姚燕慧
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摘要：在我国科学技术不断进步下，电气自动化就成功的被各行业、领域广泛的应用，成为各行业必然的趋势。电气设备主要分为电气一次设备、电气二次设备，电气二次设备主要是对电气一次设备进行检测和控制的设备，主要有测量仪器表继电器、信号设备，所以二次设备对电气自动化发展有着重要作用。下面就结合作者实际工作经验，分析电气自动化与电气二次设备，以供借鉴。
关键词：电气自动化；二次设备；一次设备
前言：在我国科学技术不断进步，电力工程行业已受到人们广泛的重视，电力是我国产业重要的保障，必须确保其电力系统运行的安全稳定运行。电气二次设备是保证电气一次设备稳定运行的基础，对一次设备提供出检测，测量监督等多种的工作，给一次设备运行就提供出稳定保障。
1 电气二次设备调试工作
1.1 为进一步的明确其电气自动化与电气二次设备的问题，我们需要明确电气二次设备用途、在电气自动化基础下进行的顺序。在这个过程中，我们必须保证调试前的准备工作。在调试电气设备之前，应该充分了解其情况，明确整个发电站中所涉及到的电气二次设备，这个过程需要掌握各设备系统数量、运行情况，主要涉及到电气二次综合系统设备的有保护屏控制、公用屏幕安装、交流屏等等。另外，掌握二次设备之间与一次设备主接线之间的间隔要求、位置、正常运行。派专人对其设备所涉及到的二次设备进行检查，主要检查链接是否正常，组件外观异常与否，这个过程不能出现断裂、脱落。之后设置IP地址，以保证数据传输的正常，便于后台观察工作的顺利进行。
1.2 二次设备运营调试，在实际运营调试的过程中，我们需要全面性检查、调试，首先应该把所有电源输送至主流屏上，保证储能电源与合闸电源的保险是处在闭合状态，避免线圈烧毁问题所引发的安全事故问题出现。其次，把二次设备装置上的电源开关、控制回路的开关全部闭合，经过手动的方式，实现控制断路器的分合。在这个过程中，其工作人员必须仔细观察回路、断路器指示灯状态，在装置调试的时候，必须严格控制电流大小，在继电器电流高出实际电流的时候，将呈现出不能闭合状态，在继电器电流低于实际电流的时候，将呈现出继电器的烧毁。
1.3 完成后期调试的工作，在完成了其设备调试之后，工作人员应该进一步检查和完善其工作，这个过程通常需要严格按照下面几点进行：对电气二次设备综合系统实施反复检查，经过检查及确保运行正常，把重点放在防雷抗干扰的处理通讯线中屏蔽层进行检查，经过这些工作能够保证二次设备与大地处在稳定连接的状态。在这个过程中，应该保证通讯线各接口的连接处做好其保护措施，保证电源接地的无误，不会出现安全隐患的问题。随后对各显示屏上设置标签，保证标签内容正确和完整性，在这个过程中，应该加强各元件标记的工作，进而保证稳定性、安全性，加强辨识度。最后，在完成了二次设备调试的工作后，我们需要进行设备试运行的阶段。在实际试运行过程中，相关工作人员应该严格按照其程序进行检测、管理，观察各设备各功能的稳定运行，在这个过程中，工作人员如果说发现问题，应该及时的把其问题进行上报处理，对安全隐患问题进行最大程度的降低，提供安全稳定地工作环境。
2 基于发电厂电气的二次设备检修方法分析
2.1 设备的故障诊断方法
在二次设备的故障诊断方面，目前主要可以使用信号变换诊断技术和人工神经网络诊断技术。使用信号变换诊断技术，就是利用数学变换方法进行设备故障分析。比如，使用小波变化法就能够完成设备故障信号或电气信号的解调，所以能够用于分析故障。利用该方法对电气系统监控设备的运行故障展开分析，可以利用小波变换奇异点检测法对处在多尺度环境下的设备局部突变点进行检测，从而了解设备的故障信息，同时完成设备运行参数变化的监测。而使用该种故障诊断法不仅能够提升设备的可靠性和稳定性，同时也不会影响设备的正常运行。此外，也可以使用人工神经网络诊断技术对二次设备的复杂故障进行准确识别。目前，大多数检修人员都使用BP网络诊断方法对二次设备故障进行检测，以便对设备可能存在的故障隐患进行预测。而使用该方法需要利用传感器完成设备电流、电压和噪声等故障信息的采集，并且能够利用傅里叶变换理论完成设备故障数据信息的处理，所以能够完成设备故障严重程度的科学评估。在实际应用该方法时，需要在神经网络中进行特征信号频谱峰值的输入，而网络输出则为设备的故障类型。因此，利用神经网络诊断方法，能够完成二次设备故障的科学诊断。
2.2 人工神经网络诊断技术
故障诊断技术是一门综合性技术，它的开发涉及多门学科，如现代控制理论、可靠性理论、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别、人工智能等学科理论。由于神经网络具有处理复杂多模式及进行联想、推测和记忆功能，所以它非常适合应用于故障诊断系统。它具有自组织、自学习能力，能克服传统专家系统当启发式规则未考虑到时就无法工作的缺陷。因此，将神经网络应用于过程监测系统已成为一个非常活跃的研究领域，并有不少成功的应用实例。
利用人工神经网络诊断技术可准确识别二次设备的一些复杂故障，科学评估二次设备故障的严重程度，预测电气二次设备可能存在的故障隐患。在实际应用中，BP网络诊断方法的适用性最强，通过BP网络诊断二次设备故障时，主要利用传感器来采集二次设备的噪声、电流、电压等故障信息，然后根据傅里叶变换理论处理二次设备故障数据信息，最后在BP网络中输入特征信号频谱峰值，由神经网络输出二次设备故障类型。BP网络在二次设备故障诊断方面可以联想记忆、自主学习，映射二次设备的输出故障类型和输入特征信号，从而科学诊断二次设备故障。
2.3 信号变换诊断技术
运用现代化数学变换方法，例如小波变换法，可解调二次设备的故障信号或电气信号，分析二次设备的故障。例如，在分析发电厂电气系统监控设备的运行故障时，在多尺度环境下利用小波变换奇异点检测二次设备局部突变点可获取监控设备的故障信息，监测监控设备的运行参数变化。这种小波变换诊断方法不会影响电气监控设备的正常运行，具有较高的可靠性和稳定性。
综上所述，近年来我国经济快速发展，电网建设规模不断扩大，各个地区用电需求不断增长。这对发电厂的生产运营提出了更高要求。为了提高发电厂电气二次设备的安全性和稳定性，必须加强其状态监测，采用先进的故障诊断技术有针对性地进行维护检修，推动发电厂的快速发展。
参考文献：
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[2]康忠民.基于发电厂电气的二次设备检修方法分析[J].科技展望，2016，29：59.