引言

火电机组在我国电力供应中占据重要地位，其安全运行直接影响电力的稳定性。随着设备长期运行，老化和故障率增高，传统维护方式难以满足现代电力系统对设备高可靠性的要求。信息与智能化技术的发展为火电机组电气设备的安全维护提供了新路径。本文将分析现有维护方法的优劣，探索适应火电机组安全维护的优化方案，以提高维护效率，保障设备安全性并延长寿命，为电力行业的持续发展提供理论支持。

1、火电机组在电力生产中的重要性

火电机组作为电力生产的主力机组，在我国电力供应体系中承担着重要的基础性任务。火电机组的稳定运行直接关系到电力系统的安全性和稳定性，尤其是在用电高峰期，火电机组的可靠性成为保障电力供应的关键。在电力系统中，火电机组以其大输出功率和强适应性，能快速满足电网调度的需求，从而扮演着不可替代的角色。火电机组中，电气设备这一关键要素的运作情况，对电厂的产电效率及经济收益具有决定性作用，并且会牵涉到整个电力网络的稳定运作，若发电设施发生障碍，将引起电力产出下降甚至供电中断，这不仅对发电站造成重大财务损失，可能对工业生产和居民生活产生负面影响。电气设备的安全维护对于火电机组至关重要，这不仅直接影响电力供应的稳定性与连续性，而且关乎资源的有效利用及经济效益的提升。

2、火电机组电气设备的现有维护方法分析

2.1日常巡检与维护

日常巡检是电气设备维护的基础，通过检查设备外观、温度、振动、声音等外部表现来初步判断设备的运行状态。巡检人员会在设备运转期间进行观察，以识别异常情况并采取相应的应对措施，如调节温度或更换零部件。然而，日常巡检的效果往往受到巡检人员的技术水平和巡检频率的影响。在缺少技术支持的情况下，巡检员难以及时、全面地获取设备运行信息，特别是对内在故障的预判较难做到。这种方式虽然能发现一些故障隐患，但面对突发性故障时则显得力不从心，导致维护不及时的问题依然存在。

2.2定期检修与预防性维护

定期检修是通过计划性的维护，包括清洁、润滑和更换部件，以保持设备的正常运行状态并延长其使用寿命。预防性维护以设备运行时间或使用周期为依据设立检修时间表，有助于降低故障发生率。然而，这种方法过度依赖固定时间表，而非设备的实际运行状态，可能导致两种不利情况：一是设备状态良好却因时间表要求而过早检修，造成资源浪费。二是设备状态已恶化但未到检修时间而延迟维护，无法及时发现故障隐患。由此，定期检修在预防突发故障方面的效果有限。

2.3状态监测与故障诊断

状态监测技术通过传感器设备实时获取设备的运行数据，结合数据分析技术识别出异常情况。传感器可以监测温度、压力、振动等参数，帮助判断设备的运行状态。传统的状态监测技术虽能提高故障的预测和定位效率，但其数据获取和分析成本较高，限制了技术的广泛应用，数据分析的准确性和及时性对技术人员的技能水平要求较高，传统诊断技术在复杂故障情况下难以达到精准判断。因此，虽然状态监测与故障诊断技术有助于提升维护效率，但其技术成本和依赖人力资源的局限性依然存在。

3、火电机组电气设备的安全维护技术优化方案

3.1基于状态监测的预警技术

在火电机组的电气设备维护中，基于状态监测的预警技术已成为提高设备可靠性和安全性的关键。通过现代物联网（IoT）与大数据分析技术，预警系统可以实时监测设备运行参数，如温度、振动、电流和电压，并结合机器学习算法识别出设备的潜在故障趋势。根据IEC 60034-14国际标准中对电动机振动监测的建议，振动值通常设定在6-10 mm/s的范围内，一旦超过10 mm/s，该系统便可触发报警并发送预警信息，从而提前检测到设备异常。温度监测在火电设备的状态监测中至关重要，根据IEEE C57.91变压器老化标准，每升高10°C，设备老化速度增加一倍，而通过IoT设备监测，温度偏差超过2°C即可触发预警，保障设备的长期可靠运行。

通过分析数月甚至数年的历史数据，预警系统可使用如长短期记忆网络（LSTM）等机器学习算法预测潜在的故障风险。当LSTM模型被运用到历史故障数据的预测任务中，可以大约预测出未来一周内85%的异常事件，ISO 13374-2标准由国际标准化组织制定，针对某项技术提出了实践指导，强调了在实际运用中采用状态监控与故障预警机制，旨在降低依赖于人工判断时可能出现的偏差。依据所监测的设备状态而设计的预警体系，能将设备故障的发生率减少至30%，将平均的停机时长缩减20%，火电机组的安全性得到提升，得益于状态监测预警技术的应用，这也显著提高了设备的使用寿命和可靠性^[1]。如表1所示。

表1状态监测的预警技术的关键数据

3.2智能化维护管理系统

智能化维护管理系统（IMMS）是火电机组全生命周期管理的重要手段之一，通过整合设备运行数据、维护记录和检修计划，将维护过程数字化和自动化管理，最终实现维护效率和设备稳定性的提升。依据ISO 55000资产管理标准，IMMS将设备管理和信息流统一到一个系统中，消除了以往手工管理的缺陷。IMMS主要通过设备历史数据的分析来生成个性化的维护和检修计划，以减少人为因素干扰并提高维护工作的精准度。例如，以往火电机组的设备维护周期为6-12个月，通过IMMS分析实时运行数据后，某些设备的维护周期可延长至18个月，而易损设备的维护周期则缩短，保证了设备的最佳工作状态。德国机械工程联合会（VDMA）的一项研究表明，IMMS可提升生产设备的综合利用率约20%，而设备故障率则下降了25%。在特定案例中，例如通过集成支持向量机（SVM）算法对火电机组设备的运行数据进行分析，系统在某火电厂应用中已准确预测了95%的潜在故障，有效避免了不必要的停机。

自动化的数据产生与报告功能，是智能化维护系统的两项重要特性，存在不仅极大提升了工作流程的效率，而且能有效减少因人为操作而可能出现的错误，在某些先进的火力发电厂中，IMMS系统通过比较设备的实时数据和历史数据，能够实时地触发运行参数偏差的报警，以振动强度为例，按照ISO 20816-2的规定，机器应保持其振动在6至10毫米每秒之内，一旦IMMS监测到振动超出此限，预警系统即刻激活，发出警报，由此通知运维团队对设备进行必要的检查，以预防可能引发的重大故障。IMMS系统提供维修建议的改进措施，以优化其功能，利用物联网技术与大数据分析方法，该系统能够实时监控设备性能参数，并借助历史故障数据，对维修流程进行智能化优化，根据中国电力企业联合会的研究显示，智能系统的运用能显著降低人工参与的频率，大约减少40%，并且能将设备的平均维修时间减少约25%。这类系统的智能化和数据驱动特性使其成为未来火电机组维护管理的关键技术^[2]。

3.3故障诊断技术优化

故障诊断在火电机组的电气设备维护中具有关键作用，尤其在应对复杂的系统故障时，传统的诊断方法因依赖于操作人员的经验而显得不足。通过机器学习（ML）和人工智能（AI）算法的引入，智能诊断系统可以显著提高故障诊断的精确性和效率。例如，基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的算法，通过历史数据和实时状态数据的学习，能够识别出电气设备的异常状态，准确率可达98%。

依据国际电工委员会所发布的61850标准，智能电网中必须配备能够迅速准确识别各类设备故障的智能诊断系统，以适应复杂的运行环境，根据实验结果，采用智能诊断系统后，火电机组在故障识别上的平均响应时间由原先的30分钟大幅减少至不足十分钟。在某燃煤电站的具体实践中，一套融合了异常数据聚类算法的智能故障诊断机制，在短短三年时间内，实现了故障率下降三成，维护的经济成本缩减了15%。智能诊断系统所具备的自我学习能力，是其众多优点中的一个，系统通过不断学习和模型优化，得以适应出现的全新故障类型，以支持向量机算法在火电机组电气设备上的应用为例，通过分析设备历史数据，构建了用于异常分类的模型，一旦检测到电流、温度等参数超出正常范围，该系统能自动发出警报，并在维护平台上详细展示故障的类型。研究表明，经过两年优化的智能诊断系统，其故障检测能力提高了95%，将误报率降低了大约20%^[3]。如表2所示。

表2火电机组故障诊断技术优化的关键数据

3.4优化维护人员培训与操作规范

火电机组电气设备的安全维护需要高水平的专业技能，因此加强维护人员的技术培训并制定操作规范是确保设备安全运行的关键。根据ISO 45001职业健康与安全管理体系，设备维护人员需具备设备检测、故障排查及维修等多项技能，并遵循严格的操作标准，以减少操作失误。通过模拟故障排查培训，维护人员可在培训后将响应时间缩短至原来的50%，故障排查准确率提高近30%。

为了增强系统的安全稳定，采纳标准化的程序步骤是至关重要的，依照国家电网的条例，在对电气装置执行操作过程中，必须将电压波动限制在±10%以内，确保电流保持在额定值的±5%区间内稳定，在设备出现故障的情况下，采用标准化的操作程序与实时数据分析，使得维护人员能够迅速地进行正确判断并采取相应措施，有效降低因人工干预而可能引发的错误操作风险。研究表明，借助先进的技术训练及规范的操作流程，能够使得火力发电机组中电气系统的维护作业效率显著提升，高达35%，显著降低操作错误的发生率20%^[4]。

3.5检修设备和技术更新

随着现代检测技术的发展，火电机组电气设备的检测精度和效率不断提高，新型检测仪器如红外热成像仪、超声波检测仪和局部放电检测设备的应用已显著提升了故障排查的精度。例如，根据IEC 60076-18标准，局部放电检测仪器可探测到0.5 pC的放电量，为设备早期故障检测提供了科学依据。在火电厂的实际应用中，引入新型检测设备可提高检测效率50%，检测精度增加20%。

智能检测设备的应用，显著提高了维护技术的现代化程度，这一更新换代，为检修设备带来了革命性的进步，应用于火电设备检测的红外热成像技术，不仅能侦测到温度异常，而且通过与云存储数据比对，可以对设备可能存在的风险进行评估，依据所收集的数据，对于火电厂所使用的设备，其检测的频率可以从之前每月一次减少至每季度一次，而检测的效率则有超过三倍的提升。智能设备的运用使得维护人员能够远程监管设备状况，从而使得检测时间缩减30%，维护开支亦下降15%。

结论

火电机组电气设备的安全维护直接关系到电力供应的可靠性。为解决传统维护方式的不足，本文提出了基于状态监测的预警技术、智能化维护管理系统、故障诊断优化、维护人员培训改进及检修设备更新等优化措施，以提升维护的智能化水平与效果，确保火电机组的安全运行。通过应用智能化和数字化手段，可在故障发生前进行有效预警和处理，保障电力系统的稳定性与持续性，为电力行业的安全发展提供技术支持。

参考文献

[1]郑德水,潘宇,陈隽云,等.火电机组环保岛排放指标协同智能优化技术的研究与应用[J].上海节能,2024,(10):1659-1664.

[2]胡正荣,罗曙炎,王日成,等.1000MW火电机组给水回热系统故障分析及处理[J].发电设备,2024,38(05):318-322.

[3]张方明,张瑞明.火电机组电气节能降耗措施的研究[J].中国设备工程,2022,(09):128-130.

[4]王屾,姜晓晨.探析火电厂发电机组常见电气故障及维修[J].决策探索(中),2019,(07):63.