输变电设备状态检修系统的开发与应用

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1、输变电设备状态检修系统的开发与应用输变电设备状态检修系统的开发与应用董　明1,李　元1,周建国2,严　璋1(1.电力设备电气绝缘国家重点实验室,西安交通大学,西安　710049;2.华东电网有限公司,上海　200002)摘　要:介绍了为华东电网开发的500kV输变电设备的状态检修系统。在该系统中,采用了如油中溶解气体(DGA)、局部放电(PD)、直流偏磁、铁心接地电流等一系列的在线监测技术及装备,并引入了如人工神经网络(ANN)、粗糙集理论(RST)等高级诊断方法进行运行中变压器故障诊断。实例分析结果表明该状态检修系统的有效性及实用性,有助于对用户提供维修决策支持。关键词:输变电设备;故障

2、诊断;状态检修;状态评价;风险评价;资产管理;维修决策作者简介:董　明(19782),男,副教授,主要从事电力设备状态检修及寿命评估技术的研究。中图分类号:TM76　　文献标志码:A　　文章编号:100129529(2009)0721070206Developmentandapplicationofcondition2basedmaintenancesystemsfortransmissionandtransformationequipmentDONGMing1,LIYuan1,ZHOUJian2guo2,YANZhang1(1.StateKeyLaboratoryofElectrical

3、InsulationforPowerEquipment,Xi′anJiaotongUniv.,Xi′an710049,China;2.EastChinaGridCompanyLimited,Shanghai200002,China)Abstract:Anewcondition2basedmaintenance(CBM)systemfortransmissionandtransformationequipmentwaspresentedwhichwasdevelopedandfirstappliedtoa500kVsubstationofEastChinaPowerGrid.Inthissy

4、stem,aseriesofon2linemonitoringtechnologieswereused,i.e.dissolvedgasesanalysis(GDA),partialdischarge(PD),DCbias,andcoreearthingcurrentmonitoring.Severaladvancedmethodssuchasartificialneuralnetwork(ANN)androughsettheory(RST)werealsousedtodiagnosetransformer′sfaultsduringoperation.Thecasestudyproved

5、theCBMsystemeffectiveanduseful.Keywords:transmissionandtransformationequipment;faultdiagnosis;condition2basedmaintenance(CBM);con2ditionevaluation;riskevaluation;assetmanagement;maintenancedecision2making　　随着电网规模的不断扩大,电力系统中的电力设备数量不断增加,输变电设备定期检修量迅速增加,开展基于设备状态的检修工作重要性日益凸显。与中低压电力设备的状态检修相比,超高压输变电设备在电网

6、中占有举足轻重的作用,其状态检修需要更为强有力的技术手段支持,包括信息数据的及时掌握、运行状态的准确分析、运行风险的有效掌控等。　　电气设备的可靠性是电网安全运行的保证,因此宜及时对设备实施状态监测,尤其是对关键的大型电力设备尤为重要。在此背景下,依据国家电网关于状态检修的精神和指导意见,积极开展输变电设备状态检修系统的研制和开发工作,并选取华东电网一座500kV枢纽变电站作为试点,从设备状态量的信息化入手,探索数字化变电站的实现及运行方式,建立涵盖各类电力设备的状态在线监测和数字化软硬件系统,即500kV输变电设备状态检修系统,并在此基础上开展状态评估、状态检修工作。1　系统概述　　状态

7、检修系统由四层组成:就地监测层、站内数据平台、远方数据平台、高级应用层,如图1所示。本项目建立的由4层结构组成的状态检修系统,形成了集中的、多级的、远程的数字状态检测与诊断网络系统,完成状态监测数据的采集、传输、应用,解决了以往状态监测系统的种种弊端。该系统具有以下特点:　　(1)实现各监测量的集中显示、统一维护、综合分析诊断。　　(2)对各状态参量的数据通信格式进行了统一定义,采用了透明的通信协议;　　(3)应用IEC