电器文献检索及科技论文写作 1 电力设备在线监测技术的发展与应用
摘要：随着国民经济快速发展现人民生活水平的不断改善, 对电网的安全稳定供电提出了越来越高的要求。高压电力设备担负着保证电网安全供电的重要任务, 其运行状态对电网的可靠性影响很大, 特别是高电压、大容量的电力设备一旦出现故障, 往往会造成巨大的经济损失和社会影响, 因此, 提高电力设备运行的可靠性具有重要的意义。
关键词：电力设备, 在线监测技术, 发展, 应用
Electric power equipment online inspection development Abstract : With the rapid development of national economy of the people's living standards continue to improve, For grid security and stability of power supply put forward higher requirements. High voltage electrical equipment power grid security for the important task of power supply, Its running status had a great influence on the reliability of the power grid, Especially in high voltage, large capacity of power equipment once fault occurs, Often cause huge economic losses and social impact, Therefore, improve the reliability of electric power equipment operation is of great importance.
Keywords : Electric power equipment, Online monitoring technology technology, development, application
0 引言
我国开展电力设备在线监测技术的开发应用已有十几年了, 此项工作对提高电力设备的运行维护水平, 及时发现事故隐患, 减少停电事故的发生起到了积极作用。我国从50年代开始, 几十年来一直根据电力设备预防性试验规程的规定, 对电力设备进行定期的停电试验、检修和维护。定期试验不能及时发现设备内部的故障隐患, 而且停电试验施加低于运行电压的试验电压, 对某些缺陷反映也不够灵敏。随着电力系统朝着高电压、大容量的方向发展, 保证电力设备的安全运行越来越运行, 停电事故给生产和生活带来的影响及损失也越来大。
因此迫切需要对电力设备运行状态进行实时或定时的在线监测, 及时反映绝
电器文献检索及科技论文写作 2 缘的劣质程度, 以便采用预防措施, 避免停电事故发生。进入80年代以来, 电力设备在线监测技术发展很快，绝大多数变电站设备及发电机、电缆、线路绝缘子等都有在线监测项目。随着电子技术的进步和传感器技术、光纤技术、计算机技术、信息处理技术等的发展和向各领域的渗透, 系统监控技术中广泛应用了这些先进的科研成果, 使在线监测技术逐步走向实用化阶段。与预防性试验相比, 在线监测系统采用更高灵敏度的传感器以采集运行中设备绝缘劣化的信息, 信息量的处理和识别也依赖于有丰富软件支持的计算机网络, 不仅可以把某些预试项目在线化, 而且还可以引进一些新的更真实反映设备运行状态的特征量, 从而实现对设备运行状态的综合诊断, 促进电力设备由定期试验向状态检修过渡的进程。
1. 状态监测的基本概念
1.1 状态监测的定义
电力设备在线监测技术是指直接
安装在电力设备上可实时记录表征设
备运行状态特征量的测量和诊断系统
及技术。在线监测系统一般由先进的
传感器技术、计算机与信息处理技术、
通讯系统、专家分析系统及较为完备
的系统数据信息库组成[1]。
1.2状态监测概述
状态监测可定义为一种监测机器运行特性的技术或过程，通过提取故障特征信号（故障先兆），被监测特性的变化或趋势可用于在严重故障发生前预知维护需要，或者评估机器的“健康”状况。状态监测利用了整个设备或者设备的某些重要部件的寿命特征，开发应用一些具有特殊用途的设备，并通过数据采集以及数据分析来预测设备状态发展的趋势。状态监测是为基于状态的维护（
Condition-Based Maintenance ，CBM ）或预知性维护（Predictive Maintenance ，PM ）服务的一种技术[2]。
在应用状态监测技术以前，一直采用基于时间的维护（Time-Based Maintenance ，TBM ）策略。基于时间的维护根据检修时间表或运行时间离线检修设备，可以防止许多故障，然而在检修间隔期内仍会发生意外故障。由于没有设
电器文献检索及科技论文写作 3 备当前状态的任何信息，维护活动的安排具有盲目性，浪费了大量人力、时间和金钱。与此相反，CBM 将让运行人员了解许多设备的状态信息，清楚地知道什么时候需要何种维护，从而在确保设备不会意外停机的情况下，减少人力的消耗。借助于状态监测系统提供正确和有用的机器状态信息，CBM 将发展成为一种最优维护策略[3]。
1.3 状态监测系统的构成
1.3.1于状态监测系统传感器它用于把物理量转换为电信号，传感器的选择取决于监控方法和设备故障机理的有关知识。通常选用的传感器应适于在线测量。灵敏度，经济性和非侵入性是对传感器的主要要求[5]。
1.3.2数据获取数据获取单元用于对来自传感器的信号进行放大和预处理，例如：实现数模转换和传感器误差修正。在这一单元中，需要应用数据通讯技术和微处理器技术[5]。
1.3.3故障检测故障检测的主要目的是弄清机器内是否有潜在故障出现，以便给出报警信号并作进一步的分析[4]。当前有两种不同的故障检测方法：模型参考方法和特征提取。模型参考方法通过把测量结果和模型（可以是数学仿真模型或是基于人工智能的模型）预测值比较来检测故障。而特征提取绝大多数采用频域和时域信号处理技术来获取能代表正常和故障参数的特征量[5]。
1.3.4故障参数的de 故障诊断对检测到的异常信号需要进一步处理以给出明确的维护指示。过去故障诊断通常由专家或离线分析来完成，目前倾向于由计算机在线自动实施。提供给用户的诊断结果应包括故障名称、故障位置、设备状态、维护建议等等。在状态监测中，先进的信号处理和人工智能技术尤为重要。考虑到状态监测系统越来越重视自动分析和在线诊断，现代的状态监测也可称作智能状态监测（ICM ），它具有快速计算、智能分析和低成本的特征[5]。
电器文献检索及科技论文写作
4
2. 电力设备在线监测技术的现状
2.1在线监测的发展历史
上世纪90年代以来，在发电厂中应用状态检测技术已成了发电厂最重要的任务之一。两方面原因促成了这种需要：首先，发电厂电气设备的安全运行非常重要，任何意外故障都可能造成重大事故，停电会造成巨大的经济损失，这在当前竞争日益激烈的环境下尤为显著。而设备本身是发电厂的贵重资本并消耗大量维修费用，应用状态监测技术可以避免设备意外停机、最大限度缩短停机时间、减少维护费用、延长机器寿命。
长期以来，我国电力系统对电力设备执行定期检修制度，即根据计划的时间周期对设备检测和维护，这样就存在检修过度和检修不足的弊端。随着电力设备缺陷形式发生新的变化，对于局部放电的在线监测、色谱、SF6气体质量的在线监测开始增多。国家电网公司明确提出，要从2010年起开始全面推广实施设备状态检修，全面提升设备智能化水平，推广应用智能设备和技术，实现电网安全在线预警和设备智能化监控[7]。
3. 电气设备状态检测技术的发展趋势
3.1状态检测技术的发展现状
电器文献检索及科技论文写作 5 电力设备在线监测就是利用传感、电子、计算机等技术 ,通过对运行中高压设备的信号采集和传输、数据处理、逻辑判断 ,来实现对电力设备运行状态的带电测试或不间断的实时监测和诊断。我国对电力设备的检修维护执行的是以预防性试验规程为基础的计划检修制度 (TBM ) ,在我国已有 4 0多年的历史 ,其主要依据是现行试验标准“DL/T5 96— 1996《电力设备预防性试验规程》”。随着电力系统朝着高电压、大容量的方向发展和社会对电力系统的安全可靠性指标的提高以及计划检修 (TBM ) 向状态检修 (CBM ) 模式的转变 ,在线监测装置可为状态检修 (CBM )提供可靠的设备状态信息 ,因此 ,开展在线监测技术是电力系统发展的要求。随着电力电子技术、传感技术、信息处理技术、计算机和网络技术的快速发展 ,使得在线监测技术在广泛使用这些先进技术的基础上取得了较大突破 ,开始进入实用化阶段[8]
。
3.2状态检测技术的发展价值
电力设备在线监测领域投资价值凸现，在线监测产品的下游需求高增长可以维持。一是电网公司实行状态检修与建设智能电网的战略已经确定，电网可靠性要求更加严格，在线监测产品已是其不可或缺的重要组成；二是除新增变电站需求外，存量改造部分有更大的空间；三是在线监测产品有从单一产品监测到变电
电器文献检索及科技论文写作 6 站综合监测系统发展的趋势。除此之外，随着电力设备日益增加和线路工人的短缺，电网更需要依赖在线监测产品提高管理水平[11]。
3.3状态检测技术的发展趋势
从国家电网公司招标情况来看，目前在线监测产品的市场主要集中在智能电网的变电环节。国家电网公司在智能电网规划报告中也已将变电站状态监测系统建设作为智能变电站的重要内容。智能变电站通过状态监测单元实现变压器油色谱、组合电器局部放电、避雷器全电流等主要设备、重要参数的在线监测，为电网设备管理提供基础数据支撑。实时状态信息通过专家系统分析处理后可做出初步决策，实现站内智能设备自诊断功能[10]。
4. 电力变压器状态监测的最新动向
备自诊断f 利用模糊逻辑，专家系统和神经网络发展变压器智能诊断系统。虽然迄今为止人工智能技术的大多数工作都是建立在DGA 分析和诊断上，但实际上它可用于有多种类型传感器信号的整个系统的诊断上。进一步研究运行中的变压器的局部放电检测和定位、标度问题。对绕组松动和OLTC 故障实施振动监测，对OLTC 的在线监测系统仍在研究之中[11]。
5．感应电动机状态监测常用监测技术和最新研究
TC的在f 振动监测和电流监测：有许多方法用于感应电动机的状态监测。在这些方法中，振动和电流监测是实际应用中最流行的两种方法。在电流监测还处于研究中时，振动监测就已投入实际应用。然而，目前的研究主要集中于电流监测的实施上，未来电流监测有可能取代振动监测的地位。振动监测可以发现机械故障、气隙不均匀、定子绕组或转子故障，三相电源不对称等问题。振动监测的改进依赖于先进的信号处理技术，例如高阶统计分析、非静态的递归滤波器和小波等[6]。由于电流变化相对较小，电流监测一直被认为难以用来检测故障。然而，这一问题正在被克服。目前的研究表明定子电流监测能提供和振动监测一样多的检测信息。研究发现，对已知的振动频率而言，定子电流的变化直接与振动幅度的变化有关。
基于模型的方法和人工智能：基于模型的故障检测被认为是状态监测技术的另一类型，尽管它不是电动机状态监测的主流，但对于较小的电动机和调速电动机，采用这种方式更为适合一些。在文中建立了鼠笼式异步电动机的数学参考模
电器文献检索及科技论文写作 7 型，通过比较参考模型和测量模型的输出偏差可检测和定位转子故障。这种方法不需频率分析，因此适于调速电机的监测[12]。
神经网络是建立模型的另一方法。对非线性关系很难甚至根本不可能获得精确的数学表达式。而利用经过大量数据训练的神经网络能很好地反映这种关系。关于神经网络建模的工作主要集中在训练算法和知识表达的研究上。
参考文献
[1]郭碧红, 杨晓洪 电网技术[M]1999.24（8）
[2]佚名 中国工业设备网 电力设备状态监测技术的研究现状及发展
[3]李强 电力信息化[M]2011.08
[4]李勇禄 电力设备在线监测发展趋势及投资前景分析报告[C]2011
[5]幸晋渝1 刘念2 郝江涛3 薄丽雅4 陈卓5电力设备状态监测技术的研究现状与发展[J]四川大学电气信息学院
[6]刘有为1，李光范2，高克利3，制定《电气设备状态维修导则》的原则框架，电网技术，2003.27（6）
[7]黄建华1，全零叁2，变电站高压电气设备状态检修的现状及其发展，电力系统自动化，2001.25（11）
[8]黄言康 电力设备在线监测技术的应用现状及发展预测[J]广州清远供电分公司
[9]周海龙 华东六省一市电机（电力）工程学会输配电技术研讨会2006年年会 2006
[10]李霜1，袁辉建2，阳明3，蒋燕4 《计算机测量与控制》2011,12 [11]VictorK.McElheny,science-16-July-1965:284-287.[DOI:10.1126/science.149.3681.284]
[12]Chauncey starr,Science 1 July 1984:952-957.[DOI:10.1126/Science 224.4652.952]
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电器文献检索及科技论文写作 1 电力设备在线监测技术的发展与应用
摘要：随着国民经济快速发展现人民生活水平的不断改善, 对电网的安全稳定供电提出了越来越高的要求。高压电力设备担负着保证电网安全供电的重要任务, 其运行状态对电网的可靠性影响很大, 特别是高电压、大容量的电力设备一旦出现故障, 往往会造成巨大的经济损失和社会影响, 因此, 提高电力设备运行的可靠性具有重要的意义。
关键词：电力设备, 在线监测技术, 发展, 应用
Electric power equipment online inspection development Abstract : With the rapid development of national economy of the people's living standards continue to improve, For grid security and stability of power supply put forward higher requirements. High voltage electrical equipment power grid security for the important task of power supply, Its running status had a great influence on the reliability of the power grid, Especially in high voltage, large capacity of power equipment once fault occurs, Often cause huge economic losses and social impact, Therefore, improve the reliability of electric power equipment operation is of great importance.
Keywords : Electric power equipment, Online monitoring technology technology, development, application
0 引言
我国开展电力设备在线监测技术的开发应用已有十几年了, 此项工作对提高电力设备的运行维护水平, 及时发现事故隐患, 减少停电事故的发生起到了积极作用。我国从50年代开始, 几十年来一直根据电力设备预防性试验规程的规定, 对电力设备进行定期的停电试验、检修和维护。定期试验不能及时发现设备内部的故障隐患, 而且停电试验施加低于运行电压的试验电压, 对某些缺陷反映也不够灵敏。随着电力系统朝着高电压、大容量的方向发展, 保证电力设备的安全运行越来越运行, 停电事故给生产和生活带来的影响及损失也越来大。
因此迫切需要对电力设备运行状态进行实时或定时的在线监测, 及时反映绝
电器文献检索及科技论文写作 2 缘的劣质程度, 以便采用预防措施, 避免停电事故发生。进入80年代以来, 电力设备在线监测技术发展很快，绝大多数变电站设备及发电机、电缆、线路绝缘子等都有在线监测项目。随着电子技术的进步和传感器技术、光纤技术、计算机技术、信息处理技术等的发展和向各领域的渗透, 系统监控技术中广泛应用了这些先进的科研成果, 使在线监测技术逐步走向实用化阶段。与预防性试验相比, 在线监测系统采用更高灵敏度的传感器以采集运行中设备绝缘劣化的信息, 信息量的处理和识别也依赖于有丰富软件支持的计算机网络, 不仅可以把某些预试项目在线化, 而且还可以引进一些新的更真实反映设备运行状态的特征量, 从而实现对设备运行状态的综合诊断, 促进电力设备由定期试验向状态检修过渡的进程。
1. 状态监测的基本概念
1.1 状态监测的定义
电力设备在线监测技术是指直接
安装在电力设备上可实时记录表征设
备运行状态特征量的测量和诊断系统
及技术。在线监测系统一般由先进的
传感器技术、计算机与信息处理技术、
通讯系统、专家分析系统及较为完备
的系统数据信息库组成[1]。
1.2状态监测概述
状态监测可定义为一种监测机器运行特性的技术或过程，通过提取故障特征信号（故障先兆），被监测特性的变化或趋势可用于在严重故障发生前预知维护需要，或者评估机器的“健康”状况。状态监测利用了整个设备或者设备的某些重要部件的寿命特征，开发应用一些具有特殊用途的设备，并通过数据采集以及数据分析来预测设备状态发展的趋势。状态监测是为基于状态的维护（
Condition-Based Maintenance ，CBM ）或预知性维护（Predictive Maintenance ，PM ）服务的一种技术[2]。
在应用状态监测技术以前，一直采用基于时间的维护（Time-Based Maintenance ，TBM ）策略。基于时间的维护根据检修时间表或运行时间离线检修设备，可以防止许多故障，然而在检修间隔期内仍会发生意外故障。由于没有设
电器文献检索及科技论文写作 3 备当前状态的任何信息，维护活动的安排具有盲目性，浪费了大量人力、时间和金钱。与此相反，CBM 将让运行人员了解许多设备的状态信息，清楚地知道什么时候需要何种维护，从而在确保设备不会意外停机的情况下，减少人力的消耗。借助于状态监测系统提供正确和有用的机器状态信息，CBM 将发展成为一种最优维护策略[3]。
1.3 状态监测系统的构成
1.3.1于状态监测系统传感器它用于把物理量转换为电信号，传感器的选择取决于监控方法和设备故障机理的有关知识。通常选用的传感器应适于在线测量。灵敏度，经济性和非侵入性是对传感器的主要要求[5]。
1.3.2数据获取数据获取单元用于对来自传感器的信号进行放大和预处理，例如：实现数模转换和传感器误差修正。在这一单元中，需要应用数据通讯技术和微处理器技术[5]。
1.3.3故障检测故障检测的主要目的是弄清机器内是否有潜在故障出现，以便给出报警信号并作进一步的分析[4]。当前有两种不同的故障检测方法：模型参考方法和特征提取。模型参考方法通过把测量结果和模型（可以是数学仿真模型或是基于人工智能的模型）预测值比较来检测故障。而特征提取绝大多数采用频域和时域信号处理技术来获取能代表正常和故障参数的特征量[5]。
1.3.4故障参数的de 故障诊断对检测到的异常信号需要进一步处理以给出明确的维护指示。过去故障诊断通常由专家或离线分析来完成，目前倾向于由计算机在线自动实施。提供给用户的诊断结果应包括故障名称、故障位置、设备状态、维护建议等等。在状态监测中，先进的信号处理和人工智能技术尤为重要。考虑到状态监测系统越来越重视自动分析和在线诊断，现代的状态监测也可称作智能状态监测（ICM ），它具有快速计算、智能分析和低成本的特征[5]。
电器文献检索及科技论文写作
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2. 电力设备在线监测技术的现状
2.1在线监测的发展历史
上世纪90年代以来，在发电厂中应用状态检测技术已成了发电厂最重要的任务之一。两方面原因促成了这种需要：首先，发电厂电气设备的安全运行非常重要，任何意外故障都可能造成重大事故，停电会造成巨大的经济损失，这在当前竞争日益激烈的环境下尤为显著。而设备本身是发电厂的贵重资本并消耗大量维修费用，应用状态监测技术可以避免设备意外停机、最大限度缩短停机时间、减少维护费用、延长机器寿命。
长期以来，我国电力系统对电力设备执行定期检修制度，即根据计划的时间周期对设备检测和维护，这样就存在检修过度和检修不足的弊端。随着电力设备缺陷形式发生新的变化，对于局部放电的在线监测、色谱、SF6气体质量的在线监测开始增多。国家电网公司明确提出，要从2010年起开始全面推广实施设备状态检修，全面提升设备智能化水平，推广应用智能设备和技术，实现电网安全在线预警和设备智能化监控[7]。
3. 电气设备状态检测技术的发展趋势
3.1状态检测技术的发展现状
电器文献检索及科技论文写作 5 电力设备在线监测就是利用传感、电子、计算机等技术 ,通过对运行中高压设备的信号采集和传输、数据处理、逻辑判断 ,来实现对电力设备运行状态的带电测试或不间断的实时监测和诊断。我国对电力设备的检修维护执行的是以预防性试验规程为基础的计划检修制度 (TBM ) ,在我国已有 4 0多年的历史 ,其主要依据是现行试验标准“DL/T5 96— 1996《电力设备预防性试验规程》”。随着电力系统朝着高电压、大容量的方向发展和社会对电力系统的安全可靠性指标的提高以及计划检修 (TBM ) 向状态检修 (CBM ) 模式的转变 ,在线监测装置可为状态检修 (CBM )提供可靠的设备状态信息 ,因此 ,开展在线监测技术是电力系统发展的要求。随着电力电子技术、传感技术、信息处理技术、计算机和网络技术的快速发展 ,使得在线监测技术在广泛使用这些先进技术的基础上取得了较大突破 ,开始进入实用化阶段[8]
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3.2状态检测技术的发展价值
电力设备在线监测领域投资价值凸现，在线监测产品的下游需求高增长可以维持。一是电网公司实行状态检修与建设智能电网的战略已经确定，电网可靠性要求更加严格，在线监测产品已是其不可或缺的重要组成；二是除新增变电站需求外，存量改造部分有更大的空间；三是在线监测产品有从单一产品监测到变电
电器文献检索及科技论文写作 6 站综合监测系统发展的趋势。除此之外，随着电力设备日益增加和线路工人的短缺，电网更需要依赖在线监测产品提高管理水平[11]。
3.3状态检测技术的发展趋势
从国家电网公司招标情况来看，目前在线监测产品的市场主要集中在智能电网的变电环节。国家电网公司在智能电网规划报告中也已将变电站状态监测系统建设作为智能变电站的重要内容。智能变电站通过状态监测单元实现变压器油色谱、组合电器局部放电、避雷器全电流等主要设备、重要参数的在线监测，为电网设备管理提供基础数据支撑。实时状态信息通过专家系统分析处理后可做出初步决策，实现站内智能设备自诊断功能[10]。
4. 电力变压器状态监测的最新动向
备自诊断f 利用模糊逻辑，专家系统和神经网络发展变压器智能诊断系统。虽然迄今为止人工智能技术的大多数工作都是建立在DGA 分析和诊断上，但实际上它可用于有多种类型传感器信号的整个系统的诊断上。进一步研究运行中的变压器的局部放电检测和定位、标度问题。对绕组松动和OLTC 故障实施振动监测，对OLTC 的在线监测系统仍在研究之中[11]。
5．感应电动机状态监测常用监测技术和最新研究
TC的在f 振动监测和电流监测：有许多方法用于感应电动机的状态监测。在这些方法中，振动和电流监测是实际应用中最流行的两种方法。在电流监测还处于研究中时，振动监测就已投入实际应用。然而，目前的研究主要集中于电流监测的实施上，未来电流监测有可能取代振动监测的地位。振动监测可以发现机械故障、气隙不均匀、定子绕组或转子故障，三相电源不对称等问题。振动监测的改进依赖于先进的信号处理技术，例如高阶统计分析、非静态的递归滤波器和小波等[6]。由于电流变化相对较小，电流监测一直被认为难以用来检测故障。然而，这一问题正在被克服。目前的研究表明定子电流监测能提供和振动监测一样多的检测信息。研究发现，对已知的振动频率而言，定子电流的变化直接与振动幅度的变化有关。
基于模型的方法和人工智能：基于模型的故障检测被认为是状态监测技术的另一类型，尽管它不是电动机状态监测的主流，但对于较小的电动机和调速电动机，采用这种方式更为适合一些。在文中建立了鼠笼式异步电动机的数学参考模
电器文献检索及科技论文写作 7 型，通过比较参考模型和测量模型的输出偏差可检测和定位转子故障。这种方法不需频率分析，因此适于调速电机的监测[12]。
神经网络是建立模型的另一方法。对非线性关系很难甚至根本不可能获得精确的数学表达式。而利用经过大量数据训练的神经网络能很好地反映这种关系。关于神经网络建模的工作主要集中在训练算法和知识表达的研究上。
参考文献
[1]郭碧红, 杨晓洪 电网技术[M]1999.24（8）
[2]佚名 中国工业设备网 电力设备状态监测技术的研究现状及发展
[3]李强 电力信息化[M]2011.08
[4]李勇禄 电力设备在线监测发展趋势及投资前景分析报告[C]2011
[5]幸晋渝1 刘念2 郝江涛3 薄丽雅4 陈卓5电力设备状态监测技术的研究现状与发展[J]四川大学电气信息学院
[6]刘有为1，李光范2，高克利3，制定《电气设备状态维修导则》的原则框架，电网技术，2003.27（6）
[7]黄建华1，全零叁2，变电站高压电气设备状态检修的现状及其发展，电力系统自动化，2001.25（11）
[8]黄言康 电力设备在线监测技术的应用现状及发展预测[J]广州清远供电分公司
[9]周海龙 华东六省一市电机（电力）工程学会输配电技术研讨会2006年年会 2006
[10]李霜1，袁辉建2，阳明3，蒋燕4 《计算机测量与控制》2011,12 [11]VictorK.McElheny,science-16-July-1965:284-287.[DOI:10.1126/science.149.3681.284]
[12]Chauncey starr,Science 1 July 1984:952-957.[DOI:10.1126/Science 224.4652.952]
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