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摘要：随着我国用电需求的不断增多，电力设备的使用安全也成为了人们关注的焦点，要注重对电力运行设备常见问题的分析，依循电力设备相关的检测参数，进行合理的故障诊断和高效检修，确保电力设备运行安全稳定。
關键词：电力设备；常见问题；诊断；检修
在我国电力系统运行规模不断扩大的趋势下，要加强对电力设备常见问题的诊断和分析，以相关的检测参数为依据和参考，采用切实有效的电力设备检修方法和技术，确保电力设备运行安全与稳定。
一、电力设备运行的常见问题诊断与分析
随着电力设备日益复杂和扩大化，电力设备运行的故障出现几率也随之加大，尤其是变电站内结构复杂、种类较多的电力设备，需要对其加强常见问题诊断和分析，引入在线监测系统、故障诊断等内容，具体来说，主要体现在以下方面：
（一）故障诊断检测体系与多变的工作状态难以契合
现有的电力故障诊断检测体系正在大力推广和普及性的应用，然而由于各级电网部门缺乏足够的应变准备，仍旧采用传统的故障诊断和检修方式，因而无法有效地推行故障诊断检测体系，加之电力故障诊断体系正处于不断完善的探索阶段，显示出与复杂多变的工作环境和状态的不相契合性。
（二）电力设备运行技术相对迟滞
由于当前的电力故障诊断检测体系正处于完善阶段，其配套设备的先进性技术水平还不够高，这就使电力设备在检修运行中的数据精准度不足，也缺乏科学合理的风险评估系统，存在较大的漏洞。
（三）电力设备故障诊断管理不够稳定
电力设备的故障诊断管理受到一些因素的影响，存在不够稳定的状态。如：一些管理人员的专业素质不高、责任心不强，存在工作疏漏或不当处理的现象，导致故障诊断检修难以完全保障。另外，从电力设备管理来看，也存在计算机数据网络体系不够完善、诊断核心设备存在不足等问题，导致电力设备故障诊断的数据基础不够完整，降低了故障诊断检修的实效性。[1]
二、电力设备常见问题及诊断检修措施
（一）通过神经网络方法诊断电力设备运行故障
神经网络方法是相对先进而普遍应用的一种故障诊断方法，它主要是实现对不确定性问题的合理预测和分析解决，以其适应能力强、容错性良好、便捷化操作等优势特点而广泛运用于电力设备的故障诊断和检修工作之中。模糊神经网络整合了神经网络与模糊理论的特点，可以在人工干预较少的前提下进行精准度极高的故障诊断和检测，具有学习、联想、识别和信息处理的能力，可以运用神经网络结构实现对电力设备的模糊逻辑推理。如下图所示：
模糊神经网络图
在这种模糊神经网络应用于电力设备常见问题诊断和检修的过程中，可以利用模糊推理系统确定相关函数的参数，确定网络结构，合理调整网络的权值和偏差，以加快网络收敛的速度，提高推理模型的精度，更为准确地进行电力设备运行状态的诊断、监测、分析和检修。[2]
（二）利用专家系统实现对电力设备的故障诊断检修
在对电力设备常见问题的常见问题诊断和检修过程中，还可以引入普及性高、诊断效果优良的专家诊断系统，利用其可操作性、优良的诊断效果的优势，进行电力设备运行状态的故障诊断和检修。
在引入专家诊断系统的电力设备故障诊断和检修工作中，可以借助于三比值、特征气体等方法，获取并分析电力设备运行实验相关数据。例如：三比值法就可以根据充油变压器内油、绝缘纸处于故障状态下产生的气体组分含量的相对浓度和温度的相互依赖关系，进行变压器电力设备的故障诊断。特征气体法应用于变压器电力设备的故障诊断之中，以变压器油中溶解气体为特征量，由油中溶解气体组分与变压器故障类别之间的关系，进行变压器电力设备的故障诊断和分析。同时，可以组建专家系统数据库，利用智能分析平台的数据库软件成立数学计算模型，进行专业而针对性的诊断、分析和检测，获取最终的诊断分析结果。该系统的专家数据库如下图所示：
通过上述专家诊断系统的数字模型及数据库的建设，可以全面开展对电力运行设备的故障诊断和分析，合理解决电力设备各层面存在的问题，并加对针对性的有效解决。
（三）通过综合性知识实现电力设备的故障诊断
原有的通过信号处理的方法显现出滞后性，难以满足对电力设备运行故障的诊断和检修要求，对于电力设备运行故障的诊断也欠缺精准。为此，可以采用综合性知识，整合神经网络法、专家系统方法、知识模型诊断法等知识，实现对电力设备的故障诊断和检修，突破故障诊断检修的局限性，更为全面地整合电力设备运行相关信息数据，增强电力设备运行故障诊断的可信度和精准度，确保电力设备运行安全和稳定。
在我国电力事业快速发展的背景下，电力设备常见问题是不可回避的现实问题，要采用切实有效、操作性强、诊断性能优良的不同诊断技术和方法，对电力设备运行故障进行实时、精准的故障诊断、分析和检修，满足人们对于电力的实际需求。
参考文献：
[1]俞学勇.电力设备的故障判断分析[J].中国科技信息，2014（15）：158159.
[2]李莉，胡兴龙.电力设备故障诊断的现状及发展对策[J].中小企业管理与科技（上旬刊），2010（11）：309310.
關键词：电力设备；常见问题；诊断；检修
在我国电力系统运行规模不断扩大的趋势下，要加强对电力设备常见问题的诊断和分析，以相关的检测参数为依据和参考，采用切实有效的电力设备检修方法和技术，确保电力设备运行安全与稳定。
一、电力设备运行的常见问题诊断与分析
随着电力设备日益复杂和扩大化，电力设备运行的故障出现几率也随之加大，尤其是变电站内结构复杂、种类较多的电力设备，需要对其加强常见问题诊断和分析，引入在线监测系统、故障诊断等内容，具体来说，主要体现在以下方面：
（一）故障诊断检测体系与多变的工作状态难以契合
现有的电力故障诊断检测体系正在大力推广和普及性的应用，然而由于各级电网部门缺乏足够的应变准备，仍旧采用传统的故障诊断和检修方式，因而无法有效地推行故障诊断检测体系，加之电力故障诊断体系正处于不断完善的探索阶段，显示出与复杂多变的工作环境和状态的不相契合性。
（二）电力设备运行技术相对迟滞
由于当前的电力故障诊断检测体系正处于完善阶段，其配套设备的先进性技术水平还不够高，这就使电力设备在检修运行中的数据精准度不足，也缺乏科学合理的风险评估系统，存在较大的漏洞。
（三）电力设备故障诊断管理不够稳定
电力设备的故障诊断管理受到一些因素的影响，存在不够稳定的状态。如：一些管理人员的专业素质不高、责任心不强，存在工作疏漏或不当处理的现象，导致故障诊断检修难以完全保障。另外，从电力设备管理来看，也存在计算机数据网络体系不够完善、诊断核心设备存在不足等问题，导致电力设备故障诊断的数据基础不够完整，降低了故障诊断检修的实效性。[1]
二、电力设备常见问题及诊断检修措施
（一）通过神经网络方法诊断电力设备运行故障
神经网络方法是相对先进而普遍应用的一种故障诊断方法，它主要是实现对不确定性问题的合理预测和分析解决，以其适应能力强、容错性良好、便捷化操作等优势特点而广泛运用于电力设备的故障诊断和检修工作之中。模糊神经网络整合了神经网络与模糊理论的特点，可以在人工干预较少的前提下进行精准度极高的故障诊断和检测，具有学习、联想、识别和信息处理的能力，可以运用神经网络结构实现对电力设备的模糊逻辑推理。如下图所示：
模糊神经网络图
在这种模糊神经网络应用于电力设备常见问题诊断和检修的过程中，可以利用模糊推理系统确定相关函数的参数，确定网络结构，合理调整网络的权值和偏差，以加快网络收敛的速度，提高推理模型的精度，更为准确地进行电力设备运行状态的诊断、监测、分析和检修。[2]
（二）利用专家系统实现对电力设备的故障诊断检修
在对电力设备常见问题的常见问题诊断和检修过程中，还可以引入普及性高、诊断效果优良的专家诊断系统，利用其可操作性、优良的诊断效果的优势，进行电力设备运行状态的故障诊断和检修。
在引入专家诊断系统的电力设备故障诊断和检修工作中，可以借助于三比值、特征气体等方法，获取并分析电力设备运行实验相关数据。例如：三比值法就可以根据充油变压器内油、绝缘纸处于故障状态下产生的气体组分含量的相对浓度和温度的相互依赖关系，进行变压器电力设备的故障诊断。特征气体法应用于变压器电力设备的故障诊断之中，以变压器油中溶解气体为特征量，由油中溶解气体组分与变压器故障类别之间的关系，进行变压器电力设备的故障诊断和分析。同时，可以组建专家系统数据库，利用智能分析平台的数据库软件成立数学计算模型，进行专业而针对性的诊断、分析和检测，获取最终的诊断分析结果。该系统的专家数据库如下图所示：
通过上述专家诊断系统的数字模型及数据库的建设，可以全面开展对电力运行设备的故障诊断和分析，合理解决电力设备各层面存在的问题，并加对针对性的有效解决。
（三）通过综合性知识实现电力设备的故障诊断
原有的通过信号处理的方法显现出滞后性，难以满足对电力设备运行故障的诊断和检修要求，对于电力设备运行故障的诊断也欠缺精准。为此，可以采用综合性知识，整合神经网络法、专家系统方法、知识模型诊断法等知识，实现对电力设备的故障诊断和检修，突破故障诊断检修的局限性，更为全面地整合电力设备运行相关信息数据，增强电力设备运行故障诊断的可信度和精准度，确保电力设备运行安全和稳定。
在我国电力事业快速发展的背景下，电力设备常见问题是不可回避的现实问题，要采用切实有效、操作性强、诊断性能优良的不同诊断技术和方法，对电力设备运行故障进行实时、精准的故障诊断、分析和检修，满足人们对于电力的实际需求。
参考文献：
[1]俞学勇.电力设备的故障判断分析[J].中国科技信息，2014（15）：158159.
[2]李莉，胡兴龙.电力设备故障诊断的现状及发展对策[J].中小企业管理与科技（上旬刊），2010（11）：309310.