变电二次设备状态检修技术管理研究.pdf
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1、中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期:2023 年 12 月 21 日 作者简介:杨喜民(1974-),男,汉族,河南省三门峡市人,学历:大学专科,职位:副总经理,研究方向:电气二次设备状态检修技术管理。-129-变电二次设备状态检修技术管理研究 杨喜民 华润新能源投资有限公司广东分公司,广东 清远 511500 摘要:摘要:随着电力系统的快速发展,变电站二次设备的稳定运行对保障电网安全具有至关重要的作用。数字化监测、智能电子设备和继电保护装置等技术的不断更新正推动变电站向智能化方向转型,特别是 IEC 61850 标准的实施,为各类智能设备之间的信息传递打开了通道,显著提升了变电二次设备的
2、互操作性和检修效率。然而,变电二次检修在实践中仍面临着众多挑战,如设备老化、检修周期过长、人工成本高昂以及缺乏有效的状态监测和故障预测机制。本文针对上述问题,提出了一种更科学的变电二次设备检修管理方法,该方法基于状态监测和数据分析,采用先进的传感器技术和大数据分析工具,实现对变电二次设备状态的实时监测和故障预测。通过这些措施,有效提高检修效率,降低运维成本,并最终提升电网运行的可靠性和安全性。关键词:关键词:状态检修技术;变电二次;智能变电站;电力系统稳定运行 中图分类号:中图分类号:TM75 0 引言 随着电力系统的持续扩张和日益增长的用电需求,变电二次设备的故障事件逐渐呈现上升趋势,其发生
3、频率与所带来的影响都在不断扩大。这使得对这些故障进行及时而准确的分析和处理显得尤为关键,以确保电力系统的平稳运作和用户用电的安全性。面对此挑战,电力行业正努力探索更为高效的故障预防和维护方法,旨在有效地降低设备的故障概率,确保系统稳健与长久的运营。为保证电网的稳定运行并有效控制成本,电力设备的检修策略正在从传统的定期检修转向更为先进的状态检修,状态检修主要涵盖设备状态监测、故障诊断和检修决策三个关键环节1。其中,状态监测为检修提供数据;故障诊断基于监测数据和设备历史信息,采用技术如神经网络来评估设备健康;检修决策则综合考虑故障严重性、成本和风险,以制定合适的检修计划2-3。目前国内外学者主要针
4、对二次设备状态监测技术进行研究,有学者分析了影响变电站二次系统的关键参数和运行状态,基于此提出了一个在线监测评估的体系架构,并构建了一个完整的评估模型4。文献5进一步优化智能变电站二次设备的评估准则,并提出了一个基于多模型融合的集成学习方法,该方法结合了 XGBoost、LightGBM 等技术,能够实现更准确的设备状态评估,具有高的应用价值。文献6依据相关技术规范,构建了一个全面的变电站二次设备状态指标体系,利用变权理论进行指标权重的实时调整,并采用梯形云模型对指标的运行状态进行定量分析,从而达到对多层次、多指标系统的综合评估。以上文献主要针对变电站二次设备状态监测以及设备状态评估体系进行研
5、究,但在实际应用中,运维人员在备故障诊断和维护管理方面仍然面临着一系列的挑战。本文基于目前智能变电站在数据处理以及监测存在的问题,利用大数据分析技术,建立变电站二次设备状态检测的运行管理方法,该方法不仅可以帮助运维人员更准确地识别和定位设备的潜在问题,还可以为他们提供更为合理和高效的维护策略,从而简化维护工作,提高设备的运行效率和可靠性。1 智能变电站网架结构 过去,传统变电站的各种二次设备所采用的规范和通信协议并不一致,难以在监测和维修时采集设备的状态数据,导致信息无法闭环。基于 IEC 61850 标准的智能变电站采用“三层两网”结构7,“三层”分别为站控层、间隔层和过程层,“两网”分别为
6、过程层网络和站控层网络,该结构的特点是引入了合并单元和智能终端等过程层设备,这些设备位于电子互感器、断路器、光纤等继电保护设备之间,通过过程层网络,智能变电站能够获取继电保护设备的多媒体信息服务(MMS)、采样值(SV)以及面向通用对象的变中国科技期刊数据库 工业 A-130-电站事件(GOOSE)数据,确保了间隔层和过程层设备之间的信息流通。这使得各设备能够协同操作和共享信息,从而保障了系统的正常运行和功能,变电站二次系统架构图如图 1 所示。智能变电站的二次系统包含多种设备,每种设备都具有不同的状态特征,因此,需要建立科学高效的评估体系。过程层状态评估确保关键设备如继电保护设备、合并单元和
7、智能终端稳定运行,该方法使用传感器和监测设备实时收集设备数据,经数据分析和异常检测,系统启动故障诊断并采取维护措施。过程层网络状态评估是确保智能变电站的通信网络稳定性和性能的关键步骤。通过实时监测网络的带宽利用率、延迟、丢包率等关键指标,并分析网络拓扑结构,以确定潜在的通信问题或瓶颈,确保设备之间的通信顺畅,提高电力系统的可靠性和安全性。间隔层状态评估方法使用传感器实时监测断路器、变压器等设备的操作状态和性能参数,并进行数据融合,以获取全面的设备状态信息,并且通过模型和规则进行异常检测,以及潜在故障的早期识别。通过设计合理的设备状态评估体系使智能变电站能全面反映设备运行状态,该评估体系如图 2
8、 所示。智能终端合并单元监控装置测量装置保护装置录波装置网络分析仪站控层站控层网络间隔层过程层网络过程层路由器监控后台电子互感器开关设备运动工作装置应用服务系统状态信息站 图 1 变电站二次系统架构图 二次设备状态监测监测对象监控设备合并单元继电保护设备智能终端指标选取通信状态设备状态继电保护动作信息状态分析故障诊断检修策略报警筛选 图 2 设备状态评估体系 2 智能变电二次设备检修的新挑战 智能变电站的崛起不仅在提升运维人员的检修效率方面发挥了重要作用,同时也带来了一系列新的问题与挑战。在智能变电站的环境下,众多传感器与监测设备产生了大量的实时数据,涉及电压、电流、频率、温度等多维度参数,这
9、些数据的有效处理与分析对电力系统的稳定性和可用性具有直接影响。数据处理和分析的核心问题包括但不限于数据的高效存储、实时处理和历史数据的深度分析。为应对这些挑战,需构建强大的数据存储与处理系统,不仅能够容纳海量实时数据,同时能够迅速响应查询请求。此外,还需采取措施进行传感器校准、噪声滤除与异常数据检测,并开发先进的故障检测与诊断算法,以识别潜在问题并提供准确的预警。在远程监测与维护方面,高可靠性的通信网络成为设备间互联的重要需求。网络连接的不稳定性或延迟可能导致数据传输中断,从而妨碍及时有效的状态监测。因此,建立冗余通信通道和高可用性网络基础设施成为解决方案之一。同时,数据安全性和隐私保护不容忽
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