浅谈电力设备状态监测技术

介绍了电力设备状态监测技术发展及现状,论述了状态监测将向着智能型、系统型的状态智能管理系统发展,介绍了该系统的组成及功能,指出了先进的传感器技术和智能信息处理技术在发展新型的状态监测系统方面的巨大作用。

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浅谈电力设备状态监测技术秦明

(尔滨市电业局电力设备综合服务公司，哈黑龙江哈尔滨 10 1 ) 5 06摘要：介绍了电力设备状态监测技术发展及现状，论述了状态监测将向着智能型、系统型的状态智能管理系统发展，介绍了该系统的组成及功能，出了先进的传感器技术和智能信息处理技术在发展新型的状态监测系统方面的巨大作用。指关键词：力设备；态监测；态智能管理；能信息处理电状状智引言

及到这些因素的定义 (即状态参量 )检测和综方法只能处理确定性信息，智能信息处理技术、

状态监测 (odt n bsd mo o n ) cn io— ae mtf g是合分析， i i最终对设备的状态进行评估，为设备的能对不确定信息进行处理，在设备状态智能管利用传感技术和微电子技术对运行中的设备进使用和维护提供依据。 理系统中，可获得的信息有在线的、线预防性离行监测，获取反映运行状态的各种物理量，并对新型传感器技术、字信号处理、数智能信实验、历史数据等，如何对信息进行分析处理。

其进行分析处理，预测运行状况，必要时提供报息处理等技术以其强大的数字信号处理能力在提取与设备诊断相关的特征信息，从而得出对警和故障诊断信息，避免因故障的进一步扩大设备的状态监测领域得到了广泛应用。自动分设备进行状态进行可靠评定，为状态维修提供而导致事故的发生，指导设备最佳的维修时机，析处理功能和在线故障诊断是实行状态监测的可靠决策， 是该系统的关键。在智能管理系统中 为状态检修提供实时数据。 显著特征，状态监测将向着快速计算，智能分析采用各种智能信息处理技术的融合处理，必能 2世纪 8 O O年代以来，随着科学技术的发的系统化方向发展。 更有效地提高系统可靠性，如：例在变压器故障展，状态监测技术在我国逐渐开展起来，设备维智能管理系统的软件部分将是高性能的诊断中，将神经网络与粗糙集结合起来，就能将修策略也从“计划维修”逐步向“态维修”状转信息融合软件系统，具有规范的接口和通信标复杂的组合神经网络约简并删除其中不必要的换，纵观该技术的应用，还不够成熟，总体来看，准。能实现各种状

态信息， 各种故障诊断方法，属性，不仅克服了神经网络规模过于庞大和分 投入产出比，性能价格比都很不理想。随着网各种信息处理方法的有机融合，提高状态监测类速度慢的缺点，同时利用了粗糙集良好的分络、通信、信息技术的进一步发展，设备状态监的可靠性和实用性，其系统分析数据能够远程类能力。 测将向着系统化集成化方向发展，形成以状态传输，实现数据共享。该软件是信息处理的中 3结束语 监测为基础的设备智能管理系统，新型传器技枢，能够对多源信息进行融合处理，在线、对离目前，设备状态监测技术的应用对实时掌术，智能信息处理技术将更多的应用于系统中，线数据进行自动分析，根据故障征兆进行分析握设备运行情况，及时发现设备潜伏性故障起 能对在线和离线数据进行分析处理，对设备进诊断，及时发现潜伏性故障，并且对设备状态进到了良好的效果，但仍存在许多问题，如监测功行实时监测、故障诊断、针对诊断结果提供相应行分析，对设备进行状态评估，根据评估的情能单一，数据受干扰严重、数据准确度不高等， 的维修策略，对设备进行状态分析，并评估设备况，如正常级别、缺陷级别、碍级别、障事故级总的来说在线监测系统投入的性价比都很不理的当前健康水平。 别、确定合适的检修方案。 想。在对状态监测技术的现状作分析的基础上 . 1状态智能管理系统。状态监测技术的研 2新技术的应用提出设备状态监测必将由单一检测、单一功能究将从局部探讨进入系统研究阶段，建立在状 21 .智能传感器向着智能型、系统型的智能信息管理系统发展。 态监测基础上的状态智能管理系统将成为发展传感器是设备状态信息获取的源头，将直介绍了该系统的组成，指出先进的传感器技术趋势，系统具有对设备进行状态量监测、该故障接影响到监测系统的性能。传统的传感器有易和智能信息处理技术应用于状态监测系统。必预警、故障诊断、状态评估等功能，并且能对状受干扰、寿命低、灵敏度不高、成本高、稳定性差将在提高电气设备可靠性、降低维修成本，优化态维修提供智能化决策。该状态监测系统是实等缺点，科学技术的发展促进了测量技术的进维修策略方面起到重要作用。 行电气设备状态检修体制的前提和基础，系统

步，新型传感器的出现解决了测量技术的进步， 参考文献将由下列几部分组成： 新型传感器的出现解决了信息采集可得性问[】T K yDan s g p w r q ai -e te 1 S e.igoi o e uly rl— d n t a 11 .传感器 (esr S no)题，新工艺、新测量原理的传感器对提升系统性 c mp t r p o l ms I EE TrnsI d. p ia . o ue rb e E a . Ap lc t n 将电量、物理量、化学量转换成适合于数能起到了关键作用。目前，新型数字式传感器， 1 7 L一1 3 -3 3. 9 9,A 5: 81 9 据采集装置处理的电信号。其选择依赖于状态基于 M EM s技术的传感器已大量采用， 特别[]-志，芳 .感器信息融合技术在电力 2Y文余多传监测采用的方法和被监测设备的故障产生机是 M EM s传感器， 具有体积小，可靠性高，技系统的应用前景探讨[. J电力建设，O 3 1 )] 2 o (0 . 理。通常考虑适用于在线监测，有较高的灵敏术附加值高等特点，已成为全世界传感器市场[】华，晨钊 .型电力变压器状态分析综述 3黄傅大度，价廉，非侵人性，干扰等特点。抗 增长最快产品之一。建立在新工艺、新测量原理[、东电力，0 43 ( ) J华 1 2 0、2 3、 1 . 2数据采集 ( aaaq it n D t c usi ) io上的智能传感器，能提高数据采集的精度，并且[】 4佟继春，陈伟根，陈荣柱.种在线分析变压一采集传感器输出信号，信号进行去噪 .有自校正、对 自补偿功能，将智能传感器用于设备器[10 41. J2 0、2 . 选取、滤波、,模数转换等处理，以及对传感器数据采集，能解决数据不稳定，存在严重干扰，[】 5幸晋渝，刘念，江涛等.郝电力设备状态监测补偿和校正等。 测量数据精确度不高等问题，也为系统诊断分技术的研究现状及发展『1电器，0 5 1 1 J继 . 2 0,,. 13障检测 ( al d t tn .故 F ut e ci ) e o析打好了基础。 [】 6李华，明，董严璋.对正确开展状态检测及状首要目的是明确被检测设备是否出现初 22 .智能信息处理态维修的建议『. J电力设备.0 4 55) 1 2 0

,( . 期故障征兆，为故障报警以及进一步的故障分智能信息处理技术就是将不完全、不可析提供依据，故障检测一般包括参考模型和故靠、不精确、不一致和不确定的知识和信息逐步障特征提取两种方法。 改变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识和 1诊断与决策 ( i n s ) . 4 Da oi g s信息的过程和方法。就是利用对不精确性，不确对检测到的异常信号进行处理、分析，制定性的容忍来达到问题的可处理性。处理方法定维修策略。目前的研究方向倾向于由计算机有的神经网络、模糊系统、粗糙集、信息融合等。 采用先进的数字信号处理、人工智能技术进行设备的诊断、分析、评估、决策都存在信息在线自动分析处理，从而给出设备的故障类型、处理的问题， 拿故障诊断来说，设备故障类型繁故障定位和维修决策等信息。 多。故障的征兆也很多，故障因果关系复杂，其 1 .估 ( s smet 5评 A s s n) e 故障机理无法以固定的规则来表示，这种特殊对影响设备状态的各种因素进行分析，涉性决定了其监测信息中存在不确定信息，传统责任编辑：伟东王

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