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摘要：在进行电力系统建设的过程中，设备的运行状态是非常重要的，需要建立一个监控系统，对设备的运行情况进行实时的监控和管理，才能更好的进行电力系统的建设。电力系统变电一次设备在运行的过程中经常会出现一些故障问题，导致这些故障问题出现的原因，是因为设备在运行的过程中，运行情况与系统需求不符，而且也没有制定一个设备状态监测方案，在运行的过程中存在更多的问题，影响了设备的功能实现。本文就电力系统变电一次设备状态检修进行相关的分析和探讨。
关键词：电力系统；变电一次设备；状态检修；分析探讨
1 电力系统变电一次设备状态检修工作的重要性
电力系统在发展的过程中应用的设备变得越来越多，尤其是一次设备在电力系统中的应用非常广泛，对于保证电力系统整体运行效率的提升具有重要意义。但随着变电一次设备的长期运行，不可避免的会导致设备出现磨损，进而使其可能出现一定的故障问题，进而影响到电力系统的正常稳定运行。对此，需要结合变电一次设备的特点，并需要根据电力系统的功能要求，对设备的运行情况进行检测和管理，并且引进一些先进的技术和设备，制定一个完善的设备检查方案，需要对检查措施进行深入的分析，才能明确设备的运行情况，并且对设备运行过程中存在的各项问题进行更好的解决。需要对设备的磨损情况进行检测，减少设备运行故障的发生几率，而且要提高检修工作质量。在对一次设备进行状态检修的过程中，拥有明确的目的，而且在系统建设时，需要根据设备的运行情况对数据信息进行提取，从而根据系统的运行情况制定一个完善的检查方案，确保设备在运行的过程中，如果保持一个最优状态。在进行一次设备状态检修时，还需要提高设备的运行安全性，需要优化设备的性能，确保电力系统的运行更加安全。
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分析
3.1状态检测
在电力系统变电一次设备状态检修过程中，包含在线检测、离线检测、定期解体检测等相关内容。在线检测方法比较常见，以传感器技术为依托，对处于运行状态的变电一次设备状态信息进行在线采集，继而充分发挥信息管理系统、分布式控制系统、数字化调节器等相关系统和设备优势，分析、整理相关信息。通过比对各类信息数据，对设备运行状态进行准确判断。无论超声波检漏仪、还是油质分析仪、红外线测温仪等，都是离线检测中的常用设备。借助该仪器对变电一次设备进行检测，分析设备内部各类元件，对其正常运行情况进行准确判断。定期解体检测应用相对比较少，仅在变电一次设备维修或者停运阶段使用，在设备出厂信息已知，检修工艺和作业标准确定的情况下，对设备内部各元件损耗度实施检测，由此判断设备是否出现损坏。状态检修方式的选择要依据设备特点、类型而定，使检测结果更加准确、可靠。例如，使用红外成像測量仪，对设备内部进行检测，探测红外热量。检测过程中，不需要接触电气设备，便能够对运行状态下的设备真实信息进行准确检测，安全性高，维修费用低，电网供电可靠性强。同时，还能够获取远程信号，以图像形式对设备运行状态进行准确记录。
3.2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。
3.3故障诊断
故障诊断是电力系统变电一次设备状态检修的重要内容，当电力设备出现运行故障和异常时，应用合理化的故障诊断方式能够及时的判断出故障的种类及危害程度，并采取行之有效的措施消除安全隐患，保障电力系统运行的稳定和可靠。人工智能诊断和振动诊断法是当前应用最为广泛的故障诊断方法，其中，人工智能诊断法是指借助先进的信息技术手段对电力系统可能发生的故障模式进行分类，并依据不同类型故障的特征，在已建立的数字模型上对故障进行实时分析和诊断，并将最终结果反馈给用户，具有可靠、高效、智能等优势。振动诊断法是指借助特定的检测仪器对电力系统的运行状态进行分析，识别其振幅、频谱、相位、位移等振动信息，并以此为依据，对电力设备存在的隐患进行诊断，该方法的准确率能够到达60%以上。值得注意是，故障诊断方法缺乏一定的前瞻性，难以立足于电力系统整体进行系统性的判断和维护，在排除特定设备故障问题之后，仍然有可能会出现局部区域的关联性电力故障。
4 结语
总之，为了能够保证变电站一次设备的运行质量和效率，延长一次设备的使用寿命，从而提高电力企业的经济效益，提高电力企业对于变电站电力设备的综合管理能力等，需要加强对变电站一次设备的检修工作，科学评价变电设备的运行状态，及时发现其中的安全隐患，有针对性的提出改进建议，提升变电设备运行的安全性，以满足用电用户的需求，促使电网企业实现经济与社会效益双丰收。
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