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智能电网背景下电气设备质量监测与评估方法研究

2025-05-07 52 上传者：管理员

摘要：在智能电网快速发展的背景下，电气设备的质量对电网安全稳定运行至关重要，传统监测与评估方法难以满足其精细化管理需求。本文围绕智能电网中电气设备质量监测与评估展开研究，分析监测数据来源及采集技术，构建基于设备全寿命周期数据的评估模型，运用模糊理论法、神经网络等智能评估方法，并提出完善设备监控方案等质量提升策略，以期为智能电网电气设备全生命周期管理提供参考。

关键词：
智能电网
物理电网
电力系统
电气设备
质量监测
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随着全球能源需求的持续增长和电力行业的深度变革,智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,正以前所未有的速度在世界范围内推广建设｡智能电网以物理电网为基石,融合了传感测量､通信､信息､计算机和控制等前沿技术,构建起一个高度智能化､信息化和互动化的电网体系,为实现能源的高效配置､提升供电可靠性和电能质量､促进可再生能源的大规模接入提供了有力支撑｡在此背景下,深入研究智能电网背景下电气设备质量监测与评估方法具有重要的现实意义｡

1、智能电网概述

智能电网是在物理电网基础上,融合传感测量､通讯､信息､计算机和控制等技术而形成的新型电网｡其具备信息化特征,通过广泛分布的传感器和通信网络实现设备运行数据､电网状态数智能电网背景下电气设备质量监测与评估方法研究董良华电山东新能源有限公司济南250014摘要:在智能电网快速发展的背景下,电气设备的质量对电网安全稳定运行至关重要,传统监测与评估方法难以满足其精细化管理需求｡本文围绕智能电网中电气设备质量监测与评估展开研究,分析监测数据来源及采集技术,构建基于设备全寿命周期数据的评估模型,运用模糊理论法､神经网络等智能评估方法,并提出完善设备监控方案等质量提升策略,以期为智能电网电气设备全生命周期管理提供参考｡关键词:智能电网;电气设备;质量监测;评估据等的全面采集与传输,为电网的精准监测和管理提供数据支撑｡自动化体现在能自动完成数据处理､故障诊断和设备控制等任务,提升电网运行效率｡互动化表现为电网与用户､分布式能源等之间双向交互,实现能源的优化分配与高效利用,推动电网智能化发展｡

2、基于智能电网的电气设备质量监测分析

2.1监测数据来源与采集技术

电气设备状态数据来源广泛,资产管理系统记录着设备的基本信息､维护历史等,为监测提供设备全生命周期的基础资料;调度系统实时反馈设备运行工况数据,反映其在电网运行中的状态;远程监测系统利用传感器和物联网技术实现对设备的远程数据采集,能获取设备运行的实时参数｡传感器技术凭借高精度感知能力,精准采集设备的电气参数､温度等物理量;物联网技术则实现设备间的互联互通,使采集到的数据能高效传输汇总,为电气设备质量监测提供丰富准确的数据支持[1]｡

2.2设备自动化监控系统

设备自动化监控系统通过各类传感器获取电气设备运行数据及周边环境参数,如温度､气压等,经数据处理单元将模拟信号转换为数字信号,依据预设规则进行分析判断｡在环境参数监测方面,一旦参数偏离正常范围,系统发出预警提示干预｡

2.3远程视觉控制系统

在电气设备监测领域,远程视觉控制系统是针对高故障率设备实施持续监测的关键手段｡该系统依托高清成像设备与高速图像传输技术,实现对设备外观状况､运行工况的远程实时观测｡为确保系统稳定可靠运行,需多管齐下｡采用屏蔽线缆与滤波组件,有效抑制外界电磁干扰;优化设备外壳结构设计,使其具备卓越的电磁屏蔽效能,阻挡外部干扰源;运用加密算法对传输数据进行加密处理,防止数据泄露､篡改[2]｡

3、基于智能电网的电气设备质量评估方法

3.1智能评估方法

3.1.1模糊理论法

模糊理论法基于模糊集合这一基础概念,对电气设备质量展开评估｡在实际操作中,将电气设备的电压､电流､温度等状态信息,转换为诸如“偏高”“正常”“偏低”这类模糊语言变量｡运用隶属度函数精确界定这些变量对不同模糊集合的隶属程度,实现设备状态的量化表征｡随后,借助模糊规则库,基于专家经验与实际数据构建各状态变量间的逻辑关联,完成模糊推理｡最后经去模糊化运算,获取设备质量评估的具体数值,从而达成对电气设备质量的综合评估｡

3.1.2神经网络

神经网络应用于电气设备质量评估时,模拟生物神经网络结构,由大量神经元节点和连接边组成｡将电气设备运行时采集到的多源数据,如电压波动､功率损耗､设备温度变化等作为输入层数据｡神经元间通过权重连接,权重决定了输入信号传递的强弱｡数据在神经元间逐层传递､处理,经过隐藏层的复杂非线性变换,对数据特征进行深度提取和融合｡最终由输出层输出评估结果,以判断电气设备质量状态｡

3.1.3贝叶斯网络

贝叶斯网络用于电气设备质量评估时,以有向无环图表示变量间的因果关系,节点代表电气设备的各种状态变量,如故障类型､运行参数等,有向边体现变量间的依赖关系｡依据设备历史数据和专家知识确定各节点的先验概率分布｡在获取新的设备运行监测数据后,利用贝叶斯定理在网络中更新节点概率,从而得到各状态变量在新信息下的后验概率｡通过对这些后验概率的分析,可推断电气设备出现故障的可能性,进而评估其质量状况[3]｡

3.2评估模型构建

3.2.1基于设备全寿命周期数据的模型构建思路

构建基于设备全寿命周期数据的评估模型,需全面收集各阶段数据｡规划设计阶段收集设计参数,采购阶段获取设备规格与供应商信息,安装时有安装调试记录,运行阶段积累运行时长､工况数据,维护阶段记录故障与维修历史,报废阶段明确报废原因等｡收集后,通过数据清洗去除错误和重复数据,运用去噪算法剔除噪声干扰,采用归一化方法统一数据量纲｡整体架构上,数据输入层导入处理后数据,特征提取层挖掘关键特征,评估决策层依据特征进行综合判断,各模块协同将各阶段数据融合,实现对设备状态全面评估[4]｡

3.2.2模型中状态量关联度的确定方法

在构建评估模型时,确定状态量关联度极为关键｡运用数据挖掘技术,借助Apriori等算法深度剖析海量设备运行数据,挖掘设备状态参数间隐匿的关联规则,探究如电压波动与设备损耗等不同状态量的相互作用机制｡同时,引入因果分析方法,搭建因果模型,精准判定状态量之间的因果关系及影响程度,明确关键状态量及其相关联因素,为评估模型筑牢逻辑关联根基｡并且,充分融合专家经验,邀请行业权威专家对数据挖掘成果进行评估,结合实际工程实践调整关联度,确保关联度与设备实际运行情况高度适配｡

3.2.3权重确定方法

在搭建评估模型的过程中,权重的确定是不可忽视的关键环节｡层次分析法通过构建涵盖目标层､准则层以及指标层的层次结构模型,针对各层元素展开两两对比分析,以此明确其相对重要性,从而计算出各状态量的权重,有效呈现出不同状态量在评估过程中的重要程度差异｡熵权法则基于信息熵理论,依据状态量数据的变异程度来确定权重,数据变异程度越大,相应权重越高,这充分体现了数据所蕴含信息量对权重的影响,使权重分配更具客观性｡组合权重法融合了层次分析法的主观性与熵权法的客观性,通过线性或非线性的组合方式,将专家经验与数据信息有机结合,进一步提升了权重的合理性与准确性｡

3.2.4差异化阈值的设定

在评估模型中,差异化阈值设定意义重大｡需依据设备类型与运行环境来设定,不同类型电气设备像变压器､断路器,性能特点和运行要求各异,结合高温､高湿､高海拔等运行环境因素,制定针对性阈值,保障评估精准可靠｡还要建立阈值动态调整机制,鉴于设备老化､技术升级等情况,依据设备运行数据变化趋势和历史经验,实时或定期调整阈值,让模型适应设备状态动态变化｡此外,引入风险评估优化阈值,根据设备故障风险程度,对高风险设备降低阈值,提升监测灵敏度,及时察觉潜在问题,降低故障风险｡

4、基于智能电网的电气设备质量提升策略

4.1完善设备监控方案

完善设备监控方案要着眼于电气设备零件老化､磨损等常见问题,形成系统的技术处理方案,详细规划零件更换､修复等操作流程,保证设备关键部件性能稳定｡培养和安排专业人员进行定期检查维护,严格按照科学的检查标准和流程执行,精准发现潜在隐患｡实施提前维护控制计划,依据设备运行数据和历史经验预测故障,在问题出现前采取维护措施,降低设备突发故障概率,减少停机时间,提高设备整体运行效率｡

4.2提高技术人员素质

针对技术操作人员,应开展全面且系统的岗位培训｡培训内容聚焦智能电网领域,深度涵盖电气设备运行原理､智能监测技术架构等理论知识,以及设备安装调试规范､故障诊断与修复策略等实践技能｡培训模式采用理论讲授与现场实操相融合的方式,邀请行业资深专家进行理论阐释,组织技术人员深入实际工作现场进行模拟演练｡同时,建立完善的考核机制,通过周期性考核,精准评估技术人员对专业知识和技能的掌握水平,规范操作流程,增强智能技术应用能力,提升工作效能,保障电气设备运行质量[5]｡

4.3加强技术创新与设备升级

智能传感技术凭借高精度､高灵敏度的特性,能实时精准采集电气设备运行中的各类数据,为设备状态监测提供可靠依据,助力及时发现潜在问题;物联网技术实现设备间的互联互通,可将采集数据快速传输共享,便于进行集中分析管理,提升设备管理效率｡通过引入这些新技术,对电气设备进行升级,改进设备硬件架构,优化软件系统,使设备具备更强的数据处理和交互能力,以此满足智能电网在数据传输速度､设备协同性等方面对电气设备性能提出的更高要求｡

5、结语

综上所述,在智能电网背景下,对于电气设备的质量监测与评估,需要深入分析多元监测数据来源与采集技术,构建基于设备全寿命周期数据的评估模型,并运用模糊理论法､神经网络､贝叶斯网络等智能评估方法,能够提升评估准确性｡未来,测与评估技术将朝着更精准､智能的方向发展｡一方面,需进一步挖掘监测数据价值,优化评估模型;另一方面,要加强新技术应用,深度融合多领域技术,以更好地适应智能电网的发展需求,保障电气设备可靠运行｡

参考文献:

[1]吴嘉晖,王博文,万超凡.基于机器学习算法的采掘电气设备状态智能监测系统研究[J].电气技术与经济,2025(02):275-277.

[2]余学良.核电厂智能电气设备状态监测与故障诊断技术研究[J].中国设备工程,2025,(S1):186-189.

[3]王明溪.基于改进D-S证据理论的变电站电气设备智能监测报警方法[J].电工技术,2025,(01):30-32.

[4]徐进霞,张力.电力电气设备状态监测与智能维护策略研究[J].建设科技,2024(S1):53-56.

[5]周永宁.基于智能传感器的电气设备状态监测与故障诊断研究[J].中国设备工程,2024(24):147-149.

文章来源:董良.智能电网背景下电气设备质量监测与评估方法研究[J].中国品牌与防伪,2025,(05):146-148.