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　　傳統的定期維修制度 

　　設備定期維修是多年來廣大電力企業采用的基本設備管理方法,其最大特點是以單純的時間周期為基礎,依據規程、規范和制度等要求編制計劃,安排設備的維修。這種維修方式不管設備的實際狀況如何,只要“到期”就“必修”。這種做法不考慮設備客觀上存在著狀態差異,由此產生了維修過剩,浪費資源和影響設備運行可靠性等一系列問題。 

　　電氣設備的“健康”狀況存在差異 

　　電氣設備的“健康”狀況存在差異首先是設備的先天條件不一樣,進口設備和國產設備的技術狀況不一樣;同樣是國產設備,不同廠商因技術與管理水平不一樣,使其產品質量也不一樣;即使是同一廠商,因技術、管理上的進步,不同時期、不同批次的產品,其質量也會不一樣。因此應當承認設備投運的初始狀態是千差萬別的。其次,設備的使用環境不一樣,不同的環境將對設備運行狀況產生不同的影響,這種環境主要有兩種:一是設備所處的外部自然環境不一樣,尤其是供電設備,大部分暴露在室外自然環境中,因溫度、濕度、污染、紫外線、日照等有較大差異,對設備的影響有較大不同;二是設備在電力系統的位置不同,所承受系統運行電壓、短路電流和熱穩定時間等不盡相同,尤其是故障時系統短路容量差異較大。此外,新技術、新材料的使用,使得設備的技術水平、技術狀況有了較大的改善,尤其是20世紀90年代以后,我國電力設備制造引進不少國外先進的技術、裝備和管理,設備的改型換代較快,整體技術水平有了較大的提高,因此電力系統的裝備水平得到較大的改善。 

　　定期維修制度所存在的問題 

　　由于電氣設備的初始狀況和現場設備的運行狀況有很大差異,即現場設備的“健康”狀況好壞相差甚大,而定期維修制度幾乎無視這些狀況的差異,而采用統一的、一刀切的定期維修方式,其最主要的表現在維修結果上,要么維修過剩,要么維修不足。工程的實際情況大多是出現維修過剩,經常出現“小病大治”、“無病亦治”的盲目維修的現象,這種維修過剩的結果,必將出現如下維修的弊端: 
　　(1)一些狀態良好的設備,因盲目維修而出現故障或潛在故障,維修達不到恢復設備原有的可靠性的作用,而是增加了設備的故障隱患和故障率。 
　　(2)降低了設備的可用性,許多維修迫使設備停機。中斷對用戶的不間斷供電,這是增加停機維修的次數的必然結果。而提高供電可靠性是供電企業非常重要的基本考核指標。目前,定期維修是電氣設備停運的主要原因,往往占全部停運時間的60%以上。 
　　(3)增大設備運行管理成本,使企業在市場和發展競爭中不堪重負。電氣設備的大修費用是企業管理中主要的支出費用,該費用在電力企業經濟活動中所占比例不小,這就直接影響了企業的經濟效益。因此要提高企業的經濟效益也必須對企業設備現行所執行的定期維修制度進行改革,以經濟效益的觀點和要求來指導維修策略的分析選擇。 
　　其次,各個設備在電力系統中的地位和影響不同,每個設備中部件對設備功能的影響也不相同。能否或有沒有必要對所有設備進行狀態監測、故障診斷、狀態維修呢?即能否用狀態維修完全替代定期維修呢?事實上,對所有設備及其部件進行狀態監測和狀態診斷在技術上有困難,而且對所有設備及其部件進行狀態監測在費用上難以承受。所以,未來的狀態維修不可能完全代替定期維修,而是狀態維修和定期維修共同存在的局面。 

　　狀態維修中狀態監測特征量的選取 

　　隨著傳感器技術的發展,電氣設備可被監測的狀態量越來越多,幾種重要電氣設備的主要狀態監測特征量如下: 
　　(1)變壓器:主要有充油電力變壓器,其次是SF6氣體絕緣和環氧樹脂澆注絕緣的變壓器。主要的監測特征量有:油中溶解氣體(單一或多種)含量、局部放電、繞組變形、鐵芯接地電流、高壓套管的介損、油中微水質量分數等。
　　(2)電容型設備:包括電流互感器、電容式電壓互感器、電容器、電纜等。主要的監測特征量有:介損、泄漏電流、等值電容(也可監測局部放電)等。 
　　(3)氧化鋅避雷器:主要監測阻性電流,也有的監測總泄漏電流。 
　　(4)高壓斷路器:包括油斷路器、SF6斷路器(含GIS內的斷路器)、真空斷路器。 
　　目前可監測的特征量有:合、分閘線卷電流,操作機構的行程、速度和機械振動,動態回路電阻等。電氣設備所處的某個狀態常由若干個狀態特征量反映,而一個狀態特征量又可能源于設備的多種狀態,故狀態特征量的選取及提取是狀態評估中難點問題之一。在識別運行中電氣設備的故障狀態和正常狀態時,常因狀態特征量選取不恰當而出現誤診或漏診,誤診的主要原因就是正常狀態和故障狀態的特征參量存在交疊區域,即狀態特征量存在著模糊性。所以需要選取有代表性、有效的狀態特征參量。 
　　所以,傳感器采集到的狀態監測信號需要進行進一步的處理,其目的在于抑制干擾和提取信號特征,在錯綜復雜的信號中提出有用的信息量,精煉設備運行時的特征信息,以提高設備診斷的靈敏度。 

　　基于變權綜合的電氣設備狀態評估及維修決策 

　　電氣設備狀態評估的方法有多種,其中主要分為傳統的加權評分法和新興的人工智能評估法。 
　　加權評分法對事先選定的影響設備狀態的因素集中的各個因素進行分項評分,再對各評分值進行加權綜合,得出對設備狀態的評估結果。這些因素既可以廣泛地包含預試、在線監測、家族質量缺陷和設備自身質量等等;也可以狹義地側重于對設備的狀態監測,提取反映設備狀態的各特征參數構成因素集。評分手段可以是專家打分,也可以通過經驗公式、數學函數擬合計算得到。評分結果根據實際需求可進一步做模糊化處理,用于模糊綜合評判。 
　　人工智能評估法以神經網絡為典型代表,通常以狀態監測得到的反映設備狀態的特征參數為評估要素。神經網絡將電氣設備的狀態和狀態特征參數之間的關系視為非線性映射關系,并通過對以設備狀態特征參數為網絡輸入,以設備狀態為網絡輸出的樣本的學習過程建立這種復雜的映射關系。神經網絡評估法需要大量的訓練數據進行訓練,且通常用作定性評估。
設備狀態評估的關鍵在于:
(1)評估因素的確定,即確定能正確反映設備所處狀態的因素集,如預試、狀態監測、家族質量缺陷等;
(2)評估手段的選取,常用的評估手段有專家評分、數學經驗公式、人工神經網絡等;
(3)綜合評判的方法及評估結果的確定,通常采用分層加權綜合評判。