火电厂电气设备运行故障及处理措施的研究

火电厂电气设备运行故障及处理措施的研究

刘嵩

辽宁大唐国际新能源有限公司锦州热电分公司  辽宁锦州 121000

摘要：作为电力生产的核心场所，火电厂电气设备的正常运行直接关乎电力供应的稳定性和可靠性。然而，由于火电厂电气设备规模庞大、构造复杂，加之高强度的工作负荷和自然环境的影响，电气设备在运行过程中极易发生各种故障。这些故障不仅可能影响火电厂的正常运行，降低电力供应的效率，甚至可能引发安全事故，对人民的生命财产安全构成威胁。因此，加强火电厂电气设备的检修和故障排除工作，对于确保电力供应的稳定性、提高设备效率、保障人员安全以及推动科技进步都具有不可替代的作用。

关键词：火电厂；电气设备；运行故障；处理措施；分析

引言：随着社会经济的快速发展，电力需求持续增长，火电厂作为主要的电力生产机构，其运行稳定性对保障电力供应的连续性和安全性具有至关重要的作用。通过定期检修和及时排除故障，不仅能确保电力生产的连续性和稳定性，还能有效延长设备的使用寿命，降低设备更换成本，从而提高火电厂的经济效益。同时，这也是预防安全事故发生的关键环节，能够保障火电厂工作人员的人身安全。此外，随着科技的进步和电气设备的更新换代，检修和故障排除工作也有助于推动相关技术的进步和发展，促进火电厂的现代化进程。因此，对火电厂电气设备运行故障进行深入研究，提出有效的处理措施，对于提高火电厂的运行效率和安全性具有重要的实践意义。

1.分析火电厂电气设备运行常见故障

1.1电气接地不合理

一是定期接地不合理会导致电力系统出现电路，使其电气设备出现较为严重的故障问题，在火力发电厂中，电气接地主要是分为了直流接地系统和交流接地系统，如果确定电阻值之后，需要通过电流的协调作用保证二者的平衡，电流如果过高，会对人们的生命安全构成威胁。在直流系统接地的情况下，如果没有及时发现并处理该问题，电气系统将继续运行，这无疑增加了潜在的安全隐患。工作人员可能难以发现设备故障，在实际工作中可能导致电流误伤问题。二是在交流电接地阶段，如果电机绕组与电气设备外壳发生接触，绝缘区域可能发生老化，这不仅影响设备的使用寿命，还可能引发安全事故。

1.2分析发电机严重发热

发电机长时间的运行会导致温度升高，可能由于风扇故障和冷却水循环不合理以及冷却系统堵塞等问题引起的，发电机在运行过程中，内部部件相互磨损以及铁耗、铜耗等现象都会导致热量产生。这些热量如果不能及时散去，就会使发电机温度持续升高，最终可能超过允许的范围，引发电机绕组和绝缘材料的老化甚至烧损。其次，绕组短路也是导致发电机发热的常见原因之一。在长时间运行过程中，发电机绕组可能因外部因素或其他故障导致短路。这种情况会引起电机温升加剧、电流过大，严重时可能导致发电机停机。

1.3分析导线故障

导线故障主要表现在以下方面：一是导线短路故障，在电气设备的导线绝缘层损坏或者老化时，可能会导致导线短路，从而产生瞬时过电流，烧毁电气设备或引起火灾。二是导线断路故障：导线在运行过程中可能受到机械应力、振动等因素的影响，导致断路故障，引起电气设备失灵或控制信号丢失，影响设备的正常运行。三是导线接触不良故障：由于导线的连接部位松动或接触不良，可能导致电阻增大、发热量增加，进而引发电气火灾或设备损坏等故障。

2.分析火电厂电气设备运行故障处理措施

2.1使用人工智能算法进行预测性维护

预测性维护旨在在设备故障发生之前对其进行预测，从而能够主动执行维护活动，从而减少停机时间和维护成本。人工智能算法通过分析历史数据、识别表明即将发生故障的模式并生成可行的见解，在预测性维护中发挥着关键作用。预测维护中使用的主要技术之一是机器学习，它包含能够从数据中学习模式和关系的各种算法。监督学习算法，例如回归和分类模型，可以根据从历史数据中提取的特征来预测设备故障概率。这些模型可以整合不同的数据源，包括传感器读数、操作参数和维护记录，以生成准确的预测。无监督学习算法，例如异常检测和聚类，也用于预测维护。异常检测算法可识别与正常操作条件的偏差，标记潜在的故障或故障。聚类算法将相似的实例分组在一起，从而能够识别具有不同故障特征的设备子组。此外，循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络等深度学习技术在对顺序数据和时间依赖性进行建模方面表现出色。这些架构可以分析时间序列传感器数据，以高精度预测设备退化或故障事件。

2.2预防故障的主动维护技术

主动维护技术的重点是通过在潜在问题升级为重大问题之前解决它们来防止设备故障。这些技术涵盖一系列策略，包括基于状态的维护、以可靠性为中心的维护（RCM）和资产性能管理（APM）。基于状态的维护（CBM）依靠对设备健康指标的实时监控来确定维护活动的最佳时机。安装在关键部件上的传感器连续测量温度、振动和液位等参数，从而能够及早发现异常或恶化。人工智能算法分析传感器数据，提供有关设备状况的可行见解并建议适当的维护措施。以可靠性为中心的维护（RCM）涉及系统地识别设备的关键部件和故障模式，根据维护任务对系统可靠性和安全性的影响确定其优先级。人工智能算法有助于分析历史故障数据和维护记录，有助于识别故障模式和优化维护策略。资产性能管理（APM）集成来自各种来源的数据，包括传感器、维护日志和运营数据，以全面评估资产的性能和健康状况。基于人工智能的分析工具分析这些数据，以识别趋势、预测设备退化并优化维护计划。通过主动解决潜在问题，APM能够提高资产可靠性、减少停机时间并延长设备使用寿命。

2.3电气设备持续评估的实时监控系统

实时监控系统能够持续评估电气设备的性能和运行状况，及时洞察潜在故障或偏离正常运行条件的情况。这些系统利用传感器、数据采集系统和高级分析工具来实时收集、处理和分析数据。整个电厂部署的传感器网络监测温度、压力、电压、电流等关键参数，全面覆盖设备健康指标。数据采集系统高频度收集传感器数据，确保及时发现异常或异常情况。先进的分析技术，包括人工智能算法和统计模型，可分析实时数据流，以识别表明设备退化或即将发生故障的模式。根据历史数据训练的机器学习模型可以在吸收新数据并适应不断变化的操作条件时更加准确地预测设备故障。

总结：总而言之，随着火电厂的不断发展，电气设备在运行过程中的安全性和稳定性对整个火电厂的运行至关重要。因此，对火电厂电气设备运行故障及处理措施进行研究具有重要的现实意义。本文从多个角度对火电厂电气设备运行故障进行了分析，并提出了相应的处理措施。由于火电厂电气设备运行故障的复杂性和多样性，未来的研究仍需进一步深入探讨各种故障的原因和处理方法，以提高火电厂的运行效率和安全性。因此，火电厂应继续进行技术创新、集成与推广，使电气设备始终处于健康、高效、安全地运行状态，确保不间断的电力供应，推动能源领域的不断进步。

参考文献：

[1]刘超.浅析火电厂电气设备常见故障及处理建议[J].现代工业经济和信息化,2022,12(09):232-233+243.

[2]刘献超.分析电厂电气设备故障的解决对策[J].电气技术与经济,2022,(04):171-173.

[3]李毅,张文斌,程磊.火电厂甩负荷未进入FCB主要电气设备运行分析探讨[J].电工技术,2022,(05):172-174.

[4]徐垚.电厂电气运行常见的故障及对策试析[J].中国新通信,2022,24(02):129-130.

[5]潘亮亮,周秀,田凯.发电厂电气自动化监控系统的设计研究[J].自动化与仪器仪表,2021,(12):101-104.

[6]冉明皓,赵星云.变电站及发电厂设备故障检修软件的开发[J].电子世界,2021,(15):114-117.