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摘要：电力系统应用设备状态数据监测有助于及时发现故障隐患，要求有专业监测与诊断技术。为保证电力系统稳定运行，企业应综合应用数据分析技术与故障诊断技术，研判设备运行状态与疑似故障点，保障设备运行稳定性，实现电力能源的顺利输送，企业实现经济效益最大化。
关键词：电力系统、设备状态监测、数据分析技术、故障诊断技术
1状态数据监测和故障诊断技术的概念
电力系统设备的状态监测技术主要采用一些相关传感器，配合相应的测量手段，得知一些相关的数据，通过数据对比分析与模型判定，可以反映出电力系统设备的工作状态，实时感知设备疑似故障点。
电力系统设备的故障诊断指的是通过状态监测系统所获得一系列有关电力系统设备的各种状态、数据、测量值后，对得到的信息通过一些技术手段进行相应的推理以及判断，最后得出一个合理的维修建议。通俗一点说便是在特征量获取后进行的一系列分析过程以及判断过程称之为故障诊断，而整个获取过程被称之为状态监测。
2电力系统设备故障诊断技术内容
2.1发电机状态监测与故障诊断技术
对发电机运行状态在线监测与故障诊断，目的在于测试电力系统发生故障的直接原因是否由发电机引发，从而制定行之有效的计划维修电力系统，尽可能避免不必要的经济损失发生。目前，我国常用的发电机状态监测与故障诊断设备主要有发电机光线测漏仪和发电机状态监视器等，通过这些设备能够及时跟踪发电机的运转状态，有效避免安全事故的出现。
2.2红外线诊断技术
红外线真的技术具有较强的综合应用性特征，它是光电成像技术、计算机技术和图像处理技术相结合的产物，该技术的原理是通过接收物体发出的红外线信号，让其在计算机上进行数据分析，并以热成像图的形式呈现出来，全面分析判断物体表面的温度变化情况。在电力系统设备在线状态监测与故障诊断中应用红外线诊断技术，不仅能快速、精准、直观地反映电力设备的运行状态，还能高效提高电力系统管理的经济效益，节省电力系统设备的维修成本，为人们提供更为优质的电力服务。
2.3变压器状态监测与故障诊断技术
不同的电力系统所选择的变压器会略有不同，就我国电力行业实际而言，目前最常用的变压器是充油式变压器，而监测变压器运行状态最常用的技术就是局部放电监测技术、红外诊断技术和超声定位技术等，监测变压器运行状态的主要原理是利用介质耗损因数的数字化在线测量技术对变压器的高压套管进行故障诊断，能有效监控变压器的运行稳定性情况。另外，监测变压器运行状态还包括监测变压器的线匝绕组温度、油温、冷却泵运行参数等内容，全面监测变压器可能出现故障的环节，有效防止安全事故的产生。
3电力系统设备状态数据监测与故障分析
3.1设备状态监测
（一）设备状态监测目的
监测电力系统设备状态，记录电力系统及其装置的运行情况，并进行分析、评估，及时对电力系统和装备进行维修和保护，就是设备状态监测。
进行设备状态监测，对系统和设备中的数据和资料进行记录，判断其运行状态的稳定性，并进行记载，对其故障的特征、程度和性质进行分析和评估，是维持电力系统和设备的重要依据。
（二）核心技术
状态监测的内容包括三方面：信号收集，数据传输和数据处理。电力系统设备运行状态的获得途径主要是分析设备的运行状态量，而现在对该信息的获得主要有四种手段：定时采样、跟踪采样、一次性采样和自动取样。定时采样的运行基础是电力设备的运转周期，而跟踪采样依据诊断故障的特殊性进行，一次性采样依据实际需求，只采取一个信息数据，最后自动采样是利用信号突变进行采样。监测的具体方法与电力设备和任务要求有关，它们都影响着监测方法的状态。
通常信号处理系统距离监测设备相对较远，在信号传输过程中容易受到外界因素的干扰。
因此需要先进行模数转换、预处理和压缩打包等方法将信号传输到信号处理中心。
目前通信设备已经广泛应用于电力领域，为了防止信号在传输过程中受到干扰，应采用光纤传输数字信号，可以较好地抑制干扰，从而保证传输信号的质量。
信号数据处理中心通过对通信线路传输过来的状态监测信号进行数据处理。根据信号的不同采取不同的数学方法进行解析处理。由于数字信息技术和智能处理技术的广泛应用，使得电力设备监测系统的数据处理的在线监测更加真实准确。
3.2高压电力电缆的试验监测
（一）振荡电压试验
振荡电压试验应首先对需要试验的电力电缆进行充电，在充电达到试验电压的基本标准后，再利用放电间隙进行击穿操作，最后再通过电感线圈进行集中放电。实践中，该试验方法施加的电压可以达到千赫兹级别，因此受到多数电力检修部门的青睐。
（二）谐振耐压试验
谐振电压也被业内成为串联谐振。其方法一般都被应用于试验品不能满足试验电压要求方面，其具备较大的电流容量，可以满足任何被试品对电压的需求。串联谐振耐压试验方法主要是通过改变试验系统中的电感量和实验频率，将回路一直保持在谐振的状态，其的体积较小、重量较轻、便于携带、成熟的理论资料、低廉的价格、适用面广的优点，值得一提的是，其所需要的实验仪器也比较繁多，因此，在业内一直被称为优点和缺点并存的实验方法。
3.3故障诊断技术
（一）选取故障检测特征信号
一种故障的发生是很多故障特征量的反映，而一种故障的特征量不一定就是一种故障状态所引起的，所以在实际中选择故障的特征量是一个难点。在电力系统设备进行诊断时，面对发生的故障，在众多的信号中进行有价值的信号捕捉，就是进行故障信号的提取。故障诊断越灵敏，对设备运行状态中信号的捕捉就越强。
（二）故障诊断方法
（1）多传感技术
有时候不同的故障现象都是对一种故障的反映。运用多个不同的传感技术，对故障进行观察和分析，就不同的层次、角度和侧面进行特征量的采集。采集时，要注意状态信息量，优先选择反映灵敏的特征量，在此基础上进行分析和诊断。
（2）最大隶属度诊断法
模糊理论中有一项原则是最大隶属度原则，这一原则可以用来对电力系统中故障的原因和类型进行判断和分析。因为电力系统的不确定性，用最大隶属原则来对故障的随机性和模糊性进行最大限度的分析，在诊断时把模糊数学方法和状态信号进行结合使用，对于弥补状态监测信息量的不足有一定的作用。此外，进行故障分析时，也可以与专家系统、人工智能和神经网络等方法结合进行诊断。
（3）信息融合处理技术
这一技术通过多传感器进行数据的获取，并按照相关的方法来分析信息。同一个设备会发生类似的故障，它们之间的原因有关联，哪怕故障发生的空间和条件不同。这一技术排除了信息因素的不同，就其相同点进行故障原因的讨论。但这一理论仍在研究，还需要不断完善。
结束语：随着科学技术的不断发展，电力系统设备在人们生活中发挥着越来越重要的作用。为保障人们生产生活活动的正常开展，努力为电力用户提供更优质、更高效、更稳定的供电力系统，对电力系统加强设备状态监测与故障诊断势在必行。
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