在线监测故障诊断技术 共22页

电力设备在线监测与故障诊断————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：电力设备在线监测与故障诊断第一章：1、预防性维修的局限性。

P2-3a)经济角度分析：定期试验和大修均需停电，引起电量损失；定期大修和更换部件的投资，造成巨大的人、财、物的浪费。

b)技术角度分析：试验条件不同于运行条件，多数项目是在低电压下进行检查，很可能发现不了绝缘缺陷和潜在的故障；绝缘的劣化、缺陷的发展有一定的潜伏和发展时间，而预试是定期进行的，常常不能及时准确地发现故障，从而出现漏报、误报或早报。

2、状态维修的具体内容及必要性。

P3具体内容：对运行中电气设备的绝缘状况进行连续的在线监测，随时获得能反映绝缘状态变化的信息。

必要性：预防性维修存在一定的局限性（内容同1），同时状态维修还具有以下优点：可更有效地使用设备，提高利用率；降低备件的库存量以及更换部件与维修所需的时间；有目标地进行维修，可提高维修水平，使设备运行更安全、可靠；可系统地对设备制造部门反馈的质量信息，用以提高产品的可靠性。

3、在线监测系统的技术要求。

P71）系统的投入和使用不应改变和影响电气设备的正常运行；2）系统应能自动地连续进行监测、数据处理和存储；3）系统应具有自检和报警功能；4）系统应具有较好的抗干扰能力和合理的检测灵敏度；5）监测结果应具有较好的可靠性和重复性以及合理的准确度；6）系统应具有在线标定其监测灵敏度的功能；7）系统应具有故障诊断功能。

第二章：1、监测系统可由哪些基本部分组成,在线监测系统组成框图及整个监测系统可归纳为哪些子系统？P9-10信号的变送、信号的处理、数据采集、信号的传输、数据处理、诊断。

可归纳为三个子系统：信号变送系统、数据采集系统、处理和诊断系统。

2、监测系统的分类。

P10（分别按使用场所分，按监测功能分，按诊断方式分）根据使用场所分为便携式和固定式，根据监测功能可分为单参数和多参数，按诊断方式可分为人工诊断和自动诊断。

河海大学物联网工程学院在线监测与故障诊断学习报告授课班号专业学号学生姓名指导教师目录一：在线监测1.1 相关概念 (3)1.2 在线监测系统的构成 (4)1.3 在线监测系统的分类 (5)二：故障诊断2.1 相关概念 (5)2.2 故障诊断系统的分类 (6)2.3 故障诊断技术的发展历程 (7)2.4 常用的故障诊断算法 (7)三：相关应用及其未来展望 (10)一：在线监测1.1 相关概念1.1.1 状态监测对运转中的设备整体或其零部件的技术状态进行检查鉴定，以判断其运转是否正常，有无异常与劣化征兆，或对异常情况进行追踪，预测其劣化趋势，确定其劣化及磨损程度等，这种活动就称为状态监测（Condition Monitoring）。

状态检测的目的在于掌握设备发生故障之前的异常征兆与劣化信息，以便事前采取针对性措施控制和防止故障地发生，从而减少故障停机时间与停机损失，降低维修费用和提高设备有效利用率。

对于在使用状态下的设备进行不停机或在线监测，能够确切掌握设备的实际特性有助于判定需要修复或更换的零部件和元器件，充分利用设备和零件的潜力，避免过剩维修，节约维修费用，减少停机损失。

特别是对自动线、程式、流水式生产线或复杂的关键设备来说，意义更为突出。

1.1.2 设备状态监测的分类设备状态监测按其监测的对象和状态量划分，可分为两方面的监测：①机器设备的状态监测。

指监测设备的运行状态，如监测设备的振动、温度、油压、油质劣化、泄漏等情况。

②生产过程的状态监测。

指监测由几个因素构成的生产过程的状态，如监测产品质量、流量、成分、温度或工艺参数量等。

上述两方面的状态监测是相互关联的。

例如生产过程发生异常，将会发现设备的异常或导致设备的故障；反之，往往由于设备运行状态发生异常，出现生产过程的异常。

设备状态监测按监测手段划分，可分为两类型的监测：①主观型状态监测。

即由设备维修或检测人员凭感官感觉和技术经验对设备的技术状态进行检查和判断。

人工智能在电力系统中的在线监测与故障诊断方法引言在电力系统中，随着电力负荷的不断增加和电网的复杂性不断提高，电力设备的在线监测与故障诊断成为保证电网稳定运行和提高电力供应可靠性的重要手段。

人工智能作为一种前沿的技术，正逐渐应用于电力系统中的在线监测与故障诊断中。

本文将介绍人工智能在电力系统中的在线监测与故障诊断方法，包括基于机器学习的电力设备故障预测、基于深度学习的设备故障诊断以及基于智能优化的电力设备状态监测方法。

一、基于机器学习的电力设备故障预测机器学习是一种通过训练模型来预测未知数据的方法。

在电力系统中，可以通过机器学习方法对电力设备的故障进行预测，以便采取相应的措施来避免故障的发生。

常用的机器学习方法包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。

这些方法可以通过对历史数据的分析，提取出设备的特征，并根据这些特征来预测设备的故障概率。

二、基于深度学习的设备故障诊断深度学习是指基于神经网络的学习方法，可以通过多层次的网络结构来提取更高级别的特征。

在电力系统中，可以利用深度学习方法来进行设备故障的诊断。

与传统的人工判断相比，深度学习可以更准确地识别设备的故障类型，并且可以自动提取设备的故障特征。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。

这些模型可以通过对设备故障数据进行训练，来实现设备故障的自动诊断。

三、基于智能优化的电力设备状态监测方法智能优化是指利用智能算法来求解优化问题的方法。

在电力系统中，可以利用智能优化方法来监测设备的状态，以及提前发现潜在的故障。

常用的智能优化方法包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和蚁群算法等。

电气设备状态监测与故障诊断技术1 前言1.1 状态监测与故障诊断技术的含义电气设备在运行中受到电、热、机械、环境等各种因素的作用，其性能逐渐劣化，最终导致故障。

特别是电气设备中的绝缘介质，大多为有机材料，如矿物油、绝缘纸、各种有机合成材料等，容易在外界因素作用下发生老化。

电气设备是组成电力系统的基本元件，一旦失效，必将引起局部甚至广大地区的停电，造成巨大的经济损失和社会影响。

“监测”一词的含义是为了特殊的目的而进行的注视、观察与校核。

设备的状态监测是利用各种传感器和测量手段对反映设备运行状态的物理、化学量进行检测，其目的是为了判明设备是否处于正常状态。

“诊断”一词原是一医学名词，指医生对收集到的病人症状（包括医生的感观所感觉到的、病人自身主观陈述以及各种化验检测所得到的结果）进行分析处理、寻求患者的病因、了解疾病的严重程度及制订治疗措施与方案的过程。

设备的“故障诊断”借用了上述概念，其含义是指这样的过程：专家根据状态监测所得到的各测量值及其运算处理结果所提供的信息，采用所掌握的关于设备的知识和经验，进行推理判断，找出设备故障的类型、部位及严重程度，从而提出对设备的维修处理建议。

简言之，“状态监测”是特征量的收集过程，而“故障诊断”是特征量收集后的分析判断过程。

广义而言，“诊断”的含义概括了“状态监测”和“故障诊断”：前者是“诊”；后者是“断”。

1.2 状态监测与故障诊断技术的意义电气设备特别是大型高压设备发生突发性停电事故，会造成巨大的经济损失和不良的社会影响。

提高电气设备的可靠性，一种办法是提高设备的质量，选用优质材料及先进工艺，优化设计，合理选择设计裕度，力求在工作寿命内不发生故障。

但这样会导致制造成本增加。

此外，设备在运行中，总会逐渐老化，而大型设备不可能象一次性工具那“用过即丢”。

因此，另一方面，必须对设备进行必要的检查和维修，这构成了电力运行部门的重要工作内容。

早期是对设备使用直到发生故障，然后维修，称为事故维修。

智能变电站二次设备在线监测及故障诊断技术摘要：在科技发展的推动下，电气自动化技术愈发强大，推动了智能变电站的广泛应用，并成为电力系统中的重要组成部分。

由于智能变电站系统应用了大量的通讯与网络技术，也加剧了变电站运行维修的难度，而要充分发挥智能变电站的优势，就需要精准控制二次系统运行情况。

因此，文章分析了智能变电站二次设备在线检测技术与故障诊断技术，以此为系统工作人员提供相关指导。

关键词：智能变电站；二次设备；在线监测；故障诊断在智能变电站中，二次设备的在线监测故障系统主要由通信链路、在线状态监测以及故障诊断等，二次设备监测和故障诊断模块主要涉及两个单元，即采集与管理，前者利用过程层网络系统获取与设备及网络数据相关的各类信息，后者则是利用站控层网络得到相关网络数据与设备信息，然后利用专家系统把前面获取的设备数据展开整体处理，以此完成智能变电站二次设备在线监测与故障诊断的各项功能。

1二次设备在线监测1.1数据采集模块该模块存在的目的是为了采集相关的数据信息，同时统计与整理过程层数据内容。

在采集过程中，可以完整地分析原有的数据信息，并进行解析，利用配置控制单元来有效分析相关信息的异常问题，然后展开分类汇总处理，根据既定范围实施明确划分，并向分析管理单元中传输信息。

交换机管理功能旨在平衡与交换机的通信，从而系统掌握其实时性信息，最终就可以更为具体的分析过程层的网络状态。

1.2数据管理模块数据管理模块根据具体功能可划分成四类，即二次设备的SCD模型的文件管理、二次设备与回路运行情况监测、二次系统可视化以及故障诊断等首先，二次设备的SCD 模型的文件管理，即在二次设备中获取相关SCD模型文件，涉及回路网络拓扑与虚端子连接，软压板与虚回路信息中具有的逻辑关系，二次系统配置文件信息也是其核心内容。

其次，监测二次设备与回路状态。

获得采集模块中相关信息，接着更加精确的筛选这些信息内容。

然后针对模块相关回路中的实时监测信息展开收集，并展开详细的分类与管理，并重点显示出其中的状态信息。

电力设备在线监测与故障诊断电力设备在线监测与故障诊断第一章：1、预防性维修的局限性。

P2-3a）经济角度分析：定期试验和大修均需停电，引起电量损失；定期大修和更换部件的投资，造成巨大的人、财、物的浪费。

b）技术角度分析：试验条件不同于运行条件，多数项目是在低电压下进行检查，很可能发现不了绝缘缺陷和潜在的故障；绝缘的劣化、缺陷的发展有一定的潜伏和发展时间，而预试是定期进行的，常常不能及时准确地发现故障，从而出现漏报、误报或早报。

2、状态维修的具体内容及必要性。

P3具体内容：对运行中电气设备的绝缘状况进行连续的在线监测，随时获得能反映绝缘状态变化的信息。

必要性：预防性维修存在一定的局限性（内容同1），同时状态维修还具有以下优点：可更有效地使用设备，提高利用率；降低备件的库存量以及更换部件与维修所需的时间；有目标地进行维修，可提高维修水平，使设备运行更安全、可靠；可系统地对设备制造部门反馈的质量信息，用以提高产品的可靠性。

3、在线监测系统的技术要求。

P71）系统的投入和使用不应改变和影响电气设备的正常运行；2）系统应能自动地连续进行监测、数据处理和存储；3）系统应具有自检和报警功能；4）系统应具有较好的抗干扰能力和合理的检测灵敏度；5）监测结果应具有较好的可靠性和重复性以及合理的准确度；6）系统应具有在线标定其监测灵敏度的功能；7）系统应具有故障诊断功能。

第二章：1、监测系统可由哪些基本部分组成，在线监测系统组成框图及整个监测系统可归纳为哪些子系统？P9-10信号的变送、信号的处理、数据采集、信号的传输、数据处理、诊断可归纳为二个子系统：信号变送系统、数据米集 系统、处理和诊断系统。

2、监测系统的分类。

P10 （分别按使用场所分， 按监测功能分，按诊断方式分）根据使用场所分为便携式和固定式， 根据监测功 能可分为单参数和多参数，按诊断方式可分为人 工诊断和自动诊断。

3、对传感器的基本要求及传感器的分类。

电气设备在线监测及故障诊断分析电气设备在线监测及故障诊断分析1、电气设备故障及其危害性分析为了保证系统供电的可靠性,电机、变压器、输电线路、电力电容器、避雷针、绝缘子构成电力系统的主要电气设备。

电气设备一旦发生故障,将会出现大面积停电停产、造成巨大的经济损失。

国内外的大量资料和统计结果表明,导致设备失效的主要原因是其绝缘性能的劣化。

例如:2003年8月14日的北美电力系统大停电的分析报告就指出:造成停电的主要原因是俄亥俄州的地区电力局计算机失效和几条关键的345千伏输电线对生长过速的树木放电而引起的对地短路事故。

绝缘老化因子可分为热、电、环境和机械因子四种。

2、在线监测与状态维修的必要性及意义为了保证电力设备质量,在设备投入运行前都要进行严格的质量检查,基本消除了由于质量而引发的事故。

而为了发挥电气设备的最大生产能力,常常需要进行日常的科学管理和维护。

2.1 预防性维修阶段早期阶段:对设备使用直到发生故障,然后维修。

其后,发展成定期试验和维修,即预防性维修。

现在,定期预防性试验和维修已在电力部门形成制度,对减少和防止事故的发生起到了很好的作用。

缺陷:离线进行试验带来一些不足。

(1)离线试验需停电进行,而不少重要电力设备轻易不能停止运行。

(2)停电后设备状态(如作用电压、温度等)和运行中不符,影响判断准确度。

(3)由于是周期性定期检查,而不是连续地随时监测,设备仍可能在试验间隔期间发生故障,即造成维修不足。

(4)由于是定期检查和维修,设备状态即使良好时,按计划仍需进行试验和维修,造成人力物力浪费,甚至可能因拆卸组装过多而造成损坏,即造成所谓维修过度。

例如某条高压电缆出厂计划寿命为10年,工作10年后必须更换。

计划寿命是一个估算数字,并且留有一定的安全裕度,极少数可能工作作寿命不足10年。

大多数运行寿命能超过10年,或在15年以上。

实行计划寿命一刀切的方法是不合时宜的。

2.2 状态维修目前正在发展以状态监测(通常是在线监测)和故障诊断为基础的状态维修。