李 華

國網(wǎng)寧夏電力有限公司石嘴山供電公司，寧夏 石嘴山 753000

0 引言

在電力供電系統(tǒng)中，一次設備可以起到接入電源、分配電流、均衡電壓、保護繼電設備等作用，但一次設備的運行也極易受作業(yè)環(huán)境、現(xiàn)場操作、負載量等因素的影響，從而出現(xiàn)多種形式的故障，此類故障不僅會導致變電站電能輸送質(zhì)量出現(xiàn)異常，嚴重情況下還會誘發(fā)變電站運行安全事故[1]。隨著現(xiàn)代化技術在市場內(nèi)的推廣使用，相關變電一次設備的研究成果也逐漸增多，變電站的智能化、自動化水平越來越高。為保障變電站的安全、持續(xù)、穩(wěn)定運行，變電站等電力單位制訂了完善的電力運檢方案，定期或不定期采用人工+自動化技術的方式，進行站內(nèi)設備檢修，此項工作的實施在很大程度上減少了站內(nèi)故障設備的數(shù)量[2]。但隨著電網(wǎng)建設工作的規(guī)?；?，電力用戶數(shù)量越來越多，現(xiàn)有的設備監(jiān)測手段已經(jīng)無法滿足變電站運營需求。如果使用傳統(tǒng)的監(jiān)測技術進行故障監(jiān)測，會導致監(jiān)測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)量冗余、多元化數(shù)據(jù)傳輸異?；驍?shù)據(jù)信息共享困難等問題。針對這些問題，文章將以某變電站為例，設計一種可對變電一次設備運行故障進行精準預測的方法，并根據(jù)故障預測結果，制定對應的設備故障檢修方法，為變電站的安全運行提供技術保障。

1 變電一次設備故障預測方法

1.1 基于在線監(jiān)測技術的變電一次設備運行數(shù)據(jù)獲取

為精準預測變電一次設備運行故障，在電力供電系統(tǒng)中引進在線監(jiān)測技術，獲取變電一次設備在運行中的故障數(shù)據(jù)[3]。將智能監(jiān)測設備與監(jiān)測傳感器按照規(guī)范集成在變電一次設備的輸出端；根據(jù)變電站的綜合運營需求，將監(jiān)測設備與變壓器、斷路器等一次設備進行連接；通過智能監(jiān)測與反饋裝置，收集一次設備的運行數(shù)據(jù)。此過程的原理圖如圖1 所示。

圖1 基于在線監(jiān)測技術的一次設備運行數(shù)據(jù)獲取

利用圖1 的原理，獲取變電一次設備在運行中的監(jiān)測數(shù)據(jù)。為確保獲取的數(shù)據(jù)可以滿足設備故障預測需求，可在上述設計內(nèi)容的基礎上，在一次設備的終端位置安裝IED 電子設備，采用主站、子站的方式綜合部署監(jiān)測現(xiàn)場[4]。將監(jiān)測終端獲取的一次設備運行信息反饋到與其連接的計算機設備中，按照數(shù)據(jù)存儲標準格式，將數(shù)據(jù)直接錄入設備運行信息數(shù)據(jù)庫中進行存儲。

1.2 基于不確定性理論的一次設備故障預測

獲取變電一次設備運行信息后，引進云推理算法，集中處理所獲取的數(shù)據(jù)，并按照不確定性規(guī)則，預測設備運行故障。設定兩個關聯(lián)參數(shù)（X與Y）用于表示變電一次設備在運行中隸屬度與健康指數(shù)的關聯(lián)程度。通過對X與Y二者關系的分析，明確一次設備在當前運行狀態(tài)下發(fā)生故障的概率[5]。在此過程中，獲取一次設備在變電站中的使用年限數(shù)據(jù)、歷年使用中的健康指數(shù)、故障發(fā)生概率等數(shù)據(jù)，建立針對變電一次設備運行狀態(tài)的關聯(lián)云模型，根據(jù)在線監(jiān)測技術得到設備的運行數(shù)據(jù)，分析設備運行故障趨勢[6]。將一次設備在運行中的健康指數(shù)隸屬程度作為預測設備故障的關鍵評價指標，按照下列公式組，計算設備健康指數(shù)隸屬度：

式中：u(xj)為隸屬度xj與一次設備健康指數(shù)的關聯(lián)程度；XM0為變電一次設備故障率最大值對應的時段內(nèi)統(tǒng)計數(shù)量的均值，xj中j的取值為大于1 的正整數(shù)。

按照上述計算公式，建立變電一次設備在運行中的故障趨勢不確定云圖，將監(jiān)測數(shù)據(jù)錄入云圖中，基于現(xiàn)有監(jiān)測數(shù)據(jù)預測一次設備故障，此過程的計算公式如下：

式中：u(pj)為當前狀態(tài)下變電一次設備在運行中的健康指數(shù)；Pmax為故障隸屬度最大值。按照上述計算公式，可以初步掌握設備在運行中的健康狀態(tài)，根據(jù)故障概率的隸屬度，預測變電一次設備是否存在故障。

2 變電一次設備檢修方法

2.1 變電一次設備故障類別

變電一次設備在運行中出現(xiàn)的故障呈現(xiàn)多元化，因此，在完成對一次設備故障的預測后，可以根據(jù)預測結果，劃分設備故障類別。不同類型故障的響應方式不同，要劃分故障類別，應對預測的故障結果進行量化。定義預測設備故障發(fā)生概率為A，可以根據(jù)A的取值描述故障表現(xiàn)形式。

定義A的取值在1～10，當A的取值在1～3 時，設備的故障形式較單一，即故障對變電站的影響程序相對較低。此時，可以將一次設備的故障類別劃分為絕緣故障、接線故障、啟閉故障與接觸故障[7]。

當A的取值在4～7 時，設備已經(jīng)存在較為明顯的故障，可以將此種狀態(tài)下的變電設備故障劃分為磨損故障、老化故障等。

當A的取值在7～10 時，設備已經(jīng)出現(xiàn)了較為嚴重的故障，對故障類別的劃分需要技術方進一步檢驗確定。可能出現(xiàn)的故障包括短路故障、腐蝕故障等大型故障，需要變電站現(xiàn)場值班人員或技術人員及時采取有效的措施進行一次設備運行故障的精細化檢查。

2.2 基于模糊信息的設備故障檢修方案

變電一次設備在運行中可能出現(xiàn)的故障具有隨機性、多元性等特點，而要實現(xiàn)設備故障的精準檢修，可根據(jù)一次設備故障信息的模糊因果關系，制訂一次設備故障檢修方案。

收集在線監(jiān)測到的一次設備運行信息，建立一個設備故障信息模糊集合。對模糊信息按照步驟進行處理，構建一個檢修診斷模型。收集在線監(jiān)測到的一次設備運行信息，建立一個設備故障信息模糊集合。對模糊信息按照步驟進行處理，構建一個檢修診斷模型。模糊信息處理步驟如下：

（1）輸入變電一次設備故障類別信息；

（2）針對故障信息的所屬類別，設置一個初始化矩陣；

（3）將描述設備故障的模糊信息導入矩陣，識別設備的故障程度；

（4）根據(jù)設備故障程度、設備使用年限、設備故障發(fā)生率，制訂針對此設備的專項檢修方案[8]。

上述內(nèi)容中，故障程度的計算公式如下：

式中：E(i)為變電一次設備在運行中的故障程度；R(i)為導入模糊信息的故障矩陣；R為初始化故障信息矩陣。如果計算得到的一次設備故障較顯著，需要制訂針對此設備的實時檢修方案，并每周進行一次設備檢修作業(yè)；如果計算得到設備的故障程度一般，可在對故障進行排查與處理后，設定每月進行一次設備檢修作業(yè)；如果計算得到設備無異常故障，可以錄入設備屬性信息，對設備每年進行一次檢修作業(yè)[9]。按照上述方式，對變電一次設備進行規(guī)范化檢修，從而保證設備運行的安全性、連續(xù)性與穩(wěn)定性。

3 應用實例分析

為驗證上述方法的應用效果，文章以某變電站作為實驗對象，分別從故障預測精度和檢修效率兩個方面開展驗證。選擇該變電站中的斷路器和變壓器作為預測和檢修對象。針對一臺裝置進行相應操作，最終得出的結果可能存在偶然性。為了避免這一問題，將該變電站中3 臺變壓器裝置和3 臺斷路器裝置作為研究對象，將其分別編號為#001、#002、#003 和#004、#005、#006。嚴格按照上述預測思路完成對6 臺裝置的故障預測，并將預測結果與裝置后期實際運行情況進行對比，判斷預測是否正確。為實現(xiàn)預測精度的量化，可用以下公式完成精度計算：

式中：Q為預測精度；V為裝置實際運行中的故障參數(shù)；為預測結果[10]。

基于上述公式，確定裝置故障預測精度的閾值為0.8，若超過這一數(shù)值，說明預測結果精度符合要求；若小于或等于0.8，說明預測結果精度不符合要求。

根據(jù)式（4）完成對預測結果精度的計算，結果如表1 所示。根據(jù)表1，按照文章上述思路得出的預測結果精度符合要求，說明預測結果可靠。

表1 預測結果精度記錄表

再針對文章提出的檢修方法的檢修效率進行驗證，通過人為方式，針對上述6 臺變電一次設備引入不同的故障節(jié)點，記錄從發(fā)現(xiàn)故障到故障解除的時間，將這段時間作為檢修耗時。檢修耗時記錄數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖2 檢修方法檢修耗時記錄圖

如圖2 所示，6 臺設備的故障檢修耗時均未超過要求上限，說明文章提出的檢修方法的檢修效率符合變電一次設備穩(wěn)定運行的要求。結果證明，文章提出的故障預測思路及進一步設計得到的檢修方法在實際應用中具備高預測精度和高檢修效率，對于變電一次設備穩(wěn)定、安全運行具有極高的應用價值。

4 結束語

在變電站中，變電一次設備是整個變電體系的核心，其運行質(zhì)量會在極大程度上影響整個變電站的運行可靠性和安全性。基于這一特點，在結合變電一次設備運行特征的基礎上，文章提出一種故障預測及檢修方法。通過實例驗證了該方法的應用效果。變電站未來的發(fā)展在極大程度上取決于各類設備運行的質(zhì)量和安全，將文章提出的方法應用于實際對于整個變電站而言具有極高的價值。

在實踐過程中，由于實踐條件有限，文章僅針對斷路器和變壓器進行了驗證，并未涉及其他一次設備，最終得到的實踐結果無法證明該方法適用于所有變電一次設備。因此，在后續(xù)研究當中，還將對更多變電站設備的運行故障進行分析，通過實踐完善文章提出的預測與檢測方法，進一步提升該方法的適應性。