火电厂设备维修中状态维修技术的应用.pdf

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1、锺氍科技创新2015年第23期I科技创新与应用火电厂设备维修中状态维修技术的应用杨红利(广东宝丽华电力有限公司,广东广州510000)摘要:火力发电在我国电力事业中仍然占有重要地位,对我国人民的生活和生产活动有着重要的影响,是我国国民经济事业发展的重要保障之一,因此保障火电厂设备的完好率就显得至关重要,这不仅直接影响着电力企业的经济效益,而且还有着重大的社会意义。文章对火电厂电气设备维修中状态维修技术的应用做了一番探讨,希望为我国L,Js发电事业的发展提供有益的借鉴。关键词:火电厂;电气设备维修;状态

2、维修技术;应用分析我国经济事业的飞速发展需要大量的能源提供动力支撑,在当时,相关部门和人员要将一事故后维修所用的平均费用进行充分考今社会经济形势下,我国电力能源的消耗量日益增大,这就对我国虑,设为CF,还要考虑一次状态维修消耗的平均费用,所以我们可电力事业的发展提出了更高的要求,尤其是对在其中占有重要地位以利用相关公式计算出总体的维修费用C:的火力发电来说,其生产发展的稳定性是直接影响着国计民生的问C=CtX(n)+nCp,可得出C=Cfldn+nCp,在dC/dt=0的条件下可确题。为保证火力发电企

3、业生产的稳定性,对电厂设备的定期检测工定最终状态监测间隔期。作是保证火电厂正常运营的有效措施,特别是状态维修技术的应用尽管利用上述方法对于相关人员在状态监测间隔期的确定过在其中起着重要的作用。程中有着帮助作用,但是其可操作性的难度仍然较大,其有效利用1火电厂电气设备状态监测技术的应用还需要具体数据的支持,但是当前技术条件和经验中对这些数据的1.1合理确定状态监测特征量利用明显存在不足。传感器技术在科技日新月异的今天得到了快速的发展,这就为2火电厂电气设备状态预测技术的应用电气设备中可被监测的种类提供了

4、技术支持,所以当前的许多的火火电厂电气设备状态预测技术的应用,是指通过对电气设备运电厂电气设备都引入了相关的监测技术,其相关状态监测特征量的行过程中相关特征量实际值和预测值的对比综合分析,从而对设备确定通常包括如下方面:首先是变压器,在电力企业中主要用到的运行的实际性能、安全状况等作出全面判断的一种技术,通常采用是sF气体、环氧树脂浇注绝缘变压器和充油电力变压器,而绕组的预测方式如下:首先是回归分析预测法,这种方式主要是通过将变形和绝缘程度、油中溶解气体含量、局部放电等特征量_的测定多数学模型建立在火

5、电厂以前相关设备资料和信息的基础上,实现对是在对其监测的过程中需要测定的内容。其次是套管、电流互感器、设备未来运行状态的预测分析;其次是模糊预测法,这种方法主要电缆、电容器和电容式电压互感器等火电厂电容型设备的监测,在是通过模糊规则库和线性逼近非线性动态系统的建立来对相关设这个过程中我们主要针对的是等值电容、介损、泄露电流等特征量备的运行状态进行预测,这种方法对技术人员的要求较高,他们不的检测。第三是火电厂电气设备中氧化锌避雷器的监测,在对其监仅要掌握模糊逻辑,而且还要具备更高的专业知识,但是这种预测

6、测的过程中,主要涉及泄露电流、过电压保护值等特征量。第四是火方法也存在着缺陷,其预测精度是一大软板;第三时间序列预测法,电厂电气设备中高压断电路的检测,s真空断路器和油断路器是这种方法在火电厂电气设备的状态预测技术中运用较为普遍,能够火电厂中主要应用的断路器类型,在对其监测的过程中接触电阻、很容易地反映出各个观测时间段内的数值的关联性和连续性,很容真空度、开关机械特性和通气性等是需要重视的特征量。易看出相关数值的连续变化状态,是一种较为传统的预测方法;第1.2恰当选择状态监测的间隔期四神经网络法,这种

7、对火电厂电气设备状态预测的技术是人工智能在火电厂电气设备状态维修技术的应用中对设备故障的判断的非线性系统预测方法,主要是类似于人类的神经网络系统,在将主要利用的是监测技术,为了保证出现异常状况的设备能够得到及历史数据总结为样本之后,依次不断地建立起相应的网络结构,然时的维修,防止事故状态的进一步扩大,这就需要相关的部门单位后指定训练计划让网络不断训练,就可以使网络在电力系统负荷预制定科学的检查方案和计划,合理确定设备检测的间隔期,当设备测的精度方面得到有效地提高。在检测过程中出现异常的时候,相关人员还

8、需在此基础上制定更加3火电厂电气设备状态评估技术的应用详细的监测措施,在确定设备的故障及原因之后及时地制定出完备火电厂电气设备状态评估技术主要是根据当前掌握的设备监的处理方案,以保障设备的后续正常运营。测数据,在综合分析的基础上对设备维修的最佳时间做出判断,并首先,在制定科学合理的状态监测间隔期时,相关部门和人员且为维修方法的选择提供依据。首先是判断是否需要对设备进行维要重视其与安全性标准的结合,根据设备当前运行的各项性能指标修,我们在综合比较分析设备数

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