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李 华
国网宁夏电力有限公司石嘴山供电公司，宁夏 石嘴山 753000
在电力供电系统中，一次设备可以起到接入电源、分配电流、均衡电压、保护继电设备等作用，但一次设备的运行也极易受作业环境、现场操作、负载量等因素的影响，从而出现多种形式的故障，此类故障不仅会导致变电站电能输送质量出现异常，严重情况下还会诱发变电站运行安全事故[1]。随着现代化技术在市场内的推广使用，相关变电一次设备的研究成果也逐渐增多，变电站的智能化、自动化水平越来越高。为保障变电站的安全、持续、稳定运行，变电站等电力单位制订了完善的电力运检方案，定期或不定期采用人工+自动化技术的方式，进行站内设备检修，此项工作的实施在很大程度上减少了站内故障设备的数量[2]。但随着电网建设工作的规模化，电力用户数量越来越多，现有的设备监测手段已经无法满足变电站运营需求。如果使用传统的监测技术进行故障监测，会导致监测系统中数据量冗余、多元化数据传输异常或数据信息共享困难等问题。针对这些问题，文章将以某变电站为例，设计一种可对变电一次设备运行故障进行精准预测的方法，并根据故障预测结果，制定对应的设备故障检修方法，为变电站的安全运行提供技术保障。
1.1 基于在线监测技术的变电一次设备运行数据获取
为精准预测变电一次设备运行故障，在电力供电系统中引进在线监测技术，获取变电一次设备在运行中的故障数据[3]。将智能监测设备与监测传感器按照规范集成在变电一次设备的输出端；
根据变电站的综合运营需求，将监测设备与变压器、断路器等一次设备进行连接；
通过智能监测与反馈装置，收集一次设备的运行数据。此过程的原理图如图1 所示。
图1 基于在线监测技术的一次设备运行数据获取
利用图1 的原理，获取变电一次设备在运行中的监测数据。为确保获取的数据可以满足设备故障预测需求，可在上述设计内容的基础上，在一次设备的终端位置安装IED 电子设备，采用主站、子站的方式综合部署监测现场[4]。将监测终端获取的一次设备运行信息反馈到与其连接的计算机设备中，按照数据存储标准格式，将数据直接录入设备运行信息数据库中进行存储。
1.2 基于不确定性理论的一次设备故障预测
获取变电一次设备运行信息后，引进云推理算法，集中处理所获取的数据，并按照不确定性规则，预测设备运行故障。设定两个关联参数（X与Y）用于表示变电一次设备在运行中隶属度与健康指数的关联程度。通过对X与Y二者关系的分析，明确一次设备在当前运行状态下发生故障的概率[5]。在此过程中，获取一次设备在变电站中的使用年限数据、历年使用中的健康指数、故障发生概率等数据，建立针对变电一次设备运行状态的关联云模型，根据在线监测技术得到设备的运行数据，分析设备运行故障趋势[6]。将一次设备在运行中的健康指数隶属程度作为预测设备故障的关键评价指标，按照下列公式组，计算设备健康指数隶属度：
式中：u(xj)为隶属度xj与一次设备健康指数的关联程度；
XM0为变电一次设备故障率最大值对应的时段内统计数量的均值，xj中j的取值为大于1 的正整数。
按照上述计算公式，建立变电一次设备在运行中的故障趋势不确定云图，将监测数据录入云图中，基于现有监测数据预测一次设备故障，此过程的计算公式如下：
式中：u(pj)为当前状态下变电一次设备在运行中的健康指数；
Pmax为故障隶属度最大值。按照上述计算公式，可以初步掌握设备在运行中的健康状态，根据故障概率的隶属度，预测变电一次设备是否存在故障。
2.1 变电一次设备故障类别
变电一次设备在运行中出现的故障呈现多元化，因此，在完成对一次设备故障的预测后，可以根据预测结果，划分设备故障类别。不同类型故障的响应方式不同，要划分故障类别，应对预测的故障结果进行量化。定义预测设备故障发生概率为A，可以根据A的取值描述故障表现形式。
定义A的取值在1～10，当A的取值在1～3 时，设备的故障形式较单一，即故障对变电站的影响程序相对较低。此时，可以将一次设备的故障类别划分为绝缘故障、接线故障、启闭故障与接触故障[7]。
当A的取值在4～7 时，设备已经存在较为明显的故障，可以将此种状态下的变电设备故障划分为磨损故障、老化故障等。
当A的取值在7～10 时，设备已经出现了较为严重的故障，对故障类别的划分需要技术方进一步检验确定。可能出现的故障包括短路故障、腐蚀故障等大型故障，需要变电站现场值班人员或技术人员及时采取有效的措施进行一次设备运行故障的精细化检查。
2.2 基于模糊信息的设备故障检修方案
变电一次设备在运行中可能出现的故障具有随机性、多元性等特点，而要实现设备故障的精准检修，可根据一次设备故障信息的模糊因果关系，制订一次设备故障检修方案。
收集在线监测到的一次设备运行信息，建立一个设备故障信息模糊集合。对模糊信息按照步骤进行处理，构建一个检修诊断模型。收集在线监测到的一次设备运行信息，建立一个设备故障信息模糊集合。对模糊信息按照步骤进行处理，构建一个检修诊断模型。模糊信息处理步骤如下：
（1）输入变电一次设备故障类别信息；
（2）针对故障信息的所属类别，设置一个初始化矩阵；
（3）将描述设备故障的模糊信息导入矩阵，识别设备的故障程度；
（4）根据设备故障程度、设备使用年限、设备故障发生率，制订针对此设备的专项检修方案[8]。
上述内容中，故障程度的计算公式如下：
式中：E(i)为变电一次设备在运行中的故障程度；
R(i)为导入模糊信息的故障矩阵；
R为初始化故障信息矩阵。如果计算得到的一次设备故障较显著，需要制订针对此设备的实时检修方案，并每周进行一次设备检修作业；
如果计算得到设备的故障程度一般，可在对故障进行排查与处理后，设定每月进行一次设备检修作业；
如果计算得到设备无异常故障，可以录入设备属性信息，对设备每年进行一次检修作业[9]。按照上述方式，对变电一次设备进行规范化检修，从而保证设备运行的安全性、连续性与稳定性。
为验证上述方法的应用效果，文章以某变电站作为实验对象，分别从故障预测精度和检修效率两个方面开展验证。选择该变电站中的断路器和变压器作为预测和检修对象。针对一台装置进行相应操作，最终得出的结果可能存在偶然性。为了避免这一问题，将该变电站中3 台变压器装置和3 台断路器装置作为研究对象，将其分别编号为#001、#002、#003 和#004、#005、#006。严格按照上述预测思路完成对6 台装置的故障预测，并将预测结果与装置后期实际运行情况进行对比，判断预测是否正确。为实现预测精度的量化，可用以下公式完成精度计算：
式中：Q为预测精度；
V为装置实际运行中的故障参数；
为预测结果[10]。
基于上述公式，确定装置故障预测精度的阈值为0.8，若超过这一数值，说明预测结果精度符合要求；
若小于或等于0.8，说明预测结果精度不符合要求。
根据式（4）完成对预测结果精度的计算，结果如表1 所示。根据表1，按照文章上述思路得出的预测结果精度符合要求，说明预测结果可靠。
表1 预测结果精度记录表
再针对文章提出的检修方法的检修效率进行验证，通过人为方式，针对上述6 台变电一次设备引入不同的故障节点，记录从发现故障到故障解除的时间，将这段时间作为检修耗时。检修耗时记录数据如图2所示。
图2 检修方法检修耗时记录图
如图2 所示，6 台设备的故障检修耗时均未超过要求上限，说明文章提出的检修方法的检修效率符合变电一次设备稳定运行的要求。结果证明，文章提出的故障预测思路及进一步设计得到的检修方法在实际应用中具备高预测精度和高检修效率，对于变电一次设备稳定、安全运行具有极高的应用价值。
在变电站中，变电一次设备是整个变电体系的核心，其运行质量会在极大程度上影响整个变电站的运行可靠性和安全性。基于这一特点，在结合变电一次设备运行特征的基础上，文章提出一种故障预测及检修方法。通过实例验证了该方法的应用效果。变电站未来的发展在极大程度上取决于各类设备运行的质量和安全，将文章提出的方法应用于实际对于整个变电站而言具有极高的价值。
在实践过程中，由于实践条件有限，文章仅针对断路器和变压器进行了验证，并未涉及其他一次设备，最终得到的实践结果无法证明该方法适用于所有变电一次设备。因此，在后续研究当中，还将对更多变电站设备的运行故障进行分析，通过实践完善文章提出的预测与检测方法，进一步提升该方法的适应性。
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