用因特网对电力设备进行故障诊断和维护

利用因特网对电力设备诊断和维护的优越性如下：

▲标准化。因特网根据内联和标准的数据形式可提供一种容量互换或数据信息分析的方式，因此可节省巨大的财力。

▲网络化监控。因特网能够遥控、诊断、进行多个电站或电厂和电力设备网络化维护。建立在维护管理系统的分布信息存贮能力和综合诊断技术能使设备管理由单一解决方式转向全球性研究。

▲综合性。能够实现4种不同的监控：1）监控设备；2）诊断技术；3）维护战略；4）私人管理。

因特网的故障诊断基本有两种方式：一种是通过E-Mail方式，另一种根据web方式。用E-Mail或文件方式的诊断由三个步骤组成：第一是现场维护工程师或监控系统将监控数据通过因特网传到运行中心；第二步是维护工程师利用各种诊断方法检查这些数据；第三步是将结果和维护措施通过E-Mail方式返回给现场工程师或操作者。

人工神经网络和专家系统。人工神经网络根据正常或异常分类器，分出需进一步诊断的异常情况。人工神经网络单一故障探测器用来探测所有的单一故障；组合性故障诊断可输出人工神经网络和专家系统单一故障探测器的综合数据；维护系统可估计油的重新取样时间并提出维护措施。

输出数据包括所有与油样有关的信息，例如油中溶气浓度、气体生成速率等。

故障诊断输出包括故障类型、诊断置信度、油的重新采样时间和维护措施。故障类型划分包括：油中溶气分析诊断出的所有故障类型，特别是油的过热和纤维劣化。

人工神经网络专家系统包括一个数据库。因此可将每个样品的数据送到数据库进行记录。根据记录的内容进行诊断。人工神经网络的专家系统，由几个诊断模组成。这些模集中了经验和工程参考函数。

正常和异常分类器。正常和异常分类器可分出正常情况，并帮助确定小的故障是否可作为正常情况对待。

正常和异常分类器数据库。数据库由4个限定的分类器模组成。分类器1包括油中溶气浓度H₂、CH₄、C₂H₂、C₂H₄、C₂H₆、CO、CO₂。根据总的可燃气体和总碳氢气体及指定极限制定出“正常“与否。分类器2采用CO/CO₂限值的比值、C₂H₂与总碳氢气体比值、CH₄+C₂H₄与总碳氢气体比值来判断正常与否。分类器3采用H₂、CH₄、C₂H₂、C₂H₄、CO、总可燃气体，总碳氢气体的绝对生成速率限值确定异常与否。分类器4采用H₂、CH₄、C₂H₂、C₂H₄、CO总可燃气体、总碳氢气体相对生成速率限值确定正常与否。如果所有分类器输出均显示“正常”，总输出才显示正常。

单一故障探测器。单一的人工神经网络故障探测器具有5个人工神经网络探测器，每个探测器负责探测一种单独的故障。这5个探测器分别是：油过热探测器；低能量放电探测器；高能量放电探测器；电弧放电探测器；纤维劣化探测器。

综合故障诊断。将人工神经网络和专家系统的输出相结合，具有较高的精确度。综合故障诊断系统由3个步骤组成。1）人工神经网络和专家诊断系统的综合输出；2）小故障和正常情况的判定；3）异常情况和故障类型的判定。

诊断结果显示：诊断结果包括故障类型、诊断置信度、提出重新试验的时间和维护措施。

关于故障定位和有载分接开关烧焦的诊断。故障定位信息对故障调查非常有用。由于材料故障和故障类型间有一定的内在关系，所以故障定位也以故障诊断方式进行。

有载分接开关故障已成为近年来电力部门的主要问题。在线监控可提供即时诊断信息。但它的成本较高。由于可从有载分接开关定期采取油样，所以油中溶气分析是另一种诊断方法。人工智能诊断可直接从采样数据中获取信息，使监控获得成功。

利用逻辑回归分析法和中性网络法可诊断有载分接开关的烧焦状况。“烧焦”起因于油的碳化并且与有载分接开关触点和转向器开关有关。严重烧焦可导致热“失控”。研究表明：逻辑回归法和多层视神经网络可诊断有载分接开关和烧焦状况。

利用逻辑回归法判定有载分接开关烧焦的成功率如下：判定正常烧焦：100%；判定轻微或中等程度及严重烧焦：77.5%；判定中等程度烧焦或严重烧焦：84.2%。对以上三种情况的判定成功率达89%。

数据。包括基本的数据中心、标准中心和典型的实例中心。

基本的数据中心搜集并存电力设备的结构、机械、电气和热参数；材料特性、系统可靠性、予期寿命、教科书、图像、光盘和讲义等。

标准中心搜集设备试验程序、诊断技术和维护指南及推荐的国家和国际标准。

实测中心搜集设备异常或故障及失效的数据和信息。详细的失效原因分析阐述和故障追踪、故障模式、设备故障特征或类型等。

诊断和维护中心。包括数据处理中心和诊断维护中心。数据处理中心搜集与电力设备监控诊断有关的数据处理规则。例如时间域或频率或分析、统计或可靠性分析等。

诊断和维护中心搜集并集中诊断技术和维护管理规则，包括专家系统、神经网络、模糊分析、统计诊断技术、故障定位、趋势分析和寿命估测等。

国外关于变压器维护和状态监控的措施

第一种是故障检修。一般在故障出现后维护；第二种是预防性维护。这种维护的时间要为设备制造来定。预防性维护可在一定的时间间隔对变压器进行维护；第三种维护战略是预测性维护。这种维护必须知道变压器状况。要决定是否继续使用变压器还是维修变压器，必须依赖在线监控的分析结果。

电力变压器的主要部件和模型部件是绕组、绕组绝缘、有功部件、OLTC、套管和冷却系统。对每一部件的模式分析有助于探测变压器状态。模式分析还可建立控制参数间的联系，选择并确定能代表变压器效率的参数。

绕组的过热和油温的增高会极大影响变压器效率。主要的诊断方法之一是油中溶气分析。对OLTC来说，工作一定次数之后必须进行检查。由于每台OLTC都有操作计数器，所以一般三个月检查一次为宜。闪络温度可作为油试验结果。冷却系统的重要因数是电机电气能量消耗。电机的工作周期、污染度和散热器状况等。最有价值的因数是上层温度、电机的负载电流。高压套管的状况分析参数可以油的物理化学分析为依据，例如R、tgδ、θ℃。

可以下列方法对变压器进行诊断：

①油中溶气分析；②油的物理化学分析；③固体绝缘的介电特性分析；④空载损耗分析；⑤绕组的直流电阻分析；

对变压器运行状态和评价主要根据R（p，t）的大小。

①变压器运行状态良好（R＞0.9）。②变压器发生小的变化，不需立即撤除或与电网断开（0.9＞R＞0.75）。③变压器发生变化，但不能立即撤除，变压器已不能执行自己的功能（0.75＞R＞0.5）。④变压器出现故障，使其必须立即与电网断开（R＞0.5）。