电力变压器诊断性检修策略

电力设备状态检修通用术语1. 啥叫电力设备状态检修的“初值”呢？就好比咱人刚生下来的健康指标一样，电力设备刚投入运行时的那些个状态数据就是初值。

比如说新的变压器刚安装好开始运行，那时候测到的各项参数，像电压、电流啥的稳定值，就是它的初值啦。

2. 电力设备状态检修里的“劣化倾向管理”，您可别小瞧了。

这就像是盯着一个调皮捣蛋的小孩，看他啥时候开始学坏一样。

比如说一条输电线路，我们要时刻关注它的绝缘性能、金属部件的腐蚀情况，要是发现有越来越差的趋势，就得赶紧采取措施，就像及时纠正小孩的错误行为。

3. 那“状态量”又是什么鬼呢？这就好比是电力设备健康的一个个小标签。

像设备的温度、振动频率这些能反映设备状态的数值都是状态量。

拿发电机来说，它运转的时候温度升高到某个不正常的值，这个温度就是一个很关键的状态量，告诉我们设备可能出问题了。

4. 您听说过“检修阈值”吗？这就像是我们考试的及格线。

当电力设备的某个状态量达到一定的数值，就像考试成绩差到了及格线以下，那就意味着该检修了。

比如说电动机的振动幅度达到了规定的检修阈值，那就得把它停下来检查检查了。

5. “状态评估”可是个大事情。

这就像是医生给病人做全面检查一样。

我们要对电力设备的各个方面，从机械结构到电气性能，进行评估。

就像给一台老的开关柜做评估，要看看它的开关是否灵敏，电路连接是否良好，这一整套的评估下来，才能知道设备的健康状况。

6. “在线监测”这词儿挺酷的吧？这就像给电力设备装了个小秘书，时刻盯着设备的一举一动。

就像在变电站里的那些大型变压器，通过在线监测系统，我们能随时知道它的油温、油位等情况，就像小秘书随时汇报工作一样。

7. “离线检测”呢？这有点像我们定期去医院做全面体检。

电力设备不能光靠在线监测，还得时不时把它停下来，做更深入、更全面的检查。

就像那些运行了很久的高压断路器，每隔一段时间就得离线检测一下它的机械性能和电气绝缘性能。

8. “预防性试验”这个概念可重要了。

电力系统故障诊断与维护的创新方法 摘要：本文探讨了电力系统故障诊断与维护的创新方法。通过引入先进的传感器技术、数据分析和人工智能算法，提高了故障诊断的准确性和效率。同时，提出了一种基于预测性维护的策略，通过实时监测和预测设备状态，实现故障的早期预警和预防。这些方法不仅提高了电力系统的可靠性，还降低了运维成本，为电力系统的持续稳定运行提供了新的解决方案。

关键词：电力系统：故障诊断；维护方法；创新方法 一、引言 随着科技的快速发展，电力系统故障诊断与维护面临着前所未有的挑战与机遇。传统方法虽有一定效果，但在复杂多变的现代电网中，其局限性日益凸显。因此，创新方法的研究与应用变得尤为重要。本文旨在探讨基于人工智能、大数据等先进技术的电力系统故障诊断与维护新方法，以期提高故障诊断的准确性和效率，为电力系统的稳定运行提供有力保障。通过创新方法的研究与实践，有望为电力行业带来革命性的变革。

二、人工智能在电力系统故障诊断中的应用 人工智能在电力系统故障诊断中的应用主要体现在以下几个方面： （1）数据驱动的诊断方法：利用机器学习、深度学习等技术，通过对大量的历史故障数据和电力系统运行数据的学习和分析，人工智能能够自动识别和诊断不同类型的故障。例如，基于机器学习算法的故障诊断系统可以从大数据中提取关键特征，建立准确的故障诊断模型，从而提高诊断的准确性。

（2）故障预警和预防：人工智能可以利用数据挖掘技术，从海量的数据中发现电力系统中的潜在故障隐患，提前进行预警和预防，进一步提高电力系统的可靠性和安全性。 （3）优化维修策略和资源调度：人工智能可以通过建立故障知识库和专家系统，为诊断人员提供重要的参考和辅助决策，帮助其更加快速准确地确定故障原因和位置。同时，人工智能还可以针对不同的故障类型和情况，给出相应的维修策略和资源调度方案，以最大程度地减少故障对电力系统运行的影响，并提高维修效率和资源利用率。

总之，人工智能在电力系统故障诊断中的应用，不仅可以提高诊断的准确性和效率，还可以优化维修策略和资源调度，进一步提高电力系统的可靠性和安全性。

电力变压器低压侧短路特点分析与可靠性提升策略摘要：安全、优质、经济地开展电能运输，是现代电力系统运行的基本要求。

变压器作为电力系统、国家电网体系中最为关键的核心设备之一，具有种类多样、型号多变、布设广泛等特征，是电力系统实现电压变化、电能分配等作业的基本设备。

由于电力系统变压器需要长期带负荷运转，通常出现故障的几率比一般其他电力设备更高。

同时，由于我国当前电网系统升级，各种跨区域联网、调度等越来越多，变压器的故障若不能及时诊断并修复，一旦发生故障往往容易引起某一电网局部出现链式反应。

因此，针对变压器开展日常故障检测与诊断，是在变压器发生故障之前就能够及时帮助电网工作人员开展修复的必要手段，对电力系统而言具有重要的指导意义。

关键词：变压器；短路；累积效应引言本文中笔者介绍了一起电力变压器低压绕组内部相间短路故障，通过对变压器现场外观检查、电气试验、变压器油色谱分析和油介损、微水检测分析，初步判断了故障产生原因；通过在制造厂对设备进行解体检查，进一步验证了变压器故障的类型及具体部位，对故障现象及发生机理进行了分析论述，通过故障修复方案的介绍，提出了针对性的预防措施。

2典型电力变压器结构电力变压器是一种静止的电气设备，不具有小车功能，能够满足不同电压等级复合，是一种最常见的电力系统电能输送、电压变化装置。

该型号电力变压器最常见的故障多集中在绕组、端子排、套管、铁心等位置。

2低压短路故障特点分析平衡绕组不存在出口三相短路工况，其短路电流仅为零序电流，与本文中要讨论的低压出口短路存在本质差异，不属于本文中的分析研究范围。

低压三相引出，带有负荷，存在出口短路可能性，需要重点关注。

高压侧与中压侧联合供电，低压侧短路工况对低压绕组的电流冲击最严重，较早期变压器仅研究高压供电低压短路的故障工况，短路电流有较大增加。

（1）中压供电低压短路电流为高压供电低压短路工况下的242.4%，由此产生的低压电磁力将增加487.8%；（2）低压侧对称短路而言，高中联合供电比中压单独供电工况下电流仅增加了0.6%，可使用中低运行方式校核低压绕组的抗短路安全性。

基于SVM算法的变压器DGA和故障诊断作者：陆敏安任堂正肖远兵陈敬德崔明飞来源：《机电信息》2020年第21期摘要：油中溶解气体分析（DGA）是评估变压器运行状态和故障诊断的重要指标。

现将支持向量机算法（SVM）应用于DGA和故障诊断中，并对比了SVM算法和其他传统算法在故障诊断中的正确率。

研究结果表明，传统算法的故障诊断正确率在43%～54%，而优化后的SVM算法正确率为76.77%。

超过23%的正确率提升充分证明了SVM算法在故障数据特征识别中的先进性，对变压器运维提供了强力的技术支持。

关键词：变压器;支持向量机;油中溶解气体分析;故障诊断0 引言准确评估变压器运行状态对提升电网可靠性、制定运维检修策略及消除事故隐患具有重要意义。

油中溶解气体分析（DGA）是反映变压器运行状态的重要指标[1]。

传统的DGA方法主要使用IEC 60599提出的三比值法[2]，国内的科研人员也提出了《变压器油中溶解气体分析和判断导则》（DL/T 722—2014）用以正确评估变压器油的质量和设备运行状况[3]。

传统分析方法虽然有国内外电工委员会的支持，但固定的阈值边界无法保证正确率[4-5]。

近年来，专家系统、模糊理论和灰色关联性理论等方法逐渐被应用于DGA[6-7]。

相比于传统的DGA方法，这些评估理论体系的确提升了故障识别的正确率，但是这些有限的提高依托于丰富的机理知识储备，推理过程中的逻辑也不够缜密，从而导致应用门槛较高。

更先进的智能算法也被尝试用于DGA，例如BP神经网络，但是网络收敛速度慢，容易过拟合，并且在数据量较少时无法保证正确率的缺点也阻碍了它的进一步应用与推广[8]。

基于对过往发表论文的研究，为了显著提升基于DGA的故障诊断的正确率，需要使用有坚实理论基础并且适用于小样本的机器学习算法。

本文将介绍支持向量机算法（SVM）在DGA中的应用。

第一节首先介绍SVM算法的原理;第二节则验证SVM在DGA故障诊断中的正确率，并将其与传统算法进行对比;第三节对文章成果进行了总结。

电网安全运行中的设备状态检修作者：段江来源：《中国科技纵横》2016年第23期【摘要】本文首先对电网安全运行中的设备故障及状态检修问题进行简单介绍，了解目前设备状态检修的基本状况，重点研究电网安全运行中的设备状态检修策略，希望通过本文的分析能够全面提高电网安全运行中的设备状态检修水平，同时也为后期更好的利用状态检修技术维护电网安全运行提供参考。

【关键词】电网安全运行设备状态检修近年来随着经济社会的不断发展，我国电力行业也取得巨大发展，与此同时各行业对于电网运行安全要求更加严格，电网发展逐渐呈现高效可靠、环境友好等特点。

而这些都需要电网运行中各种设备的安全平稳运行为基础，但是电网运行具有不间断的特点，而且室外环境恶劣，经常出现各种故障，影响设备的运行，威胁电网运行的安全，传统的设备检修模式已经不能适应新的发展形势。

因此在现阶段加强对于电网运行中各种电力设备的检修具有重要的现实意义，能够更加全面的了解设备状态检修的现状，从而制定更加合理的状态检修方案，全面提高状态检修效果，维护整个电网的安全运行。

1 电网安全运行中的设备故障及状态检修问题电网运行安全涉及到达整体系统中的多种电气设备，不同的设备也会出现不同类型的设备故障。

针对各种不同的设备故障，目前已经初步形成了基础的状态检修体系，主要包括三个方面：首先是对设备进行状态评价，为后期的风险评估和检修策略制定奠定基础，其次是对设备检修进行风险评估，最后根据评价评估结果制定合理的检修策略。

但是在实际工作中存在各种问题：1.1 设备状态检修体系不完善目前关于设备故障的状态检修主要是针对当时的情况进行临时性的检修，前期的资料收集、历史数据整理以及综合性分析都比较欠缺，设备状态检修基础不够扎实；没有建立完善的风险评估模型，整体评估不够合理，而且缺少对于设备运经济性和可靠性的综合分析。

1.2 状态监测技术相对欠缺状态监测是获取各种设备运行状况以及运行数据的主要通道，也是整个设备状态检修的基础。

第24卷　第1期　吉　林　化　工　学　院　学　报Vol .24No .1　2007年2月JOURNAL OF J I L I N I N STIT UTE OF CHE M I CAL TECHNOLOGYFeb .　2007收稿日期:2007-01-05作者简介:孙宝钦(1962-),男,吉林省吉林市人,吉林市正安电气有限公司工程师,主要从事电气及电力系统保护方面的研究. 文章编号:100722853(2007)0120068204电力设备状态检修策略及其实际应用孙宝钦(吉林市正安电气有限公司技术部,吉林吉林132106)摘要:基于状态检修的思想,总结了我国电力设备状态检修中存在的问题,考虑了可靠性和经济性的约束条件,提出了基于随机理论的设备检修周期整体优化模型,给出了最优检修策略和实际应用中的计算步骤,使设备的检修在尽可能短的时间内,既满足可靠性要求,也能满足经济性要求,提高了设备检修周期的整体经济性,为电力设备的检修计划的制定和状态检修在电力行业的应用提供了理论指导.关　键　词:状态检修;可靠性工程;经济性;电力设备中图分类号:T M 507 文献标识码:A 目前,我国现行电力设备的检修模式是以故障检修和预防性计划检修为主的检修模式,这种检修模式存在着检修频繁,检修费用高,盲目维修,检修过剩和检修不足同时存在等多重弊端,已越来越不适应市场经济条件下电力行业发展的要求.1970年,美国杜邦公司I .D.Quinn 首先提出了状态检修(CBM ,conditi on -based maintenance )的检修模式.这种维修方式以设备当前的实际工作状况为依据,通过高科技状态监测手段,识别故障的早期征兆,对故障部位、故障严重程度及发展趋势做出判断,从而确定各机件的最佳维修时机.随着传感技术、微电子、计算机软硬件和数字信号处理技术、人工神经网络、专家系统、模糊集理论等综合智能系统在状态监测及故障诊断中应用,使基于设备状态监测和先进诊断技术的状态检修研究得到发展.而且,这种先进的检修模式已广泛应用于美国、法国等发达国家的电力系统的锅炉、发电机、变压器等大型电器设备的检修实践中.1　电力系统中推行状态检修的意义1.1　状态情况在电力系统中推行状态检修的具有如下优点:①节省大量维修费用;②提高电厂可用系数;③延长设备使用寿命;④增加发电能力;⑤确保发供电可靠性;⑥降低检修成本、减少检修风险.1996年,我国在电力系统中开始状态检修模式试点工作,取得了一定的经验和成绩.实践证明基于设备运行状态的状态检修一方面可以延长设备检修间隔、提高设备可靠性,另一方面可以推动电力设备管理体制的改革,它已成为电力系统设备管理发展的趋势.然而,检修方式的成功应用依赖于检修技术和检修策略的同时改进和提高.虽然状态检修的思想引入我国已经8年多,但状态检修策略的研究仍不尽人意,使得状态检修无法深入实施,发挥其应有的作用.本文就针对这一问题,建立了基于费用和可靠性约束的电力设备状态检修的随机过程模型,并提出了相应的检修策略,解决了上述问题,使设备的检修工作在满足设备可靠性要求的前提下更加经济.图1　状态检修决策流程图1.2　模型基本思想根据设备在线监测系统所获得的电力设备状态数据,进行分析、诊断和预测,确定设备目前的可靠度,可能的故障点,故障严重程度,故障数量,设备的可用度,可能的故障点的检修费用等指标.将这些参考数据代入考虑费用与可靠性约束的非齐次柏松随机模型中(Nonhomogeneous Poiss on Pr ocess),计算设备的最佳检修时间,如果设备最佳检修时间为零,说明这种情况下对设备进行检修不经济,继续使用设备.如果计算得到的最佳检修时间大于零,说明这种情况下对设备进行检修是经济的,并按照模型提供的参考检修时间,制定相应的检修计划,是设备整个检修周期费用达到最小.2　模型的建立与参数的确定2.1　数学模型假设一台正在使用的电力设备,根据前期的诊断、预测以及设备目前的运行状态,发现设备可能有N个故障需要修复,N是服从强度参数为λ(t)的非齐次柏松随机过程,其均值为.m(t)= E[N(t)]<∞.{N(t),tΕ0}表示t时刻检测到的设备存在故障的累积随机数过程.P{N(t)=n}=m(t)nn!e-m(t)(n=0,1,2,…,)a为设备在检修前预测的潜在故障个数,b为对每一故障检测出来的概率,且m(0)=0, m(∞)=a,在(t,t+Δt)时间段中,通过检测发现的错误个数与在时刻剩余错误的个数(a-m(t)成正比,即:m(t+Δt)-m(t)=b(a-m(t))・Δt当Δt→0时,m′(t)=ab-b m′(t),利用边界条件可知:m(t)=a(1-e-bt)则:失效率函数λ(t)=d m(t)d t=ab e-bt设随机变量序列{t,i=1,2,…}为发现第i个故障所需要的时间,则:sn =∑ni=0t i,(i=1,2,…)表示第n个故障被检测出来所花费的总时间.假设从t=0时点开始检修,则通过时间[0,t]设备检修,设备的可靠度为R(x|t)则:R(x|t)=exp[-m(t)e-bt](1)将m(t)代入上式,则:R(x|t)=exp{-a[e-bt-e-bt]}若要求检修完成后设备的可靠度至少达到R0,则:R(x|t)≥R0在设备的检修中,除了达到一定的可靠性要求以外,还需要花各项检修费用.设c1为检修过程中每排除一个故障所需要的费用;c2为检修期t 内未发现,而在设备投入使用后每排除一个故障所花的费用(c2>c1>0);c3为由于检修而使设备停用单位时间内所造成的损失(c3>0).T LC为设备一个检修周期的平均寿命,R0为设备检修后必须达到的最低可靠度.则:设备在[0,t]这段时间内所花费的总费用是关于时间长度t的一个函数,该函数为:C(t)=c1m(t)+c2[m(T L c)-m(t)+c3t](2)如果同时考虑可靠度要求与费用最低,设备最优检修时间,就是这里要求的设备检修停止时间,它必须满足下列方程组:C(t)=最小R(x|t)ΕR02.2　模型的求解首先,对于可靠度约束而言,要满足的R(x| t)ΕR0的要求,将(1)式代入可靠性要求,并且两边取对数,得:满足最低可靠度要求得最短检修时间T1为:　T1=1b[ln m(t)-ln(ln1R0]R(x|t)<R0R(x|t)≥R0其次,对于费用最小约束而言,要使得C(t)达到最小,令d C(t)d t=0由(2)式可得,满足费用最小的设备间修时间T2:T2=1blnab(c2-c1)c3ab>c3/(c2-c1)ab<c3/(c2-c1)最后,同时满足可靠度与时间约束的最优设备检修停止时间.T3=m ax{T1,T2},其中T1,T2是由上面两个约束条件求解得到.96 第1期孙宝钦:电力设备状态检修策略及其实际应用 对于上述结果可以有下面四种情况:(1)若ab >c 3/(c 2-c 1),R (x |0)<R 0时,则存在唯一大于等于零的T 1,T 2,T 3=max {T 1,T 2}(2)若ab >c 3/(c 2-c 1),R (x |0)>R 0时,T 3=T 2(3)若ab >c 3/(c 2-c 1),R (x |0)<R 0时,T 3=T 1(4)若ab >c 3/(c 2-c 1),R (x |0)<R 0时,T 3=T 02.3　参数的确定该模型中,参数的估计分为两类:第一类为c 1,c 2,c 3,R 0.这四个参数可以根据设备检修过程中的实际费用和可靠度要求直接确定.第二类参数为模型中的参数a,b 的估计.这两个参数可以用的时间,利用最大似然估计法求出.具体方法如下:设t i 为第i 个故障被检测出来所花费的时间.(i =1,2,…,n )S i 为第i 个错误发现所用的时间,则S k =∑ik =0t k,(0≤S 1≤S 2≤…≤S N ),则S 的联合概率密度函数为:　f S 1,S 2,…,S N(S 1,S 2,…,S N )=(∏Ni =1ab e-bS N)exp [-a (1-e-bS N)]当S N 一定时,上式为a,b 的最大似然函数,即:　L (a,b )=(∏Ni =1ab e-bS N)exp [-a (1-e-bS N)]上式分别对a,b 求偏导并令其为零.dm (t )da =0dm (t )db=0]n a -1+eb tn =0n b-∑ni =1ti-a t n e-bt n=0解方程组就可得a,b 的估计值^a ,^b .上式中.3　实际应用中的步骤根据状态检修流程图(见图1),上述模型在实际应用中,可以根据电力设备的使用状况和维修记录,按照下面的步骤进行计算,即可求得待检修设备的最优检修策略,从而使设备在一定的可靠度要求下,花费最少的检修费用,尽快的投入运行中去.步骤一:根据电力设备的观察数据和对待检修设备历史的检修数据,确定模型各参数.步骤二:观察记录设备的状态;步骤三:对在线监测数据进行分析、诊断、预测,确定设备有无故障,无故障,转步骤二,否则转步骤四;步骤四:将预测的设备故障个数、设备可靠性,以及故障发生可能的损失等数据代入模型计算若T 3=0,则不检修,转步骤二;若T 3>0,则转步骤五;步骤五:实施设备检修,并根据T 3的大小,决定最优检修时间.4　结 论上述模型对电力设备检修中最优检修停止策略问题在理论上给予了回答,模型同时考虑了可靠性和经济性两个方面的因素,并给出了实际应用中的操作步骤,具有一定的可操作性和实用价值,计算结果可以用来指导电力设备检修计划的最优策略和电力设备检修计划的制定.参考文献:[1]　郭永基.可靠性工程原理[M ].北京:清华大学出版社,2002.[2]　刘桂珍,顾立志.质量控制[M ].北京:国防工业出版社,2004.[3]　B.B.格涅钦科;徐维新,译.可靠性数学理论问题[M ].北京:兵器工业出版社,1990.[4]　张波,张景肖.应用随机过程[M ].北京:清华大学出版社,2004.[5]　许婧,王晶,高峰,等.电力设备状态检修技术研究综述[J ].电网技术,2000.[6]　朱洪波,魏少岩,闵勇.火电厂检修管理模式的现状与发展趋势[J ].中国电力,2004.[7]　陆颂元,汪江,刘晓锋.关于我国发电设备状态检修实施模式的探讨气[J ].轮机技术,2004.[8]　R.Chevalier,A.Des puj ols,B.R ichard .设备检测与状态维修在法国电力公司所属发电厂的应用及前景[J ].设备管理与维修,2003,10(1).07 吉　林　化　工　学　院　学　报 2007年 The electr i c power equ i p m en t CB M stra tegy and itspracti ce appli ca ti onS UN Bao 2qin(Dep t .of Technol ogy,J ilin Zheng An Electric Equi pment Co .L td,J ilin City 132106,China )Abstract:Based on the idea of CBM ,the p r oble m s of CBM on electric power equi pments in China are gener 2alized .The integral op ti m al model based on rando mness theory in the equi pment maintenance cycle is estab 2lished under the restricti on of reliability and economy .The op ti m al maintenance strategy and calculating step in p ractice is als o given .This strategy can not only devel op the economy of the maintenance cycle but als o satisfy the needs of the reliability within a short peri od of ti m e as possible .It p r ovided the theory guidance t o the f or 2mulati on of the maintenance p lan for the electric po wer equi pments and the app licati on of the CBM in the elec 2tric power industry .Key words:conditi on 2based maintenance (CBM );reliability engineering;economy;electric power equi p 2ment(上接第67页)参考文献:[1]　李士勇.模糊控制、神经控制和智能控制论[M ].北京:机械工业出版社,1995.[2]　刘金琨.先进P I D 控制及其MAT LAB 仿真[M ].北京:电子工业出版社,2003.[3]　陶永华.新型P I D 控及其应用[M ].北京:机械工业出版社,2003.[4]　诸　静.模糊控制原理与应用[M ].北京:机械工业出版社,1999.Fuzzy self 2adapti ve P I D con trol for te m pera ture of resist ance furnaceL I Hong 2liang(Secti on of LogisticsM anage ment,J ilin I nstitute of Che m ical Technol ogy,J ilin City 132022,China )Abstract:The fuzzy self 2adap tive P I D contr ol method with self 2tuning on 2line has been p resented in this pa 2per .This contr ol method is used in the syste m with large inertial and delay .The results of si m ulati on indicate that thismethod has str ong r obustness,rap idity and dyna m ic perf or mance .So this contr ol method can satisfy the de mand of high p recisi on app licati on .Key words:fuzzy self 2adap tive contr ol;P I D contr ol;self 2tuning17 第1期孙宝钦:电力设备状态检修策略及其实际应用 。

电力二次设备状态评估及检修策略的优化探讨随着电力系统的快速发展，对于电力二次设备的状态评估和检修策略优化显得越来越重要。

电力二次设备包括保护装置、自动化控制装置、测量仪表等，它们对于电力系统的运行和保护起着重要的作用。

因此，对于电力二次设备进行状态评估和检修策略优化，可以提高电力系统的运行效率和安全性，降低维护成本。

电力系统中的二次设备是为了保护和控制发电机、变压器、线路等主设备而设计的。

因此，二次设备状态的好坏直接影响了电力系统的运行和安全。

常见的电力二次设备状态评估指标包括：1. 设备可靠性指标：包括平均无故障时间、失效率等，反映了设备的故障率和可靠性水平。

2. 设备功率指标：包括额定功率、负载率、短路容量等，反映了设备的使用情况和正常工作状态。

3. 设备损耗指标：包括铁损、铜损、热损等，反映了设备的损耗情况和寿命。

对于这些指标的评估，可以通过常规的检修、在线监测、智能分析等手段实现。

例如，对于保护装置的在线监测，可以通过电流、电压、频率等参数进行监测，通过故障诊断和分析，实现设备状态的评估。

对于自动化控制装置和测量仪表，可以通过软件分析和模拟实现设备状态评估。

二次设备的检修对于电力系统的运行和安全起着至关重要的作用。

合理的检修策略不仅可以保障设备的正常工作，还可以有效降低维护成本。

常见的电力二次设备检修策略包括：1. 定期检修策略：根据设备的使用寿命和技术规范，定期进行设备的检修和保养。

这种策略适用于设备使用寿命相对稳定，且故障概率较低的情况。

2. 健康状态监测策略：通过对设备的预警和故障诊断分析，及时发现设备的故障和损伤问题，实现对设备的及时维修和保养。

这种策略适用于设备使用寿命变化比较大，且故障概率较高的情况。

3. 系统综合优化策略：通过对设备状态、维修成本、系统可靠性等多个因素的综合考虑，确定最优的维修策略。

这种策略适用于单个设备故障对系统影响较大，且对系统性能和安全具有重要影响的情况。

试析电力变电设备状态检修技术摘要：随着电力体制的改革，定期检修制度已不能完全适应形势发展的需要。

状态检修是以设备状态为基础，以预测设备状态发展趋势为依据的检修方式。

随着在线监测技术、数字化变电站的快速发展，对变电设备进行状态检修不仅成为可能而且是一种必要的技术手段，应该大力推广与实施。

本文叙述状态检修的必要性，介绍了状态检修的基本思想和主要技术支持，状态检修是根据先进的状态监测和分析诊断技术为基础的检修模式。

最后，介绍了变电设备状态检修的应用。

关键词：变电设备；状态检修；技术探讨1 状态检修的基本思想状态检修是根据先进的状态监测和分析诊断技术提供的设备状态信息，基于设备在需要维修之前存在的使用寿命来判断设备是否异常，预测设备的故障，并根据设备的健康状态来适时安排检修计划，实施设备不定期检修及确定检修项目。

状态检修能有效地克服定期检修造成设备过修或失修的问题，提高设备的安全性和可用性。

根据变电设备的使用状况和维修记录，可以按照以下步骤进行计算，求得待检修设备的最优检修策略1.1根据设备的观察数据和对待检修设备历史的检修数据，确定模型各参数。

一般可采取非齐次泊松随机模型，该模型能够综合费用与可靠性约束，计算设备的最佳检修时间。

1.2 观察记录设备的状态。

设备状态应包括：设备在线监测的特征量、预防性试验的结果数据、设备的历史运行状况、检修情况以及设备现在的运行参数状况等。

1.3 对在线监测数据进行分析、诊断、预测，确定设备有无故障，无故障，转步骤（2），否则转步骤（4）。

1.4 将预测的设备故障个数、设备可靠性以及故障发生可能的损失等数据代入模型计算。

若最优设备检修停止时间为0，则不检修，转步骤（2）；若最优设备检修停止时间大于0，则转步骤（5）。

1.5 实施设备状态检修，并根据最优设备检修停止时间的大小，决定最优检修时间。

2基于数字化变电站的状态检修从状态检修的定义可以看出, 状态检修策略应包含以下三个组成部分:状态信息采集、状态诊断方法和检修策略应用。

北京市电力公司电力设备状态检修试验规程（节选）（2011年版）北京市电力公司发布2011年6月1目录1 范围、引用标准、定义、符号 (4)2 总则 (9)3 电力变压器和电抗器 (12)4 互感器 (30)5 开关设备 (39)6 套管 (52)7 设备外绝缘及绝缘子 (55)8 电力电缆线路 (57)9 电容器 (66)10 避雷器 (73)11 母线 (77)12 接地装置 (78)13 1kV以上的架空线路 (81)14 1kV及以下的配电装置和馈电线路 (84)附录A （规范性附录）高压电气设备的工频耐压试验电压标准 (86)附录B （规范性附录）电力变压器的交流试验电压 (87)附录C （资料性附录）红外成像测温 (88)前言电力设备状态检修试验是对在运设备进行电气、机械、化学等各项性能试验，获取设备状态、判断设备是否符合运行条件的手段。

为了适应电力设备的更新换代和试验技术的不断进步，北京市电力公司组织有关单位在广泛征求意见的基础上，结合北京电网的实际情况，依据国家电网公司《输变电设备状态检修试验规程》、《电力设备带电检测技术规范（试行）》以及有关反事故技术措施，对《北京市电力公司输变电设备状态检修试验规程实施细则（试行）》、《北京市电力公司电力设备预试规程(试行)》进行了修订，形成《北京市电力公司电力设备状态检修试验规程（2011年版）》。

本规程未包含的电力设备的试验项目，按相关国家行业标准及制造厂规定进行。

本规程适用于北京市电力公司所属各单位。

接入北京电网的发电厂、电力用户可参照执行。

本规程经北京市电力公司批准，从发布之日起实施。

本规程解释权属北京市电力公司。

各单位在执行本规程过程中如遇有问题或发现不尽完善之处，请及时与北京市电力公司生产技术部联系。

规程起草单位：北京市电力公司规程主要起草人：郑秀玉、李伟、陆宇航、周恺、石磊、程序、叶宽、段大鹏、赵宇彤等规程主要审核人：干银辉、牛进苍、孙白、常立智、王鹏、韩良、李华春、黄鹤鸣、王进昌、竺懋渝、马锋、郑秀玉、赵永强、谭磊、朱民、李明春、丛光、沈光中、赵颖、黄博瑜、王伟、韩晓昆、姚建实、杨延斌、藤海军、余康等规程批准人：刘润生1范围、引用标准、定义、符号1.1范围本规程适用于500kV及以下电压等级电气设备的例行试验、诊断性试验以及巡检工作。