电力系统电气设备的检修技术优化研究

2023-12-04关帅麟

现代制造技术与装备 2023年10期

关帅麟

（广州市自来水有限公司，广州 510000）

电气设备的检修是确保电力系统安全运行和可靠供电的重要环节。在电力系统运行过程中，电气设备可能会受到磨损、老化、环境因素或其他因素的影响，导致设备故障和损坏的风险增加。因此，定期进行电气设备的检修和维护必不可少。电气设备的检修不仅可以及时发现设备的潜在问题和故障，修复损坏部件，还可以对设备进行保养和调优，确保其性能达到预期要求。通过检修，可以延长设备的使用寿命，减少计划外停电时间，提高电力系统的可靠性和稳定性。

1 传统检修技术分析

传统的电气设备检修技术存在一些局限性。首先，传统的检修技术通常依赖经验丰富的技术人员进行判断和维修决策，这使得检修结果容易受到个体差异和主观因素的影响，缺乏科学性和一致性。其次，传统的电气设备检修往往需要计划性停电或突发停电，导致停电时间较长，给用户带来不便，会对电力系统的稳定性造成一定风险。最后，传统的检修方法主要依靠定期巡检和故障发生后的维修，往往无法及时发现潜在的故障隐患，容易导致事故发生和故障扩大。

2 设备状态检修与状态检查

2.1 设备状态检修

设备状态检修，也被称为预测维护，是通过监测设备当前的工作状态，以确定是否需要维修。在进行状态检修时，首先需要监测设备状态，根据监测结果进行故障诊断，并制订相应的维修计划。设备状态监测是进行状态检修的前提，而故障诊断则依赖于对设备状态的监测和分析。状态检修是指通过对设备状态进行监测、分析和诊断，以合理规划维护周期，并确定目标维护方式的过程，包括设备状态监测、设备故障诊断和维修决策3 个层次[1]。在状态检修中，设备状态监测是关键的基础，它利用神经网络、专家系统等多种方法，通过分析设备运行状况来评估设备的健康状况。通过状态监测，可以及时发现设备异常，从而采取相应的维护措施，以降低设备故障的风险，并提高设备的可靠性，延长其使用寿命。状态检修系统，如图1 所示。

图1 状态检修系统

2.2 设备状态检查

电气设备的状态检查是确保电气设备安全可靠运行的重要环节，包括外观检查、接线端子检查、电气元件检查和功能性检查。第一，外观检查主要检查电气设备表面是否存在损坏、破损或异物堆积等情况。第二，接线端子检查要确保连接牢固、无松动，且无锈蚀、漏电等现象。第三，电气元件检查，主要检查开关、插座、断路器、熔断器等元件是否正常工作，是否有过热、漏电等问题。同时，需要检查电源线和电缆的磨损、老化情况，以免造成安全隐患。第四，功能性检查主要通过对电气设备进行必要的操作，检验其正常工作状态，如开关动作是否灵活、电气设备的响应是否正常等。电气设备的状态检测通过分析设备的运行和维护数据，结合状态监测和自诊断技术来准确评估设备的状态[2]。这种方法可以有效降低设备的重要性试验以及排除隐患的难度，其算法模图如图2 所示。

图2 设备状态评价算法模图

3 电力系统电气设备检修技术的优化策略

3.1 使用智能化检修技术

3.1.1 数据采集与分析方法

为了有效监测设备状态，需要采集多种数据指标，如温度、电流、振动和气体浓度等。传感器和数据采集系统可以实时采集数据，并将数据传输到监控系统进行分析。结合云计算和大数据技术，可以对庞大的数据进行处理和分析。常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习和人工智能等。

3.1.2 健康状况判断与故障预测

基于采集到的数据，可以通过判断和评估设备健康状况来预测可能的故障。根据历史数据和设备特征，可以建立故障预测模型，使用数据分析和机器学习方法进行训练和优化。常用的故障预测方法包括基于统计的方法、基于参数模型的方法和基于机器学习的方法。其中，参数模型通过分析设备运行参数与其健康状况之间的关系来建立。常用的参数模型是故障分布函数（Failure Distribution Function，FDF）模型，该模型基于设备运行参数的分布函数，使用设备的历史运行数据来估计未来故障的概率。具体来说，FDF模型假设设备的运行寿命满足某种特定的概率分布函数。故障预测概率可以使用威布尔故障模型进行计算，其表达式为

式中：F(t)为时间t内发生故障的概率；λ为尺度参数；β为形状参数。通过分析设备的历史故障数据，可以利用参数估计方法估算λ和β的值，进而预测未来特定时间范围内设备发生故障的概率。

3.1.3 无人机巡检技术

无人机巡检技术在电气设备检修中的应用越来越广泛，具有高效快速、安全可靠、智能分析、数据记录与管理、远程监控等优势。与传统的人工巡检方式相比，无人机巡检能够在较短时间内覆盖较大面积，避免人员接触高风险环境，提高巡检效率和安全性。结合计算机视觉和图像处理技术，无人机可以智能分析设备表面的异常情况，辅助故障诊断和预测。此外，无人机巡检生成的数据可以与关键信息一起记录和存储，建立设备巡检数据库，为后续的数据分析和故障诊断提供依据。通过远程监控和实时反馈，维护人员可以快速获取设备状态，及时采取维修和维护措施。

3.1.4 制订数据驱动的维护计划

首先，需要采集并记录设备数据，包括设备运行参数、历史故障记录、保养记录等。通过建立设备的数据记录库，可以获取设备的运行状态和历史信息，为制订维护计划提供数据基础。其次，通过分析和挖掘设备数据，可以发现设备的故障模式和趋势，识别潜在的故障预警信号。最后，利用统计分析、机器学习等技术，可以从数据中提取关键特征和模式，建立故障诊断和预测模型。常见的故障诊断和预测模型包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、神经网络和随机森林等。

SVM 的模型公式可以表示为

式中：x为输入特征向量；w为决策边界的法向量；b为偏置项；sign()为符号函数。故障分类结果取决于f(x)的正负符号。通过引入松弛变量和约束条件，可以得到SVM 的模型的优化公式，即

式中：C为正则化参数，控制模型的泛化能力和过拟合程度；xi表示输入样本向量；ξi为松弛变量，允许一些样本被错误分类或者落入间隔带。

深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）公式可以表示为

式中：l为第l层；Z(l)为第l层的加权输入；A(l)为第l层的激活输出；W(l)为第l层的权重矩阵；b(l)为第l层的偏置向量；A(l-l)为第l-l层的激活输出；g(·)为激活函数。

具体数字模型为维护计划制订提供了科学依据。在数据驱动的基础上，可以制订基于数据分析的维护计划。维护计划包括预防性维护、定期检修、计划更换等，旨在最大限度减少设备故障和停机时间[3]。通过考虑设备的运行状态、故障模式和预警信号等因素，可以制订出针对性和有效性的维护计划。数据驱动的维护计划制订是一个不断改进和优化的过程，通过不断收集和分析数据，并根据实际情况进行调整和优化，可以不断提高维护计划的准确性和有效性，降低维护成本和设备故障造成的影响。

3.2 优化维护成本

首先，进行故障模式与失效率分析。通过收集和分析设备的故障数据，可以识别出常见的故障模式和故障率高的组件。针对这些问题，制订相应的预防性维护计划，以减少设备故障和停机时间。例如，如果分析表明某个部件在特定时间段内的失效率显著增加，可以采取提前更换或定期检修的措施，以避免故障发生。其次，制订合理的设备维护计划。根据设备的重要性和使用情况，制订不同级别的维护计划，包括预防性维护、定期检修和紧急维修等。预防性维护可以根据设备制造商的建议或经验来设定，定期检修可以根据设备的工作时长、使用环境和历史故障数据等因素来确定。合理的维护计划可以提高设备的可靠性和可用性，降低维修成本和停机时间[4-5]。再次，优化备件管理与库存控制是降低维护成本的关键。根据设备故障模式和历史数据，进行备件需求预测，避免过多或过少地采购备件。最后，建立合理的备件库存控制机制，包括优化库存水平、设定库存警戒值和提高备件周转率等。合理管理备件库存可以降低库存成本和占用的存储空间，确保及时供应所需备件，提高设备维修的效率和灵活性。