输变电设备可靠性评估与设备健康度评价体系的构建

输变电设备是电网安全稳定运行的核心载体，其可靠性直接关系电力供应的连续性，而健康度评价则是预判设备故障、降低运维成本的关键手段。随着电网规模扩大与设备智能化升级，传统依赖经验的评估方式已难以满足精准管理需求。构建系统的可靠性评估与健康度评价体系，成为电力企业实现设备全生命周期管理、提升电网韧性的重要抓手——这不仅需要融合多源数据与专业模型，更要打通评估结果与运维决策的链路，推动设备管理从“被动抢修”向“主动预防”转型。

输变电设备可靠性评估的核心维度

输变电设备的可靠性评估需覆盖“固有-运行-维修”三个全生命周期维度，每个维度对应设备可靠性的不同影响因子。固有可靠性是设备的“先天基因”，由设计与制造环节决定：比如变压器绕组的绝缘结构设计需满足110kV等级的耐压要求，若采用的绝缘纸厚度不足，即使运行中负荷正常，也可能因绝缘击穿引发故障；GIS设备的金属密封件若采用普通不锈钢而非316L耐腐蚀钢，在沿海盐雾环境中会快速锈蚀，导致气体泄漏，降低绝缘可靠性。

运行可靠性是设备在实际场景中的“表现得分”，环境与负荷是核心变量。环境方面，南方潮湿地区的变压器若未加装防潮装置，绝缘电阻会随湿度升高而下降，增加匝间短路风险；北方寒冷地区的断路器操动机构若未选用低温润滑脂，会因机构卡涩无法正常分合闸。负荷特征的影响更直接：电缆长期在80%以上负荷率运行，导体温升会超过70℃的允许值，加速XLPE绝缘层的热老化；变压器频繁过载会导致分接开关触头磨损，接触电阻增大，引发局部过热故障——某省级电网的统计显示，过载次数超过每年3次的变压器，故障概率较正常负荷设备高1.8倍。

维修可靠性是设备的“后天修复能力”，取决于维修质量与策略。维修人员的专业能力是关键：若变压器油色谱检测发现H₂含量超标时，维修人员未精准定位到分接开关的接触不良点，仅更换变压器油，故障会在短期内复发。备件质量的影响同样显著：更换断路器的灭弧室时，若选用非原厂备件，可能因灭弧介质纯度不足，导致开断能力下降，增加短路故障时的拒动风险。此外，维修策略的合理性也会反向影响可靠性——对状态良好的GIS设备频繁解体检修，可能破坏其密封性能，反而引入新的故障点。

可靠性评估的关键技术与模型应用

可靠性评估需依托专业技术模型，将“经验判断”转化为“数据驱动”。故障模式影响及危害性分析（FMEA）是识别关键故障点的基础工具：通过梳理变压器的“绝缘老化-匝间短路-供电中断”故障链，可明确“绝缘老化”是核心故障模式，需重点监测油色谱与绝缘电阻指标。可靠性框图（RBD）则用于系统级可靠性计算：比如双回输电线路的可靠性需按并联系统计算，任一回路正常即可保障供电，整体可靠性较单回线路高40%；而变压器-断路器-隔离开关的串联系统，任一环节故障都会导致整个间隔停运，需重点提升各设备的个体可靠性。

马尔可夫模型是预测设备状态转移的核心工具，通过构建“正常-降级-故障”的状态转移矩阵，可计算设备的平均无故障时间（MTBF）与平均修复时间（MTTR）。比如某台投运10年的变压器，正常状态的保持概率为0.95，降级状态（如温升偏高）的转移概率为0.04，故障状态的转移概率为0.01，通过模型可预测其未来1年的故障概率为3.2%。贝叶斯网络则用于融合多源数据更新可靠性评估结果：结合变压器的历史故障数据（先验概率）与当前油色谱数据（似然概率），可动态调整绝缘老化的后验概率——若油色谱中C₂H₂含量超过10ppm，绝缘老化的概率会从初始的15%提升至60%。

设备健康度评价的内涵与边界

与可靠性评估聚焦“能否完成功能”不同，健康度评价更关注“当前状态的好坏”与“未来故障的可能性”，是设备管理从“结果导向”转向“过程导向”的关键。其核心内涵可概括为“状态监测-趋势预测-风险评估”三个层次：状态监测是“现状诊断”，通过温度、振动、局放等数据判断设备当前是否正常；趋势预测是“未来预判”，通过分析绝缘电阻的下降趋势、油色谱数据的变化速率，预测设备何时会进入故障状态；风险评估是“后果分级”，结合设备的供电范围（如枢纽变电站的变压器）与故障影响（如导致10万户停电），评估故障的严重性。

健康度与可靠性的差异需明确：可靠性是“概率性指标”（如“未来1年故障概率5%”），健康度是“状态性指标”（如“当前绝缘状态良好，但温升趋势需关注”）。比如某台变压器的可靠性评估结果为“MTBF 18个月”（即未来18个月内大概率正常），但健康度评价可能因最近3个月绕组温度从60℃升至75℃，给出“健康度良好（85分），但需每周监测温升”的结论——这意味着设备当前状态没问题，但趋势需警惕，需调整运维策略。

健康度评价的指标体系设计逻辑

健康度评价的核心是构建“可量化、可关联、可落地”的指标体系，需遵循“科学性、可测性、关联性”三大原则。科学性要求指标符合设备工作原理：比如变压器的油色谱指标（H₂、C₂H₂、CO）直接反映绝缘老化状态，而非“设备外观是否干净”这类表面指标；可测性要求指标有数据支撑：比如“绕组温度”可通过内置传感器采集，而非“运维人员的主观感受”；关联性要求指标与故障直接相关：比如“过载次数”与“绝缘老化”直接关联，而非“设备的生产厂家”这类间接因素。

指标体系需按“基础-状态-环境-运维”分层设计：基础指标是设备的“静态属性”（型号、投运年限、设计寿命、额定容量），反映设备的“先天条件”——比如投运20年的变压器（设计寿命30年），基础指标得分会低于投运10年的设备；状态指标是设备的“动态属性”（在线监测：温度、振动、局放；离线检测：绝缘电阻、油色谱、耐压试验），反映当前状态——比如变压器的油色谱中C₂H₂含量为5ppm（阈值10ppm），状态指标得分为90分；环境与负荷指标是“外部影响因素”（环境温度、湿度、盐雾等级；负荷率、过载次数），反映设备的“工作压力”——比如沿海盐雾等级为Ⅲ级（严重）的输电线路，环境指标得分会低于内陆地区；运维指标是“管理痕迹”（维修次数、缺陷类型、上次检修时间），反映设备的“后天维护情况”——比如最近6个月内有1次缺陷记录（如“绝缘子污秽超标”）的线路，运维指标得分会低于无缺陷设备。

指标权重的确定需结合“专家经验”与“数据客观”：层次分析法（AHP）用于整合专家对指标重要性的判断（如“油色谱指标权重高于投运年限”），熵权法用于根据数据的离散度调整权重（如某地区变压器的油色谱数据差异大，权重可从0.3调整至0.4）。比如某电网企业的变压器健康度指标体系中，状态指标（油色谱、温度）权重占40%，环境与负荷指标占25%，运维指标占20%，基础指标占15%——这符合“当前状态优先于先天条件”的管理逻辑。

体系构建中的数据治理与平台支撑

数据是体系运行的“燃料”，需打通“采集-存储-治理”全链路。数据采集需覆盖多源异构数据源：智能传感器（如变压器的绕组温度传感器、断路器的振动传感器）提供实时状态数据；SCADA系统提供负荷、电压等运行数据；PMS系统（设备管理系统）提供维修记录、缺陷信息等运维数据；环境监测站提供温度、湿度、盐雾等环境数据。比如某市级电网的设备管理平台，整合了12类输变电设备的500+监测点数据，实现了“一台设备、一套完整数据画像”。

数据治理是确保评估准确性的关键：完整性要求每个设备的监测点数据无缺失（如变压器需采集绕组温度、油色谱、绝缘电阻3类数据）；准确性要求定期校准传感器（如温度传感器的误差需控制在±1℃内）；一致性要求统一数据格式（如将“油色谱C₂H₂含量”的单位统一为“ppm”，避免“mg/L”与“ppm”的混淆）。某电力企业通过构建数据湖存储多源数据，利用ETL工具（Extract-Transform-Load）清洗数据——比如删除传感器跳变的异常值（如温度从60℃突然跳到120℃），填补缺失的运维记录（如补充某台断路器的上次检修时间），确保输入模型的数据可靠。

平台支撑需实现“数据-模型-决策”的闭环：可视化界面需直观展示设备状态（如用红、黄、绿三色标注健康度等级）；模型引擎需内置可靠性评估（FMEA、马尔可夫）与健康度评价（指标加权、趋势预测）模型，自动计算并输出结果；决策支持模块需根据评估结果推荐运维策略——比如健康度60分（差）的变压器，推荐“立即停电检修”；健康度80分（良好）的变压器，推荐“每周监测油色谱，下月安排预防性试验”。

从评估到运维的闭环：体系落地的关键

体系的价值在于“用评估结果指导决策”，需打通“评估-运维-反馈”的闭环。可靠性评估结果可用于设备选型：比如在沿海盐雾地区，选用防腐蚀性能更好的复合绝缘子（而非陶瓷绝缘子），可将线路的固有可靠性提升30%；用于运行方式调整：比如可靠性评估为“MTBF 12个月”的电缆线路，需避免过载运行，将负荷率控制在70%以下。

健康度评价结果直接指导运维优先级与策略：比如某变电站的3台变压器，健康度分别为90分（优）、80分（良）、60分（差），运维人员会优先检修60分的变压器，再关注80分的变压器的温升趋势；对于健康度75分的断路器（状态一般但趋势稳定），采用“状态检修”（即根据状态变化决定检修时间），而非“定期检修”（每年一次）——这可减少不必要的检修次数，降低运维成本。某省级电网通过体系应用，设备故障抢修次数下降了28%，运维成本降低了22%——核心原因就是评估结果精准匹配了运维需求，避免了“过度维修”与“维修不足”。