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摘要：目前，随着我国经济建设的不断发展，用电量持续增加。为了保证电力系统持续稳定运行，工作人员就必须充分了解电力设备在运行过程中的常见故障，并采取合理措施将其解决，充分提高电力系统运行的安全性和稳定性。本文通过对我国目前电力设备故障诊断的现状进行分析，并结合其实际情况采取有效措施将其解决，从而确保电力系统的安全运行。
关键词：电力设备 故障诊断 发展对策
近几年来，人们对电力系统的需求不断增加，如何对电力系统中的设备故障进行快速准确的诊断已经成为了相关部门人员所面临的一项重大课题。电力系统运行过程中出现的设备故障现象，不仅会给造成整个电力系统运行不稳定，而且还会影响到人们的生活和企业的生产。因此，及时对故障进行正确判断，并及时采取合理的处理措施将故障解决，对我国电力系统的安全运行具有重要意义。
1 电网中电力设备故障诊断的现状
1.1 电力设备故障诊断技术的发展
相对于一些发展中的国家来看，我国电力设备故障诊断技术方面的研究较晚。最初的时候，研究人员只是基于故障诊断对系统运行的重要性来对诊断技术进行研究，形成的诊断技术大多都是偏于理论化，很少涉及到真正的实际操作。随着科学技术发展脚步的不断加快，电力设备故障诊断技术的研究也得到了很大的推动，从最初的技术理论逐步发展为以模式识别、智能化专家故障检测系统为基础的设备故障诊断系统，从实际生产应用出发，形成了具有我国特点的故障诊断理论，很大程度上促进了我国在电力设备故障诊断技术方面的研究脚步。
在20世纪90年代，各个国家开始致力于对变电站电力设备故障诊断技术的研究，力求研发出能够对变电站故障进行实时监测和控制的诊断系统。为了紧随世界的发展脚步，我国专业人员在此方面也加大了研究力度，经过近20年的不懈努力，我国最终研发出了SIS应用系统，实现了对电力设备的实时监测和管理，故障诊断和分析，对电力系统安全、稳定的运行起到了重要的意义。
1.2 目前电网中电力设备故障诊断的技术应用
从我国目前电力设备故障诊断技术的应用现状来看，主要采用的技术包括主观诊断、仪器诊断、数学模型诊断以及智能诊断几种。
1.2.1 主观诊断
在电力设备容易产生的故障中，许多故障都是检修人员凭借自身经验就能够判断出症结所在的，对于这些故障的诊断往往不需要采用相关的仪器，管理人员利用人体所具有的听、看、闻、摸等直觉，就可以对故障发生的原因、位置进行准确定位，并且及时采取相应的解决措施对设备故障进行有效处理。这种依靠人体感官进行诊断的技术主要可以包括直觉检查、参数测量、逻辑分析以及故障数分析等方式。
1.2.2 仪器诊断
仪器诊断主要是对一些无法凭借经验进行诊断的故障而言，指的是利用相关的故障检测仪器来对电力设备的系统进行逐个检测，比如说设备的压力、速度、温度、振幅以及振动频率等等，从而获取各个系统的相关参数，最后将仪器所显示出来的曲线与计算结果与设备正常运行下的参数进行对比，从而判断出故障发生的具体位置和产生故障的原因，并采取相关措施对故障进行有效处理。随着科学技术的不断发展，仪器诊断也在逐渐向非接触、便捷式以及多功能的方向发展。
1.2.3 数学模型诊断
数学模型诊断的实质是将传感技术与动态测试技术紧密结合起来，以数字处理与建模为手段的技术措施，是一种应用于电力设备故障诊断中的一项较为先进的技术。数学模型诊断主要是利用一些数学方法，来对电力设备的相关特征参数进行测量，在对其参数充分了解的基础上，通过对参数进行分析和处理判断的方式，观察仪器特征值出现的变化，从而准确判断出设备出现故障的位置，并及时采取相应的处理措施。
1.2.4 智能诊断
智能诊断，顾名思义，就是充分实现诊断的智能化，这种诊断技术主要是以模拟人脑思维的方法来进行设计，智能诊断技术的核心是建立完善的特征数据库，在数据库建立完成之后，利用合理的数据处理和比对措施将采集的信息与特征数据库中的特征进行比较，找出二者之间存在的差异，以此来完成对电力设备故障的判断。
2 电力设备故障诊断的发展对策
随着我国科学技术的飞速发展以及社会各领域对电力系统运行要求的不断提高，对电力设备故障诊断技术进行不断优化与完善是不容忽视的。只有确保故障诊断技术能够符合系统的检测要求，才能够真正意义上实现对设备故障的有效诊断，从而合理的采取相应措施。就我国目前电力系统的发展现状来看，在未来的时间里，相关部门可以从以下三个方面来发展电力设备故障诊断技术。
2.1 利用神经网络法对电力设备故障进行诊断
所谓神经网络法，主要指的是从神经心理学和认知科学研究成果出发，利用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。目前，神经网络法已经凭借着自身适应性强、容错性好以及操作方便等优势在电力设备故障诊断工作中得到了广泛应用。除了上述几种优势之外，神经网络法另外一个优势就是能够对不确定性问题给予有效处理，就我国目前神经网络法的应用现状来看，该方法是以油中气体分析的特征气体法和IEA三比值法为主要手段，以MO神经网络为主要模型的一种故障诊断方案。不仅能够对设备故障进行有效诊断，而且还能够在此基础上对故障进行分类，诊断结果基本能够满足电力系统运行的需求。
2.2 采用专家系统进行电力设备故障诊断
专家系统是目前应用最广泛、诊断效果最好的一个系统。所谓专家系统，主要是将人工智能技术和计算机技术有效结合在一起，对该领域中出现的问题进行分析和解决，是一种模拟人类专家决策过程的一种诊断系统。该系统不仅操作简便，诊断效果好，而且还能够解决较复杂的故障问题，是目前人中智能中最成功和最有效的一个系统。
专家系统在对电网中电力设备进行故障诊断的时候，主要采用的是三比值法和特征气体法，通过诊断，能够对电力设备的各种试验数据做全方面的比较，采用专家系统的知识库以及专家权威经验综合分析，得出电力设备故障诊断结论。目前，随着电力系统数字化、智能化的程度越来越高，系统运行过程中涉及到的数学模型和数值算法也越来越多。专家系统也因此得到了相关部门的高度重视，利用专家系统对电力设备故障进行诊断也成为了电力设备故障诊断技术未来发展的一个必然趋势。
2.3 综合不同故障诊断方法的优点形成特有的一种电力设备故障诊断方案
综合故障诊断方案，顾名思义，就是将每个故障诊断方法的优点结合起来，形成一种新的诊断方法。比如说将上文提到的神经网络法和专家系统二者结合起来，形成一种新的方法，充分利用多个信息源，将所有信息进行组合，以获得对被测对象的一致性解释，从而使数据显示结果更加准确，提高电力设备故障诊断的整体效率和结果的可靠性，以此来促进我国电网的可持续发展。
3 结语
综上所述，随着人们对电力系统安全运行要求的不断提高，针对系统运行过程中常见的设备故障，其不仅会影响到整个电力系统的安全运行，而且还会给人们的生活和企业的生产带来重大的影响。因此，相关工作人员必须全面掌握和了解电力系统运行常见故障的诊断方法，从而采取有效地措施将其解决，确保变电运行系统能够稳定、安全的运行，从而满足人们对电力系统的需求。
参考文献：
[1]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）.
[2]王家林，夏立，吴正国，杨宣访.电力系统故障诊断研究现状与展望[J].电力系统保护与控制，2010（18）.
[3]余寰寰.浅谈变电运行常见故障及处理措施[J].科技创新与应用，2012（29）.
[4]熊艳琴，饶小林.煤矿矿山机电设备检修问题分析[J].科技创新与应用，2012（10）.
[5]何波.浅谈如何实施变电检修的有效措施[J].中华民居（下旬刊），2012（11）.
关键词：电力设备 故障诊断 发展对策
近几年来，人们对电力系统的需求不断增加，如何对电力系统中的设备故障进行快速准确的诊断已经成为了相关部门人员所面临的一项重大课题。电力系统运行过程中出现的设备故障现象，不仅会给造成整个电力系统运行不稳定，而且还会影响到人们的生活和企业的生产。因此，及时对故障进行正确判断，并及时采取合理的处理措施将故障解决，对我国电力系统的安全运行具有重要意义。
1 电网中电力设备故障诊断的现状
1.1 电力设备故障诊断技术的发展
相对于一些发展中的国家来看，我国电力设备故障诊断技术方面的研究较晚。最初的时候，研究人员只是基于故障诊断对系统运行的重要性来对诊断技术进行研究，形成的诊断技术大多都是偏于理论化，很少涉及到真正的实际操作。随着科学技术发展脚步的不断加快，电力设备故障诊断技术的研究也得到了很大的推动，从最初的技术理论逐步发展为以模式识别、智能化专家故障检测系统为基础的设备故障诊断系统，从实际生产应用出发，形成了具有我国特点的故障诊断理论，很大程度上促进了我国在电力设备故障诊断技术方面的研究脚步。
在20世纪90年代，各个国家开始致力于对变电站电力设备故障诊断技术的研究，力求研发出能够对变电站故障进行实时监测和控制的诊断系统。为了紧随世界的发展脚步，我国专业人员在此方面也加大了研究力度，经过近20年的不懈努力，我国最终研发出了SIS应用系统，实现了对电力设备的实时监测和管理，故障诊断和分析，对电力系统安全、稳定的运行起到了重要的意义。
1.2 目前电网中电力设备故障诊断的技术应用
从我国目前电力设备故障诊断技术的应用现状来看，主要采用的技术包括主观诊断、仪器诊断、数学模型诊断以及智能诊断几种。
1.2.1 主观诊断
在电力设备容易产生的故障中，许多故障都是检修人员凭借自身经验就能够判断出症结所在的，对于这些故障的诊断往往不需要采用相关的仪器，管理人员利用人体所具有的听、看、闻、摸等直觉，就可以对故障发生的原因、位置进行准确定位，并且及时采取相应的解决措施对设备故障进行有效处理。这种依靠人体感官进行诊断的技术主要可以包括直觉检查、参数测量、逻辑分析以及故障数分析等方式。
1.2.2 仪器诊断
仪器诊断主要是对一些无法凭借经验进行诊断的故障而言，指的是利用相关的故障检测仪器来对电力设备的系统进行逐个检测，比如说设备的压力、速度、温度、振幅以及振动频率等等，从而获取各个系统的相关参数，最后将仪器所显示出来的曲线与计算结果与设备正常运行下的参数进行对比，从而判断出故障发生的具体位置和产生故障的原因，并采取相关措施对故障进行有效处理。随着科学技术的不断发展，仪器诊断也在逐渐向非接触、便捷式以及多功能的方向发展。
1.2.3 数学模型诊断
数学模型诊断的实质是将传感技术与动态测试技术紧密结合起来，以数字处理与建模为手段的技术措施，是一种应用于电力设备故障诊断中的一项较为先进的技术。数学模型诊断主要是利用一些数学方法，来对电力设备的相关特征参数进行测量，在对其参数充分了解的基础上，通过对参数进行分析和处理判断的方式，观察仪器特征值出现的变化，从而准确判断出设备出现故障的位置，并及时采取相应的处理措施。
1.2.4 智能诊断
智能诊断，顾名思义，就是充分实现诊断的智能化，这种诊断技术主要是以模拟人脑思维的方法来进行设计，智能诊断技术的核心是建立完善的特征数据库，在数据库建立完成之后，利用合理的数据处理和比对措施将采集的信息与特征数据库中的特征进行比较，找出二者之间存在的差异，以此来完成对电力设备故障的判断。
2 电力设备故障诊断的发展对策
随着我国科学技术的飞速发展以及社会各领域对电力系统运行要求的不断提高，对电力设备故障诊断技术进行不断优化与完善是不容忽视的。只有确保故障诊断技术能够符合系统的检测要求，才能够真正意义上实现对设备故障的有效诊断，从而合理的采取相应措施。就我国目前电力系统的发展现状来看，在未来的时间里，相关部门可以从以下三个方面来发展电力设备故障诊断技术。
2.1 利用神经网络法对电力设备故障进行诊断
所谓神经网络法，主要指的是从神经心理学和认知科学研究成果出发，利用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。目前，神经网络法已经凭借着自身适应性强、容错性好以及操作方便等优势在电力设备故障诊断工作中得到了广泛应用。除了上述几种优势之外，神经网络法另外一个优势就是能够对不确定性问题给予有效处理，就我国目前神经网络法的应用现状来看，该方法是以油中气体分析的特征气体法和IEA三比值法为主要手段，以MO神经网络为主要模型的一种故障诊断方案。不仅能够对设备故障进行有效诊断，而且还能够在此基础上对故障进行分类，诊断结果基本能够满足电力系统运行的需求。
2.2 采用专家系统进行电力设备故障诊断
专家系统是目前应用最广泛、诊断效果最好的一个系统。所谓专家系统，主要是将人工智能技术和计算机技术有效结合在一起，对该领域中出现的问题进行分析和解决，是一种模拟人类专家决策过程的一种诊断系统。该系统不仅操作简便，诊断效果好，而且还能够解决较复杂的故障问题，是目前人中智能中最成功和最有效的一个系统。
专家系统在对电网中电力设备进行故障诊断的时候，主要采用的是三比值法和特征气体法，通过诊断，能够对电力设备的各种试验数据做全方面的比较，采用专家系统的知识库以及专家权威经验综合分析，得出电力设备故障诊断结论。目前，随着电力系统数字化、智能化的程度越来越高，系统运行过程中涉及到的数学模型和数值算法也越来越多。专家系统也因此得到了相关部门的高度重视，利用专家系统对电力设备故障进行诊断也成为了电力设备故障诊断技术未来发展的一个必然趋势。
2.3 综合不同故障诊断方法的优点形成特有的一种电力设备故障诊断方案
综合故障诊断方案，顾名思义，就是将每个故障诊断方法的优点结合起来，形成一种新的诊断方法。比如说将上文提到的神经网络法和专家系统二者结合起来，形成一种新的方法，充分利用多个信息源，将所有信息进行组合，以获得对被测对象的一致性解释，从而使数据显示结果更加准确，提高电力设备故障诊断的整体效率和结果的可靠性，以此来促进我国电网的可持续发展。
3 结语
综上所述，随着人们对电力系统安全运行要求的不断提高，针对系统运行过程中常见的设备故障，其不仅会影响到整个电力系统的安全运行，而且还会给人们的生活和企业的生产带来重大的影响。因此，相关工作人员必须全面掌握和了解电力系统运行常见故障的诊断方法，从而采取有效地措施将其解决，确保变电运行系统能够稳定、安全的运行，从而满足人们对电力系统的需求。
参考文献：
[1]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）.
[2]王家林，夏立，吴正国，杨宣访.电力系统故障诊断研究现状与展望[J].电力系统保护与控制，2010（18）.
[3]余寰寰.浅谈变电运行常见故障及处理措施[J].科技创新与应用，2012（29）.
[4]熊艳琴，饶小林.煤矿矿山机电设备检修问题分析[J].科技创新与应用，2012（10）.
[5]何波.浅谈如何实施变电检修的有效措施[J].中华民居（下旬刊），2012（11）.