電力行業(yè)設(shè)備維護(hù)與故障診斷電力系統(tǒng)作為能源供應(yīng)的核心樞紐，設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行直接關(guān)系到電網(wǎng)安全與能源可靠輸送。隨著電網(wǎng)規(guī)模擴(kuò)張、新能源并網(wǎng)比例提升，設(shè)備維護(hù)從傳統(tǒng)“事后搶修”向“事前預(yù)防、事中預(yù)警”轉(zhuǎn)型，故障診斷技術(shù)也朝著智能化、精準(zhǔn)化方向發(fā)展。本文結(jié)合行業(yè)實(shí)踐，剖析設(shè)備維護(hù)策略的優(yōu)化路徑，梳理故障診斷的技術(shù)體系，為電力運(yùn)維從業(yè)者提供兼具理論深度與實(shí)操價(jià)值的參考。一、設(shè)備維護(hù)策略的迭代升級電力設(shè)備的維護(hù)模式經(jīng)歷了從“故障后維修”到“預(yù)防性維護(hù)”，再到“預(yù)測性維護(hù)”的演進(jìn)，其核心是通過更精細(xì)的管理降低故障風(fēng)險(xiǎn)、延長設(shè)備壽命。（一）預(yù)防性維護(hù)：基于周期與標(biāo)準(zhǔn)的主動(dòng)防御預(yù)防性維護(hù)以設(shè)備制造商的規(guī)范和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，通過定期巡檢、試驗(yàn)排查潛在隱患。以變壓器為例，需每季度開展油色譜分析（監(jiān)測H?、CH?等特征氣體含量），每年進(jìn)行繞組直流電阻測試、絕緣油耐壓試驗(yàn)；對于輸電線路，每月利用無人機(jī)巡檢（識(shí)別絕緣子破損、導(dǎo)線斷股），每半年開展紅外測溫（捕捉接頭過熱、避雷器老化跡象）。這種模式雖能降低突發(fā)故障概率，但存在“過度維護(hù)”（如設(shè)備狀態(tài)良好卻頻繁停電檢修）或“維護(hù)不足”（周期內(nèi)突發(fā)隱性故障）的局限。（二）預(yù)測性維護(hù)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能預(yù)判預(yù)測性維護(hù)依托物聯(lián)網(wǎng)傳感器、邊緣計(jì)算等技術(shù)，實(shí)時(shí)采集設(shè)備的溫度、振動(dòng)、電流等多維度數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建健康度模型。以風(fēng)機(jī)變流器為例，通過分析IGBT模塊的溫度曲線、電流諧波特征，可提前數(shù)月預(yù)測模塊老化趨勢；在變電站，利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對斷路器機(jī)械特性（分合閘時(shí)間、彈跳次數(shù)）的歷史數(shù)據(jù)建模，能精準(zhǔn)識(shí)別彈簧疲勞、觸頭磨損等潛在故障。該模式的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)質(zhì)量（需解決多源數(shù)據(jù)的時(shí)標(biāo)對齊、噪聲過濾）與模型泛化能力（適配不同工況下的設(shè)備特性）。二、故障診斷技術(shù)的體系化構(gòu)建故障診斷需結(jié)合設(shè)備類型、故障特征，綜合運(yùn)用電氣試驗(yàn)、信號(hào)分析、智能算法等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)定位、快速溯源”。（一）傳統(tǒng)診斷技術(shù)的深化應(yīng)用1.電氣試驗(yàn)法：針對變壓器繞組變形，采用頻率響應(yīng)分析法（FRA）對比不同時(shí)期的幅頻特性曲線，識(shí)別繞組移位、變形；對于電纜故障，通過脈沖反射法（TDR）定位斷線、絕緣擊穿點(diǎn)，結(jié)合跨步電壓法縮小故障范圍。這類方法依賴人工經(jīng)驗(yàn)，但在簡單故障場景中可靠性高。2.油色譜分析：通過檢測變壓器油中溶解氣體的組分與含量，判斷故障類型（如H?、CO?為主可能是固體絕緣老化，C?H?含量突增提示電弧放電）。近年發(fā)展的在線油色譜監(jiān)測裝置，可實(shí)時(shí)上傳數(shù)據(jù)至云平臺(tái)，配合專家系統(tǒng)自動(dòng)生成故障預(yù)警。（二）智能診斷技術(shù)的突破創(chuàng)新1.多源數(shù)據(jù)融合診斷：整合設(shè)備的電氣、機(jī)械、環(huán)境數(shù)據(jù)（如斷路器的分合閘線圈電流、機(jī)械振動(dòng)、環(huán)境濕度），通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)融合多維度特征，解決單一信號(hào)診斷的“誤報(bào)”“漏報(bào)”問題。某電網(wǎng)公司應(yīng)用該技術(shù)后，斷路器故障診斷準(zhǔn)確率提升至92%。2.深度學(xué)習(xí)在故障識(shí)別中的應(yīng)用：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理紅外熱像圖，自動(dòng)識(shí)別開關(guān)柜觸頭過熱、套管絕緣劣化等缺陷；通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）擴(kuò)充故障樣本庫，解決小樣本場景下的診斷難題。在光伏逆變器故障診斷中，基于Transformer的模型對IGBT開路、電容老化等故障的識(shí)別精度達(dá)95%以上。三、典型場景的故障診斷與維護(hù)實(shí)踐以某220kV變電站變壓器故障為例，展示全流程處置邏輯：（一）故障現(xiàn)象與初步診斷該變壓器投運(yùn)12年，在線油色譜監(jiān)測顯示H?、C?H?濃度周增幅超20%，負(fù)載率85%時(shí)頂層油溫達(dá)78℃（歷史同負(fù)載下為65℃）。運(yùn)維人員結(jié)合紅外測溫發(fā)現(xiàn)繞組區(qū)域溫度分布不均，初步判斷為繞組局部放電或匝間短路。（二）深度診斷與定位1.開展繞組變形測試（FRA），對比原始曲線發(fā)現(xiàn)500-1000Hz頻段偏差超2dB，結(jié)合油中溶解氣體組分（C?H?占總烴15%），確診為匝間短路；2.通過局部放電定位系統(tǒng)（UHF法），在繞組中部檢測到放電信號(hào)，結(jié)合三維電場仿真，鎖定故障點(diǎn)為繞組B相第3層線餅匝間絕緣破損。（三）維護(hù)策略與效果采用“熱油循環(huán)+局部修復(fù)”方案：先通過熱油循環(huán)清除油中雜質(zhì)，再吊罩更換破損線餅的匝間絕緣，恢復(fù)后進(jìn)行空載、負(fù)載試驗(yàn)。投運(yùn)后油色譜數(shù)據(jù)恢復(fù)正常，油溫降至62℃，設(shè)備健康度評級從“注意”提升至“正?！?。四、行業(yè)挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢（一）現(xiàn)存挑戰(zhàn)1.多類型設(shè)備的適配性難題：新能源設(shè)備（如風(fēng)電變流器、光伏逆變器）的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，傳統(tǒng)診斷模型需重新訓(xùn)練；2.數(shù)據(jù)安全與隱私問題：電網(wǎng)數(shù)據(jù)涉及關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的防護(hù)、數(shù)據(jù)傳輸加密需強(qiáng)化；3.人才結(jié)構(gòu)斷層：既懂電力設(shè)備原理，又精通AI算法的復(fù)合型運(yùn)維人才短缺。（二）未來趨勢1.數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的全生命周期管理：構(gòu)建設(shè)備數(shù)字孿生模型，實(shí)時(shí)映射物理設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，模擬不同工況下的故障演化，優(yōu)化維護(hù)策略；2.邊緣-云端協(xié)同診斷：邊緣端完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理（如異常值過濾），云端開展復(fù)雜模型訓(xùn)練與全局故障分析，提升診斷效率；3.無人化運(yùn)維體系：結(jié)合機(jī)器人巡檢（如配電網(wǎng)智能巡檢機(jī)器人）、無人機(jī)自主缺陷識(shí)別，實(shí)現(xiàn)“