电站常用状态监测技术20090617

电力系统状态监测及控制技术
电力系统状态监测及控制技术是一种重要的电力技术，是一种对电力系统运行状态进行长时间监测、诊断和控制的方法。

它结合了计算机控制、数字信号处理、网络技术和通信技术，是近年来电力系统中应用最多的一种技术。

其主要功能包括：性能监测，通过在线或远程检测电力系统中多种信号（如电压、电流、温度等），可以获取系统运行状态，及时发现异常情况，提供故障定位和处理依据；优化控制，实现远程自动控制，可以根据电力系统的变化情况，调整设备之间的工作方式，提高系统的可控性和稳定性；故障处理，预判系统可能出现的故障情况，计算最优的处理方案，实现对故障的及时控制和消除，以降低系统损失，保证安全运行。

此外，电力系统状态监测及控制技术还可以分析系统杂散电流，检测系统中存在的植物损耗，以及评估系统故障风险，预测潮流走向等，对电力系统的安全运行有重要的作用。

因此，电力系统状态监测及控制技术在现代电力系统中发挥着越来越重要的作用，为电力系统的安全运行提供了有利的保障。

其发展前景是十分乐观的，将来会更加贴近实战，带来更多惊喜，为智能电力系统的发展不断提供新的技术支持。

探讨电力设备状态监测技术摘要：电力设备状态监测技术将向智能型、系统型的状态管理系统发展。

先进的传感器技术和智能信息处理技术在发展新型状态监测系统方面具有巨大的作用。

关键词：电力设备状态监测状态智能管理1、引言状态监测（condition-based monitoring）是利用传感技术和微电子技术对运行中的设备进行监测，获取反映进行状态的各种物理量，并对其进行分析处理，预测运行状况，必要时提供报警和故障诊断信息，避免因故障的进一步扩大而导致事故的发生，指导设备最佳的维修时机，为状态检修提供实时数据。

20世纪80年代以来，随着科学技术的发展，状态监测技术在我国逐渐开展起来，设备维修策略也从“计划维修”逐步向“状态维修”转换。

目前，状态监测技术的应用还不够成熟，总体来看，投入产出比和性能价格比都很不理想。

随着网络、通信、信息技术的进一步发展，设备状态监测将向系统化集成化方向发展，形成以状态监测为基础的设备智能管理系统、新型传器技术和智能信息处理技术将更多地应用于系统中，能对在线和离线数据进行分析处理，对设备进行实时监测、故障诊断、针对诊断结果提供相应的维修策略，并对设备进行状态分析，评估设备的当前健康水平。

2、状态智能管理系统状态监测技术的研究将从局部探讨进入系统研究阶段，建立在状态监测基础上的状态智能管理系统将成为发展趋势，该系统具有对设备进行状态监测、故障预警、故障诊断、状态评估等功能，并且能对状态维修提供智能化决策。

该状态监测系统是实行电气设备状态检修体制的前提和基础，系统由下列几部分组成：（1）传感器（Sensor）。

将电量、物理量、化学量转换成适合于数据采集装置处理的电信号。

其选择依赖于状态监测采用的方法和被监测设备的故障产生机理。

通常考虑适用于在线监测，有较高的灵敏度，价廉，非侵人性，抗干扰等特点。

（2）数据采集（Data quisition）。

采集传感器输出信号，对信号进行去噪，选取、滤波、模/数转换等处理，以及对传感器补偿和校正等。

水电厂设备状态监测滕小羽l ~唐国庆2(l.国家电力公司电力自动化研究院~南京2l OOO3; 2.东南大学电气工程系~南京2l OO96)摘要:由于维修技术的改进~按计划检修的制度已不适用~状态监测方法正被引入水电厂设备维修中来 叙述了状态监测的原理和系统的构成~着重介绍了状态监测技术中的信息采集和处理~设备状态的分析方法~预测和诊断~专家系统及智能技术应用~认为水电厂设备状态监测系统的关键在于预测模型和专家知识库的建立~并应建立有关量化判据的标准 关键词:水电厂;状态监测;预测性维修;专家系统;诊断模型中图分类号:TV 736收稿日期:2OOO O3 l O国家重大科技攻关项目(97 3l 2 O6 l 7)引言状态监测技术应用又称为预测性维修~其目的是提高设备可用率~降低维修成本~并带来良好的经济效益 目前我国水电厂普遍安装了计算机监控系统~并推广了无人值班~少人值守管理模式 无疑~设备状态监测的研究具有重大意义 l 995年美国电科院与COm EdiSOm 电厂合作对l O 台机组安装了其状态监测设备~经计算~开始2年的经济效益超过l 6OO 万美元[l ] 据日本新日铁l9S4年统计~采用状态监测技术当年效益为S.l49亿日元[2] 因此~与此相关的智能维护~状态预测技术目前在我国得到了广泛重视~并成为很有开发价值的研究方向[3]1维修技术及其观念的变化长期以来~我国水电厂设备一直实行计划检修制度~如对机组而言~一般l 年2次小修~4年l 次大修 这种检修制度的建立主要是由于6O 年代以来的维修需求和设备故障观点造成的(见图l)[4] 由图l 可见~对应于第2阶段的计划检修方法的背景是6O 年代人们形成了预防维修的概念~从而产生了提高设备可用度~降低成本的需求 同时~第2阶段对故障观点的认识相对简单~认为设备刚使用时和陈旧时最可能发生故障~即浴盆曲线的故障观点 由此而产生的计划检修方法至今仍普遍采用然而随着人们对维修需求的提高~在进一步的研究中发现故障模型不是l 种而是6种~即图l 中第3阶段 在某一领域的研究表明~设备故障4%属A 型~2%属B 型~5%属C 型~7%属D 型~l 4%属E型~属F 型的高于6S% 这一研究的数据不一定和水电厂设备情况完全吻合~但已充分说明设备故障模型中的E 型和F 型所占比例较大~计划检修方法已不适用~由此产生第3阶段的维修技术(见图2)图l 维修期望值和设备故障观点的变化Fig .l Maintenance reguirement and changeof viewpoint about eguipment fault图2维修技术的变化Fig .2Technological improvement of maintenance54第24卷第l O 期2OOO 年5月25日VO1.24NO.l O.25~2OOO2状态监测系统的构成状态监测是基于一个事实9即大量故障不会瞬间发生9实际要发展一段时间D 如果可以发现这种故障的迹象9且该迹象正在继续9就认为探测到了潜在故障D 因此潜在故障P 被认为是一种可辨认的状态9它显示了故障将要发生或正在发生D 当性能继续变坏9变坏速度加快直至失效9到达功能故障点 9图 中的曲线显示了这种状态的变化9而图 则表示了一个滚珠轴承由正常磨损P 到卡死 之间可以检测出的各种潜在故障或状态P z D 如果在P 曲线间隔周期能探测到潜在故障而采取维修措施9那么就可以避免功能故障及避免故障后果D图3潜在故障功能故障演化 P -F 曲线Fig -3Trend f rom potential to f unctional f ault P -F状态可监测9并不表示根据状态就能自动判别出故障性质和位置9很多情况的判别取决于启发性知识D 该领域专家对设备对象的独到了解和经验常常能起到关键作用D 因此专家系统~人工智能理论和技术在状态监测中可以得到较好的应用9同时计算机的精确记忆及自学习功能又能弥补专家自身可能发生判断失误的弱点D水电厂状态监测系统的构成如图4所示D 由于水电厂目前普遍安装了计算机监控系统9因此系统构成考虑了与监控系统结合的方案D 专用状态检测装置是为了弥补监控系统监测功能的某些不足而设置的9如对某些量需要以快速周期采样9或以高精度测试9如振动摆度装置D 大多数量可以直接使用监控系统中现地监控单元已有的采集量D 采集到的量送入状态监测历史站及专家系统分析站进行实时比较分析或历史保存9或通过监控系统的操作员工作站的人机界面显示出来D 同时监控系统通过它的We 服务器还可以把数据和结果送到远方的专家系统分析站供该领域专家权威分析D图4水电厂状态监测系统Fig -4Hydropower plant condition monitoring system3设备状态分析和处理3-1信息采集与处理机组设备由于是旋转设备9又是生产中最重要的设备9是水电厂状态监测的重点D 信号取样与处理主要有以下几方面I 5]D3-1-1振动监测主要用 个参数9即幅值~频率和相位来分别表示振动大小~振动可能产生的原因以及振动方位D 振动传感器原理分位移~速度和加速度D 经计算处理又可得到幅值~相位~频率~振动波形~轴心轨迹及趋势9同时分析~判断振动原因和事故位置D3-1-2气隙监测指水轮发电机定~转子之间空气间隙的监测9一般可用平板电容传感器来实现D 气隙是否均匀直接影响电气特性和机械性能的稳定D3-1-3水轮机气蚀气蚀问题影响水轮机安全和运行9并会造成巨大经济损失D 国外有根据声学传播原理9用加速度传感器测量声强以判别气蚀强度9取得了良好的效果D 3-1-4流量监测主要用于监测技术供水等辅机系统状况D 测量原理分超声波和差压法D3-1-5温度监测以推力瓦为例9将热电阻或热电偶插入瓦体9监测瓦温D此外9如对变压器可用渗透膜技术检测其油中氢~一氧化碳~乙烯和乙炔含量;并用湿度传感器测64量油中水分O用局部放电法测量其线包及机组定子线圈的对地绝缘状况O信号取样与处理的工作重点在于监测点及传感器的确定9采用有效的抗干扰措施9并通过硬件和软件方法保证采样的速度9以准确有效地获取设备的状态数据O2建立预测和诊断模型获取了准确的数据之后9就要建立模型并以此作为判断的依据9预测准确与否9关键在于此O因此模型应能准确描述设备的动态特性9并区分出潜在故障的状态O这方面难度在于缺少权威的量化依据O 有些如振动等级可在国家标准GB 4 水轮发电机组安装技术规范中找到9并有部颁标准DL T 94 水轮发电机组振动监测装置设置导则对装置设置进行说明O但对很多设备及重要监测点难以找到这种判断依据O通常情况按某个确定的限值来判别9还可计算其随时间变化的规律9如计算均值方差某单位时段的最大值O以瓦温为例9目前大量采用的塑料瓦9使热传导减慢9用梯度算法及单位时间温度变化率就更为合理O对振动程度强弱进行定量描述9可用模糊集合理论中隶属度函数方法9在感兴趣的频率范围根据频谱幅值构成一个征兆模糊子集9对一个故障可凭经验确定标准征兆模糊向量9再用泛函分析中距离的概念来比较两个模糊集合的相似程度O智能诊断规则的建立和完善设备状态监测的分析有很大程度依赖于该领域专家的启发性知识O技术关键在于采用何种知识表示方法将智能诊断规则建成知识库9采用何种专家系统人机界面以方便专家在今后来维护和修改知识库O目前常用的知识表示方法有以下几种或几种的结合;逻辑语义网络产生式规则框架脚本面向对象表示etri网原型神经元网络O状态数据经诊断模型计算后由推理机在知识库中匹配9给出相应结论9显示设备状态及处理建议O 目前常用产生式规则方法和神经元网络方法O 状态分析软件为了用软件工具帮助进行数据分析9目前用时域和频域Z种分析方法对机组振动及摆度提供分析工具O时域分析方法包括机组轴心轨迹图分析时基波形等频域分析则包括频谱分析图9级联图(频谱随转速变化)9瀑布图(频谱随时间变化)9极坐标图9波德图9阶次比分析9凝聚函数分析及启停机趋势图等7 O分析软件还提供历史数据存储和比较功能9以助于分析和找出设备规律O结语将状态监测技术用于水电厂设备是近年来开始的新课题O目前已做了一些成功尝试9如电力自动化研究院与清华大学合作在李家峡水电厂安装了相应的系统9清华大学在广州抽水蓄能水电厂也安装了系统O但是应该指出9由于设备及故障情况的复杂性9状态监测系统需要完善的知识库9而启发性知识的不确定因素较多9这给研究带来了难度O随着研究开发的深入以及检测技术的进步9将会出现成熟的产品9并给我国水电厂设备的维修提供有力的监测工具9从而促进现行的维修制度及管理方法的改变9产生巨大的经济效益和社会效益O参考文献1 E RI.redictive Maintenance rogram ImplementationA;199Z沈标正(Shen Biaozheng).电机故障诊断技术(Motor S Fault DiagnoSiS Technology).北京;机械工业出版社(Beijing;Mechanical InduStry reSS)919973余刃9叶鲁卿9张永刚(Yu Ren9Ye Luging9Zhang Yonggang).智能控制-维护-技术管理系统(ICMMS)及其在电力系统中的应用(Intelligent Control-Mainte-nance-Technical Management SyStem(ICMMS)and ItS Application in ower SyStem).电力系统自动化(Au-tomation of Electric ower SyStemS)919999Z3(Z3) 19999Z3(Z4)4Moubray J.Reliability-Centred A;1991刘万景(Liu wanjing).水电厂机组的状态监测(Condi-tion Monitoring to GeneratorS of~ydropower lant).水力发电(water ower)91999(9)蒋东翔9倪维斗9于文虎9等(Jiang Dongxiang9Ni wei-dou9Yu wenhu9et al).大型汽轮发电机组远程在线振动监测分析与诊断网络系统(Remote Online Vibration Monitoring9Analyzing and DiagnoSing NetworkS SyS-tem to Large Scale Turbine GeneratorS).动力工程(ower Engineering)91999(Z)7韩捷9张瑞林(~an Jie9Zhang Ruilin).旋转机械故障机理及诊断技术(rincipleS and DiagnoSiS Technology ofRotating Eguipment Fault).北京;机械工业出版社(Bei-jing;Mechanical InduStry reSS)91997滕小羽9男9东南大学在职博士研究生9研究方向为水电厂及电力系统自动化人工智能在电力系统中的应用O 唐国庆9男9教授9博士生导师9从事电力系统运行与控制电力电子在配电网中的应用配电自动化人工智能在电力系统中应用研究O74.应用研究及成果.滕小羽等水电厂设备状态监测CONDITION MONITORING TO E IPMENT OF HYDROPOWER PLANTT ng XzaOyu 1,Tang GuOgzng2(1-Nanjing Automation Research Institute .Nanjing 210003.China )(2-Southeast University .Nanjing 210096.China )Abstract :With the technological improvement of maintenance .the policy of plan based maintenance is not suitable anymore .Instead .condition based maintenance (CBM )is being introduced into the area of hydropower plant eguipment maintenance .The paper describes the principle and structure of CBM system .It introduces the method and technology in the aspects of sig-nal sampling and handling .eguipment condition analyzing .predictive and diagnosis model building .intelligent diagnostic rule construction and perfection in the application .In all these .the key is the construction of predictive model and expert rules .Standard number to judge the condition should be made .This project is supported by National Science and Technology key Project (No .97-312-06-1-7).Key WO r d s :hydropower plant :condition monitoring :predictive maintenance :expert system :diagnosis model84水电厂设备状态监测作者：滕小羽， 唐国庆， Teng Xiaoyu， Tang Guoqing作者单位：滕小羽,Teng Xiaoyu(国家电力公司电力自动化研究院,南京,210003)， 唐国庆,Tang Guoqing(东南大学电气工程系,南京,210096)刊名：电力系统自动化英文刊名：AUTOMATION OF ELECTRIC POWER SYSTEMS年，卷(期)：2000,24(10)被引用次数：10次1.EPRI Predictive Maintenance Program Implementation Experience 19982.沈标正电机故障诊断技术 19973.余刃;叶鲁卿;张永刚智能控制-维护-技术管理系统(ICMMS)及其在电力系统中的应用[期刊论文]-电力系统自动化 1999(24)4.Moubray J Reliability-Centred Maintenance 19915.刘万景水电厂机组的状态监测[期刊论文]-水力发电 1999(09)6.蒋东翔;倪维斗;于文虎大型汽轮发电机组远程在线振动监测分析与诊断网络系统[期刊论文]-动力工程1999(02)7.韩捷;张瑞林旋转机械故障机理及诊断技术 19971.张凤翔.ZHANG Feng-xiang关于检修中NSW型手制动机问题的调查[期刊论文]-铁道机车车辆2010,30(4)2.于晓东浅谈设备状态监测技术在设备管理及维修中的应用[期刊论文]-中国设备工程2009(9)3.郭德有.李文星.潘红姗设备状态监测与故障诊断技术的应用与探索[期刊论文]-农机化研究2002(3)4.胡国.李朝晖.杨兴斌.曾洪涛.HU Guo.LI Zhao-hui.YANG Xing-bin.ZENG Hong-tao葛洲坝电厂19F机组励磁系统状态监测与诊断[期刊论文]-水电自动化与大坝监测2005,29(2)5.郭劼.Guo Jie《电气化铁路接触网综合检修作业车技术条件》标准介绍[期刊论文]-铁道技术监督2006,34(9)6.李志祥.刘海波.杨艳三峡电厂诊断运行模式的架构与分析[会议论文]-20097.李娟.杨廷勇.程建状态监测趋势分析系统在三峡电厂诊断运行中的应用[会议论文]-20098.周平福.ZHOU Ping-fu煤矿设备状态监测和事故预报系统设计思路[期刊论文]-煤2010,19(2)9.杨国安.王亚锋.何新风.翟敏军.YANG Guo-an.WANG Ya-feng.HE Xin-feng.ZHAI Min-jun便携式采油设备状态监测与故障诊断智能维护系统[期刊论文]-石油矿场机械2005,34(3)10.苟新超.唐世应.伍星.吕志远开展设备状态监测与故障诊断技术的方法[期刊论文]-设备管理与维修2009(6)1.陈顺永水轮发电机组状态监测与故障诊断方法[期刊论文]-甘肃科技 2010(22)2.陈敏泽.周东华一种基于强跟踪滤波器的自适应故障预报方法[期刊论文]-上海海运学院学报 2001(3)3.曹锋.李朝晖.艾友忠面向状态检修的分布式诊断专家系统[期刊论文]-水电自动化与大坝监测 2003(4)4.张双全.袁晓辉水电机组在线监测技术与故障诊断专家系统[期刊论文]-水力发电 2003(7)5.王涛.南海鹏.王德意.董开松水电机组空蚀在线监测系统的研究[期刊论文]-大电机技术 2002(6)。

变电站电力设备状态监测技术分析(全文)A1 变电站电力设备状态监测装置按照被监测对象的不同，电力设备的状态监测装置分为变电设备状态监测装置、输电线路状态监测装置及电力电缆状态监测装置。

1.1 变电设备状态监测装置目前常见的变电设备状态监测装置主要有变压器油中溶解气体在线监测装置、变压器局部放电检测装置、铁心接地电流检测装置、电容型设备及金属氧化物避雷器绝缘在线监测装置、GIS及SF6断路器气体压力和湿度在线监测装置、GIS局部放电在线监测装置、GIS及SF。

断路器分合闸线圈电流在线监测装置等。

1.2 输电线路状态监测装置较为成熟和广泛应用的输电线状态检测装置主要有输电线路气象监测装置、导线温度监测装置、微风振动监测装置、等值覆冰厚度监测装置、导线舞动监测装置、导线弧垂监测装置、风偏监测装置、现场污秽度监测装置、杆塔倾斜监测装置、图像视频监控装置等。

1.3 电力电缆状态监测装置电力电缆状态监测装置主要为光纤测温在线监测装置。

2 状态监测装置检测试验2.1 通用检测试验电力设备状态监测装置性能检测试验是为对监测装置满足的功能情况进行检测试验。

监测装置检测试验一般需要满足以下几方面需求：（1）装置基本功能检验对装置基本功能的检验试验通常按照现场配置方案组成在线监测系统，给监测装置通电，施加相应信号，分项检验在线监测装置是否具有监测、数据记录、报警、自诊断等功能。

（2）装置电气性能检验对装置电气性能检验试验主要是对装置绝缘性特性、耐冲击特性进行检验。

变电设备状态监测装置的电气性能试验主要按"GB/T7261继电保护和安全自动装置基本试验方法"第19章的规定和方法进行绝缘电阻、介质强度、冲击电压等试验。

输电线路状态监测装置根据检测对象种类不同，一般进行可见电晕和无线电干扰试验、短路电流冲击试验或雷电冲击试验。

（3）装置电磁兼容性检验对装置电磁兼容性检验主要按照"GB/T17626电磁兼容试验和测量技术"中的规定和方法进行静电放电抗扰度、射频电磁场辐射抗扰度、脉冲磁场抗扰度、工频磁场抗扰度等抗扰度试验。

变电站设施的状态监测与故障诊断近年来，随着能源需求的增长和电力系统的发展，变电站作为电力系统的重要环节，越来越受到人们的关注。

变电站设施的状态监测与故障诊断是确保电网运行稳定和安全的关键环节。

本文将从监测技术和故障诊断两个方面，探讨变电站设施的状态监测与故障诊断的方法和意义。

一、监测技术1.传感器技术传感器技术是变电站设施状态监测的核心。

通过安装传感器，可以实时监测各种设备的温度、湿度、压力、电流等参数，及时发现异常情况。

常用的传感器包括红外温度传感器、电流传感器、压力传感器等。

这些传感器可以将实时采集到的数据传输至数据采集系统，以供后续分析和处理。

2.数据采集与处理系统数据采集与处理系统是对传感器采集到的数据进行处理和分析的关键环节。

通过数据采集与处理系统，可以对数据进行存储、处理和分析，从而实现对变电站设施状态的实时监测和分析。

同时，数据采集与处理系统还可以与变电站的监控系统进行联动，实现对设备状态的实时报警和远程监测。

3.远程监测技术远程监测技术是实现对变电站设施状态监测的重要手段。

通过短信、电话、电子邮件等方式，对设备状态进行远程监测和实时报警，及时发现和处理设备故障。

远程监测技术的应用，极大地提高了变电站设施监测的效率和可靠性，降低了故障的发生率和影响。

二、故障诊断1.异常特征提取异常特征提取是故障诊断的关键环节。

通过分析采集到的数据，提取设备状态的异常特征，如温度升高、压力异常、电流突变等。

这些异常特征往往是设备故障的先兆，通过对其进行分析和判断，可以提前预警和诊断设备的故障。

2.故障定位与诊断故障定位与诊断是故障诊断的重要环节。

通过定位和诊断，可以确定设备故障发生的位置和原因，以便及时采取相应的措施进行修复。

故障定位与诊断可以通过专家系统、模型识别、数据挖掘等方式实现，具有较高的准确性和可靠性。

三、意义与挑战变电站设施的状态监测与故障诊断具有重要的意义和挑战。

1.确保电网运行的稳定性和可靠性通过对变电站设施状态的监测与故障诊断，可以及时发现设备的异常情况和潜在故障，提前采取相应的措施进行维修和处理，避免故障的扩大和电网的停电，确保电网运行的稳定性和可靠性。

电力设备状态监测电力设备状态监测在能源行业起着至关重要的作用。

随着科技的发展，电力设备状态监测技术已经得到了很大的进步和应用。

本文将从电力设备状态监测的重要性、监测技术的发展以及未来的发展趋势三个方面探讨这一主题。

首先，电力设备状态监测对于能源行业来说至关重要。

电力设备的状态直接影响到电力的供应和质量，而监测能够及时发现设备故障和异常，有利于提前预防事故的发生。

通过对电力设备状态的监测，能够实现设备故障的快速定位和处理，提高电力系统的安全性和可靠性。

此外，监测还能够优化设备的维护计划，降低能源行业的运营成本。

因此，电力设备状态监测的重要性不可忽视。

其次，电力设备状态监测技术正在不断发展。

传统的电力设备监测主要依赖人工巡检和定期检修，这种方式成本高昂且效果有限。

而随着信息技术和物联网的兴起，各种智能监测装置和传感器的应用极大地提高了监测的准确性和效率。

通过使用智能传感器，可以实时收集设备的运行数据，借助大数据和人工智能的分析算法进行故障诊断和预测。

此外，还有无线传感器网络、红外摄像头等监测技术的应用，使得电力设备状态监测变得更加智能化和全面化。

然而，电力设备状态监测仍面临一些挑战和问题。

首先是数据处理和分析的复杂性。

由于大数据的产生，监测设备会产生大量的数据，在处理和分析方面需要借助高效的算法和技术才能发挥作用。

其次是设备兼容性的问题。

不同的设备有不同的监测接口和协议，需要统一的平台和标准来实现信息的共享和交流。

此外，还需要加强监测技术的标准化和规范化，确保监测结果的准确性和可靠性。

未来，电力设备状态监测的发展将朝着更加智能化和自动化的方向前进。

随着物联网和5G技术的发展，设备之间可以实现更加高效的通信和协作。

同时，人工智能和机器学习的应用将进一步提高电力设备监测的准确性和预测能力。

未来的监测技术还有望实现设备自动故障诊断和预防，减少人为因素对电力设备运行的影响。

综上所述，电力设备状态监测在能源行业具有重要的意义。

变电站电力装置状态监测技术研究随着社会的进步，电力设备已经成为现代社会不可或缺的重要组成部分。

在电力系统中，变电站以其将高压电流转变为低压电流并分配到各个用电场所的作用而备受关注。

在变电站中，电力装置是非常关键的组件，若出现故障便会导致电力系统的不稳定和损害。

如何及时发现变电站电力装置的故障并采取有效措施进行修复，成为了电力系统运营管理的重要课题。

随着技术的进步，越来越多的变电站采用电力装置状态监测技术，对变电站的电力装置进行在线监测和短时间故障诊断，这种技术被应用于变电站的安全运行和性能提升，在电力系统领域得到了广泛的关注。

一、电力装置状态监测技术的意义随着电力装置的发展和应用，其运行过程中存在着故障风险。

如果不及时检测和处理故障，可能会导致电力设施损坏，电力系统故障，甚至人员伤亡。

这种情况在城市电网和大型电力系统中尤为常见，因此需要采用专门的电力装置状态监测技术来监控和预警设备故障，从而避免不必要的损失。

电力装置状态监测技术的意义在于，通过采用有效的监控系统能够帮助电力系统运行管理人员及时掌握设备的故障状况，同时为电力系统的管理决策提供数据支持，可用于制定针对性的维修和更新策略。

进一步说，电力装置状态监测技术的普及和应用，能够节省人力和物力成本，提升电力设施使用寿命和安全性，提高电网的可靠性和稳定性。

二、电力装置状态监测技术的原理及方法1. 原理电力装置状态监测技术主要是通过采用传感器、数字信号处理技术、算法分析等技术手段来实现。

通过在线监测电力设备的状况，了解其运行过程中的各项参数，并将收集到的数据进行分析和比对，从而推断电力装置的健康状态，提供相应的预警信息。

2. 方法电力装置状态监测技术的方法包括传感器安装、数据采集和分析处理，具体如下：传感器安装：传感器是电力装置状态监测技术的核心技术之一。

传感器的类型各不相同，但基本都具备测量电流、电压、温度、振动、油位、相位等参数的功能。

传感器的安装位置很重要，预期要选取最具代表性的位置进行安装。

电力设备的状态监测与故障诊断电力设备作为现代工业和生活的基石之一，其正常运行对于社会经济的发展至关重要。

然而，电力设备的长期使用不可避免地会出现各种各样的问题，例如电气故障、设备老化以及不当操作等。

为了确保电力系统的稳定运行，状态监测与故障诊断技术被广泛应用。

一、状态监测技术电力设备状态监测技术是通过实时数据采集、分析和处理，对设备的运行状态进行监测和评估的一种技术。

它可以帮助工程师及时发现设备的异常状况，预测设备可能出现的故障，并采取相应的维修措施，避免设备停机造成的经济损失。

1.1 无线传感技术无线传感技术是一种监测设备状态的有效手段。

传统的有线监测系统需要铺设大量的电缆，不仅造成空间上的限制，还增加了安装和维护的成本。

而无线传感技术则可以通过传感器直接读取设备的参数，并通过无线通信将数据传输到监测中心。

这种技术不仅提高了监测的灵活性和可靠性，还节省了大量的成本。

1.2 数据分析与处理状态监测技术采集到的数据需要经过一系列的分析和处理才能转化为有用的信息。

利用数据分析算法，我们可以提取出设备的特征参数，对数据进行特征提取和降维，以减少数据量和提高分析效率。

同时，对数据进行故障诊断和预测，可以帮助工程师及时发现设备的异常行为，预测设备的寿命并制定相应的维修计划。

二、故障诊断技术故障诊断技术是通过对设备运行过程中的各种故障进行分析和判断，找出故障原因，并提出相应的维修和保养方案。

故障诊断技术主要包括以下几个方面：2.1 特征提取与分析特征提取是故障诊断的基础。

通过对设备运行数据进行分析，我们可以提取出与故障相关的特征参数。

例如，电机轴承的振动信号可以反映出轴承的磨损程度，而电力变压器的温度可以反映出变压器的负载情况。

通过对这些特征参数的提取和分析，可以准确判断设备是否存在故障。

2.2 故障诊断方法故障诊断方法是指根据特定的故障特征和模式，对设备的故障进行判断和鉴定的方法。

常用的故障诊断方法包括模式识别、人工智能、神经网络等。

发电厂电气设备状态监测与故障诊断方法分析
随着电力行业的快速发展，电力设备的智能化、自动化已成为发展的主流趋势，其中电气设备状态监测与故障诊断技术的应用也越来越多。

本文将介绍发电厂电气设备状态监测与故障诊断方法分析。

1.在线监测方法
在线监测方法主要采用非接触式的检测技术，通过检测设备的声音、振动、温度等参数，实现对设备状态的监测。

常用的在线监测方法有：
（1）声音监测：利用麦克风或声音传感器，对设备噪声进行检测，判断设备的运行状态。

（2）振动监测：通过检测设备振动情况，判断设备运行状态。

（3）温度监测：通过测量设备表面的温度变化，判断设备是否存在故障。

（1）断电检查：通过检查设备的零部件、连接器、电缆等是否有异常，判断设备状态。

1.基于特征分析的故障诊断方法
基于特征分析的故障诊断方法主要通过对设备的信号特征进行分析，判断设备是否存在故障。

常用的基于特征分析的故障诊断方法有：
（1）傅里叶变换法：将设备信号进行傅里叶变换，分析其频率特征，判断是否存在故障。

（1）神经网络法：通过搭建神经网络模型，学习设备数据，判断是否存在故障。

（3）遗传算法法：通过遗传算法优化模型参数，建立故障诊断模型，判断是否存在故障。

总之，电气设备状态监测与故障诊断技术在发电厂中的应用越来越广泛，不仅能够提高设备的可靠性和稳定性，还能够降低运行成本和维护难度，对于提高发电厂的经济效益和竞争力具有重要意义。

电力系统设备状态监测与故障诊断技术电力系统设备状态监测与故障诊断技术是电力系统中最重要的技术之一。

这项技术可以帮助电力系统管理和运营人员监测设备健康状态并预测可能发生的故障。

随着电力系统规模的不断扩大，设备数量的增加和运行环境的复杂性，使得电力系统设备的状态监测和故障诊断变得越来越困难。

但国内外研究人员正在不断探索新的技术手段，采用先进的信息与通信技术、数据挖掘技术、人工智能技术等来解决这些问题。

电力系统设备状态监测与故障诊断技术主要包括以下几个方面：1、设备健康状态监测监测电力系统的各种设备，包括发电机、变压器、开关等的健康状态。

设备的健康状态是通过一些关键指标进行监测，如温度、电压、电流、振动、噪音等。

这些指标可以帮助运营人员及时发现设备健康状况变化并采取预防措施，避免设备故障对系统带来的影响。

2、故障诊断在设备出现异常或故障时，进行诊断并确定故障所在地点、原因和影响程度。

在电力系统中，故障通常分为高压故障、低压故障、地故障和光闸故障等。

运营人员可以利用现代信息技术，结合各种传感器采集的数据，进行诊断，提高诊断准确率。

3、设备寿命评估电力设备的工作寿命在一定程度上可以确定，但由于设备使用环境的变化、外部因素的影响，设备的寿命不一定能够完全预测。

因此，对设备的寿命进行评估非常重要。

评估方法通常包括统计学方法、模型预测法、故障模式与效果分析法等。

4、智能维护利用先进的技术手段，通过大数据分析和人工智能算法等，对设备进行智能化维护。

运营人员可以根据设备的维护历史和健康状况，智能判断设备的应该进行哪些维护工作，以及何时进行。

电力系统设备状态监测与故障诊断技术的发展，为电力系统管理和运营带来了极大的便利与提高。

相关技术还在不断发展，未来将会有更多新的技术手段涌现，帮助电力系统管理人员更好地维护设备并提高系统运行效率。

变电站电气设备监测技术1状态监测技术状态监测主要是参照设备诊断的目的来建立相应的设备故障模式，并且采用了准确的方法和装置对设备的状态信息进行检查测量，且根据实际情况技术处理信息，避免受到相应的干扰，这也是能够体现设备状态特征的信息检测处理技术。

状态监测特征量的选取由于传感器技术的进步使得电气设备能够被监测的状态量逐渐加大，当前常用的电气设备的主要状态监测要体现在。

①变压器:以充油电力变压器最为常用，接着为SF6气体绝缘和环氧树脂浇注绝缘的变压器。

其监测特征量包括了：油中溶解气体含量、铁芯接地电流、局部放电、绕组变形、高压套管的介损等。

②电容型设备:主要涉及了电容式电压互感器、电容器、电流互感器、电缆等。

其的监测特征量包括了:介损、泄漏电流、值电容等。

③氧化锌避雷器:对阻性电流监测，有时可检测的总电流。

④高压断路器:涉及到了F6断路器、油断路器、S真空断路器。

当前监测的特征量包括了：操作机构的行程、闸线卷电流、速度和机械振动。

状态监测间隔期的确定状态维修主要是利用状态监测的方式检查设备的故障情况，当确定故障后就可以采取相应的措施进行危险处理，避免预防功能故障的发生这就需要对设备采取间隔期，根据不同情况的检查来弄清设备的具体情况，当设备被检查到存在的故障的可能后就徐娅萍进行相关的检查。

按安全性要求确定状态监测的间隔期按安全性要求确定状态监测的间隔期，就是将已出现的潜在故障继续发展为功能故障的概率设为Pa，如果要求功能故障发生概率控制在，则可以确定状态监测的间隔期Tc。

因此，状态维修的间隔期Tc为检测过于频繁会浪费维修资源，因此需要综合权衡来确定Tc，而绝对不发生任何功能故障是不可能的，必须把功能故障发生的概率控制到规定的可接受的可靠性水平之内，以确保安全性。

这种规定的可接受的可靠性水平是根据现场设备的实际情况及故障后果所事先确定的。

一般来说，设备故障具有安全性影响时，在T内至少应做3次检测，也就是状态维修间隔期不得大于T/3。

状态监测试验方法通常用于评估设备的性能和稳定性，以确保它们处于良好的工作状态。

以下是一些常见的状态监测试验方法： 1. 外观检查：检查设备的外表和结构，确保没有明显的损坏或异常。

检查设备的各个部件是否完整，连接是否牢固。

2. 声音检查：听设备运行时的声音，以确定是否有异常噪音或振动。

这有助于识别潜在的机械问题。

3. 温度检查：测量设备的温度，以确保它们在正常范围内。

过热可能表明设备存在故障或效率低下。

4. 电压和电流监测：使用测量设备监测设备的电压和电流，以确保它们在正常范围内。

过高或过低的电压和电流可能导致设备损坏或性能下降。

5. 运行测试：在设备正常运行时进行测试，以评估其性能和稳定性。

这可以包括运行特定的应用程序或功能，以检查设备是否能够正常处理。

6. 定期维护：定期进行设备维护，包括清洁、润滑和检查各个部件。

这有助于确保设备始终处于良好的工作状态，并延长其使用寿命。

7. 故障排查：记录设备可能出现的问题和故障，并了解它们的可能原因。

这有助于在出现问题时更快地找到解决方案。

8. 文档和指南：仔细阅读设备的文档和指南，了解其操作和维护要求。

遵循正确的操作和维护程序，可以确保设备始终处于最佳工作状态。

这些方法可以根据具体设备和测试目的进行调整和组合。

重要的是定期进行状态监测试验，并采取适当的措施来解决任何发现的问题，以确保设备的可靠性和稳定性。

电力设备状态监测与故障诊断技术近年来，随着电力行业的快速发展，电力设备的状态监测和故障诊断技术逐渐受到了广泛的关注和应用。

本文将为您介绍电力设备状态监测与故障诊断技术的基本概念、原理和应用，并为您提供相关下载资源，帮助您更好地了解和应用这一技术。

一、电力设备状态监测技术的概念和原理电力设备状态监测技术是指通过对电力设备运行参数的实时监测和分析，来获取设备的工作状态信息。

通过对设备状态数据的收集和处理，可以及时发现设备的异常变化，并进行预测和判断，从而实现对设备的状态监测和早期故障诊断。

电力设备状态监测技术主要包括以下几个方面的内容：1. 监测参数的选择和采集：根据不同的设备类型和工作环境，选择合适的监测参数，并通过传感器等设备进行数据的实时采集。

2. 数据处理和分析：通过对采集到的数据进行预处理、特征提取等分析方法，得到设备的状态指标，并通过模型和算法进行判断和预测。

3. 告警和故障诊断：根据设备状态指标的变化和故障模式的知识，实现对设备的告警和故障诊断，帮助运维人员及时采取相应的维修措施。

二、电力设备故障诊断技术的应用电力设备状态监测与故障诊断技术在电力行业中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 电网设备的健康管理：通过对电网设备的状态监测和故障诊断，可以及时发现设备的异常情况，并采取措施进行维修和保养，提高设备的可靠性和安全性。

2. 发电设备的故障预测：通过对发电设备运行参数的监测和分析，可以实现对设备故障的提前预测，判断设备的寿命和可靠性，从而优化维护计划并降低维护成本。

3. 输电线路的监测和诊断：通过对输电线路的监测和诊断，可以及时发现线路的故障和异常情况，减少事故发生的可能性，提高电网的稳定性和可靠性。

三、相关资源下载1. 电力设备状态监测与故障诊断技术白皮书：点击链接下载（文件名：xxx），该白皮书详细介绍了电力设备状态监测与故障诊断技术的原理、应用和发展趋势。

2. 电力设备参数监测软件：点击链接下载（文件名：xxx），该软件可以帮助您实时监测电力设备的运行参数，并提供状态预警和故障诊断功能。

电力设备的状态监测技术的研究现状及发展集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-电力设备的状态监测技术的研究现状及发展电力设备的状态监测技术的研究现状及发展添加日期：2006-11-16作者或来源：中国电力设备管理网20世纪90年代以来，在发电厂中应用状态监测技术以及发展新的状态监测技术已成了发电厂最重要的任务之一。

两方面原因促成了这种需要：首先，发电厂电气设备的安全运行非常重要，任何意外故障都可能造成重大事故，停电会带来巨大的经济损失，这在当前竞争日趋激烈的环境下尤为显着，而设备本身是发电厂的贵重资产并消耗大量维护费用。

应用状态监测技术可以避免意外停机，最大限度缩短停机时间，减少维护费用，延长机器寿命，它为最优使用机器提供了大量有价值的信息，有很大的经济效益。

其次，计算机技术、传感器技术、信号处理技术以及人工智能技术的发展使得对电气设备实施有效的状态监测成为可能。

随着状态监测系统在可靠性!智能化和经济性方面的进一步提高，状态监测技术将在电力系统中获得广泛应用。

然而，状态监测在很多方面仍处发展之中，当前的研究工作主要集中在监测系统的灵敏性、可靠性和自动化方面，同时希望系统的成本不致太高。

一、状态监测的基本概念状态监测可定义为一种监测机器运行特性的技术或过程，通过提取故障特征信号（故障先兆），被监测特性的变化或趋势可用于在严重故障发生前预知维护需要，或者评估机器的“健康”状况。

状态监测利用了整个设备或者设备的某些重要部件的寿命特征，开发应用一些具有特殊用途的设备，并通过数据采集以及数据分析来预测设备状态发展的趋势。

状态监测是为基于状态的维护或预知性维护服务的一种技术。

在应用状态监测技术以前，一直采用基于时间的维护策略。

基于时间的维护根据检修时间表或运行时间离线检修设备，可以防止许多故障，然而在检修间隔期内仍会发生意外故障。

由于没有设备当前状态的任何信息，维护活动的安排具有盲目性，浪费了大量人力、时间和金钱。

电力系统状态监测及控制技术Chapter 1 背景与概述电力系统是现代社会不可或缺的能源供应系统，它的稳定运行对于人们生产生活的需求至关重要。

然而，电力系统的设备、线路等各个部分存在着诸多故障隐患，这给系统的安全稳定运行带来了巨大的挑战。

因此，电力系统状态监测及控制技术成为保障电力系统安全稳定运行的重要手段。

本文主要介绍电力系统状态监测及控制技术的研究现状，分析其中存在的问题。

同时，针对这些问题提出一些解决方案和展望未来的发展趋势。

Chapter 2 状态监测技术电力系统中各个设备和线路存在着各种故障隐患，因此，状态监测技术是保障电力系统安全稳定运行的关键。

目前，电力系统状态监测技术主要包括以下几种：2.1 电力设备状态监测电力设备状态监测主要针对变压器、开关设备、电缆等电力设备的状态进行实时监测。

其中，变压器状态监测主要包括油位、温度、湿度等参数的监测；开关设备状态监测主要包括剩余电流、湿度、接触电阻等参数的监测；电缆状态监测主要包括电缆温度、放电等参数的监测。

2.2 线路状态监测线路状态监测主要针对电力线路负载情况、电压、电流等参数的实时监测。

同时，也可以监测线路的接地状态、跳闸状态等。

2.3 智能终端状态监测智能终端状态监测主要针对分布式电力设备，包括太阳能光伏发电、风力发电等，通过在设备上安装智能传感器，实时监测设备状态。

同时，也可以在终端设备上实现数据采集，将实时监测数据上传至云端进行集中管理。

Chapter 3 状态控制技术电力系统状态监测技术虽然可以及时发现电力设备故障，但是如果不能对设备状态进行及时控制，则无法避免一些事故的发生。

因此，状态控制技术的发展也成为了关键。

3.1 故障诊断和预测故障诊断和预测主要是针对电力设备故障的预测和定位。

通过监测数据的分析和比对，可以判断电力设备的运行状况，以及是否存在隐患。

3.2 状态分析和评估状态分析和评估主要是针对电力设备状态进行细致分析的一个过程。

电气设备状态监测的新技术有哪些在当今的工业生产和电力系统中，电气设备的稳定运行至关重要。

为了确保电气设备的可靠性和安全性，及时发现潜在的故障和问题，状态监测技术应运而生。

随着科技的不断进步，一系列新的电气设备状态监测技术不断涌现，为设备的维护和管理带来了更高效、更准确的手段。

一、局部放电监测技术局部放电是电气设备绝缘系统中局部区域发生的放电现象，虽然放电强度较小，但长期存在会逐渐削弱绝缘性能，最终导致设备故障。

局部放电监测技术通过检测设备内部的局部放电信号，能够在早期发现绝缘缺陷。

其中，超高频（UHF）局部放电监测技术是一种较为先进的方法。

它利用超高频传感器接收局部放电产生的电磁波信号，具有较高的灵敏度和抗干扰能力，能够有效地检测到微弱的局部放电。

此外，超声波局部放电监测技术通过检测局部放电产生的超声波信号，也在一些特定场景中得到应用，如对开关柜等封闭设备的监测。

二、红外热成像监测技术电气设备在运行过程中，由于电流通过导体和电阻等元件会产生热量。

当设备存在故障或异常时，发热情况会发生改变。

红外热成像监测技术利用红外探测器接收设备表面的红外辐射，并将其转换为热图像，通过分析热图像的温度分布，可以快速发现设备的过热部位。

例如，对于变压器的绕组、铁芯，以及开关柜的触头、母线等关键部位，红外热成像技术能够直观地显示出温度异常区域，帮助运维人员及时发现潜在的故障隐患，如接触不良、过载等。

三、油中溶解气体分析（DGA）技术变压器等充油设备在运行中，其绝缘油会因受热、氧化等作用分解产生各种气体。

通过分析绝缘油中溶解的气体成分和含量，可以判断设备内部是否存在故障以及故障的类型。

传统的DGA 技术主要依赖实验室的气相色谱分析，检测周期较长。

而在线 DGA 技术则能够实时监测绝缘油中气体的变化，大大提高了监测的及时性和准确性。

此外，基于人工智能算法的 DGA 数据分析方法，能够更有效地从复杂的气体数据中提取有用信息，提高故障诊断的可靠性。