巴彦淖尔电业局 内蒙古巴彦淖尔市 015000
摘要:电力是社会经济发展的基础,对人们正常生活和工作都起到了非常重要的作用,因此,人们对电力系统的安全稳定运行情况愈加重视。电能作为当前应用最为广泛且必不可少的能源,是促进社会稳定发展的重要组成,电力系统作为整体发展的重要基础,一旦出现问题则会产生一系列影响。状态检修是当前电力系统并列一次设备检修的主要技术,是确保电力系统稳定运行的关键内容,为此应加强变电一次设备状态检修工作的实施力度。
关键词:变电一次设备;状态检修;策略
引言
电力系统涉及到的相关线路、设备等比较多,主要为人们提供电力资源供应等相关服务。变电设备是电力系统中的主要构成部分,决定了电力系统运行是否安全、可靠。在日常工作实践中,明确变电一次设备状态检修工作的重要性,对其进行定期维护,使变电设备始终处于稳定的运行状态,有效控制电力系统,提高供电质量。
1状态检修基本原理
状态检修也成为预知性检修,是指获取仪器设备状态评估结果的基础上,主动安排检修时间和实施检修项目的检修方式。相对与传统的定期检修工作,电力设备状态检修更加强调对传感器技术、人工智能、现代通信技术等先进信息技术手段的应用,能够设备当前的实际运行状态为基础,结合实时的状态信息,精准的识别故障和异常的早期症状,掌握具体的故障部位、故障严重程度以及发展取数,从而确定最佳的维修时机,保障电力系统的安全性、稳定性和可靠性。
2电力系统变电一次设备状态检修流程
2.1收集整理变电一次设备信息
无论设备数据资料整理,还是信息收集,在电力系统变电一次设备状态检修工作中非常关键。例如,设备在投入运行之前,很可能存在故障数据及与设备相关的各类参数、信息等。开展变电一次设备状态检修工作时,电力工作人员要结合设备情况及具体工作要求,依托专业技术手段,汇总各类数据信息、设备资料等,继而在数据库中,把它们统一储存起来,使电力系统变电一次设备状态检修时间缩短,继而准确判断该设备运行情况。
2.2评价变电一次设备状态
在电力系统变电一次设备状态检修工作中,科学评价变电一次设备状态,便于制定有效的设备状态检修方案,使这一过程更加安全可靠。在具体操作过程中,还要全面收集、整理设备信息,结合相关规定、技术规范等,采用科学的技术方法和手段,检验设备运行状态,给出综合性判断,达到良好的状态检修效果,从根本上解决设备问题,把故障发生率降到最低。
2.3完善变电一次设备状态检修方法
制定完善的变电设备状态检修方法,能够使变电一次设备状态检修工作水平和质量得到明显提升。以健全的检修制度为依托,变电一次设备状态检修工作更加真实、全面。该过程中,要结合电力系统变电一次设备状态检修要求,严格控制检修成本,使设备始终处于稳定运行状态,最大程度确保变电一次设备状态检修工作的可行性和有效性,提高检修工作质量,达到良好的变电一次设备状态检修效果。
3电力系统变电一次设备状态检修策略
电力作为当前社会发展下必不可少的能源组成,其整体运行中的状态检修工作会与供电工作产生直接影响,因此电力系统展开相关的变电一次设备状态检修中应该加大设备与技术的使用力度,引进更加先进的技术设备为变电设备的运行提供支持。能够为变电设备在运行中所发生的故障情况采取及时的修正,排除电力系统运行中变电以此设备的状态隐患,为电力系统的稳定运行提供更好保障。
因此,在电力系统的变电以此设备状态检修工作中,实际所展开的维修策略主要分为以下方面:
3.1状态预测
在电力系统运行下检修变电一次设备的工作状态,需要提高对状态预测的重视度,是技术工作人员在工作中对设备故障判断的重要依据,其主要是依靠对所收集的数据信息检测完成。在当前的电力系统工作中,技术人员经常使用预测模型构建的方式对数据信息中所包含的内容实施仿真模拟,以此确保最终所得出的判断结果的客观性与真实性,为设备状态的预测提供科学保障。在当前电力设备运行中所使用的预测模型构建方式主要分为两种:BP神经网络模型与灰色系统状态模型。BP神经网络模型的工作原理是构建逻辑网络,为保证其完整性需要以网络层级为根本,将输入层、隐含层与输出层相连接,通过节点预测设备故障,确保最终所得到的变电一次设备状态运行中模拟结果的精准性。而在当前的整体状态检测技术的实施中,灰色系统状态模型较为少见,因此其实际的使用方式与效果难以充分体现。
3.2状态预测
提高变电一次性设备状态检修的质量和效率,需要选择适应的预测模型,在电力系统的状态预测领域,常见的预测模型为基于灰色系统理论的状态预测和基于BP神经网络的状态预测。灰色系统理论是控制学和运筹学相结合的产物,灰色系统指代的是部分信息明确、部分信息不明确的系统,通过对该系统中“部分”已知信息的开发、提取和分析,能够实现对灰色系统的运行状态和演化规律的正确描述和有效监控。BP神经网络是当前国际上应用最为广泛的人工神经网络模型之一,该网络模型由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成,能够模拟人的思维方式,学习和存储大量的输入-输出模式映射关系,完成某种运算、识别或控制过程。但是BP神经网络的算法需要较长的时间进行训练,网络本身的冗余性较大且学习和记忆具有不稳定性,因而,在实际的电力设备状态预测中,应用基于灰色系统理论的状态预测能够取得更加理想的效果,实现预防变电一次设备故障,节约设备检修成本,提高电力系统运行可靠性和安全性的目的。
3.3诊断故障
在状态检修中,故障诊断是重要的环节,能够发现设备中存在的隐患,从而判断故障种类和危害等,为接下来处理故障提供保证。在变电一次设备中,存在多样故障诊断模式,比如振动诊断、专家系统诊断和噪声诊断等。变压器状态检修主要包括分析油气状况、检测机械部分、测量局部放电等,不同的检修内容应使用对应的检测方法,比如测量局部放电,要使用局部放电法,分析变压器局部设备特性,根据结果判断设备老化情况。分析油气状态,使用气体分析法,分析变压器故障前后的内部气体,和气体数据有效结合,诊断绝缘特性。振动诊断是结合对应仪器,分析变电一次设备运行中的振动信息,进而判断设备的运行状况,诊断存在的隐患。通过数据显示可知,振动诊断能够判断出变电设备故障。专家系统诊断是判断设备运行存在的问题,具备可靠性和智能性的优点。专家系统诊断可分为两种,一种是信息诊断,另一种是神经网络诊断。在实际使用中,神经网络诊断可分为分形和集成化神经网络诊断等。
结语
综上所述,电力系统变电一次设备状态检修工作技术性非常强。电力工作人员要结合实际设备情况及状态检修工作要求,收集整理变电一次设备信息,并对变电一次设备状态进行科学评价,给出完整的变电一次设备状态检修方法,通过状态检测、状态预测、故障诊断等一系列工作,达到良好的变电一次设备状态检修效果,使电流系统始终处于安全、可靠的运行状态,为客户提供优质的电力服务。
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