电气设备在线监测与智能维护技术在电力行业中的应用研究

电气设备在线监测与智能维护技术在电力行业中的应用研究

唐军

身份证号码；652901198211206717

摘要：本文围绕电气设备在线监测与智能维护技术在电力行业中的应用展开深入探讨。首先，介绍了电气设备在线监测与智能维护技术的基本概念、原理与组成。其次，详细阐述了这些技术在电力行业中各类电气设备（如发电机、变压器、开关设备、电力电子设备等）的实际应用情况，包括监测系统的构建、数据分析与故障诊断方法、维护策略的制定与执行等。接着，通过对比分析不同技术的特点、优势与局限性，揭示其在提高设备运行效率、延长设备寿命、保障电力系统稳定运行、降低运维成本等方面的显著作用。

关键词：电气设备；在线监测；智能维护；电力行业；运行效率

一、引言

随着电力行业向数字化、智能化转型的不断推进，电气设备在线监测与智能维护技术已成为提升电力系统运行效率、保障设备安全、降低运维成本的关键手段。本文旨在全面梳理电气设备在线监测与智能维护技术在电力行业中的应用现状，剖析其在设备健康管理、故障预测与预防、维护决策支持等方面的作用机制，探讨其面临的挑战与未来发展趋势，并提出相应的优化策略与创新路径[1]。

二、电气设备在线监测与智能维护技术概述

电气设备在线监测是指利用各种传感器和检测装置，对运行中的电气设备进行连续或周期性的状态参数测量，如温度、电压、电流、振动、局放、油色谱分析等。这些参数反映了设备的工作状态、绝缘性能、机械磨损程度以及潜在缺陷的发展趋势。监测数据通过数据采集器进行整合、预处理后，通过通信模块实时传输至中央监控系统或云端平台。智能维护技术则是在线监测技术的进一步发展与延伸，它不仅涉及数据的收集与分析，更强调运用先进的数据分析方法、模型算法和知识体系，对设备状态进行深度解析、故障诊断、健康评估及预测性维护[2]。

三、电气设备在线监测与智能维护技术在电力行业中的应用实践

（一）大型电力变压器在线监测与智能维护

监测参数：针对变压器，重点监测油温、油位、绕组温度、局部放电（PD）、油色谱分析（DGA）等关键指标。安装分布式光纤温度监测系统、超声波局放监测仪、在线油色谱分析仪等设备。

数据分析：采用时序分析、模式识别算法检测油温、油位的异常波动；利用小波分析、深度学习模型识别局放信号特征，早期预警内部绝缘缺陷；通过DGA数据结合智能算法预测潜在故障类型和严重程度。

维护决策：依据监测数据和诊断结果，系统自动触发预警，推荐针对性的检查项目或预防性维护措施，如油处理、散热系统优化、内部缺陷修复等。通过实施智能维护，某大型变电站变压器故障率下降35%，平均维修间隔时间（MTBR）延长20%，显著提升了设备可用率。

（二）高压断路器在线监测与智能维护

监测参数：监测断路器的机械特性（如行程时间、速度、同期性等）和电气特性（如接触电阻、介质损耗因数等），安装机械特性测试仪、接触电阻测试仪等设备。

数据分析：运用信号处理技术识别机械动作异常，使用机器学习模型预测触头磨损趋势；通过趋势分析和阈值报警防止介质性能恶化导致的绝缘故障。

维护决策：系统根据监测数据推荐调整操作机构、更换磨损部件、清洁灭弧室等维护任务。某电网公司实施断路器智能维护后，故障率降低了40%，维修成本节省约25%。

四、电气设备在线监测与智能维护技术的优化策略与创新路径

（一）技术集成与数据融合

在现代电力系统中，电气设备在线监测与智能维护技术不再孤立存在，而是与电力电子、储能、分布式能源等先进技术和系统紧密集成，共同构建起智能化、高效化的电力基础设施。这种技术融合与数据共享，使得设备健康管理与维护决策能够从单一设备层面扩展到系统级层面，极大地提升了电力系统的整体能效与稳定性。电力电子设备（如变流器、逆变器、有源滤波器等）内置的智能传感器和控制器可提供丰富的运行数据，与传统电气设备监测数据融合，形成更为全面的设备状态信息库。当在线监测系统检测到设备故障时，电力电子装置可根据故障等级和类型，迅速调整运行模式，实现故障设备的隔离与系统重构，保障电力供应的连续性[3]。

（二）智能算法与模型创新：

1.深度学习提升故障诊断准确性

深度学习作为一种强大的机器学习方法，其多层次的神经网络结构特别擅长捕捉复杂数据中的非线性关系和隐含模式，适用于处理电气设备监测数据中的高维、非结构化信息。具体应用包括：特征学习：深度学习模型能够从原始监测数据中自动学习并提取出具有诊断价值的高级特征，如通过卷积神经网络（CNN）提取局部放电信号的时空特征，通过长短期记忆网络（LSTM）捕捉设备状态的时间序列特征。异常检测：利用深度自编码器、变分自编码器等模型，通过重建误差识别数据中的异常模式，实现设备早期故障的无监督检测。深度生成对抗网络（GAN）也可用于生成故障样本，增强故障诊断模型的泛化能力。故障分类与诊断：借助深度神经网络（如多层感知器、CNN、RNN等）进行故障类型的分类与诊断，通过大量标注数据训练模型，实现对设备复杂故障的精准识别。结合注意力机制、迁移学习等技术，进一步提升诊断模型在新设备、新故障场景下的适应性。

2.知识图谱增强维护决策智能化

知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，能够整合设备属性、监测参数、故障模式、维护经验等多元信息，为智能维护决策提供强大的知识支持。具体应用包括：知识表示与推理：构建电气设备知识图谱，将设备型号、结构、零部件、故障模式、维护策略等信息以节点和边的形式组织起来，便于进行语义查询、关系推理。例如，通过查询知识图谱可以快速定位故障与特定零部件之间的关联，为诊断提供线索。故障诊断辅助：结合监测数据与知识图谱进行故障诊断，通过推理引擎找出与当前监测特征最匹配的故障模式及其可能的原因链，提供诊断建议。知识图谱还可动态更新，融入最新的监测数据和维护经验，持续优化诊断模型。维护决策支持：基于知识图谱的推理结果和设备状态预测，智能维护系统能够制定个性化的维护策略。例如，考虑设备重要性、故障影响、备件库存、维护成本等因素，推荐最优的维护时机、类型（预防性、预测性或纠正性维护）和资源分配。知识图谱还能模拟维护操作的影响，预测维护后的设备状态及系统性能，为决策提供全方位视角。

五、结论与展望

总的来说，智能算法与模型创新，尤其是深度学习与知识图谱的应用，已然成为电气设备在线监测与智能维护领域的一股变革力量。这些先进技术不仅显著提升了故障诊断的准确性，使得设备潜在问题得以早发现、早预警，而且通过智能化的维护决策支持，实现了设备状态的精准预测与维护策略的个性化定制，有效降低了设备故障率、延长了使用寿命，确保了电力系统的稳定运行。展望未来，随着大数据、云计算、物联网等技术的深度融合与快速发展，我们有理由相信，智能算法与模型将在电气设备维护领域发挥更加关键的作用。持续的研发投入与实践探索将进一步拓宽技术边界，提升模型的自适应性、解释性和实时性，使智能维护体系更加完善、智能。与此同时，跨学科合作与行业标准的建立也将加速技术创新成果的转化与应用，助力电力行业向更高效、更智能、更绿色的方向迈进，为社会经济发展提供坚实可靠的能源保障。

参考文献

[1]刘相群,杨云滨. 电气设备在线监测与状态检修技术[J]. 机电产品开发与创新,2023,36(6):129-131.

[2]杜贝. 分析电气设备在线监测技术的研究与发展[J]. 电气技术与经济,2023(6):288-289,299.

[3] 余江,李庆飞,李瑞峥,等. 电气设备在线监测技术的研究与展望[J]. 造纸装备及材料,2022,51(8):129-131.