深入分析设备健康管理问题确保电网系统安全运行

设备健康管理问题分析

设备状态监测检测不精准 设备状态数据获取不充分，数据质量参差不齐。具体而言，部分数据源端获取质量差，数据管理分散程度较高，导致数据的分析、挖掘工作开展不到位，未能充分发挥数据的价值，进而造成状态评价模型影响因素考虑不充分、状态评价结果不准确。

设备全寿命动态分析工作存在不足 现有的设备寿命分析主要依赖固定厂家提出的指导寿命或事后评价等依据，缺乏基于群体化特征和个体差异的设备寿命的评估手段。

对运检装备的可靠性管理存在缺陷 首先，可靠性管理理念未确立，办事人员对重要变电站及关键设备的重要性认知程度不够，运检效率、效益有待提升。其次，现有运检决策方法不够科学，造成运检装备全寿命周期管理流程不完善，且存在职责权限不清晰、业务运行与专业设备机组人员协同不畅等问题。

设备健康主动管理提升思路

深度挖掘数据价值 以数字技术与设备管理业务深度融合为主线，全面汇集主设备全寿命周期的数据轨迹，并执行设备主动预警、健康评价、重点监测和异常监护等措施，最终构建数据驱动背景下的设备主动健康管理体系，从而推动运检管理模式由被动检修向主动健康管理的转变。

全面提升设备运检质效 贯通智能运检装备全过程使用数据，形成运检装备全方位信息数字画像，并提出产品技术符合性评估建议，以推动技术的创新突破、质量迭代升级与产品自主替代，最终构建智能运检装备可靠性提升机制，从而全面提升运检质效。

稳步推进互动协同 融合设备管理的业务流、数据流和价值流等思路，建立业务、装备、数据之间良好的互动协同，构建数智化管理平台应用升级机制，从而形成管理机制、新型装备、数智平台协同提升的良好生态。

持续强化配套保障 构建保障机制，通过重点任务揭榜挂帅、横向专业协同会商、纵向业务沟通联动等手段来加强对设备基础机理的研究，攻关状态监测的相关先进技术，切实提高设备本质安全水平。

优化数据、装备与应用协同提升机制的相关策略

数据驱动的设备健康管理机制 一是要强化全寿命周期数据管理。首先，要建立设备全寿命周期数字档案，以支撑设备可靠性分析、故障模式分析及故障风险评估工作的开展。其次，要加强设备状态数据管理，切实实现错误数据清洗、缺失值填补和异常值识别等功能。此外，要强化不同设备状态数据的融合，实时呈现设备运行状态，为设备健康评估工作提供可靠依据。

二是要构建多种类数据挖掘模型。首先，要动态收集、分类和排序故障及缺陷案例，构建设备故障诊断模型，提取设备健康状态的特征量，规范并优化差异性设备群的特征量集合，为特征量融合分析与关联推理提供可靠依据。其次，应建立健康影响因子计算方法，量化表达特征量的劣化程度，并优化设备健康评估模型。

三是要提出差异化数据分析路径。首先，应融合设备状态、故障概率等信息，分析变化规律，提出设备寿命的具体评估方法，以指导设备个体、群体寿命的评估工作。其次，应建立实时更新的个体寿命曲线，对设备运维、检修、退役策略制定提供可靠的数据支持。此外，要深度挖掘设备群体的共性问题，掌握动态变化规律，为资产的优化配置提供理论性支撑。

智能运检装备可靠性提升机制 一是要优化运检装备全寿命周期精益管理。首先，应协同财务、物资等专业部门，优化、完善管理制度和流程，从而消除装备管理的“真空地带”。其次，应在采购环节开展运检装备设备“ID”源头赋码，以实现系统数据自动关联、台账资产卡片同步等效果。此外，要基于实物“ID”，对运检装备全过程所使用的数据进行统计、分析，以助力对装备状态、能效的精准评价。

二是要提升新型智能运检装备的可靠性。首先，应编制技术符合性评估细则，对状态监测装置、新型智能运检装备及其制造厂开展技术符合性评估，协同上下游制造厂共同提高产品质量。其次，应建立小批量新型产品生产能力及装配调试线，全方位完善GIS真型试验平台，加强批量化、标准化、真实化工况检测，并着手构建关键元器件可靠性数据库。此外，应加强对装备入网等重点环节的质量管控，分类、分级优化装备供应商绩效评价，并强化监督结果的闭环应用。

三是要推进智能运检装备产业链的创新升级。首先，要摸清智能运检产业链的底数，实时掌握产业链的断点、卡点、堵点，滚动更新智能运检产业链的基础数据库、目标规划和布局结构。其次，应利用市场、人才、管理优势，促进科研开发与生产实践的结合，多措并举攻克关键核心技术，以推进粗加工产品向精深加工产品的转变。例如，可集聚产业链人才、管理、科技要素，强化“产学研”紧密合作，充分发挥首席专家和创新工作室的“头雁”引领作用，从而打造覆盖全产业链的“专精尖”人才队伍。

数智化管理平台应用升级机制 一是要深化设备健康管理的应用场景。首先，应部署可视化装置、无人机、分布式在线监测装置，并提升无人机、可视化图像的识别精度，建立以数据驱动为主轴的运维检修工作新模式，从而实现对设备的实时监测和精益检修。其次，依据对设备健康管理相关数据的分析结果，提出合理的监测装置及无人机、可视化装置等装备的配置标准和技术标准，从而指导运检装备配置、技术的升级工作。此外，要明确设备状态数据的采集标准，科学规划、建设数据挖掘模型、健康分析模型，从而实现设备及设备关键元器件的全寿命可视化管理。

二是要攻克智能运检装备技术难关。首先，应强化国际标准布局，加强标准衔接配套，并推动创新成果的标准化，初步构建开放合作、互利共生、协作创新的智能产业生态。其次，要重点攻克主设备高可靠监测系统、自主化传感器件、成套作业装备等方面的技术难点。此外，应加大投资力度，搭建互相协作、融合发展的架构，大力培育链主型企业，并引导其向“专精特新”方向发展，从而实现产业链企业的协作共赢。

三是要提高数智管理平台支撑能力。首先，应融合电网资产等静态要素和电网量测等动态数据，采取“数据+知识”联合驱动形成上层应用，实现“电网一张图”多时态演进和多维分析。其次，应加大各专业数字化应用建设力度，从而实现设备全寿命周期管理的跨专业协同、全过程技术监督闭环管理。此外，要将收集有关主网设备运行、风险管控、重要设备检修等重要数据等工作贯穿于信息管控体系中，以全面提高风险预控、业务管控和决策指挥能力。

精益化管理协同提升保障机制 首先，应加大精益管理、“大云物移智”、运检技术等技能的培训力度，培养高素质复合型人才，以适应专业管理向数字化、精益化方向的转型升级以及能源互联网企业的建设要求。其次，应统筹创新工作资源，优化创新工作配套体制、机制的建设，加强“产学研”合作，深化创新攻关，从而营造良好的创新生态。

作者单位：国网江苏省电力有限公司 国家电网有限公司