电力系统故障诊断及维护技术应用

电力系统故障诊断及维护技术应用电力系统作为国民经济的命脉，其安全、稳定、高效运行直接关系到社会生产与人民生活的方方面面。随着电网规模的不断扩大、新能源的高比例接入以及电力电子化程度的日益加深，电力系统的结构愈发复杂，运行工况也更加多变，故障发生的诱因与表现形式日趋多样化。在此背景下，高效精准的故障诊断技术与科学规范的维护策略，已成为确保电力系统可靠供电、降低事故损失、提升运行效率的关键环节。本文将从故障诊断的基本思路与常用方法入手，深入探讨各类维护技术的应用实践，并结合实际案例阐述其在保障电网安全稳定运行中的核心作用。一、电力系统故障诊断：从现象到本质的精准研判电力系统故障诊断，简而言之，是在系统发生异常或故障时，依据所采集到的各类信息（如保护动作信号、断路器状态、电气量数据等），结合系统拓扑结构与运行特性，对故障的类型、发生位置、故障原因以及故障发展趋势进行快速、准确识别与判断的过程。其核心目标在于为故障隔离与恢复、设备检修提供决策支持，最大限度缩短故障停运时间。（一）故障诊断的信息来源与预处理准确、及时、完整的信息是故障诊断的基础。这些信息主要来源于：1.继电保护与安全自动装置动作信息：包括保护装置的动作类型、动作时间、动作值等，这是故障诊断的重要依据。2.断路器、隔离开关等设备的状态信息：通过SCADA系统获取的开关分合状态，可辅助判断故障范围。3.电气量实时监测数据：如电压、电流、功率、频率等，通过PMU（同步相量测量单元）等装置可获得高精度、高采样率的数据，为暂态故障分析提供支持。4.设备状态监测数据：如变压器的油色谱分析、局部放电量、铁芯接地电流，GIS的SF6气体压力与湿度等，这些数据有助于发现设备潜在故障。5.气象、环境及外力破坏信息：如雷电、覆冰、大风、山火、施工误操作等，是分析故障诱因的重要参考。信息预处理是诊断的前置环节，主要包括数据校验、去噪、冗余信息剔除、缺失数据填补以及数据标准化等步骤，以确保诊断信息的可靠性与有效性。（二）常用故障诊断方法与技术特点电力系统故障诊断方法多种多样，从传统的基于规则推理到现代智能算法，各有其适用场景与技术特点：1.基于保护原理与逻辑推理的方法：这是最传统也最常用的方法。运维人员根据继电保护的配置原则、动作逻辑以及故障时的电流电压特征，结合开关状态，进行综合分析判断。该方法依赖于运维人员的经验和对系统的熟悉程度，对于简单故障或典型故障具有较高的准确性，但在复杂故障、多重故障或保护拒动/误动情况下，诊断难度较大。2.基于信号处理的方法：通过对采集到的电气信号（如暂态电流、电压）进行傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换等数学工具分析，提取故障特征量，进而识别故障类型和位置。该方法对早期故障和微弱故障信号的检测具有优势，广泛应用于输电线路故障定位、设备绝缘状态评估等领域。3.基于人工智能的方法：随着计算机技术的发展，人工智能技术如专家系统、人工神经网络、模糊逻辑、支持向量机、遗传算法以及近年来兴起的深度学习、强化学习等，在电力系统故障诊断中得到了越来越多的应用。*专家系统：模拟人类专家的决策过程，将专家经验转化为规则库，通过推理机进行故障诊断。但其知识获取困难，对复杂故障适应性较差。*人工神经网络：具有自学习、自适应和非线性映射能力，能处理模糊、不确定信息。但需要大量样本进行训练，解释性较差。*模糊逻辑：善于处理具有模糊性和不确定性的问题，能模拟人类的模糊决策过程。常与其他方法结合使用以提高诊断性能。在实际应用中，单一诊断方法往往难以应对所有复杂情况，因此，融合多种方法的优势，构建混合智能诊断系统，已成为故障诊断技术的发展趋势。例如，将信号处理方法用于特征提取，再利用神经网络或支持向量机进行模式识别，可显著提高诊断的准确性和鲁棒性。二、电力系统维护技术：从被动到主动的全生命周期管理电力系统的维护工作是保障设备健康状态、预防故障发生、延长设备使用寿命的关键手段。传统的定期预防性维护模式在一定时期内发挥了重要作用，但其存在过度维护或维护不足的弊端。随着状态监测技术和可靠性理论的发展，以设备状态为基础的状态检修（CBM,Condition-BasedMaintenance）和预测性维护（PdM,PredictiveMaintenance）已成为主流趋势，实现了从“到期必修”到“应修必修”的转变。（一）状态监测技术：设备健康状况的“千里眼”与“顺风耳”状态监测技术是实现状态检修和预测性维护的前提。通过在设备关键部位安装传感器或利用非侵入式检测手段，实时或周期性地采集反映设备运行状态的物理量和化学量，为评估设备健康状况提供数据支持。1.变压器状态监测：*油色谱分析：通过检测变压器油中溶解的特征气体（如H₂、CH₄、C₂H₂等）的组分和含量，判断设备内部是否存在过热、局部放电等潜伏性故障。*局部放电监测：采用超高频（UHF）、特高频、超声波等方法检测变压器内部局部放电信号，评估绝缘老化程度。*红外热像检测：通过红外热像仪拍摄变压器本体、套管、接头等部位的温度场分布，及时发现过热缺陷。*振动监测：通过分析变压器本体及冷却系统的振动信号，评估铁芯、绕组及冷却风扇、油泵的运行状态。2.输电线路状态监测：*在线监测装置：包括覆冰监测、微风振动监测、绝缘子泄漏电流监测、导线温度监测、气象参数监测等，为线路的安全运行和动态增容提供依据。*无人机巡检：利用搭载高清摄像头、红外热像仪、激光雷达（LiDAR）等设备的无人机，对输电线路进行全方位、高精度巡检，尤其适用于复杂地形和恶劣环境，大幅提高巡检效率和缺陷发现能力。*直升机巡检：适用于长距离、大范围的线路巡检，可快速发现线路重大缺陷和外部隐患。3.断路器状态监测：*机械特性在线监测：监测断路器分合闸线圈电流、动作时间、行程、速度等机械特性参数，评估操动机构的健康状态。*SF6气体状态监测：监测SF6气体的压力、温度、湿度以及分解产物，确保绝缘和灭弧性能。（二）关键维护技术与策略1.定期巡检与预防性试验：尽管状态检修成为主流，但定期的人工巡检（如外观检查、声音判断、气味识别等）和必要的预防性试验（如绝缘电阻测试、介损测试、直流电阻测试等）仍是不可或缺的基础工作，尤其对于不具备完善在线监测条件的设备。2.设备检修与维护工艺：*停电检修：对于需要解体或进行大型试验的设备，仍需安排停电检修。如变压器吊罩检查、绕组干燥、套管更换；断路器灭弧室检修、机构大修等。*带电作业：在保证安全的前提下，对部分设备进行带电检修和维护，可显著减少停电时间，提高供电可靠性。如带电更换绝缘子、清扫绝缘子、处理导地线缺陷等。*智能化检修工具的应用：如使用机器人进行变电站设备巡检和简单操作，利用数字化平台进行检修过程管理和质量控制，提高检修效率和质量。3.维护策略的优化：基于设备的重要性、故障模式影响及危害性分析（FMECA）和风险评估，对不同设备采取差异化的维护策略。对于关键核心设备，应投入更多资源进行精细化监测和维护；对于次要设备或冗余设备，可适当降低维护频次，以实现整体维护成本的最优化和系统可靠性的最大化。（三）维护管理与决策支持系统海量的状态监测数据需要高效的管理和深度的分析才能转化为有效的维护决策。维护管理与决策支持系统通过整合各类监测数据、设备台账、历史检修记录、环境数据等信息，利用大数据分析和人工智能算法，实现对设备健康状态的综合评估、故障趋势预测、剩余寿命（RUL,RemainingUsefulLife）估算，并辅助制定最优的维护计划和资源调配方案。例如，通过建立设备的数字孪生模型，可模拟设备在不同运行条件下的状态变化，为维护策略的制定提供更直观、更科学的依据。三、故障诊断与维护技术的协同应用及挑战故障诊断与维护技术并非孤立存在，二者相辅相成，共同构成了电力系统安全保障体系的核心。准确的故障诊断为针对性的维护提供了目标和方向，而有效的维护则是消除故障隐患、恢复系统功能的根本手段。在实际应用中，应构建“监测-诊断-评估-维护-反馈”的闭环管理机制。通过状态监测获取数据，经故障诊断和状态评估判断设备健康状况及发展趋势，据此制定并执行维护计划，维护效果再反过来验证诊断和评估模型的准确性，不断优化算法和策略。然而，电力系统故障诊断与维护技术在应用过程中仍面临诸多挑战：1.数据质量与标准化问题：不同厂家、不同类型的监测设备产生的数据格式各异，数据质量参差不齐，给数据融合和深度分析带来困难。2.复杂故障与多因素耦合问题：大型电力系统故障往往是多因素耦合作用的结果，且故障传播路径复杂，给精准诊断带来挑战。3.新能源并网带来的影响：新能源发电的波动性和间歇性，以及电力电子设备的广泛应用，改变了传统电力系统的故障特性，对现有诊断算法和维护策略提出了新的要求。4.人员技能素质要求提高：智能化诊断和维护技术的应用，要求运维人员具备更强的数据分析能力、跨专业知识和新技术应用能力。四、结论与展望电力系统故障诊断及维护技术是保障电网安全稳定运行、提升供电可靠性的关键支撑。从传统的经验判断到现代的智能诊断，从定期维护到状态检修，技术的进步不断推动着电力系统运维管理水平的提升。未来，随着物联网、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术与电力系统的深度融合，故障诊断与维护技术将朝着更智能、更精准、更主动的方向发展。例如，基于深度学习的故障诊断模