电力设备状态检测与故障诊断
电力设备的在线监测与故障诊断
超声一体化气室+膜渗透平衡脱气
气敏传感器
H2,CO,CH4,C2H6,C2H4,C2H2 单一色谱柱，单一传感器
空气做载气（部分型号）
TRANSFIX
英国Kelman 凯尔曼
动态顶空平衡
光声光谱技术（PAS）
H2,CO,CH4,C2H6,C2H4,C2H2,CO2,O2,八种气体加水分
机械振动监测
高压导体、触头温度监测
①母线电流 ②磁场 ③组件。a 温度传感器， b 感应线圈，c 电子线路 ④红外发光二极管 ⑤红外光接收器 ⑥温度信息接收器
主要问题：绝缘、供电 方法：无线（射频、红外）、光纤
高压开关柜局部放电的监测
暂态地电压（Transient Earth Voltages，TEV） 声发射（AE）
绕组变形
变压器的在线监测
在电场的作用下，绝缘系统中只有部分区域发生放电，而没有贯穿施加电压的导体之间，即尚未击穿。
在绝缘结构中局部场强集中的部位，出现局部缺陷时，将导致局部放电。
变压器局部放电监测
局部放电监测的意义
刷形树枝 丛林状树枝
局部放电是造成高压电气设备最终发生绝缘击穿的主要原因。这是一个“日积月累”的过程，可谓“冰冻三尺非一日之寒”。
宽带脉冲电流法局部放电监测
宽带脉冲电流法局部放电监测
常规局放测量的相位谱图不能分离噪声与信号，不能分离不同种类的信号，从而不能准确识别放电类型。
宽带脉冲电流法局部放电监测
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局放A
基于脉冲信号分离分类技术的局放检测则可根据信号特征将每一类局放的相位谱图分离出来
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断电力设备状态监测与故障诊断在电力行业中扮演着重要的角色，它能够帮助企业监测电力设备的运行状态，及时发现设备故障，并进行有效的诊断和维修。
本文将围绕电力设备状态监测与故障诊断展开讨论，探讨其在电力行业中的重要性和应用价值。
一、电力设备状态监测的重要性电力设备状态监测是指通过各种监测手段，对电力设备进行实时监测，以获取其运行状态信息。
这样做的好处在于，可以及时发现设备的异常状况，提前采取措施，避免因故障引发的事故，保障电力系统的安全运行。
通过对设备运行状态的监测，可以了解设备的运行情况，为设备的维护和管理提供数据支持，延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性。
二、电力设备状态监测的手段电力设备状态监测的手段主要包括传感器监测、在线监测系统和远程监测系统等。
传感器监测是通过安装在设备上的各种传感器，监测设备的温度、振动、压力、电流等各种参数，实时反映设备的运行情况。
在线监测系统是通过各种检测设备，对设备的各项参数进行在线监测，通过电脑系统进行数据采集和分析。
远程监测系统是通过通信技术，实现远程监测设备的运行状态，及时获取设备的运行数据，并进行分析和处理。
四、电力设备故障诊断的重要性电力设备故障诊断是指通过各种手段，对设备的故障进行诊断和分析，找出故障的原因和性质，并提出有效的维修措施。
电力设备故障诊断的好处在于，可以及时找出故障的原因，采取正确的维修措施，恢复设备的正常运行，避免因故障引发的事故，保障电力系统的安全运行。
五、电力设备故障诊断的手段电力设备故障诊断的手段主要包括故障检测设备、分析技术和专家系统等。
故障检测设备是通过各种仪器和设备，对设备的故障进行检测和诊断，找出故障的原因和性质。
分析技术是通过对设备运行数据的分析，找出数据中存在的异常情况，辅助判断设备的故障原因。
专家系统是通过丰富的专业知识，建立专家知识库，辅助工程师进行设备故障诊断和分析。
电力设备的绝缘检测与故障诊断
电力设备的绝缘检测与故障诊断一、背景电力设备在运行时，由于受到环境因素、负载变化等因素的影响，容易出现绝缘降低、绝缘击穿等故障。
因此，绝缘检测和故障诊断是确保电力设备安全运行的关键技术之一。
二、绝缘检测2.1 绝缘检测的目的绝缘检测的目的是为了确保设备在正常工作时保持良好的绝缘状态，避免绝缘击穿引起的失效和危险。
2.2 绝缘检测方法常用的绝缘检测方法包括：•直流电桥法•交流电桥法•介电损耗仪法•光谱分析法其中，直流电桥法和交流电桥法是比较常用的方法。
直流电桥法适用于中小容量的设备，而交流电桥法适用于大容量设备。
2.3 绝缘检测结果及处理绝缘检测结果通常用绝缘电阻值来表示。
一般来说，绝缘电阻值大于等于一定值时，绝缘状态良好；小于该值时，绝缘状态较差；小于另一个值时，则可能已经出现了绝缘缺陷。
对于出现问题的设备，需要进行进一步故障诊断。
三、故障诊断3.1 故障诊断的目的电力设备故障诊断的目的是为了快速、准确地找出设备的故障原因，采取有效的措施进行修复。
故障诊断的及时性和准确性对于设备的正常运行和安全等级都有重要的影响。
3.2 常见故障类型常见的电力设备故障类型包括：•绝缘击穿•绕组短路•转子断裂•变压器漏油•变压器绕组间短路3.3 故障诊断方法•检查与测试法•光学检查法•监控数据分析法四、绝缘检测和故障诊断是电力设备运行过程中必不可少的环节。
合理的检测和诊断方法能够保障设备的正常运行，延长设备寿命，在节约维修成本的同时，更重要的是确保了电力系统的安全性和可靠性。
《电气设备状态监测与故障诊断技术》复习提纲(附答案)
《电气设备状态监测与故障诊断技术》复习提纲1预防性试验的缺乏之处〔P4〕答：1、需停电进展试验，而不少重要电力设备，轻易不能停顿运行。
2、停电后设备状态〔如作用电压、温度等〕与运行中不符，影响推断准确度。
3、由于是周期性定期检查，而不是连续的随时监测，绝缘仍可能在试验间隔期内发生故障。
4、由于是定期检查和修理，设备状态即使良好时，按打算也需进展试验和修理，造成人力物力铺张，甚至可能因拆卸组装过多而造成损坏，即造成所谓过度修理。
2状态修理的原理〔P4〕答：绝缘的劣化、缺陷的进展虽然具有统计性，进展的速度也有快慢，但大多具有肯定的发展期。
在这期间，会有各种前期征兆，表现为其电气、物理、化学等特性有少量渐进的变化。
随着电子、计算机、光电、信号处理和各种传感技术的进展，可以对电力设备进展在线状态监测，准时取得各种即使是很微弱的信息。
对这些信息进展处理和综合分析，依据其数值的大小及变化趋势，可对绝缘的牢靠性随似乎做出推断并对绝缘的剩余寿命做出推测，从而能早期觉察埋伏的故障，必要时可供给预警或规定的操作。
3老化的定义〔P12〕答：电气设备的绝缘在运行中会受到各种因素〔如电场、热、机械应力、环境因素等〕的作用，内部将发生简单的化学、物理变化，会导致性能渐渐劣化，这种现象称为老化。
4电气设备的绝缘在运行中通常会受到哪些类型的老化作用?(P12)答：有热老化、电老化、机械老化、环境老化、多应力老化等。
5热老化的定义〔P12〕答：由于在热的长期作用下发生的老化称为热老化。
6 什么是8℃规章?〔P13〕答：依据 V.M.Montsinger 提出的绝缘寿命与温度间的阅历关系式可知，lnL 和 t 呈线性关系，并且温度每上升 8℃，绝缘寿命大约削减一半，此即所谓8℃规章。
7在弱电场和强电场的作用下，设备绝缘的电气特性有哪些？答：〔1〕在强电场〔外施场强大于该介质的击穿强度〕下，将消灭放电、闪络、击穿等现象，这在气体中表现最为明显。
电力系统中的电力设备故障检测与诊断方法
电力系统中的电力设备故障检测与诊断方法电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一。
为了保证电力系统的正常运行，电力设备的故障检测与诊断方法显得尤为重要。
本文将探讨电力系统中的电力设备故障检测与诊断方法，并介绍几种常用的技术手段。
一、绝缘故障检测与诊断方法在电力系统中，绝缘故障是一种常见且严重的故障类型。
绝缘故障的发生会导致设备短路、设备损坏甚至发生火灾等安全问题。
为了及时发现和诊断绝缘故障，可以采用以下几种方法：1. 绝缘电阻测量法：通过对设备的绝缘电阻进行测量，判断绝缘是否存在问题。
当绝缘电阻低于一定阈值时，可以判断为绝缘故障。
2. 红外热像法：利用红外热像仪对设备进行扫描，通过分析设备表面的热量分布情况，可以判断设备是否存在绝缘故障。
3. 空气质量检测法：通过对设备周围空气中的各种气体浓度进行检测，如SF6气体检测、微水测量等，可以间接判断绝缘是否存在故障。
二、过电压故障检测与诊断方法过电压故障是电力系统中常见的故障类型，可能由于雷击、设备操作错误等原因引起。
为了及时发现和诊断过电压故障，可以采用以下几种方法：1. 电压测量法：通过对设备的电压进行实时测量，当电压超过额定值时，可以判断为过电压故障。
2. 电流测量法：通过对设备的电流进行实时测量，当电流异常增大时，可能存在过电压故障的可能性。
3. 避雷器监测法：避雷器是保护电力设备免受过电压侵害的重要装置，通过对避雷器的监测，可以判断是否存在过电压故障。
三、短路故障检测与诊断方法短路故障是电力系统中最为常见的故障类型之一。
为了及时发现和诊断短路故障，可以采用以下几种方法：1. 电流测量法：通过对设备的电流进行实时测量，当电流异常增大时，可以判断为短路故障。
2. 开关监测法：通过对设备开关的状态进行监测，当发现开关突然跳闸或无法正常闭合时，可以判断为短路故障。
3. 声波法：通过对设备发出的声波进行诊断，当发现异常的响声时，可以判断设备存在短路故障。
电力设备的故障诊断与分析方法
电力设备的故障诊断与分析方法随着电力设备的不断更新和发展，现代化的电力系统越来越复杂，电力设备的故障问题也日益凸显。
电力设备的故障一旦发生，不仅会影响电力系统的正常运行，还可能会对人员和设备造成安全隐患。
因此，对电力设备的故障进行及时、准确的诊断与分析显得尤为重要。
本文将探讨电力设备故障诊断与分析的方法及其实际应用。
一、故障诊断的方法1. 监测系统监测系统是电力设备故障诊断的重要手段之一，通过监测设备运行参数的变化，可以及时发现异常情况。
常见的监测系统包括温度、湿度、电流、电压等参数的监测。
当设备运行参数超出正常范围时，监测系统会发出警报，提示操作人员进行故障排查。
2. 故障记录故障记录是电力设备故障诊断的重要依据，可以帮助工程师了解设备的故障历史，从而分析故障的原因。
对设备进行定期的故障记录，可以帮助发现故障的重复性和规律性，为后续的故障诊断提供重要参考。
3. 检测工具现代化的电力设备故障诊断离不开各种高精度的检测工具，如红外热像仪、振动分析仪、局部放电检测仪等。
这些检测工具可以全面、准确地检测设备的运行状态，帮助工程师快速定位故障点，并采取相应的维修措施。
二、故障分析的方法1. 常见故障分类电力设备的故障可以分为电气故障、机械故障和热故障等多种类型。
在进行故障分析时，工程师需要根据不同类型的故障特征，采取相应的分析方法。
比如对于电气故障，可以通过测量电流、电压等参数来判断故障原因；对于机械故障，可以通过振动分析等手段来确定故障位置。
2. 故障原因分析在进行故障分析时，除了要了解故障类型外，还需要深入分析故障的根本原因。
常见的故障原因包括设备老化、磨损、设计缺陷等。
通过对故障原因的深入分析，可以为后续的设备维护和改进提供重要参考。
3. 实时监测与预警除了传统的故障诊断与分析方法外，现代化的电力设备还可以通过实时监测与预警系统来提前发现潜在的故障隐患。
通过智能化的监控装置和数据分析系统，可以实现对电力设备的全面监测和分析，及时预警，减少故障发生的可能性。
电力设备状态监测与故障诊断
电力设备状态监测与故障诊断摘要：状态维修包含了电力设备状态监测、故障诊断技术这两个方面，目前在电力系统中得到广泛应用，它能有效监测设备运行状态，预知设备的哪个部位将发生事故，以此安排停电计划并开展组织维修工作，这样维修工作质量才能得到提高。
通过对电力设备状态进行监测，同时运用故障诊断技术，有利于预防性维修更快转变为状态维修。
通过对设备故障做出判断，从而提高维修质量。
基于此，本文对电力设备状态监测与故障诊断进行研究，以供参考。
关键词：电力设备;状态监测;故障诊断引言电力需求量的增加导致电力系统运行状态成为电力企业重点关注的内容。
其中，电力系统设备状态监测技术与故障诊断技术在其中发挥着重要作用，它可以保障电力系统运行稳定，并为大众提供优质的供电服务。
另外，当电力系统相关技术得到一定优化时，也会对工业生产带来重大助力，并且能有效地保证工作人员的安全，进而实现电力企业的长远发展。
1电力设备状态检测和故障诊断的必要性运行过程中的电力设备容易受环境、温度以及机械等因素的影响，导致电力设备性能被降低，进而出现故障。
电力设备想提高其安全性，应尽可能使用绝缘材料，其主要成分为有机材料，常见的有矿物油、绝缘纸等，受到影响后的有机合成材料可加速老化。
在电力系统中，最重要的就是电力设备。
电力设备存在故障的话，电力系统将出现瘫痪，甚至会导致大规模停电的产生。
科学技术在持续的发展，电力系统已经达到了较高的自动化程度，只要有一台设备存在故障，将对整个系统造成影响。
现如今，电力设备已经达到了先进水平，仅凭人工判断无法将设备的故障找出来。
因此，必须严密监测电力设备状态，以便快速诊断出设备故障。
要诊断电力设备故障，应先检测设备状态，工作人员利用所获取的数据，结合自己所积累的经验，可以分析监测数据，对故障类型、位置做出准确地判断。
只有先明确故障，再开展维修工作。
状态监测需要先收集相关数据，故障诊断主要是分析和判断这些数据。
2电力设备的状态监测2.1离线状态监测在电力设备管理过程中，进行设备的离线状态监测一直是一项比较重要的内容。
电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析
一、电力系统设备状态监测的概述在实际应用中，有故障预报、故障诊断和状态监测等几个在内容上相近但存在差别的概念。
故障预报———根据故障征兆，对可能发生故障的时间、位置和程度进行预测。
故障诊断———根据故障特征，对已发生的故障进行定位和对故障发展程度进行判断。
状态监测———对设备的运行状态进行记录、分类和评估，为设备维护、维修提供决策。
以上几个概念的关系它们是按故障发展的时间进程进行分类的。
如果不能对未发生的故障时间、位置进行预测和不能对已发生故障的位置、程度进行准确判断，则不能称为故障预报和故障诊断，其结论应该属于状态监测范围。
对故障的预测或预报必须建模和仿真，而故障诊断也需要对故障的机理进行分析和研究，不能仅仅依靠信号处理的方法，只分析故障的外在表现，因而存在较大的难度。
状态监测主要依据信号处理和模式识别对设备进行评估和判断，相对容易实现。
但是，也不能认为预测或预报是最好的方法，而状态监测只是一种初级的手段。
每一种方法必须适合具体的对象，关键在于准确，要得到准确的结论都是不容易的。
状态监测适合电力系统主设备的现状。
主设备的主要故障，例如绝缘故障、机械故障等的一些故障机理还不清楚，全系统的故障建模和仿真更难，而作为一个产品，其生存期有限，也没有必要进行大量的研究工作。
如果强调对主设备故障的“预报”和“定位”，不仅现有条件下很难达到预期效果，而且容易产生过分的期望和误解，并将影响监测技术的推广和发展。
另外，有些情况需要具体对待，例如对于输电线和电缆的接地故障，用户首先要对故障点定位，这就需要采用故障诊断的方法，而不是状态监测的方法。
状态监测应该包括以下任务：（1）为设备的运行情况积累资料和数据，建立设备运行的历史档案。
（2）对设备运行状态处于正常还是异常做出判断，根据历史档案、运行状态等级和已出现的故障特征或征兆，判断故障的性质和程度。
（3）对设备的运行状态进行评估，并对这种评估进行分类。
当一定的标准形成后，为状态检修的实施提供依据。
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突起
神经细胞体
（接收和处理信息）
轴突
（末端分裂为许多分支）
ห้องสมุดไป่ตู้
树突
（收集来自其它神经元的的生物电信号）
突触
（向其它神经元发送生物电信息）
突触
（向其它神经元发送生物电信息）
由此可见，人脑神经网络的结构具有并行、分布的特点，信息的处 理与存储是通过大量的神经元的分布来实现的，因而具有极高的容 错能力、快速的推理能力和强大的联想能力，与传统的冯•诺依曼 式串行计算机的处理方式有着根本的不同。
人工神经元网络对知识的掌握是通过对样本的学习来实现的。通过 对大量的实例样本的学习，网络用尝试错误法来不断减少错误和修 正权值、阈值，从而掌握蕴含于样本集中的难以用解析形式表达的 知识，网络通过权值的调整来记下所学过的样本，并掌握输入和输 出间的关系。推理演绎的学习方法是人才具有的，是逻辑思维的范 畴。根据美国心理学家桑代克的学习理论，尝试错误法学习是一般 动物的本能，因而是真正的直觉思维。
（Soma）和突起（Process）两部分。神经细胞体不仅是新陈代谢的中 心，而且还是接收与处理信息的部件；突起有两类，即轴突（Axon）与 树突（Dendrite）。
树突 轴突 突触
神经细胞
神经元中轴突的末端分裂为许多分枝，这些分枝称为突触（Synapse），
神经元通过突触向其它神经元发送生物电信息；神经元通过树突收集来 自其它神经元的生物电信号。通过“轴突―突触―树突”的途径，某一个 神经元就有可能和数百个以至更多的神经元沟通信息，从而实现各神经 元间的信息传递。
然后，该单元使用总加权输入的某个作用函数来计算活跃
值 o。j 对非线性网络，目前一般使用Sigmoid 函数：
1 o j 1 enetj
这样，网络结点的活跃值便可以逐层传至输出结点。
当确定了所有输出单元的活跃值之后，网络误差便可依下式得出
E
1 2
(
j0
y
j0
d
j0
)2
式中：E -- 网络误差；
自从上世纪40年代提出“神经元”的概念以来，神经网络科学的研究与 发展经历了两次高潮：
第一次高潮发生在40年代～60年代末，主要是提出了一系列的数学模 拟理论，以及一些利用电子器件进行电子模拟的动物模型。这段时期的 人工神经网络大都是单层线性网络；
第二次高潮开始于1982年，其标志是第一个非线性动力系统的神经网
目前，不确定推理方法的难点在于先验数据和证据间关系的组 合上，采用人工神经网络方法就可以不受这些限制，因为只需 了解样本集，其余一切由尝试错误式的学习来解决，这其实就 是将本来由人类专家主观给出的东西交由计算机从样本中体会 了，因而更具有实际意义。
2、感知器模型
-- y输j0出层中某单元的活跃值；
-- 该d j0单元在该样本下的理想输出。
为了使网络能在给定的输入下得到给定的输出，就必须调整网 络的权值，神经网络对知识的表示完全是通过其权值分布来实 现的，权值调整的目的就是使网络输出尽可能接近于样本输出， 即使网络输出与理论输出间的误差最小。
对网络权值的调整，必须满足使系统误差减少这个原则，因此， 就必须求出误差对权值的灵敏度，据此来调整网络的权值才能 使系统误差减小。而反向传播算法是目前计算这个灵敏度所使 用的最为广泛的算法。
电力设备
状态检测与故障诊断
3．5 神经网络识别方法
人工神经网络的工作原理来源于人类的大脑，其结构、学习算 法、性能分析都是模拟大脑工作的产物。神经网络作为一个分 析工具，已被证明可以出色地把专家的知识结合到数学的框架 中，同时又能综合统计学的方法而几乎对信号和噪声的统计特 征无要求，而且能够识别与分析任意非线性、时变系统。由于 神经元网络所具有的优点，近年来在模型辨识、控制器设计、 优化操作、故障分析与诊断等领域得到广泛的研究与应用。
▪ 以神经元节点间的连结强度来模拟人脑神经中树突与轴突的作用; ▪ 用作用函数来模拟突触的作用;
人工神经网络系统的结构如图所示。
x1 输 x2
x3 入 x4
x5
隐层
A1
A2 A3
(a) 网络结构
y1 输 y2 出
O1
w1
w2 O2
x wioi i
f
1
1 e
x
(b) 作用函数
人工神经网络结构
系统由输入节点层、隐节点层、输出节点层和层间节点的连接所 组成: ▪ 输入节点层各节点分别表示输入数据的一项，其节点个数与输入 数据的维数一致； ▪ 输出节点层则对应于输出数据，与期望输出值的维数相一致； ▪ 隐节点层则为中间过渡节点层，参与从输入到输出的变换，可以 不止一层，相当于增加了映射的次数。 层间节点通过作用强度连接，从输入到输出的节点值的传播是由 连接强度和作用函数来实现的，作用函数将节点收集到的输入作 非线性变换，从而使网络具有非线性。
在上图所示神经网络系统中，假定单元 是j 输出层中的一个典 型单元，而单元 是i前面一层中的一个典型单元。在给定了初 始权值和输入样本值后，后一层中的单元首先从前层单元接 收输入激励 ：net j
net j oi wij i
式中： 是oi 前层中第 个i 单元的活性水平（亦称为活跃值）；
是前wij层中第 个单i元同后层第 个单元j 间的连接权值。
人工神经网络系统是对人类大脑神经网络系统的一种物理结构上 的模拟，即以计算机仿真的方法，从物理结构上模拟人脑，以使系 统具有人脑的某些智能。
人工神经网络从网络拓扑上可以看成是以神经元为结点，用加权有向 弧连结而成的有向图。其中:
▪ 以神经元节点PE（Processing Element）来模拟人类大脑的神经细胞;
络理论模型“Hopfield 模型”的提出。Hopfield 模型不仅对人工神经
网络信息存贮和提取功能进行了非线性数学概括，提出了动力方程和学 习方程，还对网络算法提供了重要公式和参数，使神经网络的构造和学 习有了理论指导，从而引发了第二次神经网络研究的高潮，并延续至今。
1、神经网络的基本概念 人类大脑的神经网络系统是由许多细小的神经网络细胞单元（简称“神 经元”，数量约为1011→1012个）所组成，它们相互连接构成人类大脑 中立体的神经网络系统。 在这个系统中，最基本的单元是神经元。每一个神经元包括神经细胞体