基于大数据分析的电力设备故障诊断与预测研究.pdf
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1、中国科技期刊数据库 工业 A 8 基于大数据分析的电力设备故障诊断与预测研究 潘华颖 广州市电力工程有限公司,广东 广州 510260 摘要:摘要:随着电力设备的不断扩展,传统的人工故障诊断方法已经不能满足现代电力设备的诊断需求。电力设备作为现代社会不可或缺的基础设施,其安全和稳定运行对于社会发展至关重要。然而,电力设备中经常发生各种故障,给生产和生活带来巨大的损失和困扰。因此,如何进行快速、准确的故障诊断和保护是电力设备中的重要课题。本论文将探讨大数据分析的电力设备故障诊断与预测技术的研究进展,旨在为提高电力设备的可靠性提供参考。关键词:关键词:大数据分析;电力设备;故障诊断与预测 中图分类
2、号:中图分类号:TM73 0 引言 电力设备在运行过程中,会受到电、热、机械等多种因素的影响,造成电力运行状态不稳定和潜在的故障,造成重大的经济损失和社会影响。大数据分析在电力设备故障诊断与预测中的应用主要利用科学勘探、电子、现代计算机等先进技术,检测设备各种潜在故障。基于该技术,主要用于及时预测电力设备是否存在故障,从而实现及时预测和有效及时的故障处理,大大提高了电力设备的安全性。1 变电站电力设备故障诊断工作开展现状 在变电站电力设备运行过程中,如果对变电站电力设备的维护管理不到位,可能会引发一系列安全隐患,对正常供电产生重大影响。目前,中国供电企业已经加强了对故障变电站电力设备故障诊断的
3、重视。但是,在设备管理工作中仍然存在许多问题,不能及时发现和处理。在变电站电力设备管理过程中,一些供电企业已经建立了信息化的设备管理系统,并开始使用大数据分析技术对设备信息进行收集和整理。然而,由于维护人员对大数据分析技术的掌握不够,难以获得良好的设备故障管理效果1。2 变电站电力设备故障诊断方法 2.1 传统的故障诊断方法 传统的变电站电力设备故障诊断方法包括观察法、试验法和经验判断法。观察法是通过肉眼观察设备是否存在明显的异常,如烧焦、断裂、变形等来诊断故障。试验法是对变电站电力设备进行一系列的测试和检查,以确定设备是否正常工作。常见的试验包括高压测试、接地测试、绝缘电阻测试等。经验判断法
4、是根据工程师的经验和知识来判断故障原因,通常适用于常见的故障情况。然而,这些方法都存在着一定的局限性。观察法只能发现明显的故障,而一些隐蔽的故障很难被发现。试验法需要耗费大量的时间和资源,而且测试结果还需要经过专业人员的解读和分析。经验判断法容易受主观因素影响,结果的可靠性和准确性也有一定的局限性2。2.2 基于数据分析的故障诊断方法 变电站电力设备基于数据分析的故障诊断方法主要包括以下几个步骤:首先通过传感器采集各项数据,如电压、电流、温度、湿度等;然后对采集到的数据进行存储、预处理和特征提取,包括去除噪声、数据压缩和特征筛选等;接下来建立相应的模型,如神经网络模型、支持向量机模型等;最后将
5、模型用于实际故障的检测和诊断。相比于传统的基于经验的故障诊断方法,基于数据分析的故障诊断方法更加智能化,具有以下优势:首先,数据分析可以直接反映设备运行状态,对于那些人难以观测的设备状态,可以进行有效的诊断;其次,模型的预测精度相对较高,可以有效地提高故障诊断的准确性;最后,可以大大缩短故障诊断的时间,提高工作效率。基于数据分析的故障诊断方法在变电站电力设备故障诊断中具有广泛的应用前景,但也存在一些问题,如数据采集、预处理和特征提取等方面的技术难点,需要进一步加强研究和改进。2.3 基于大数据分析技术的故障诊断方法 中国科技期刊数据库 工业 A 9 大数据分析技术的故障诊断也可以进一步提高电力
6、设备诊断效率,为了在第一时间发现故障点,还可以采用智能监控系统。全面监控所有电力设备,重点监控重要电力设备。在电力设备发生故障时,监控系统还可以主动报警,此外,它还配有保护装置,可以有效地隔离故障设备,防止故障系统干扰其他电力设备,防止大规模停电。此外,在采用自动监测技术时,仪器还可以实现自我检测,测量过程中会涉及到许多IED 元件,在运行过程中会对其他元件造成一定的干扰。因此,为了保证这些元件具有极高的平均故障间隔时间,它们必须具有良好的抗磁干扰功能,以保证自测量的顺利完成3。3 基于大数据分析的电力设备故障预测的特征 3.1 实时性特征 大数据分析的电力设备故障预测可以实时获取变电站电力设
7、备的运行数据,包括电流、电压、温度、湿度等参数。这些数据可以通过传感器实时采集,并通过网络传输到监测中心进行分析和处理。实时性的特点使得我们能够及时了解设备的运行状态,发现异常情况,并采取相应的措施进行处理,以避免电力设备发生故障。3.2 全面性特征 大数据分析的电力设备故障预测可以对变电站的各个设备进行全面预测。传感器可安装在变压器、断路器、电缆、绝缘子等关键设备上,实时监控其运行状态。通过实施监控可以判断设备是否正常运行,是否存在潜在的故障风险。综合性的特点使我们能够全面了解变电站电力设备的运行情况,及时发现潜在故障风险。3.3 自动化特征 大数据分析的电力设备故障预测采用自动化的方法对数
8、据进行采集、传输和分析。传感器可以自动采集设备的运行数据,并通过网络将数据传输到监测中心。监测中心可以使用自动化的算法和模型对数据进行分析和处理,识别异常情况,并生成报警信息。自动化的特点使得电力设备故障预测具有高效性和准确性,能够及时发现问题并提供相应的解决方案4。3.4 远程监控特征 大数据分析的电力设备故障预测可以实现对变电站电力设备的远程监控。通过网络连接,监控中心可以远程获取变电站电力设备的运行状态。使其监控人员无需在现场就可以了解设备的运行情况。同时,监控中心还可以对多个变电站进行集中管理,提高运维效率和资源利用率。远程监控的特点使得基于大数据分析的电力设备故障预测更加便捷灵活,适
9、应了现代运维需求。3.5 智能化特征 大数据分析的电力设备故障预测可以借助大数据分析技术,实现对电力设备预测数据的处理和分析。通过建立模型和算法,可以对电力设备的运行状态进行预测。智能化的特点使得电力设备故障预测更加精准和高效,能够为电力设备的运行提供更好的决策支持。4 大数据分析的电力设备故障诊断与预测方法 4.1 智能化诊断技术 为了提高变压器日常工作的安全性,有必要对变压器的工况进行实时检测。通常需要检测变压器铁芯、电流互感器等的内部工作温度。此外,还需要对变压器的输入输出、负载潮流变化等进行检测。在此基础上,还需要检测内部环境温度、油量、水温、油位等。如果出现重大故障,应及时处理。同时
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