摘 要：隨著(zhù)電力企業(yè)向市場(chǎng)化邁進(jìn)，供電設備的檢修工作，由狀態(tài)檢修代替定期檢修是必然的。采用人工智能的思想設計了供電設備狀態(tài)檢修決策支持系統。該系統具有供電設備狀態(tài)評估、故障診斷、檢修決策、制定檢修計劃、自學(xué)習和企業(yè)網(wǎng)站檢修信息發(fā)布功能。并且重點(diǎn)介紹了故障診斷的兩個(gè)診斷模塊：基于專(zhuān)家系統的單一診斷模塊和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的綜合診斷模塊。��

　　關(guān)鍵詞：[HTSS]供電設備；狀態(tài)檢修；專(zhuān)家系統；人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )��

　　狀態(tài)檢修方式以設備當前的實(shí)際工作狀況為依據，它通過(guò)先進(jìn)的狀態(tài)監測和診斷手段、可靠性評價(jià)手段以及壽命預測手段，判斷設備的狀態(tài)，識別故障的早期征兆，對故障部位其及嚴重程度、故障發(fā)展趨勢做出判斷，并根據分析診斷結果，在設備性能下降到一定程度或故障將要發(fā)生之前主動(dòng)實(shí)施維修［1］。它為電氣設備安全、穩定、長(cháng)周期、全性能、優(yōu)質(zhì)運行提供了可靠的技術(shù)和管理保障。��

　　作到狀態(tài)檢修的關(guān)鍵是對設備狀態(tài)的判斷，不僅要識別已經(jīng)發(fā)生的故障，而且預測未來(lái)可能發(fā)生的故障。解決這些問(wèn)題，一些常規的計算程序和分析程序無(wú)能為力或不夠有效。因為在這些問(wèn)題中，人類(lèi)專(zhuān)家的經(jīng)驗起著(zhù)主導作用。因此，專(zhuān)家系統技術(shù)已經(jīng)運用到電力設備狀態(tài)檢修中，特別是發(fā)電設備的狀態(tài)檢修。而專(zhuān)家系統技術(shù)用于供電設備的狀態(tài)檢修還不多見(jiàn)。原因在于供電設備的狀態(tài)檢修起步比較晚，這與早年實(shí)行“重發(fā)輕供不管用”的政策有關(guān)。當前電力企業(yè)深化改革，以利潤為中心，實(shí)行內部模擬電力市場(chǎng)，促使供電企業(yè)努力提高供電可靠率和檢修的經(jīng)濟性。因此供電設備的狀態(tài)檢修勢在必行。��

　　狀態(tài)檢修能夠使檢修和管理效率提高，設備大修間隔延長(cháng)和小修頻率降低，杜絕不足維修和過(guò)剩維修，減少重大事故的發(fā)生，提高了設備的可用系數，從而降低了企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本。��

　　1、配電設備狀態(tài)檢修決策支持系統的總體結構��

　　隨著(zhù)傳感技術(shù)、微電子、數字信號處理和計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在狀態(tài)監測中的應用，使狀態(tài)檢修成為可能。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、專(zhuān)家系統、模糊集理論等綜合智能技術(shù)在狀態(tài)識別和故障診斷中的應用，使狀態(tài)檢修得以實(shí)現［2，3］。��

　　本系統根據在線(xiàn)和離線(xiàn)監測診斷數據、設備壽命預測數據、可靠性評價(jià)數據、設計參數、檢修歷史數據、同類(lèi)設備統計數據等進(jìn)行綜合分析，并利用狀態(tài)評價(jià)準則體系對設備狀態(tài)變化趨勢進(jìn)行預測，運用決策模型給出檢修什么和何時(shí)檢修的建議，并制定檢修計劃，發(fā)布到企業(yè)網(wǎng)站�？傮w結構如圖1所示。��

　　1.1設備綜合管理模塊��

　　狀態(tài)檢修需要大量描述設備狀態(tài)及其演變過(guò)程的準確數據，即要有足夠的信息用于分析與決策，這就是設備數據綜合管理。該模塊管理、存儲所有設備資產(chǎn)清單，設備臺帳圖紙、設備設計數據、設備安裝狀況及系統圖、維修歷史數據、設備變更與維修記錄、設備狀態(tài)監測與診斷數據、事故及異常記錄、測點(diǎn)設置、設備可靠性狀態(tài)統計分析數據等等。��

　　1.2智能化診斷模塊��

　　該模塊用專(zhuān)家系統與人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )結合的方法實(shí)現。既能對單一試驗數據進(jìn)行故障診斷，也能對多種試驗數據進(jìn)行綜合診斷。單一診斷用產(chǎn)生式專(zhuān)家系統，將規程規定和專(zhuān)家知識存儲在知識庫，可以隨時(shí)更新、修改。綜合診斷用人工神經(jīng)元BP網(wǎng)絡(luò )。功能模塊之間用狀態(tài)驅動(dòng)。每一個(gè)層次的數據可以維護、查詢(xún)，有利于程序的模塊化設計［4，5］。��

　　1.3檢修決策模塊��

　　對單一設備，根據不同運行方式和檢修方式，運用技術(shù)經(jīng)濟分析方法，對檢修費用、效益進(jìn)行評估，給出對該設備來(lái)說(shuō)最佳檢修時(shí)間、檢修措施和檢修項目，并形成檢修決策報告。��

　　1.4編制檢修計劃模塊��

　　狀態(tài)檢修并不排斥檢修計劃的作用，恰恰相反，狀態(tài)檢修體制還要利用一些先進(jìn)的技術(shù)手段來(lái)動(dòng)態(tài)地制訂和優(yōu)化供電設備檢修計劃，以充分發(fā)揮檢修計劃的指導作用。在狀態(tài)檢修體制下，面對眾多需要檢修的設備，檢修計劃的編制根據檢修決策的結果，負荷預測、趨勢分析、動(dòng)態(tài)規則等手段考慮配網(wǎng)的運行方式、供電可靠性、經(jīng)濟性等要求，使檢修計劃既具有可行性，又具有科學(xué)性和經(jīng)濟性。

　　1.5企業(yè)網(wǎng)站檢修信息發(fā)布模塊��

　　將排定的檢修計劃發(fā)布在供電企業(yè)網(wǎng)站上，供生產(chǎn)單位執行，也為用戶(hù)提供了檢修信息，大用戶(hù)據此安排生產(chǎn)，減少供電設備檢修帶來(lái)的損失。這能提供服務(wù)質(zhì)量，增加供電工作的透明度。��

　　2、基于專(zhuān)家系統的單一診斷模塊��

　　2.1單一診斷功能��

　　單一診斷是指對一種檢測方法所取得的數據進(jìn)行處理和判斷，得出故障征兆或有關(guān)設備狀態(tài)的初步結論。這些檢測方法指：油中氣體色譜檢測、繞組直流電阻檢測、絕緣電阻及吸收比、極化指數檢測、絕緣介質(zhì)損耗檢測、油質(zhì)檢測和絕緣老化的檢測等等。檢測的數據與規程比、與歷史比、與同類(lèi)設備比，并考慮當前系統的運行狀況，將這些知識保存在專(zhuān)家系統的規則庫中。��

　　通過(guò)各種方法檢測到的數據，或通過(guò)檢測數據計算出的數據，并不能說(shuō)明當前設備的狀況，只有與標準值比較，才能得到設備可能故障的征兆。如在變壓器預防性試驗中，繞組直流電阻MVA以下的變壓器，相間差別是5%，與規程比較，規程規定一般不超過(guò)4%，所以得出繞組直流電阻相間差別過(guò)高的征兆。��

　　單一診斷是對單項試驗數據進(jìn)行診斷。該方法簡(jiǎn)單、宜于實(shí)現，有時(shí)可直接定位故障。但更多時(shí)給的結論不夠清晰，或結論片面。因此，該過(guò)程可以看作綜合診斷的前期數據處理［6］。��

　　單一診斷的結果可能有四種：

　　1）明確定位故障；

　　2）參數正常，不存在與此參數有關(guān)的故障；

　　3）不確定故障是否存在；

　　4）故障確實(shí)存在，但不能定位。后兩種情況給出的結果不明確，需要更多的信息進(jìn)行明確判斷，由綜合診斷來(lái)完成。但單一診斷的所有診斷結果都送到綜合數據庫里。在綜合診斷中，對四種結論的處理各不相同。

　　單一診斷的過(guò)程是：

　�。�1）數據采集：采集定期或不定期的試驗數據；��

　�。�2）參數計算：有些參數據不能直接測得，需要用試驗數據計算得到。

　�。�3）參數換算：有時(shí)要把試驗數據或參數換算成某一環(huán)境下的數據；��

　�。�4）數據比較：試驗數據或換算后的數據與規程規定的標準試驗數據比較，與設備原始數據比較；��

　�。�5）得出結論：?jiǎn)我辉\斷的結論是上述的四種結論。如果不需綜合診斷，則可以直接生成診斷報告。��

　　2.2專(zhuān)家系統各模塊的功能��

　　單一診斷功能由專(zhuān)家系統實(shí)現，該專(zhuān)家系統的模塊如下：��

　�。�1）數據庫：數據來(lái)源于設備綜合管理模塊。該庫需要的數據有：設備工況數據，設備設計參數，設備缺陷與檢修歷史數據，事故記錄，同類(lèi)設備統計數據；��

　�。�2）知識庫：該庫包括故障診斷知識和設備狀態(tài)預測知識。包含有設備的有關(guān)標準、規程、導則和有關(guān)設備性能指標的資料，以及收集的國內外諸多專(zhuān)家分析判斷設備故障的權威經(jīng)驗，用產(chǎn)生式知識表示法表示知識；��

　�。�3）推理機：能進(jìn)行故障診斷和設備狀態(tài)預測，并設置監控預警功能，發(fā)現設備缺陷，向運行值班和檢修負責人發(fā)出警報�？紤]到供電設備故障的特點(diǎn)：有時(shí)是一種故障引起多個(gè)征兆；有時(shí)是一種征兆是由多個(gè)故障引起的，因此推理方式采用混合推理；��

　�。�4）學(xué)習機：隨著(zhù)標準、規程及導則中有關(guān)內容的變化，經(jīng)驗不斷積累和增加。診斷知識庫要隨時(shí)擴充、修改、更新，增強專(zhuān)家系統的診斷、決策能力。因此，要求學(xué)習機有很強的自學(xué)習功能。自學(xué)習包括三個(gè)方面的內容：

　�、倬驮\斷對象的功能狀態(tài)去識別系統未曾掌握的征兆，并形成新的知識；

　�、谟行碌脑O備時(shí)，能夠學(xué)習新設備的故障征兆和判斷設備狀態(tài)的規則；

　�、蹖χ�識的自行校正，如一致性檢驗、冗余檢驗等。��

　　3、基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )的綜合診斷模塊��

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是對人腦神經(jīng)系統的數學(xué)模擬，其目的是學(xué)習和模仿人腦的信息處理方式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )把知識變成網(wǎng)絡(luò )的權值和閥值，并分布存儲在整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之中。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構參數、神經(jīng)元特性和學(xué)習算法之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的知識表達是與它的知識獲取過(guò)程同時(shí)進(jìn)行、同時(shí)完成的。當訓練結束時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統所獲取的知識就表達為網(wǎng)絡(luò )權值矩陣和閥值矩陣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有知識容量大，處理的問(wèn)題范圍廣，推理速度快等優(yōu)勢。所以綜合診斷是運用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )在故障征兆與故障位置之間建立起數學(xué)模型，將綜合診斷知識存儲在網(wǎng)絡(luò )的權值和閥值里。采用BP網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行模型。故障征兆是輸入層的X1，X2，X3，XL；輸出層的Y1，Y2，Y3，YN是具體的故障。這里的故障征兆就是單一診斷的結論。

　　4、結束語(yǔ)

　　供電設備狀態(tài)檢修決策支持系統中設備狀態(tài)診斷是關(guān)鍵，不僅能對已經(jīng)發(fā)生的故障做出診斷，還能對將要發(fā)生的故障進(jìn)行預測，這樣才能根據狀態(tài)進(jìn)行檢修。自學(xué)習功能，增加了該系統的靈活性，隨著(zhù)經(jīng)驗的積累，知識庫的日益豐富，狀態(tài)診斷的可靠性將日益提高。��

　　狀態(tài)檢修離不開(kāi)狀態(tài)檢測技術(shù)，供電設備的狀態(tài)監測已經(jīng)有許多的方法，如直流電阻測量，油色譜分析，絕緣性能測試，遠紅外測溫，有載調壓開(kāi)關(guān)特性測試等。隨著(zhù)這些監測手段的日益完善，監測點(diǎn)逐漸增多，監測設備的功能強大，通過(guò)先進(jìn)的通訊手段和計算機網(wǎng)絡(luò )化管理，狀態(tài)檢修系統就更為健全。��

　　從電力行業(yè)發(fā)展看，供電設備狀態(tài)檢修代替定期檢修是必然的，但要有一段很長(cháng)的過(guò)渡過(guò)程，在這期間，可能兩種檢修方式并存。做到真正的狀態(tài)檢修，僅有技術(shù)支持系統是不夠的，還需要管理工作的配合、加強檢修人員的培訓等。��

　　參考文獻

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