电力系统变电运维中的智能监测与故障诊断研究

电力系统变电运维中的智能监测与故障诊断研究

荣庆

山东海建水利工程有限公司  山东济宁 272000

摘要：随着我国经济的快速发展，人们的生活水平逐步的提高，对电力系统的要求也越来越高。近年来变电站常面临的设备故障、维护困难以及不稳定给电力系统的安全与稳定运行带来巨大挑战，因此对智能监测与故障诊断技术展开研究显得尤为重要。基于此，文章总结了电力系统变电运维中智能监测与故障诊断技术的必要性，重点探讨了电力系统变电运维的智能监测与故障诊断技术，以供相关工作人员参考。

关键词：电力系统；变电运维；智能监测；故障诊断

引言

随着全球能源结构的转型和电力需求的快速增长,电力系统的稳定性和安全性成为社会发展的重要保障.变电运维技术检修工作在实施中,受到自然环境的恶劣影响、人为操作失误及设备性能的逐渐下降等因素,给电力系统变电站的稳定运行带来了极大的挑战。

1电力系统变电运维中智能监测与故障诊断的必要性

在过去几十年里，电力系统的扩展及电力需求的持续增长使变电站的输电容量和设备数量呈现快速上升的趋势，同时随着新能源发电方式的广泛应用，尤其是风能、光伏等不稳定发电方式，电力系统在调度和稳频方面的挑战与日俱增。由于传统的人工巡检和维护方法对人力资源产生较大依赖，监测周期长、耗时、易遗漏等问题在实际应用中日益凸显，因此智能监测与故障诊断技术的应用成为变电站运维发展的一大趋势。运用在线监测技术，如激光雷达监测、红外成像技术及各种类型的传感器，可以实时、连续获取变压器、断路器、避雷器等设备的运行状态信息，比如通过激光雷达监测设备温度可以识别出设备过热引发的破坏状态，有针对性地进行处理；结合大数据分析技术可以实现对海量数据的高效处理，在提高运维效率的同时确保系统安全，采用智能监测技术后，巡检周期可从1个月缩短至1周，检测精度提升至95%以上。

2变电运维中存在的问题

2.1自然环境

变电运维在实施过程中,自然环境因素对运维管理工作的开展造成了影响,威胁了运行的稳定性和安全性.在极端气候条件下,如高温、寒冷、雷暴和暴风雨等,加剧了变电设备运行负荷,甚至导致设备损坏,影响变电站的正常运行.例如,高温天气可能导致变电设备过热,影响其绝缘性能,从而增加线路自燃、系统故障发生的概率.另一方面,寒冷天气会使得设备启动和运行困难,甚至导致部分设备因冻结而无法正常工作.此外,雷暴等极端天气条件下,雷击可能直接造成变电设备的损坏,影响电力系统的稳定供电.自然灾害如地震、洪水等也会对变电站造成破坏,威胁的安全运营.这些自然环境风险的存在,要求变电运维采取更为周全的预防措施和应对策略,以降低自然环境因素带来的负面影响,确保电力系统的稳定和安全运行.

2.2人为操作不当

变电运维中,人为操作不当是导致系统故障和安全事故的重要因素之一.操作人员的技术水平、专业知识及操作经验的不足,可能会导致对变电设备的误操作,进而引起设备损坏或运行故障.例如,未能正确执行操作程序或违反安全操作规程,可能会造成电气设备过载、短路甚至火灾等严重后果.此外,维护保养工作的疏忽也属于人为操作不当的范畴,比如未能及时更换或维修老化、损坏的设备部件,将直接影响变电站的正常运行和电力系统的稳定性.在某些情况下,对于新引进的技术和设备缺乏足够的认识和培训,也会导致操作失误,影响系统的安全运行.

3电力系统变电运维中的智能监测与故障诊断研究

3.1在线监测系统

在线监测系统可以实时感知设备的运行状态，及时发现潜在的缺陷，从而实现及时的故障预警和诊断。在线监测系统一般包括传感器、数据采集设备、信息传输设备（如无线射频模块或光纤通信设备）和数据处理中心。传感器主要用于捕获设备的各种运行参数（如温度、压力、振动、电流等），以便后续进行数据分析。在实际应用中，典型的传感器包括温度传感器（如热电偶）、压力传感器（如压力式膜盒、差压变送器等）、振动传感器（如加速度计、速度计等）以及电流传感器（如零序电流互感器、磁环电流传感器等）[3]。对于变压器而言，常见的在线监测项目包括油中水分、油中气体、绕组温升、油位、局部放电等。其中，利用气体传感器对气体在线监测，例如典型的铁氟龙光纤传感器可以用于监测油中氢气、甲烷、乙炔、二氧化碳、一氧化碳等气体，该气体传感器采用宽光谱、辐射光源与探头的光纤传输，在线检测气体浓度范围为0～1%，测量精度为±0.001%。

3.2智能巡检技术

在电力系统变电运维中，智能巡检技术为运维人员提供了一种高效、精确且安全的巡检手段，智能巡检技术结合无人机、机器视觉、大数据分析等多种技术，实现巡检过程的自动化及结果分析的智能化。在实际应用中，无人机配备高清相机、红外热像仪和局部放电检测设备等传感器设备，对变电设施进行空中巡检，比如红外热像仪可以实时检测设备的温度分布，判断设备中是否存在过热现象。局部放电检测设备通过无线射频技术检测空气中的超高频波段信号和特高频波段信号，从而判断设备是否存在局部放电现象。无人机巡检技术的应用可以有效缩短巡检周期、提高巡检质量，并避免运维人员在高压高危环境下巡检，提高工作安全性。数据分析方面，采用图像识别、深度学习等技术自动识别和分析巡检数据中的异常信息，依据预先设定的故障特征库进行故障类型判断和处理，比如运用深度学习的卷积神经网络对热成像数据和视觉图像数据进行分析，识别设备表面的损坏、污秽、过热等故障特征，并据此给出针对性的维护建议。

3.3局部放电检测

局部放电检测作为电力系统变电运维故障诊断技术的核心之一，具有至关重要的作用，局部放电是在高电压设备中由于微小缺陷等局部因素引起的部分电场集中，从而使绝缘介质中产生一瞬间的放电现象。局部放电关注的重点是发现恶化绝缘介质状况的征兆，并根据发现的问题实施迅速干预，根据不同应用场景可以通过多种方法，如空气法、声学法、电学法等来实施判断。在现实操作中，局部放电检测的普遍方法包括超高频（UHF）法、激光声学法、超声波（AE）法等。UHF法作为应用广泛的局部放电检测技术，依托检测空气中的UHF信号，具备较好的抗干扰性能、灵敏度以及定位精准度。其测量范围可覆盖频率从300MHz至3GHz。结合网络分析仪、数据采集设备和辅助诊断技术等手段，局部放电检测可以实现对变压器中局部放电现象的实时监测与准确识别。通过局部放电检测技术采集到的数据，变电运维人员能够更确切地了解设备绝缘介质的实际状况，从而可以启动针对性的处置及维修措施，确保电力系统稳定运行。与此同时，局部放电检测在逐渐成熟的过程中，结合现代技术手段和设备如数据处理方法、模式识别技术以及人工智能等进行创新发展，进一步提升精确诊断的能力。

结束语

为了适应不断变化的电力市场和技术需求，电力行业应继续积极开展电力系统变电运维的智能监测与故障诊断研究，积极探索新技术、新方法和新思路，加强与国际技术交流与合作，推动电力产业的持续、健康、绿色发展。

参考文献

[1]朱豪侃．变电运维技术与管理探讨[J]．电子乐园,2022(6):139-141．

[2]李冉．电力设备状态检修和运维一体化技术探究[J]．水电水利,2021,5(3):85-86．

[3]毛倩．110kV变电运维风险与技术检修[J]．电脑乐园,2022(9):1-3．

[4]岳宇飞．变电运维技术与管理的思考[J]．科学大众:科技创新,2021(12):332-334．

[5]李嘉晖．变电运维风险与技术检修措施探讨[J]．现代工业经济和信息化,2023,13(4):251-252．