电力企业发展“走出去”尚需技术支持

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  摘 要:随着电力能源需求量的逐步增长,保障电力系统的正常、稳定运行成为电力企业重要的研究课题。其中电力设备是保证电力系统有序运行的基础,应加强对其故障诊断的重视,针对其存在的问题,及时采取科学、有效的措施进行解决,保障电力企业为电力用户提供优质、高效的电力服务。
  关键词:电力;设备;故障;诊断;问题;措施
  电力设备是保障电力能源高效、优质输送的重要基础,在其使用、运行过程中还存在诸多的故障,需要电力设备维护人员进行诊断与检修。但目前电力设备故障诊断还存在一些问题,这就要求电力企业必须针對存在的问题,采取科学、合理的措施进行解决,以保障电力系统的正常、稳定以及有序的运行。
  一、电力设备故障诊断存在的问题
  (一)现有的故障诊断体系不适应故障多变性需求
  目前我国社会经济的飞速发展和人们生活水平的日益提高,对电力能源的需求呈现出直线增加的趋势,这就对电力企业的电力设备提高更高的标准和要求,同时随着新技术、新设备的层出不穷,电力设备的故障也是复杂多变,极大的提高了电力设备的故障诊断工作的难度系数。就目前的电力设备故障诊断体系来说,虽然各个电力企业的电力设备故障诊断规划和措施在不断的进行完善,但还具有一定的滞后性,不能有效满足故障多变性的需求。另外,对于新故障诊断体系的应用,电力企业前期的准备工作没有做到位,导致电力设备故障诊断的新技术和新体系利用率较低,无法顺利的开展诊断作业,从而对电力系统的征程运作产生了直接而严重的影响。还有就是符合不同地区的故障诊断体系因标准化的要求难以实施,同时由于电力设备故障诊断处于逐步探索的阶段,所以目前没有全面的电力设备故障诊断标准,还需对其进行完善。
  (二)技术设备落后影响电力设备故障诊断的实效
  在电力设备实际运行过程中,就当前技术手段而言,缺少完善的状态检修,监测、诊断以及实时维修等技术,同时更是对和设备配套的先进性技术水平无法进行保障,因而不能够全面、系统、精准的反映电力设备的运行状态以及检修数据,对于电力设备存在的安全隐患及问题也不能够及时的发现和处理以及进行合理的维护工作安排。此外,虽然国家电网已明确规划了电力设备故障诊断风险评估体系,但在各个层级的电力企业中落实度不高,并且风险意识较低,不能够有效衔接理论和实际,导致电力企业中的电力设备故障诊断风险评估体系不够科学、合理,从而造成电力设备故障诊断存在不系统和盲目性,难以保障电力设备的良好性能,对电力系统的整体运行产生了直接的影响。
  (三)故障诊断管理仍有诸多不稳定性因素
  电力企业的管理人员专业素质和业务技能偏低,导致工作经常出现疏漏或处理不当等问题,另外缺乏高度的工作责任心,没有全面落实故障诊断过程中的关键要求,部分严重故障及问题缺少及时有效的处理,在很大程度上影响了电力设备的故障诊断工作。在设备管理方面,电力企业对日常的设备管理重视度不高,并且没有建立相应的计算机数据网络体系,在诊断电网核心设备的运行状态方面,严重缺乏准确的数据基础和信息,因此无法保障电力设备故障诊断的实效性。
  二、电力设备其故障诊断问题的相应措施分析
  (一)利用神经网络方法
  目前神经网络方法已广泛应用在电力设备的故障诊断工作中,神经网络方法是以数学方法为理论基础,并具备高度并行自学能力、计算能力以及容错能力等的处理方法,同时将IEA的三比值方法作为主要方式,并以MO型神经网络作为主要的模型,其具有操作便捷、适应性较强、容错性较好等优势。另外利用神经网络方法有效、科学的处理了不确定性的问题,就目前我国的神经网络方法应用现状而言,其不但可以对于设备故障实施有效的诊断,同时还可以够在此基础之上分类处理故障,其诊断结果可基本满足电力体系的运行需求。
  (二)通过专家系统实施电力设备的故障诊断
  专家系统是对人类专家进行决策过程模拟的一种诊断体系,有效融合了人工智能与计算机等技术对该领域内发生的问题进行分析与解决,同时也能有效解决较为复杂的问题故障,其操作便捷且诊断效果较好,是人工智能技术最有效的一种故障诊断系统。此系统在对电力设备故障进行诊断时主要选用的是三比值法以及特征气体方法,可以对电力设施的各类试验数据展开全方面比较,并通过专家系统知识库和专家权威的经验进行综合性分析,从而获取电力设备其故障诊断的结论。当前,由于电力系统智能化、数字化的程度日益增高,运行系统过程中所涉及的数值算法与数学模型也日渐增多,因此,应高度重视对该系统的研究。
  三、结束语
  综上所述,电力设备故障诊断还存在等诸多问题亟待解决,电力企业在未来的发展进程中应提高对电力设备故障诊断的重视,提高设备故障诊断水平,保障电力设备的良好性能,促进电力系统的正常运行,为我国各行业的生产和人们的生活提供强有力的电力能源保障。
  参考文献:
  [1]郑含博.电力变压器状态评估及故障诊断方法研究[D].重庆大学,2012.
  [2]王磊.基于Web的电力设备在线监测与故障诊断系统设计[D].北京交通大学,2012.
  [3]宋鹏.基于数字化变电站的电力设备故障诊断研究[D].山东大学,2010.
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