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  • 談變電站電氣設備的狀態維修技術

    時間:2024-06-10 06:56:10 理工畢業論文 我要投稿
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    談變電站電氣設備的狀態維修技術

    摘要:經濟社會的發展使得經濟效益和社會效益成為了企業發展的根本目標,這些都是企業發展時期需要注重的問題,也是提升電氣設備的穩定性、降低生產成本的重要措施,能夠為企業創造出更多的經濟利益。由于社會的不斷進步與發展,使得企業在供電穩定性的方面的要求增加,這就需要對設備進行定期檢測和維修,這樣才能保證順利進行。針對這一點,本文對研究了電氣設備狀態維修的相關技術。


    關鍵詞:變電站 電氣設備 維修技術


    0 引言
    狀態維修主要依據設備目前的工作狀況,再結合了狀態監測手段,來對設備的健康進行診斷,這樣可以把握住最佳的維修時期,增加了維修的技術含量。而確保電氣設備的安全、穩定運行,避免設備運行損壞是設備狀態維修的主要目標。其重點在于能夠對設備運行狀態能夠熟練地掌握具體情況,這樣就能夠發揮出理想的維修效果,保證設備的正常運行,提高了設備的使用效率。文中根據實踐積累下的經驗研究了設備的缺陷及故障。而狀態監測技術、狀態評估技術、狀態預測技術等是狀態維修的主要技術。
    1 狀態監測技術
    狀態監測主要是參照設備診斷的目的來建立相應的設備故障模式,并且采用了準確的方法和裝置對設備的狀態信息進行檢查測量,且根據實際情況技術處理信息,避免受到相應的干擾,這也是能夠體現設備狀態特征的信息檢測處理技術。
    1.1 狀態監測特征量的選取 由于傳感器技術的進步使得電氣設備能夠被監測的狀態量逐漸加大,當前常用的電氣設備的主要狀態監測要體現在。①變壓器:以充油電力變壓器最為常用,接著為 SF6氣體絕緣和環氧樹脂澆注絕緣的變壓器。其監測特征量包括了:油中溶解氣體含量、鐵芯接地電流、局部放電、繞組變形、高壓套管的介損等。②電容型設備:主要涉及了電容式電壓互感器、電容器、電流互感器、電纜等。其的監測特征量包括了:介損、泄漏電流、值電容等。③氧化鋅避雷器:對阻性電流監測,有時可檢測的總電流。④高壓斷路器:涉及到了F6斷路器、油斷路器、S真空斷路器。當前監測的特征量包括了:操作機構的行程、閘線卷電流、速度和機械振動。
    1.2 狀態監測間隔期的確定 狀態維修主要是利用狀態監測的方式檢查設備的故障情況,當確定故障后就可以采取相應的措施進行危險處理,避免預防功能故障的發生這就需要對設備采取間隔期,根據不同情況的檢查來弄清設備的具體情況,當設備被檢查到存在的故障的可能后就徐婭萍進行相關的檢查。
    1.2.1 按安全性要求確定狀態監測的間隔期 按安全性要求確定狀態監測的間隔期,就是將已出現的潛在故障繼續發展為功能故障的概率設為Pa,如果要求功能故障發生概率控制在,則可以確定狀態監測的間隔期Tc。
    因此,狀態維修的間隔期Tc為
    檢測過于頻繁會浪費維修資源,因此需要綜合權衡來確定Tc,而絕對不發生任何功能故障是不可能的,必須把功能故障發生的概率控制到規定的可接受的可靠性水平之內,以確保安全性。這種規定的可接受的可靠性水平是根據現場設備的實際情況及故障后果所事先確定的。一般來說,設備故障具有安全性影響時,在T內至少應做3次檢測,也就是狀態維修間隔期不得大于T/3。
    1.2.2 按經濟性要求確定狀態監測的間隔期 當故障不危及設備安全,而預防性維修工作的費用損失少于故障損失時,則按最少費用損失的要求來確定狀態監測的間隔期。
    設單位時間狀態維修的次數為n,該值越大設備故障被檢測出的可能性越大,發生功能故障的可能性就越小。因此故障率λ是維修次數n的函數,即
    式中K為單位時間內進行一次狀態維修的故障率。
    用這種方法確定間隔期,須已知一次事故后維修的平均費用CF,一次狀態維修的平均費用Cp。則總的維修費用C為
    然后令dC/dt=0就可以求得狀態監測的間隔期
    上述確定狀態監測時間間隔期的方法,在實際應用中會遇到很多困難。因為在計算間隔期時做了很多的假設,而這些假設的成立都要有許多實際數據和支持驗證,在工程應用中這些數據的支持和驗證很不夠。
    2 狀態預測技術
    回歸分析法、模糊預測法、時間序列法、灰色預測法、人工神經網絡法是狀態預測中最為普遍的方法。①時間序列預測,使用較為普遍,作為傳統狀態預測方法可以對不同時刻觀測值的相關性進行反映,主要顯現出狀態變化的“慣性”,主要能夠將觀測值的變化趨勢如實反映。②回歸預測,主要是針對電氣設備的歷史資料來搭建起數學分析模型,對設備的未來狀態預測。③模糊預測,主要是利用了模糊邏輯和預報人員的專業知識對數據和信息進行處理,最終出現了規則庫,接著使用一個線性逼近非線性動態系統后展開預測。根據當前的社會使用情況看,單純的模糊預測由于精度問題發揮不了效果。④神經網絡法,屬于各種人工智能方法。在結合神經網絡后使用到了歷史數據作為訓練樣本,最后將書本上的知識運用到網絡中。這樣就可以對非線性系統進行準確的預測,對于電力系統負荷預測可以發揮出很大的作用。
    3 狀態評估技術
    3.1 狀態評

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