电力系统设备状态监测与故障诊断

电力系统设备状态监测与故障诊断

作者：米瑞丰

来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2012年第08期

摘要：本文对电力设备诊断及技术研究的现状进行了阐述，应用多传感融合技术、特征空间矢量、最大隶属度原则、模糊理论选取有效的故障信号特征量等分析方法诊断故障。并表明作者对电力设备状态监测与故障诊断智能化、数字化的发展方向的预期。 关键词：电力系统 状态监测 故障诊断 0 引言

在国内电力系统设备状态监测与故障诊断技术的实际应用中，虽然某些厂家能够生产出各种检测装置。但是，现在在实际的应用中还是有局限的，在进行状态监测以及诊断某些故障时，还是做的不够完美，在某些问题的分析上缺乏透彻的分析。本文主要是从电力系统设备状态监测与故障诊断内容和任务方面展开研究，关于其在以后的发展空间进行了进一步的探讨，同时针对其目前的不足提出了一些建设性的意见，从内容上来讲主要有状态监测与故障诊断，以此来保证电力系统安全、经济、稳定运行。 1 状态监测与故障诊断技术的含义

电气设备故障是由于设备的某些劣化积累到一定程度后所产生的。特别是大多为有机材料制成的电气设备绝缘介质，在外界因素作用下容易发生老化。组成电力系统的基本元件是电气设备，局部或广大范围的停电会因它的失效而产生，必将导致巨大的经济损失，并造成不良的社会影响。

为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核即为监测。设备的状态监测就是通过使用各种传感器，运用各种测量手段，来检测一些物理、化学量，他们能够反映设备的运行状态，监测是为了使我们能够知道设备是在正常运行，还是出现了某些的异常。设备的“故障诊断”是指根据状态监测，设备故障的严重程度及类型、部位都需要专家用所得到的各测量值、运算处理结果所提供的信息后结合掌握的有关设备的知识和经验进行推理判断，并根据此判断提出维修处理设备的建议。简单的说就是特征量收集后的分析判断过程是故障诊断，状态监测是特征量的收集过程。

2 在线状态监测系统 2.1 状态监测的概念和任务

故障预报、故障诊断和状态监测等几个内容虽然相近，但在实际应用中却存在差别。所采用的很多方法都是一样的，在内容上它们没有严格的界限，在线检测和数据分析工作都要进

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行，而且防患于未然是它的最终目标。而在任务方面却有所相同，这里加以区分，以确保能进一步明确状态监测的任务。

故障预报就是预测设备可能出现的各种故障，具体来讲要预测故障发生的时间、位置及程度。故障诊断是针对已经发生的各种故障而言的，是对这些故障进行诊断，首先要找出故障的特征，然后做出正确的定位，而且还要分析故障程度，最后进行诊断。 状态监测包含如下工作内容：

①建立设备运行的历史档案，为设备的运行情况积累资料和数据。

②判断设备运行状态是异常还是处于正常应根据已出现的故障特征或征兆、历史档案、运行状态等级，并判断故障的程度和性质。

③应对设备运行状态进行评估并分类。状态检修的实施在一定的标准形成后便可提供依据。在进行状态监测评估时，要体现出对设备异常状态的预测以及以后可能发生的某种变化的估计，同时还可以创造一些更有利的条件，使这种评估达到最高的水平。 2.2 状态监测的关键技术 2.2.1 信号采集

电力设备在线监测系统，其作用主要是持续的检查设备的运行情况，预测设备状态发展趋势的系统。通常我们是在了解设备的运行状态的情况下，更清楚的认识设备的运行，因此，我们首先要了解电力设备的电压、频率、局部放电量等信号，在此基础上工作人员才能更准确的掌握设备是否在正常运行，或者是否出现了某些异常状况，以此对对象的状态信息进行诊断。采用不同的信号采集方法应根据表征设备状态量的各种信号的不同特性而定，有如下几种常用的采样方法：

①一次性采样就是每次只采集一个足够的数据，然后处理所需长度的信号样本。 ②采样时要遵循之前制定的周期。

③可从设备产生的随机故障表现的信号自动采样。 ④特殊采样方式包括转速跟踪、峰值采样等。

监测方法因电力设备和任务要求的不同所采用的状态也不相同。 2.2.2 数据传送

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在传输过程中通常由于信号处理系统距监测设备较远，所以数据易受干扰且容易损失，受周围环境因素的影响较大。首先，应对数据进行模数转换，经过预处理后压缩打包，而后传输到处理控制中心。光纤传输数字信号能较好地保证信号的质量，因为它能抑制干扰，所以电力领域目前已广泛应用通信设备。 2.2.3 处理数据

在通信线路的协助下，数据处理中心可以接受到状态量数据包，之后会很快的在不同的数学方法的帮助下解包处理这些数据。搜索另一个信号可以在时域中由两个信号之间相关性采用相关分析的处理数据；小波分析；人工智能。数字信息技术的广泛应用，以及智能技术的应用，都对电力设备在线监测系统的数据处理时的实时性和准确性起到了良好的作用。 3 故障诊断

3.1 选取故障信号特征量

将有用的信息量从错综复杂的信号中提取出来，这就是信号处理技术要完成的工作，当设备运行时提供的信息更加精细的时候，设备进行诊断就会表现出更佳的灵敏度。一个故障特征量可能不仅仅是由于某一种故障状态引起的，但是通常情况下，许多的故障特征量反映的是同一种故障，因此，我们要解决的一个困难就是如何争取的选择故障特征量。常因特征量选取不恰当，而在识别运行中电力设备的故障状态和正常状态时出现误诊或漏诊，正常状态和故障状态的特征参量有交叉的部分，这样可能会出现不正确的判断，即故障特征量中具有模糊性。所以我们要选择典型的而且是行之有效的故障特征参量。 3.2 故障诊断

因为电力设备故障种类很多，而且同一故障可能会通过多种故障状态表现出来，介绍以下的几种诊断方法：

①某种故障不同的故障表象需利用多传感技术和信息融合处理技术来诊断。从多侧面、多角度，多传感技术利用多个传感器观测同一对象，然后针对同一故障的多个表现特征进行选择故障反映灵敏度高的状态信息量，通过这种方法进行故障诊断能够最大限度的保障故障诊断的全面性。

通过信息融合技术能够将来自多传感器的数据在某些要求的规范下对数据进行分析处理。尽管同一设备故障可能会存在不一样的反应，但是他们之间不一样的特征空间是有着某种联系的，我们应当找出其共同点，排除不同点，然后再利用融合技术进行分析，这样电力设备状态检测和故障诊断的准确性便能得到提高。可是，这种诊断方法由于还不完善的信息融合基本理论，因此还需进行进一步的研究，使其更加完善。

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②故障特征量基于特征空间矢量的故障诊断方法，可通过对故障误差的学习实时修正。这种方法多用于具有慢时变性和不确定性的复杂对象的故障诊断。

③模糊理论中的最大隶属度原则诊断故障原因在线监测状态信息量不足导致的不确定性时和针对电力设备的固有特性时可以加以考虑采用，来判断故障类型，故障的随机性和模糊性问题须将状态信号与模糊数学方法结合起来分析。

除以上方法，也可以结合人工智能、神经网络等方法诊断故障。 3.3 信息技术和故障诊断分析技术

故障诊断分析具体来讲就是分析出现电力设备故障的物理过程、化学过程和故障的因果关系过程。我们通过归纳整理出现的很多设备状态特征量、降维等，再采用模糊识别、专家系统等识别技术，正确判断故障特征参数，最终找到故障发生的原因、位置、性质等。可以通过局域网传输设备诊断信息对趋于数字化和网络化的电力设备的故障进行诊断，有需要时也可以进行远程诊断，这样就能够更好地完成对设备状态的检测，同时还能够实现故障诊断信息的异地传输。关于技术装备上面，我们还可以使用一种新的设备，即虚拟诊断仪器，某些诊断系统在客户端上设有报警系统，设备可充分运用网络技术的传输功能，使数据成功上传，这样就能够使获得的信号达到实时性的效果。 4 结语

在实际工作中，目前状态在线监测依然表现出了很多的不足。但是也表现出了一些优点，实现了从传统管理模式向状态检修的转变。状态监测和故障诊断不是一样的，二者是有差别的，从电力系统设备运行角度来分析，再参考维修管理现状，状态监测方法在实际的应用中更受欢迎。国内的变电站和发电厂在实现状态监测方面目前都已具备技术的初步条件。在智能化理论（如神经网络和专家系统）的基础上，随着传感器技术和信息技术的日益成熟，电力设备状态监测与故障诊断日后也必将会进入一个智能化的时代。 参考文献：

[1]陈维荣，宋永华，孙锦鑫.电力系统设备状态监测的概念及现状[J].电网技术.200，2／1(11)：12-17.

[2]周龙，文远芳，詹琼华，电气设备故障特征参量有效性的模糊判据研究[J].电网技术，1998，22(2)：51-54.