传感技术等科学诊断电力设备故障。信息融合技术主要是在相关要求和规范下科学分析和处理多传感器数据,一般情况下电力设备不同故障之间有某种特殊联系,寻找故障共同点,通过融合技术科学分析电力设备故障,提高电力设备故障诊断和状态监测水平;多传感技术主要是运用多个传感器对同一个电力设备进行观测,结合电力设备故障特
征,选择高灵敏度的设备信息量,科学诊断电力设备运行故障,提高故障诊断的准确性。
2.3 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。
3 结束语
近年来,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]罗珊.电力系统设备故障诊断与监测分析[J].科技创新与应用,2012,7:73.
[2]米瑞丰.电力系统设备状态监测与故障诊断[J].中小企业管理与科技(下旬刊),2012,8:300-301.
[3]李强,牛帅奇.电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析[J].科技传播,2012,20:50+62.
[4]高亢,林圳杰.电力设备状态监测及故障诊断系统原理[J].自动化应用,2016,1:56-57.
[5]陈云河.电力设备在故障诊断中的合理应用办法[J].硅谷,2013,6:80-81.