变电站设备运行状态监控与预测性维护

时间与地点

2024年9月10日，

在某省电力公司变电运维中心监控大厅。

变电运维主任王军正在组织变电站设备运行状态监控与预测性维护工作，

参会人员包括设备状态监测专责、检修计划专责、运维班班长和技术专家。

起因

四季度设备检修计划编制工作启动，

同时迎峰度冬即将来临，

需要确保设备可靠运行。

近期部分变电站设备出现异常征兆，

公司要求加强设备状态监控，

开展预测性维护，

优化检修策略，

避免非计划停电，

确保电网安全稳定运行。

经过

• 王军立即组织设备监控与预测性维护专项工作组，启动为期4天的分析工作。
• 首先需要从多个系统获取详细数据：
• 从SCADA系统获取实时运行数据：
• - 变压器油温、绕组温度、负载率
• - 断路器动作次数、分合闸位置
• - 隔离开关位置状态
• - 避雷器动作次数
• 从在线监测系统获取状态数据：
• - 变压器油中溶解气体：H2、CH4、C2H2、C2H4、C2H6
• - 变压器局部放电信号
• - SF6气体压力、湿度
• - 避雷器泄漏电流
• 从设备管理系统获取历史数据：
• - 设备台账：152台变压器、420台断路器、890台隔离开关
• - 缺陷记录：年内严重缺陷12起、一般缺陷86起
• - 检修记录：A修8台、B修25台、C修120台
• - 试验报告：油化试验320份、绝缘试验280份
• 从厂家获取设备特性数据：
• - 设备设计参数、寿命曲线
• - 同类设备故障统计
• - 厂家维护建议
• 在分析过程中，需要计算设备健康指数、剩余寿命、故障概率、维护优先级等关键指标。
• 由于缺乏专业的预测性维护工具，只能安排6名工作人员通过手动导出数据、Excel计算、图表制作等方式完成分析。
• 同时，需要与厂家技术人员沟通，了解设备特性；
• 与科研机构沟通，了解预测算法。
• 整个分析过程耗时4天，期间多次因为数据不一致、计算复杂而延误进度。

结果

• 经过4天的努力，专项工作组完成了《四季度变电站设备状态评估与检修计划建议》。
• 报告显示：设备健康状况总体良好，但有15台设备健康指数偏低，存在潜在故障风险。
• 报告建议对8台设备进行状态检修，对7台设备加强监测。
• 计划实施后，设备可靠性提升20%，非计划停电减少35%，检修成本降低25%。
• 然而，在分析过程中发现了一些问题：部分早期故障征兆难以通过人工分析识别，需要引入智能诊断技术；
• 缺乏实时的设备状态监测预警机制，无法及时发现异常；
• 无法将设备厂家数据、行业对标数据与内部数据进行深度融合分析。
• 王军意识到，传统的设备监控与维护方式效率低下、分析深度有限，无法满足现代电网的需求，亟需建立基于大数据的智能预测性维护体系。