电力系统变电运行安全管理与设备维护技术分析

王宇翔

（国网商洛供电公司）

0 引言

在新型电力系统背景下，电力设备运行维护技术不仅关系到电力系统的可靠性和效率，还关系到能源的可持续发展和环境保护。电力设备的故障和损坏将会导致电力系统的停电和能源浪费等问题，因此，维护电力设备的良好状态至关重要。同时，新型电力系统通常包括多种能源资源，如风能、太阳能、储能等，这些能源的波动性和不确定性增加了电力设备的运行的复杂性，需要更加智能化和高效的维护方法。

1 电力设备运行特点

多元能源输入：新型电力系统通常整合了多种能源资源，包括可再生能源（如太阳能、风能、水能）和传统能源（如煤炭、天然气），这种多元能源输入使得电力设备需要适应不同类型和波动性的能源输入，以确保电力系统的稳定运行，这就要求电力设备具备更高的灵活性和可调性，能够迅速适应能源输入的变化。

高度自动化和智能化：新型电力系统中的电力设备往往具有高度自动化和智能化的特征。智能传感器、远程监测和自主控制系统的广泛应用使得设备能够自动感知环境和运行状态，自动做出响应，甚至进行自我诊断和修复，这种智能化的应用提高了设备运行效率和可靠性，但也需要更复杂的维护方法和技术来确保设备的正常运行。

复杂的数据管理需求：随着智能设备和传感器的广泛应用，电力设备将产生大量的实时数据，这些数据包括设备运行状态、能源输入、负载需求等信息。有效地管理和分析这些数据对于预测设备故障、优化设备运行以及提高电力系统效率至关重要。电力设备需要集成先进的数据管理和分析技术，以实现数据的实时监测和利用。

维护需安全可靠：电力设备的维护需要考虑到安全性和可靠性。由于这些设备通常与高电压、高能源密度和高温度有关，维护过程中需要采取严格的安全措施，以确保维护人员的安全［1］。此外，必须确保设备在维护后仍然能够可靠运行，不会引发潜在的故障或损坏问题。

2 新型电力系统下的电力设备运行维护技术

2.1 预防性维护技术

预防性维护技术在新型电力系统下的电力设备运行维护中扮演着至关重要的角色，它的应用可以大大提高电力设备的可靠性、延长设备寿命、减少故障率，从而确保电力系统的稳定供电。

定期巡检和检查是预防性维护的核心措施，包括对电力设备的各个部件、连接、电路和外部环境的系统性检查。在巡检过程中，维护人员需要遵循严格的检查标准和流程，以确保每个细节都得到充分关注。例如，对于发电机组，巡检可以包括机械结构的检查、电气连接的检验、散热系统的评估以及润滑系统的检查，这些定期巡检有助于及时发现设备的潜在问题，如松动的连接、异常的振动或过热现象。

设备清洁和维护是预防性维护的重要任务。设备在运行过程中可能会积聚尘土、湿气和化学物质，这将影响设备的散热性能、绝缘性能和电气连接。因此，设备的清洁和维护包括清洁设备的外表、更换污损的部件、重新润滑机械部件、清理通风孔和散热器等。这些维护步骤有助于确保设备保持清洁、干燥和良好的运行状态，从而减少设备故障的风险，延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性。维护人员需要按照制定的维护计划定期进行清洁和维护操作，确保设备处于最佳的工作状态。

设备校准和调整也是预防性维护的一部分。部分电力设备需要定期的校准，以确保其性能和精度［2］。例如，电能表需要定期校准以保持准确度，自动调压器需要调整以维持电压稳定，这些校准和调整操作需要由专业的技术人员进行，以确保设备的可靠性和性能。校准通常涉及对设备的各项参数进行检查和调整，以确保其输出结果与实际情况一致，这有助于减小误差，提高设备的精度和可靠性。同时，调整操作可以确保设备在不同工作条件下都能够正常运行，例如，根据电压波动进行调整以维持设备的稳定性［3-5］。具体情况见表1：

表1 电力设备预防性维护表

2.2 智能化维护管理技术

在新型电力系统背景下，电力设备的智能化维护管理技术是至关重要的，其通过利用云计算技术，将数据和信息集成、分析和应用，以提高电力设备的可靠性，延长使用寿命，从而确保电力系统的稳定运行。

首先，智能化维护管理技术可用于电力设备的生命周期数据管理，包括设备设计、制造、安装、运行和维护的全过程数据采集和存储。各阶段的数据可以在云平台上汇总，形成完整的设备历史记录，使维护人员可以追踪设备的整个生命周期，识别问题根源，为维护计划提供依据。具体情况见表2：

表2 电力设备的生命周期数据表

其次，智能化维护管理技术还支持电力设备的预测性维护。通过大数据分析和机器学习，系统可以检测设备的异常行为，并预测可能的故障，这有助于制定具体的维护计划，避免突发故障，提高设备可用性。具体情况见表3：

表3 电力设备的预测性维护指标

最后，智能化维护管理技术还支持实时监控和通知。当设备出现问题时，系统可以及时向维护团队发送警报，同时提供实时数据，以帮助维护人员快速做出反应，这有助于降低设备停机时间和维护成本。

2.3 维护决策支持技术

在新型电力系统下，电力设备的维护至关重要，它对于电力系统的可靠性和稳定性有着直接影响。电力设备维护决策支持技术是一种关键工具，它可以帮助相关人员制定最佳的维护策略，以提高设备可用性、降低维护成本。

首先，数据采集和监测是电力设备维护决策支持技术的起始点，这需要在电力设备上安装各种传感器和监测设备，用于监测设备的运行状况，这些设备可以采集各种数据，包括设备性能参数（如温度、湿度、振动等）、电流、电压等。这些数据是维护决策的基础，因为其反映了设备的实际运行状态。例如，温度传感器可以监测设备的温度变化，电流传感器可以记录电流值的波动，而振动传感器可以检测到设备的振动情况。具体情况见表4：

表4 数据采集表

接下来，采集的数据需要进行存储和管理，以备将来的分析和决策使用。通常，电力设备维护决策支持技术使用数据库系统或云计算平台来存储数据，这可以确保数据的安全性和可访问性。在数据库中，数据可以被组织、分类和检索，以满足不同的分析需求，这有助于数据的长期保存和备份，以防数据丢失或损坏。具体情况见表5：

表5 数据存储和管理表

其次，数据分析和故障诊断是电力设备维护决策支持技术的核心环节。在这一阶段，采集的数据将用于分析设备的健康状况，检测异常情况，识别潜在问题，并预测可能的故障。数据分析的方法可以多种多样，包括温度偏差分析、油温趋势分析、波形分析、频谱分析、振动幅度分析等，这些分析方法可以帮助运维人员了解设备的运行状况，及时发现问题，并采取相应的措施。例如，温度偏差分析可以帮助相关人员识别设备是否过热，油温趋势分析可以预警变压器的问题，频谱分析可以检测电流波形的异常，而振动幅度分析可以发现设备的振动问题。随后，根据分析的数据，专业人员可以制定最佳的维护策略，这些策略通常包括预防性维护、预测性维护和响应性维护。维护策略的制定需要综合考虑设备的健康状况、维修成本和设备寿命等因素，这一步骤的目标是制定最佳的维护计划，以延长设备寿命。

最后，维护执行和监控是维护策略的实施和跟踪。维护计划需要落实到位，以确保设备得到及时的维护和修复。同时，实时监控也是必要的，以检测可能的变化和问题。电力设备维护决策支持技术可以提供实时监测和维护执行的支持，以确保维护计划得以顺利实施，并且可以随时调整计划以应对变化的情况。

3 结束语

综上所述，电力设备运行维护技术在新型电力系统中具有广阔的应用前景和重要的意义。随着科技的不断进步和创新，这些技术将不断发展和完善，为电力系统的可靠运行和能源的可持续发展提供更多的支持。电力设备的高效运行和可靠维护不仅仅关系到电力行业的发展，还关系到社会的稳定和可持续发展。希望本文的研究和分析能够为电力系统运维人员、工程师和决策者提供有益的参考，推动电力设备运行维护技术的不断创新和进步，促进电力行业的繁荣和可持续发展。