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摘 要：在社会经济高速发展的今天，电力系统设备在人们的生活中所发挥的作用越来越突出，也成为了人们生活中的必须品。加强对电力系统设备的状态检测和故障诊断技术，对保证我国经济的发展和人民生产生活活动的正常进行有着重要的作用。在这种形势下，为了给电力使用者提供更加安全高效的供电力系统，其在设备状态检测与故障诊断技术上不断的发展着，本文所要探讨的主旨就是对电力系统设备状态监测与故障诊断进行深入的分析与探讨。
关键词：电力系统 设备状态监测 故障诊断
随着我国社会经济的发展和人民生活水平的不断提高，电力设备已经走进了千家万户和几乎所有的工况、企业，成为了人们生产生活必不可少的用品。但是，目前的电力设备监测和故障诊断技术还不是十分成熟，其不仅影响着电力系统的正常运行，严重情况下还可能导致重大事故，给电力系统和生活、生产造成不可挽回的危害和损失。为了保证电力系统的安全、经济、稳定运行，电力系统设备状态在检测和故障诊断中不断地探索和研究中，本文以下就对电力系统设备状态监测与故障诊断进行探讨与分析。
一、电力系统设备状态检测与故障诊断技术分析
1.在线状态监控
为能够快速、高效地了解和检测到电力系统设备的运行状态，并查找出电力系统设备中的各种潜在性故障和隐患，可以通过运用在线监测手段加强对电力系统设备的检测及控制。一般而言，对电力系统设备在线监测需要做好以下几点[1]。
1.1在平常的电器的运行和维护过程中所收集到的人们感知的问题，例如设备在运行之中所发生的异常振动、响声、温度，或者设备外观的异常现象。
1.2设备运行之时对一些常规性的参数进行监视，包括电力系统设备的电压、电流、频率、功率等。
1.3电力变压器的具体运行状态和开关状态。不仅要对电力系统设备的局部放电进行测量，还要对油中气体进行仔细的测量与分析，并要详细了解开关触头的磨损状况和绝缘参数、发热等等，一旦发现其中具有潜伏性故障，就应该高度重视和监控，并及时提醒用户注意。
1.4对于断路器一级气体绝缘组合电力系统设备也要进行在线监测，要适时地了解监测断路器的操作回路一级一级断路器的开断能力及机械特性，并将这方面的工作视为在线监测及状态评估的重点工作内容。
2.故障诊断分析
事实上，故障诊断在电力系统设备状态检修过程中发挥着重要的作用。就状态检修的核心问题来说，电力系统设备所进行的在线监测、检查以及预防性试验所获取的与电力设备的运行状态相关的信息往往不够全面, 根本难以探测到设备的内部缺陷，也难以对设备的缺陷程度作出准确的判断，因此还需要通过相关的试验进行深入的检验。故障诊断就是要对已经发现了的缺陷和故障征兆进行深入的诊断性试验。在高新技术迅速发展的当下，不少高科技手段已经运用到电力系统设备的故障诊断中，这些技术能够智能地分析和总结设备运行、维护中以及在设备试验中的相关历史数据，并对设备的故障发生规律以及使用寿命等特性作出判断[2]。
二、电力系统设备的故障分期
电力系统设备从生产出来开始运行到不能使用、直至报废这一整个过程中，随着时间的推移，其故障也呈现出不同的规律特点，一般可分为三个故障分期。第一个故障期称为早期故障期，这一时期的故障特点是设备经常容易发生故障，随后故障率不断地下降；第二个阶段称为偶发故障期，这一时期故障的发生率保持在一个很低的水平，设备运行良好、稳定；第三个阶段称为耗损故障期，这一时期的故障率开始慢慢上升，并保持在一个很高的水平，现有的理论称之为浴盆曲线，其如图一所示。
如果不断地在电力系统设备运行期间对其进行维修，就会得到一条周期性的浴盆曲线，如图二所示。
注：在图一、图二中，横向坐标表示时间，纵向坐标表示故障率。
以下两图所示的只是各类电力设备在各个故障阶段的一般规律性的特点。由于各类电力设备的质量和性能各不相同，所以，不同的电力设备所表现出的故障形式和原因也会具有很大的差别，差别不同其影响也会具有一定的变化。例如，在第一个时期，产生故障的多少往往取决于电力设备本身的质量和性能，也有可能是人们操作不当所造成的；而第二个时期，电力设备普遍进入一个低故障率的时期，在此期间发生故障，就有可能是人为原因或者周围环境发生破坏或阻碍所导致的；耗损故障期中电力设备的性能是处于一种普遍下降的状态，这一时期，电力设备故障的发生是不可避免的。 图一 耗损故障期故障率上升图 图二 电力系统设备运行期间维修周期图
三、故障维修
1.状态检测技术
可以将传感器技术运用于电气设备的检测系统中。传感器设备的运用，可以使得电力设备的检测状态量得以扩大，能够对电力设备的主要状态进行全面的检测。传感器技术能够对设备的气体绝缘和环氧树脂浇筑绝缘等内容进行详细的检测。此外，该系统还能对电容型设备、氧化锌比配齐以及高压断路器等进行细致的检测[3]。如热成像技术的应用，就能很好地检测几乎所有电气设备的发热情况，从而准确判断电气设备的故障情况，为预知检修提供参考。
2.状态预测技术
目前，电力设备的状态预测可采用的预测方法包括时间序列预测、模糊预测、神经网络预测以及回归于色。其中时间序列预测，不仅可以预测出电力设备状态的惯性，同时其观测值的变化趋势的真实可靠性也比较高。回归预测是对電气设备的历史资料进行分析和归纳，并将微机的数据作为对设备的未来状态进行预测的有力依据。神经网络法是对收集而来的设备信息作为训练样本，将理论知识有效运用于神经网络，并进行较为准确的预测，这种预测可以检测出电力系统的负荷信息。
3.状态评估技术
对电力系统设备进行评估是状态维修中的重要内容，需要根据设备的现行状态，作出是否需要维修的判断。根据设备状态和故障诊断对电力系统进行状态评估，需要将状态维修与故障诊断结合起来，并对维修的开展状况以及设备的健康水平进行科学有效合理的评估。
四、结语
在电力系统设备状态检测与故障诊断中，对电力设备的状态的检测与维修影响着电力系统的整体质量，所以，必须构建科学合理的状态维修系统，做好在线监测、故障诊断以及维修工作，并运用新型的高新科技手段，不断提高电力系统设备的状态预测和维修技术，这样才可以有效的提升电力系统设备状态检测与故障诊断的技术，从而确保电气设备的安全、平稳、长周期运行，为生产、生活创造更好、更高的效益。参考文献[1]郭永利.电气设备状态监测与故障诊断技术应用[J].科技致富向导.2012,(27):76.[2]陈卓,刘念,薄丽雅.电力设备状态监测与故障诊断[J].高电压技术.2009,(04):157.[3]陈维荣,宋永华,孙锦鑫.电力系统设备状态监测的概念及现状[J].电网技术.2010,(11):63.