试析电力设备运维管理及安全运维策略

试析电力设备运维管理及安全运维策略

王培兴

62220119******7835 甘肃省张掖市734000

摘要：电力系统的稳定运行影响着地方产业发展与百姓生活，在日常维护过程中，应及时、准确、高效地处理各类故障，提高系统安全生产水平。在电力系统日常维护中，须确保通路中的各类设备（如变压器、断路器、互感器等）稳定运行，不会因年久失修、参数设置有误等问题出现故障。流程和组织性已经显著优化，从传统的单一维护方式转向了更为科学、系统化的维护策略。在制定电力设备的运维检修战略时，根据设备的实际状态和风险评估，可以选择最合适、成本效益最大的维护策略，无论是停电还是非停电，局部还是整体替换。对于检修的实施，现代化的智能化流程更加注重组织性和细致性，确保每一个步骤都有明确的指导和标准。而对于检修后的评价，这不仅是对检修效果的验证，更是对整个检修过程的回馈，有助于持续优化智能化电力设备的运维检修模式。

关键词：人工智能技术；电力设备；运维检修；应用

引言

我国的智能化电力设备运维检修模式中，流程和组织性已经显著优化，从传统的单一维护方式转向了更为科学、系统化的维护策略。在制定电力设备的运维检修战略时，根据设备的实际状态和风险评估，可以选择最合适、成本效益最大的维护策略，无论是停电还是非停电，局部还是整体替换。对于检修的实施，现代化的智能化流程更加注重组织性和细致性，确保每一个步骤都有明确的指导和标准。而对于检修后的评价，这不仅是对检修效果的验证，更是对整个检修过程的回馈，有助于持续优化智能化电力设备的运维检修模式。

1.电力设备的常见故障与其影响

电力设备在整个电力系统中起着至关重要的作用，确保其稳定、可靠的运行对于保障电力供应的持续性和安全性至关重要。然而，电力设备在运行过程中可能会出现各种故障，可以归纳为以下几个主要类型。电气故障是电力设备中最常见的故障类型之一，主要包括过电压、欠电压、短路和接地故障等。过电压和欠电压通常是由于电网中的负荷变化或设备故障导致电压偏离正常范围，可能会对设备造成损伤，降低其寿命，短路和接地故障则可能会导致电流激增，引发火灾或者设备损坏。机械故障主要与电力设备的物理结构和部件有关，如变压器可能会因为油的老化或渗漏、绝缘材料的劣化等原因导致故障，开关设备、断路器和继电器等设备由于长时间运行，可能出现机械磨损或接触不良等问题。环境因素也可能导致电力设备的故障，雷击、盐雾腐蚀、湿度和温度变都可能对电力设备造成不同程度的影响，在海滨或高湿度地区，盐雾和湿度可能导致设备腐蚀，进而影响其正常运行。操作误差和人为因素也是导致电力设备故障的重要原因，包括维护不当、操作不规范以及设计和安装缺陷等。

2.人工智能在电力设备检修中的主要应用领域

2.1图像识别和视频分析

电力设备检修作业的核心是确保设备状态的可靠性与安全性。近年来，人工智能的图像识别和视频分析技术逐渐成为电力设备检修中的重要应用领域，大大提高了设备的维护效率和精度。图像识别和视频分析通过自动化地识别、分类和定位电力设备的异常，使得检修人员能够迅速并准确地对故障进行定位和修复。图像识别技术在电力设备检修中的应用，主要涉及对设备表面的损伤、裂纹、氧化、腐蚀等异常状态的自动识别。传统的检测方法通常需要工程师亲自进行目视检查，这种方法不仅耗时，而且可能受到人为因素的影响，导致检测结果的偏差。而通过高清晰度的图像采集设备，结合深度学习等先进的图像处理算法，可以对设备的微小损伤和异常进行快速、准确的定位和识别。视频分析则是对连续的图像数据进行处理和分析，以捕捉电力设备运行中的异常状态和动态变化。

2.2直流系统检修及运维技术

直流系统是我国电力系统中不可或缺的组成部分，主要包括蓄电池柜与充电柜两大主体结构，其日常运维检修的质量在提高直流系统运行稳定性与安全性方面发挥着重要作用。在电力供应期间，若是突发交流电中断的状况，则直流系统的蓄电池就会在极短时间内将自身的电压与电流全部释放出来，进而确保整个电力系统电能的正常供应。由于蓄电池与充电装置内部结构复杂，一旦在运行过程中出现问题，则会严重破坏电力设备。一般而言，充电置的原材料主要以半导体材料为主，其在用的过程中难免会发出热量，一旦超过阈值则会带来烧毁的风险。不仅如此，蓄电池的长时间使用，其储存容量以及基本性能也会大幅下降。这些问题都应当引起相关工作人员的高度重视，并在落实日常运维与检修工作的时候，定期对直流系统的充电装置与蓄电池实施必要的维护与检修。具体来看，检修人员应当将充电柜与蓄电池放置在阴凉且通风条件较好的环境下，从而提升设备的运行性能，设备检修的频率以半年一次最佳。

2.3语音识别与虚拟助手

语音识别技术主要针对人的语音输入进行处理和转换，将其转化为可供机器理解和执行的指令或信息。在电力设备检修中，工作人员往往需要同时处理多个任务，在双手忙于其他工作时，仍能通过语音控制和查询相关设备信息或记录检修数据。例如，当检修人员在高空作业时，可以通过语音命令调整工作平台的高度，或向中央数据库查询相关设备的历史维护记录，提高工作的效率和安全性。虚拟助手则是基于人工智能算法和大数据技术的交互式系统，理解和执行用户的指令，为用户提供所需的信息和服务。在电力设备检修中，虚拟助手可以辅助检修人员进行故障诊断、提供维护建议、查询设备手册、并协助制定检修计划。

2.4机器学习在电力设备故障诊断中的应用

电力设备的日常运行与维护中，及时、准确地诊断故障是确保供电稳定性和系统安全性的关键环节。传统的故障诊断方法主要依赖于设备的物理模型和专家经验，然而，随着电力系统的复杂性增加和设备种类的多样化，这些方法在处理复杂、多源数据时逐渐显得力不从心。机器学习作为人工智能的重要子领域，正日益成为解决这一问题的有效途径。机器学习技术通过对大量的历史数据进行学习，可以自动提取数据中的特征和模式，并基于这些模式对新的数据进行预测和分析。在电力设备故障诊断中，机器学习可以用于分析设备的工作状态数据、环境数据和其他相关参数，自动识别设备的异常模式，实现故障早期发现预警，从原始数据中自动提取有助于故障诊断的特征，并选择与故障最为相关的特征作为输入，利用监督学习算法，如支持向量机、决策树和神经网络等，可以对设备的故障进行分类，准确判断故障的类型和级别，通过对历史数据的分析，预测设备可能出现的故障和故障发生的时间，实现设备的预测性维护，随着数据的不断积累，机器学习模型可以不断地进行学习和优化，提高故障诊断的准确性。

3自动化技术与技能培训：提升机电设备运维效率的策略

自动化技术和技能培训在提高机电设备运维管理的效率方面发挥着关键作用。这两个因素相互关联，共同为现代工业带来了更高水平的运维管理效率和质量。

3.1自动化技术的应用在机电设备运维管理中日益普及。自动化技术包括了各种传感器、监测系统和自动控制系统的应用，使设备能够实时监测自身的运行状态，并自动调整运行参数以维持最佳性能。例如，自动化系统可以自动调整设备的温度、压力和速度，以适应生产过程的变化。这种实时反馈和自适应性能够降低设备故障的风险，提高了设备的可靠性和稳定性。此外，自动化技术还可以减少人工干预，降低人力成本，提高生产效率。

3.2自动化技术的成功应用需要具备相应的技能和知识。因此，技能培训在提高机电设备运维效率方面也至关重要。运维管理人员需要掌握自动化系统的操作和维护技能，以确保系统的正常运行。此外，他们还需要具备数据分析和故障诊断的能力，以便及时发现和解决问题。技能培训不仅可以提高运维管理人员的综合素质，还可以增强他们对自动化技术的理解和应用能力。

3.3自动化技术和技能培训相互协同，共同提高机电设备运维效率。自动化系统的数据和监测结果可以用于技能培训的教材和案例分析，帮助运维管理人员更好地理解设备的运行原理和特点。同时，技能培训也可以为自动化技术的成功应用提供有力支持，确保操作人员具备足够的知识和技能，能够充分利用自动化系统的优势。这种相互补充和协同的关系可以最大程度地提高机电设备运维管理的效率和质量。

结语：

综上所述，人工智能技术对电力设备运维检修的影响是深远的。借助先进的机器学习算法和计算机视觉技术，电力设备的检修工作不仅变得更加高效，而且更加精准和安全。未来，随着更多的创新技术的涌现，如增强现实、深度学习等，我们可以期待电力设备运维检修的进一步智能化和自动化。