浅析计算机辅助电力设备故障模式与影响分析方法
论文关键词：电力设备 状态检修 检测 分析 预测
论文摘要：以近年来我国电力企业设备检修实践为基础，从状态检修管理体制、人员素质和技术检测手段等几个方面阐述了在向状态检修模式迈进的历程中所采取的措施、设想和面临的困难及解决的思路，并论述了计算机技术在其中的应用。
一、纯计划检修
纯计划性的预防性检修，是计划经济下的产物，它包括了设备的大修、小修、定期维护等。检修安排的重要依据是检修周期，虽有一定的科学依据，但比较保守，且存在许多弊病：（一）纯计划检修的不科学性。纯计划检修是依据设备的制造质量、安装工艺、现场投运调试情况而预定一个检修周期，由生产部门参照执行，而不区分设备状态好坏，缺乏科学性。（二）设备检修的不经济性。纯计划检修一方面使有些状况较好的设备到期必须修理，增加设备检修费用，加速了设备的磨损，甚至缩短了使用寿命，降低了设备利用率；另一方面，少数状况不好的设备因检修周期未到而得不到及时检修，降低了设备运行的安全可靠性，甚至到发生事故后才抢修，扩大了经济损失。（三）检修过程的不持续性。我国电力企业目前推行检运分离的改革措施，但由于运行部门和检修部门之间设备责任的不明确和分工的交叉，普遍存在检修与维护过程的不持续性，造成资料图纸、技术参数的混乱，引起不必要的损失。
二、状态检修
状态检修要求消耗最低，设备可靠性最高。因此，一方面，对一些非主要设备可实行状态检修，而对主要设备，由于其影响性和经济性，则应大力依靠监测手段，实行计划检修，并对有隐患的设备进行预防性检修；另一方面，由于设备运行的不稳定性和不可控性，状态检修应在兼顾经济效益的基础上，定期发现问题，定期淘汰设备，并根据使用状态适当加速部分设备折旧，以提高设备运行的可靠性。
三、推行状态检修
状态检修与纯计划性检修对人员素质要求的最大不同是纯计划性检修要求技术人员熟练掌握一个专业面的知识就可，而状态检修则要求各单位、各级技术部门都要有全面的专业知识、独立的判断能力、很强的事故处理能力，即需要一专多能型技术人才，在设备运行、设备故障处理和设备检修过程中均能够对设备的运行状态、健康状况做出正确的分析判断，把经济损失降低到最低点。
四、计算机辅助分析预测
（一）健康状况的量化描述。传统意义上的设备健康判别，是依据预防性试验规程中所规定的合格与否的标准进行界定。要更好地把握设备健康状况的发展变化，首先需要将其数字化，并通过对各种状态量按照其对绝缘、导电、机械等各项性能的影响程度进行综合加权分析，客观全面地分析评价设备当前健康状态，并预测其未来发展趋势，这就必须要引进模糊数学的概念。因此将设备状态由通常描述的合格与否（0，1），进一步量化为良好、一般、注意、不良，并在其中进行计算插值，得出：良好、一般良好、一般、一般注意、注意、注意不良、不良等七种状态表述形式，而不是从一个严格意义上的判断标准来衡量，为状态检修的数学处理提供比较理想的量化模型。（二）推理机制。推理机制在系统中描述为规则定义，规则的组成部分有：（1）预防性试验规程与电力行业颁布的各类设备状态检修应用导则。（2）三相比较、与历史试验数据比较。（3）色谱神经网络法、电研法、三比值、TD图法等。推理方法总体上采用专家系统方法，但根据状态量规则的不同，推理方法应有所区别：对一般标准性的规则，采用专家系统的正向推理；对启发性规则，则采用启发式推理方法；对色谱状态量的推理，则采用神经网络方法。（三）人工神经网络。专家系统应用的难点在于知识的自学习与自适应，需要不断对故障案例进行人工归纳和总结，并对知识库进行不断的修改和扩充。神经网络具有固有的学习能力、泛化能力、自适应能力及非线形映射能力，有助于系统智能化水平的提高。（四）状态的综合判别。系统根据影响设备的不同状态量数据，利用规则匹配、神经网络（如气相色谱）进行单项数据判别，再根据影响设备绝缘性能、导电性能、机械性能的隶属度及状态量的重要程度（权重），经系统加权平均后产生最终的判别结果。（五）分析预测。援例分析用于对比分析类似设备的故障案例，引荐可能发生的事故、故障及相应的处理对策，这对于设备故障预知性分析将有很大的帮助。（1）单点援例分析。用于分析当前是否存在故障，如最近做的一次气相色谱数据，该数据与典型案例库中某些设备发生事故或故障前的数据相当吻合，那么应立即予以报警，并将哪些设备发生了什么故障，采取了何种对策等及时显示给用户，以便其立即采取相应的措施。（2）多点援例分析。用于分析和预知故障。如设备的一组数据变化趋势与援例库中的典型案例变化趋势相符，那么在该设备目前健康状态尚可的情况下也应及时提醒用户，并立即对两组（或多组）数据进行援例比较，提出相应的实施对策。多点援例分析往往比简单使用数学模拟的方式进行预测更为准确，其实我们可以将其理解为一种基于历史数据的推理方式。
五、结论
改革传统的计划检修体制，实施诊断性的状态检修制度，有利于保证安全生产、降低检修费用、提高设备利用率和企业经济效益，是设备检修的发展方向。如何做到防患于未然，正确把握设备健康状况是状态检修成功与否的关键。状态检修作为我国电力系统实现体制转变，提高电力设备的科学管理水平的有力措施，是各主要电力企业今后在电力生产中急需努力和发展的方向，尽管要全面实施状态检修还需做大量的工作，但相信在不久的将来，我们有能力在状态检修方面建立中国自己的模式。
参考文献：
[1]李伟.基于可靠性与费用约束的电力设备状态检修策略[J].中国农村水利水电,2007,1
[2]顾建明,寿建平.供电企业实施输变电设备状态检修的主要策略研究[J].水利电力机械,2007,8
[3]余国平.电力设备状态检修技术的应用[J].四川建材,2006,4
论文摘要：以近年来我国电力企业设备检修实践为基础，从状态检修管理体制、人员素质和技术检测手段等几个方面阐述了在向状态检修模式迈进的历程中所采取的措施、设想和面临的困难及解决的思路，并论述了计算机技术在其中的应用。
一、纯计划检修
纯计划性的预防性检修，是计划经济下的产物，它包括了设备的大修、小修、定期维护等。检修安排的重要依据是检修周期，虽有一定的科学依据，但比较保守，且存在许多弊病：（一）纯计划检修的不科学性。纯计划检修是依据设备的制造质量、安装工艺、现场投运调试情况而预定一个检修周期，由生产部门参照执行，而不区分设备状态好坏，缺乏科学性。（二）设备检修的不经济性。纯计划检修一方面使有些状况较好的设备到期必须修理，增加设备检修费用，加速了设备的磨损，甚至缩短了使用寿命，降低了设备利用率；另一方面，少数状况不好的设备因检修周期未到而得不到及时检修，降低了设备运行的安全可靠性，甚至到发生事故后才抢修，扩大了经济损失。（三）检修过程的不持续性。我国电力企业目前推行检运分离的改革措施，但由于运行部门和检修部门之间设备责任的不明确和分工的交叉，普遍存在检修与维护过程的不持续性，造成资料图纸、技术参数的混乱，引起不必要的损失。
二、状态检修
状态检修要求消耗最低，设备可靠性最高。因此，一方面，对一些非主要设备可实行状态检修，而对主要设备，由于其影响性和经济性，则应大力依靠监测手段，实行计划检修，并对有隐患的设备进行预防性检修；另一方面，由于设备运行的不稳定性和不可控性，状态检修应在兼顾经济效益的基础上，定期发现问题，定期淘汰设备，并根据使用状态适当加速部分设备折旧，以提高设备运行的可靠性。
三、推行状态检修
状态检修与纯计划性检修对人员素质要求的最大不同是纯计划性检修要求技术人员熟练掌握一个专业面的知识就可，而状态检修则要求各单位、各级技术部门都要有全面的专业知识、独立的判断能力、很强的事故处理能力，即需要一专多能型技术人才，在设备运行、设备故障处理和设备检修过程中均能够对设备的运行状态、健康状况做出正确的分析判断，把经济损失降低到最低点。
四、计算机辅助分析预测
（一）健康状况的量化描述。传统意义上的设备健康判别，是依据预防性试验规程中所规定的合格与否的标准进行界定。要更好地把握设备健康状况的发展变化，首先需要将其数字化，并通过对各种状态量按照其对绝缘、导电、机械等各项性能的影响程度进行综合加权分析，客观全面地分析评价设备当前健康状态，并预测其未来发展趋势，这就必须要引进模糊数学的概念。因此将设备状态由通常描述的合格与否（0，1），进一步量化为良好、一般、注意、不良，并在其中进行计算插值，得出：良好、一般良好、一般、一般注意、注意、注意不良、不良等七种状态表述形式，而不是从一个严格意义上的判断标准来衡量，为状态检修的数学处理提供比较理想的量化模型。（二）推理机制。推理机制在系统中描述为规则定义，规则的组成部分有：（1）预防性试验规程与电力行业颁布的各类设备状态检修应用导则。（2）三相比较、与历史试验数据比较。（3）色谱神经网络法、电研法、三比值、TD图法等。推理方法总体上采用专家系统方法，但根据状态量规则的不同，推理方法应有所区别：对一般标准性的规则，采用专家系统的正向推理；对启发性规则，则采用启发式推理方法；对色谱状态量的推理，则采用神经网络方法。（三）人工神经网络。专家系统应用的难点在于知识的自学习与自适应，需要不断对故障案例进行人工归纳和总结，并对知识库进行不断的修改和扩充。神经网络具有固有的学习能力、泛化能力、自适应能力及非线形映射能力，有助于系统智能化水平的提高。（四）状态的综合判别。系统根据影响设备的不同状态量数据，利用规则匹配、神经网络（如气相色谱）进行单项数据判别，再根据影响设备绝缘性能、导电性能、机械性能的隶属度及状态量的重要程度（权重），经系统加权平均后产生最终的判别结果。（五）分析预测。援例分析用于对比分析类似设备的故障案例，引荐可能发生的事故、故障及相应的处理对策，这对于设备故障预知性分析将有很大的帮助。（1）单点援例分析。用于分析当前是否存在故障，如最近做的一次气相色谱数据，该数据与典型案例库中某些设备发生事故或故障前的数据相当吻合，那么应立即予以报警，并将哪些设备发生了什么故障，采取了何种对策等及时显示给用户，以便其立即采取相应的措施。（2）多点援例分析。用于分析和预知故障。如设备的一组数据变化趋势与援例库中的典型案例变化趋势相符，那么在该设备目前健康状态尚可的情况下也应及时提醒用户，并立即对两组（或多组）数据进行援例比较，提出相应的实施对策。多点援例分析往往比简单使用数学模拟的方式进行预测更为准确，其实我们可以将其理解为一种基于历史数据的推理方式。
五、结论
改革传统的计划检修体制，实施诊断性的状态检修制度，有利于保证安全生产、降低检修费用、提高设备利用率和企业经济效益，是设备检修的发展方向。如何做到防患于未然，正确把握设备健康状况是状态检修成功与否的关键。状态检修作为我国电力系统实现体制转变，提高电力设备的科学管理水平的有力措施，是各主要电力企业今后在电力生产中急需努力和发展的方向，尽管要全面实施状态检修还需做大量的工作，但相信在不久的将来，我们有能力在状态检修方面建立中国自己的模式。
参考文献：
[1]李伟.基于可靠性与费用约束的电力设备状态检修策略[J].中国农村水利水电,2007,1
[2]顾建明,寿建平.供电企业实施输变电设备状态检修的主要策略研究[J].水利电力机械,2007,8
[3]余国平.电力设备状态检修技术的应用[J].四川建材,2006,4
