基站设备(6篇)

基站设备篇1

1适用性

医疗设备的配备要根据本站的实际水平、人员素质和发展趋势，选合适的设备，目前有些基层站由于诸多原因照成设备使用率不高，有些设备闲置，造成有限资源的浪费。比如有些基层服务站受门诊量及技术人员的水平所限，使用全自动多参数血细胞计数仪，虽然仪器先进，操作简单，自动化程度高，但试剂成本较高，工作量不足，照成试剂浪费情况，有些生化分析仪由于操作人员的技术限制，而使设备未能正常运行，同时质量控制得不到保证。另外，使用者的文化程度、专业技术素质等对设备的适用性有很大影响，过于先进的设备，对操作要求较高，遇到问题解决不了，更达不到精通使用和维护管理了，因此，在不断引进新设备新技术同时，要考虑其适应性，加强操作人员的技术提高。

2先进性

基于基层服务站的工作重点的转移，随之引进先进的仪器设备，随着医疗技术的发展，医疗设备更新换代周期加快，设备的先进性是相对的。很多厂家为了市场竞争的需要，其产品的更行换代非常之快，但细究其大部分产品都是在原有产品基础上改进提高的，而有些产品只是在外型上、体积上、操作上或增加中文显示等，器技术指标没有更本改变。所以我们引进设备时不可被表面现象蒙蔽，最新产品不一定就适用。在购置时还要考虑到设备是否具有增容和兼容接口，以备将来拓展新项目只用，是设备的适用率最大化。

3可靠性

设备的可靠性是设备精密度和准确度的维持性，零部件的耐用性与安全性。可靠性技术包括：可靠性设计、可靠性试验及可靠性计划与管理。设备的使用一般都是医院的医生、护士、实验室人员，而基层计生服务站，大多身兼数职，对医疗设备的技术知识掌握较少，因此就应考虑到误用、操作不当、维护保养等问题，尽量减少因人为因素照成的设备损害，因此，要请工程师认真做好提供设备的各项技术参数的指导培训工作，把好质量关。

4安全性

产品的安全性是医疗设备的重要组成部分，医疗上的安全性是指仪器或包括人和仪器的系统的可靠性。医疗设备是很复杂地组合起来使用，并且使用时与人的判断和操作有关，从产品的合理设计、精心制造延伸对使用者进行技术培训，对设备定期维护保养。在选购设备时，首先要考虑对病人的安全程度，医疗设备的安全性对病人的影响程度分为三大等级：第一等是指会直接或间接影响到病人死亡或严重伤害的设备，第二等是用于常规、半紧急诊断或治疗的设备，第三等是设备出故障不会危机病人的生命或健康，主要为病人提供方便的。依照此原则，在购置时就可以注重选安全、有效的仪器，避免在操作中危害到病人、医务人员、仪器周围人员和其它仪器设备。

5有效性

影响设备有效性的因素主要是病人的数量、医疗技术水平、设备在本地的分布情况、诊断的准确率、阳性率、及治疗的有效率、治愈率，所以要注意这几项因素，最好经过调查分析和比较后做出决定，以满足服务站的发展需要。

基站设备篇2

【关键词】基站能耗模型设备耗电空调耗电散点图节能减排

1引言

国家“十一五”规划纲要明确提出了“‘建设资源节约型、环境友好型社会’，‘十一五’期间单位国内生产总值能耗降低20%左右，主要污染物排放总量减少10%”的发展目标。（“十二五”期间的单位GDP能耗目标与碳排放量，拟定在“十一五”的基数上均下降16%，其中2011年同比下降3.5%。――编者注）节能减排是一项基本国策，也是企业低成本高效运营的必然选择。移动通信行业的节能减排工作有着和其他行业不同的特点，移动通信基站由于地理位置分散且数量庞大，基站能耗统计难度很大。

本文通过建立样本基站能耗数据采集平台，通过对典型基站能耗数据的收集分析基站耗电影响因素，进而建立基站能耗模型，并利用模型预测全网基站耗电，取得了比较满意的效果。

2样本基站能耗数据采集平台

根据覆盖类型、设备厂家、设备类型等分类属性挑选样本基站。在样本基站建设远端电量采集模块，分设备和空调分别采集基站的耗电量。为了研究温度对空调耗电的影响，在样本基站室内外装设温湿度表，实现对典型基站温湿度数据的监控。采集的样本基站耗电数据和温湿度数据通过GPRSDTU传送到监控中心进行处理。整个数据采集系统采用B/S结构，具体组网方案见图1。

3基站能耗影响因素分析

基站中的主要耗电设备包括基站设备、基站空调、传输设备和电源设备，其中基站设备和基站空调设备耗电占到基站总耗电的90%以上。下面就对基站主设备和空调设备耗电的影响因素进行分析，分析过程分为两步：

（1）猜想基站能耗影响因素

通过直观的判断和对专业人员的咨询等方式列出可能影响耗电量的相关因素，猜想得出的基站能耗影响因素如图2。

（2）筛选确定自变量

利用样本基站能耗数据采集平台收集到的数据，经过大量的散点图定性和定量分析，确定基站耗电自变量如图3。

4基站能耗模型建立和测算

4.1基站能耗相关因素关系探索

（1）单站综合话务量和设备耗电量的关系探索

根据如图4的散点图可以得出，设备耗电量与综合话务量基本呈线性变化，话务量增加的耗电量比截距要小得多。

（2）基站载波数和设备耗电量的关系探索

基站主设备耗电与载波数有着较强的线性关系，与综合业务量也有一定的线性关系；同时，不同设备类型的耗电特性有所不同，如图5所示。

（3）室外温度与空调耗电关系探索

室外温度仍是空调耗电的主要解释变量，空调耗电与室外温度呈现线性变化，见图6：

（4）隔热性能与空调耗电关系探索

隔热性能较好的局房，不易受室外温度的影响，但室外温度较低时空调耗电较高；隔热性能一般的局房，易受室外温度的影响，室外温度较低时空调耗电不高。图7中蓝色隔热好，绿色隔热差。

（5）设备耗电与空调耗电关系探索

室外温度较高时，设备耗电产生的热量不能通过热交换散发到室外，设备总耗电大小对空调耗电影响程度较大；室外温度较低时，设备耗电产生的热量可通过热交换散发到室外，设备总耗电大小对空调耗电影响程度不大。不同设备耗电情况下基站温度与空调耗电散点图见图7。

4.2建立基站能耗统计模型

（1）基站设备耗电模型

针对不同类型的设备，以载波数和话务量作为自变量、设备耗电量作为因变量进行二元一次线性回归，得到以下基站设备耗电模型：

Y（基站设备耗电量）=B+载波数*载波系数+综合业务量*综合业务量系数（1）

表1宏蜂窝基站设备耗电模型

（2）空调耗电模型

针对不同墙体类型的基站，以室外温度和设备耗电量作为自变量、空调耗电量作为因变量进行二元一次线性回归，得到以下空调耗电模型：

Y=B+室外平均温度*温度系数+设备耗电*设备耗电系数（2）

根据分析发现，空调耗电与墙体类型关系密切，根据不同的墙体类型建模结果如表2：

4.3模型预测验证

将利用样本基站采样数据建立的耗电模型，运用到批量同类基站进行基站能耗预测。利用收集统计得到的自变量数据，得到批量基站的能耗预测数据，与实测的基站能耗数据对比进行误差分析，批量基站加总后的基站能耗误差处于1%以下，效果较好。具体模型预测分析结果如表3：

5小结

本文通过对大量基站能耗数据的分析，总结得出了基站能耗影响因素，并建立了基站能耗预测模型；由批量基站的实际能耗数据和预测数据比较可知，加总误差在允许范围内。本文得出的一些关于基站能耗特性的结论，相信对推进移动通信行业节能减排工作的开展具有一定的指导意义。

【作者简介】

帅农村：工程师，硕士毕业于南京邮电大学，现任职于中国移动通信集团广东有限公司东莞分公司，从事无线网络规划方面的工作。

基站设备篇3

关键词：无线通信网络；通信设备；维护管理；设备故障

1无线通信网络简述

无线通信网络是指通信双方通过无线传输进行信息交流的通信网络。无线通信经历了由模拟通信向数字化通信的发展过程，目前比较成熟的数字移动通信制式主要有泛欧的gsm网络；无线通信网络中有基站子系统bss，网络子系统nss，操作支持系统oss，以及移动台ms，本文要讲述的无线通信网络中的基站在整个网络系统中的位置如下图所示：

2基站设备缺乏管理的表现

设备的安装和使用未严格按照相关使用说明进行操作，导致误操作，安装质量未能达到规范要求，对人员及通信设备的安全，以及无线网络良好的正常运行造成影响。而因为基站设备是整个通信网络的基本组成部分，也是最重要的环节之一，所以基站的日常维护与管理如果存在不足，做不到良好的维护与管理，一个基站任何一个设备的故障都会影响每一个基站的正常工作，或者影响到整个通信网络的质量，以及网络的正常运行，甚至出现安全事故。

3管理不足对基站设备运行的影响

3.1减弱无线信号覆盖

当某一基站发生故障时，所发射的无线信号也将会受到影响，或导致信号中断。而对基站设备的故障维护一般要持续一段时间，在这段时间内，用户的信号或接收数据信息的过程被终止（掉话），造成用户不能准确接收和发送相关数据信息，影响无线信号的覆盖率，影响手机用户的感知。

3.2缩短基站设备使用寿命

基站是无线通信网络中最基本的的单元，站点数量众多，每个基站有多个不同的设备，维护管理不足，会缩短基站相关设备的运行寿命。

3.3增加运营成本

无线网络运营商缺乏对基站设备维护的管理，减少相应的管理工作，表面上为企业节省了人力和资金，实际上，当通信设备发生故障时，对企业的正常运营成本和企业无形资产的影响更大，不但会增加成本，一定程度也会影响了企业的形象。

3.4增加安全隐患

如果缺乏对基站设备维护与管理，将可能增加基站设备掉落的人员砸伤事故，电源故障引起的火灾、雷击等安全隐患。

4通信基站设备的常见故障

4.1软故障和硬故障

按照基站设备故障的性质，可以将故障分为软故障和硬故障两类。其中，软故障指软件系统的不正常运行所带来的故障，如软件bug、参数设置失误等。硬故障是指设备硬件的损坏，一是人为原因；二是环境原因；三是电器元件的原因；实例如下：

4.1.1软件故障

指基站通信主设备中的控制单元、传输单元、射频单元、合路器等板件，以及开关电源柜中的控制模块，光端机内部器件，空调等设备，由于软件本身问题或者相关参数设置有误，而导致的设备不正常工作的故障，称为软件故障。

4.1.2硬件故障

指基站中所有设备，如主设备板件、光端机、开关电源柜、电池组、空调、天线、市电接线盒等硬件设备，出现人为原因、环境天气原因、自身电子器件损坏而出现的故障为硬件故障。

4.2全局性故障、局部性故障、独立性故障

按照故障的影响范围可以将设备故障分为全局性故障、局部性故障、独立性故障三类。全局性故障影响整个通信网络的正常运行，局部性故障只对通信网络的某一项或几项功能造成影响，独立性故障一般是某一元件发生故障，不论哪种类型的故障，对通信网络的运行都有一定的影响和破坏；实例如下：

a.全局性故障：如整个基站市电故障导致断电，基站无法工作（节点站时，甚至影响下挂基站的正常工作）；光端机故障，传输中断，基站无法工作；主设备控制模块、传输模块故障，基站中断等情况下的故障。

b.局部性故障：基站主设备中某个小区的设备出现故障，多条2m中个别出现中断，导致个别小区中断，或者天馈部分（馈线、光纤断，或天线坏）出现个别故障，导致基站局部性故障。

c.独立性故障：基站整体运行正常，只是部分设备中的个别板件和器件出现故障，如个别射频模块故障。

4.3固定性故障和

暂时性故障

按照设备故障发生的时间、频率和周期可以分为固定性故障和暂时性故障两种。固定性故障的发生一般比较稳定，可能会重复多次出现，电路短路、开路、某一元件损坏等都会造成固定性故障。暂时性故障一般持续时间较短，发生时设备的工作状态不稳定，设备运行时好时坏，元件老化、性能下降或接触点接触不良等会造成暂时性故障。

4.3.1如上所述，固定性故障，一般为各类设备器件的损坏为主，主设备射频模块、合路器等。

4.3.2暂时性故障，如传输误码率瞬间异常、设备板件模块老化不稳定、设备间的线缆连接处不良等原因导致的基站设备运行出现不稳定，时好时坏的故障现象。

5通信基站设备故障的检测方法

5.1观察法

观察法有断电和接电两种方法。对故障基站设备应用直接观察法进行检测时，应先进行断电观察，在断电的情况下，利用人的视觉、听觉、嗅觉等多种感官进行检查，待经过详细、细致的观察，确认设备内外元件无误后接电进行观察，看设备是否有冒烟、电火花等现象，是否有异常声音响起等。

5.2测量法

主要有电压测量法、电阻测量法和电流测量法三种，电压测量法通过测量元件的工作电压进行故障判断，电阻测量法通过测量元件自身的电阻值或元件对地电阻值来判断故障，电流测量法通过测量通过元件的电流，与正常值进行比较，判断故障原因。

5.3插拔法

插拔法是通过插入或拔出插件来对设备故障进行判断的方法。此种方法简单，而且行之有效，可以快速找出故障所在。检查方法为：打开故障设备和其他连接设备的连线，然后接通故障设备的电源，如果故障消失，则检查连接设备和连接线是否有故障，若有则继续排除故障，若无则检查故障设备本身。

6结束语

无线通信网络中基站设备的维护与管理，影响着整个无线通信网络的正常运行，因此，在利用无线网络所带来的便利时，也应加强对无线通信网络中基站设备的日常维护和管理，提高设备运行的稳定性和良好性，提高无线网络质量，提高基站设备的有效寿命，保障通信网络的平稳、无事故安全运行，使得通信用户有着良好的感知。

参考文献

[1]崔芳，赵桐.移动通信工程管理关键点及其标准化研究[j].知识经济，2011（4）.

基站设备篇4

关键词：音频识别；在线监测；故障识别；无人值守变电站

中图分类号：TN912文献标识码：A

随着电网建设的发展和安全要求的提高，变电站建设正朝无人值守或少人值守的方向发展.目前，无人值守变电站主要倾向于向“五遥”方向发展（遥测、遥信、遥控、遥调、遥视）[1-2]，利用视频监控系统，变电站中已逐步实现了“遥视”功能，但对于运行设备内部声音的监测却没有得到重视，已开发的成套设备也非常少[3]，针对电力设备运行状态的智能化音频识别系统就更少了.

电力设备在运行过程中会发出各种声音，从声音变化强弱可以判别设备的运行状态，甚至故障类别[4].例如，10kV配电变压器正常运行时，有较轻微均匀的“嗡嗡”声，这是铁心自振的正常现象.如果变压器突然出现异常的声音，原因是多方面的，可从以下几个方面考虑：1）若声音比平常听起来沉重，说明此时变压器过负荷；2）若声音比平常尖锐，说明电源电压过高；3）当变压器内部铁心结构松动时，便会出现乱而嘈杂的声音；4）当变压器出现爆裂声时，表明线圈或铁心绝缘有击穿现象；5）当跌落式熔断器触头接触不好、分接开关触头接触不良，以及其他外电路上有故障时，也会引起变压器声音的变化.为了判断变压器故障类型，变电站值班人员常用绝缘棒的一端放在变压器的油箱上，另一端放在耳边仔细听声音.该方法虽然操作简单，但无法实现远程的连续的在线检测，与无人值班变电站的发展趋势不相符；同时还要求检测人员具有丰富的实际经验，给判断的准确性带来了不稳定因素.

为了全面掌握变电站实时运行情况、及时发现故障设备[5]，并做出科学的决策和处理，有必要研究一种无人值守的设备音频监控新方法，通过监测设备运行时的声音信号，对设备运行状态进行在线监测.并且注意与变电站现有监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义.

1音频监测原理与系统结构

1.1电气设备音频监测原理

无人值守变电站设备音频检测系统主要用于检测变压器、电容器、电抗器、GIS（气体绝缘开关）等主设备运行时的声音信号.如图1所示，多路音频信号经传感器采集、滤波、放大、AD转换，传送至单片机数据处理器，经数据处理后，由现场总线把音频数据传至变电站监控主机（IPC）上，经音频频谱分析、提取到音频特征参数，再用神经网络识别该音频特征，根据音频特征向量输出该设备所处的状态和故障类型，并且监控主机根据判断结果做出报警或采取其它措施进行故障处理.

1.2电气设备音频监控系统结构

变电站无人值守设备音频监控系统结构如图2所示，系统硬件由声音信号采集模块（由声音传感器、现场总线、数据收集器构成）、故障类型判别模块（变电站主机）和人机交互模块（集控站主机）和电源模块组成.

首先，在变电站需要监测的电气设备上安装了多个声音传感器（如图1所示）.每个数据采集器负责多路音频数据的采集；然后数据收集器负责收集某个站点多个数据采集器的音频数据，并上传至站点监控主机.变电站监控主机根据设备故障状况和设备优先顺序，分时处理多路音频数据.对音频数据进行变换和频谱分析、提取音频数据的特征向量，然后把特征向量输入训练好的神经网络进行识别，判断发出该音频数据的设备运行状况和故障类型，并根据判断结果采取警报或其它控制措施.

集控站主机位于变电站集控中心，通过以太网与各变电站主机进行远程通信，是工作人员与各变电站音频监控系统进行人机交互的平台，可方便地对多个无人值守变电站点进行远程的集中监管.集控站工作人员利用服务器保存的历史记录，不但可查询任一指定站点的设备当前和过去的音频数据，还可通过集控站的数据汇总分析，绘制出一段时间来某个电气设备的波形和频谱幅度变化曲线图，方便工作人员综合分析该设备的变化情况.另外，集控中心还可结合集控站其他非音频监控系统的信息，对某个变电站设备状态进行全面分析，更加准确地判断它的运行状态，确保设备安全稳定运行.集控主机主要功能如图3所示.

2系统关键技术实现

2.1音频数据采集器

数据采集器是实现变电站设备无人值守音频监控的重要部件，它负责电气设备音频数据的处理和初步判断，内部结构如图4所示.

数据采集器对声音传感器采集声音信号的处理包括：信号放大、低通滤波、模数转换、声音压缩、信号初步判断、串行通信等处理过程.核心处理器为凌阳SPCE061A型音频处理机，该处理器集成了信号放大、模数转换、串行通信接口等部件，具有强大的声音处理能力，适合本项目音频信号的处理.SPCE061A型单片机IO端口的IOB7和IOB10可以从通用IO口设置为串行通信口（UART），为RS422通信提供了硬件条件.串行通信口的波特率从1500bps到51200bps（51.2Kbps）可调，通信速度能够满足状态监控的要求.为了实现多机通信，每个音频数据采集器均有自己的一个地址.通过单片机读取7个IO的二进制编码，实现采集器的地址编码，数据收集器根据这个地址编码轮询各数据采集器，实现与各监测点的多机通信.

为了减少上层服务器对音频数据的计算和处理，底层的数据采集器还需对采集的音频数据在本地进行简单的故障预判断，通过预判断提前发现所采集的音频是否属于故障音频.其基本原理是：首先对典型故障音频进行特征统计，并把统计结果保存在本地数据库中，然后把当前音频数据特征快速与故障音频特征进行比对.例如，当出现音频信号的幅度明显过高、过低、噪声信号过大等情况时，就能快速判断其属于故障音频.对于这些异常情况，数据采集器马上将判断结果通过RS485总线发送给数据收集器，再经数据收集器告知监控主机.

经数据采集器预判断不属于故障音频的数据，还需上传至监控主机作进一步分析.当数据采集器收到监控主机发出监听某个设备的要求时，立即将该设备的声音数据进行压缩和编码传输给数据收集器.数据收集器利用串口服务器，把RS485协议数据转换为TCP/IP协议的网络数据与监控主机进行通信，把音频数据传输到监控主机后完成进一步的判断处理.

2.2设备运行状态判别模块

设备运行状态判别模块是变电站音频监控系统的核心模块，基本判断过程如图5所示.监控主机对上传的音频数据进行频域变换、频谱分析，提取音频信号的MFCC（MelFrequencyCepstrumCoefficient，即Mel频率倒谱系数）特征参数[6]，然后把特征向量输入训练好的正弦基神经网络进行计算，判断出该音频数据表征的设备运行状态，同时监控主机根据判断结果做出相应控制和处理，保证设备安全运行.

2.2.1音频信号特征提取

有效提取语音特征是识别语音的关键.人的内耳基础膜对外来信号会产生调节作用，它实质上充当了一个滤波器组，具有在嘈杂的环境中以及各种变异情况下仍能正常地分辨出各种语音的功能，即使信噪比降低时它仍有较好的识别性能.Mel频率就是基于人耳听觉这一特性提出来的[7]，它与Hz频率成非线性对应关系；而且MFCC算法还模拟人耳滤波器功能设计了听觉前端滤波器组模型，这样计算的结果能很好地体现音频信号的主要信息，所以MFCC提取的音频参数广泛地应用于语音识别[8]、音频分类和检索领域[9].本项目也是通过提取电气设备声音的Mel频率倒谱特征参数作为判断识别的特征参数，Mel频率倒谱系数的参数提取步骤如下.

2.2.3音频特征识别器的训练

利用神经网络对音频数据进行自动分类，首先需要收集各种电气设备良好和故障状态下的音频数据进行训练.在变电站设备中采集m个音频信号的样本，经MFCC算法分别提取m个样本的特征参数，作为该状态的训练样本.每个特征参数是含有N个元素的向量，根据神经网络的模型及权值修正方法，设计了如下训练方法.

3实验与仿真

3.1实验设备介绍

无人值守变电站的音频监控系统已在河南省信阳供电公司220kV沙港集控中心和110kV工业城变电站试运行，且沙港集控中心离工业城变电站相距50km.系统设备包括：集控站主机1台、变电站主机2台、数据采集器8个，还有端子箱、配电箱、交换机、通讯电缆等.集控站主机设在信阳供电公司220kV沙港集控中心，其余主要设备安装在信阳供电公司110kV工业城变电站.到目前为止，音频监控系统性能稳定、运行良好，其安装现场如图7所示.

由图13可知，变压器音频信号的频率主要集中在50～500Hz，主要原因是变压器铁心振动产生的声音集中在5个频率范围.实验表明：不同运行状态下的音频信号，幅频图的频率峰值和幅度明显不同，所以有必要根据这个特点设置MFCC计算的初始条件，提取稳定可靠的音频信号特征作为识别的根据.

3.2.2变压器音频信号特征提取

利用Matlab计算主变压器音频数据的MFCC特征参数，结果如图14所示.

当变压器处于同一工作状态时，其声音具有持续稳定的不变性，而且不同时期获得同一状态的MFCC特征曲线具有相似性，如图15所示.

3.2.3正弦基神经网络识别分类

选取前面所述变压器5种状态下的音频数据各2000组共10000组（采样频率为8kHz）.首先从每种状态中随机抽取1500组共7500组进行神经网络训练，将每种状态剩下的500组特征向量作为测试数据，进行正弦基神经网络识别测试，得到变压器各种状态的正确识别率如表1所示.

4结论

监听电气设备运行时发出的声音信号能有效发现设备异常情况，及时采取措施隔离和消除故障，避免事态扩大.本文提出一种利用神经网络准确识别音频特征、判断设备故障类型的方法，从根本上改进了传统人工监听设备、判断故障的方法，提高了电气设备故障检测水平，丰富了无人值守变电站的设备在线监测和检修技术，在未来的智能电网建设中具有重要的应用价值.

参考文献

[1]丁正胜.无人值班变电站远程图像监控系统应用[J].大众用电，2009，3：24-25.

[2]孔英会.无人值守变电站监控视频异常模式识别方法[J].华北电力大学学报：自然科学版，2011，38（6）：11-16.

[3]徐林.变电站音频实时监测系统初探[J].机电信息，2009（36）：155-156.

[4]杨新杰.配电变压器异常现象的分析与判断[J].北京电力高等专科学校学报，2011，12：2-3.

[5]蔡声镇.高压变电站室内分布式SF6监测系统的研制[J].仪器仪表学报，2006，27（9）：1033-1036.

[6]陈勇.语音特征参数MFCC的提取及其应用[J].湖南农业大学学报：自然科学版，2009，35（1）：106-107.

[7]张小玫.基于小波Mel倒谱系数的抗噪语音识别[J].中国电子科学研究院学报，2008，3（2）：187-189.

[8]郭春霞.基于MFCC的说话人识别系统[J].电子科技，2005（11）：53-56.

[9]江星华.基于LPCMCC的音频数据检索方法[J].计算机工程，2009，35（11）：246-248.

[10]薛峰.噪声环境下MFCC特征提取[J].信号处理，2010，26（1）：127-131.

[11]邹阿金.正弦基函数神经网络滤波器设计[J].长沙电力学院学报：自然科学版，2001，16（2）：16-18.

基站设备篇5

Abstract：Theelectricalequipmentofdigitalsubstationplaysanimportantroleinrecentyears.Withtoday'srapiddevelopmentofthesocio-economyandthescienceandtechnology，people'sliveshavebeengreatlyimproved，atthesametime，peoplealsoproposehigherrequirementsfortheusingofelectricity.Nowadays，inordertomeetpeople'sneeds，powersystemsgraduallybegintodevelopmentofautomation，thisistosatisfypeople'srequirementsforthepowerintheproductionandlife.Thepowersystemwillproducemorenewproblemswiththeuseofnewtechnologiesandequipmentduringoperation；therefore，anin-depthresearchforpowerequipmentfaultshasaveryimportantsignificance.

关键词：电力系统；故障分析；数字化变电站；电力设备检修决策

Keywords：powersystems；faultsanalysis；digitalsubstation；electricalequipmentmaintenancedecisions

中图分类号：TM73文献标识码：A文章编号：1006-4311（2013）35-0082-02

0引言

定期对于电力设备进行的预防性检修是目前我国电力系统中所采用的普遍方法，计划检修是以时间为周期的特征的经验性来进行，经过电力主管部门的统一制定规程来进行一系列项目和周期以及工期等检修，但该计划的检修体制在目前看来仍然存在着一系列的严重的题，主要以频繁的临时性维修、维修不到位以及“无脑”维修这几点为主，如此一来使得电力公司在每天的设备维修方面花费了一笔不菲的资金，于是各运行人员中的专家开始从不同方面着手如何在节约设备资金方面费用的同时也能保障系统规定高质量运行。

目前随着电力设备中先进技术的不断提高和不断的发展，这使得在设备状态检测以及检修研究得到广阔的发展和运用，逐步成为了电力系统中一个至关重要的领域。

1数字化变电站系统构造

现今数字化变电站的重要组成便是智能化设备的网络化设备，在IEC61850基础上建立的模型拥有统一化和自动化的特点。对于变电站中的信息共享以及各种操作都能够良好的实现。站控层、间隔层、过程层这三个是结构的主要组成部分。然而变电站里的自动系统设备可以随心所欲地安排在这三层之间的任何位置。

1.1过程层一次设备和二次设备在结合过程中的关键点存在于过程层中，设备典型的为远方I/O、典型的设备有远方I/O、执行器和智能传感器这几种组成。

对电流和电压的准确测量和运算是电量实时监测的主要内容，其他电器量能够通过间隔层的设备进行一定的运算得出。然而传统的电磁式电流互感器与常规方式相比是有一定差异的，在科技不断的进步下全新的光电电流互感器渐渐的取代了老旧的电压互感器。传统的采集也被数字采集所代替，因此突出了较强的抗干扰性，同时还体现出了较强的抗饱和性，设备和装置的也实现了小型化和紧凑化的目标。

执行操作控制以及驱动操作控制中主要包括变了控制变压器，对电容的控制，对电抗器的控制，对短路线的控制以及对隔离开关实时控制，同时还包括控制直流电源充电和放电的全过程。

随着现今点电力系统逐渐向智能化趋势发展以及信息技术的飞速发展，各种智能化开关和电子互感器也逐渐在更多的电力系统中普及。有机会让变电站的自动化技术从不可能化为可能。智能化一次设备包括信号采集及开入等，在于中压变电站和低压变电站能够将各种模拟型号从电子互感其中快速提取出来。将测控装置科学合理的安装到开关柜上，目前已经实现了变电站机电一体化的相关设计。

1.2间隔层每个间隔层都是由单个控制单元科学合理组合而成的。主要是将实时的数据在间隔国恒层中迅速的汇总，对于一次设备保护控制相关功能、本间隔操作的闭锁功能以及操作同期以及其他控制功能对数据的采集有效地进行实施，并在运算及控制命令的发出做一个全方位的统计。

具有优先级控制承前启后的通信功能，即对于过程层以及站控层的网络通讯功能同时高效完成，某些必要的时候，网络接口是可以完成双口全双工的方式，全面保证网络通信的可靠性让其信息通道的数据重复度得到巨大的提升。

1.3站控层带有数据库的计算机和操作员工的工作台以及远方通信接口等组成了站控层，其主要的任务是在两级高速的网络汇总全系统实时数据信息进行不断的刷新数据库，并按时的登录该数据库。遵照规定把相关联的数据调入控制中心。接受调度和控制中心相关联的操作命令转如间隔层和过程层进行有效的执行。且他作为一个全站闭锁功能的多媒体功能。可以对全站的相关功能进行编程。

对于间隔层、过程层双方面进行在线的维护。具有变电站设备在线检修等功能。

2各故障分析

2.1变压器故障变压器故障有较多的分类方法。油浸式变压器故障来源往往可以大体的分为内部和外部双方面，顾名思义内部故障则是油箱内发生的各种大大小小故障，外部故障则是邮箱外部绝缘套管及其引出线上发生的各种故障。

2.2短路故障变压器短路故障是一种便器内外部的一些常见的短路故障，他包含变压器出口短路内部引线或着绕组间对地短路，以及相互之间所发生的短路。变压器在运行期间常常可能会导致运行的时间过长，如此一来短路故障是很多时候并没有办法完全避免的，而短路故障常常的引发变压器损坏的罪魁祸首，对于电力系统可靠运行有着非常严重的影响。

2.3放电故障一般有两种引起绝缘的破坏作用的放电故障，一种是放电质点直接摧毁绝缘，以此造成了直接击穿。其二是使放电部位的绝缘部分在一定的条件下发生物理或者化学反应，介质损耗增加，导致最后的热击穿，主要是如下三种放电方式。

2.3.1局部放电放电电场在分布不均匀的情况便称之为局部放电，电厂在某些部位的电场若出现过高的情况便会造成击穿的现象发生，也即是局部放电现象。在固体绝缘空隙中和液体绝缘漆包中以及不同介质特性的绝缘层间都多事主要的产生部分，而发生的原因也是多样化。

2.3.2火花放电火花放电的原因是由于悬浮典韦引起的火花放电。以电场理论为基本依据进行分析，场强在悬浮部分的集中体现的更加明显，周围的诸多固体介质经常会被烧毁，并且烧毁部分逐渐碳化。

2.3.3电弧放电电弧放电这种形式放出的电拥有很高的能量，出现故障的主要原因是因为能量密度过大导致诸多的气体产生。对电解质的冲击直接为电子崩的形式冲击，组匝层间绝缘经常被这种放电形势下的电子索击穿，此种放电形势还会导致引线发生断裂的现象。电弧放电影响极其巨大，或许会造成大部分的金属报损，甚至严重的时候可能会造成设备的损坏，甚至发生爆炸的事故。以上所述充分的表现出了变压器的故障目前也处于不断的发展状态，同时故障性繁琐且复杂，常随着不同形态出现，当面对这一系列问题的时候要认真地对其分析研究找到相关的方案来解决。虽然这三种放电形势之间存在诸多明显的差异，但三种放电形势在本质上却存在很多密切的关联，三种放电形势之间最为明显的差别是放电的层级。其余放电的预兆以局部放电体现最为充分。往往工作人员在知道局部放电要及时制止和避免做好相关措施。避免引发后两种放电造成严重的损失。

2.4绝缘故障无论何种形式的变压器，变压器自身的绝缘性都是至关重要的，绝缘体系也都是由变压器绝缘材料以及各种绝缘器所同一组成的，变压器是否有较长的使用寿命和变压器自身的绝缘性有直接的关系，若变压器拥有较好的绝缘功效，则变压器在运行过程中的安全性和稳定性都能更具保障，反之则会式变压器运行处于不稳定状态，还可因为绝缘性不好造成严重的经济损失和安全事故发生。相关统计数据表明，85%以上的变压器事故和绝缘故障有着很大联系。

2.5铁芯故障具有关资料相关统计，铁芯问题造成的故障比例是各类故障的前三位。造成铁芯故障的主要原因也是多样的，在安装制造或者维修的过程中的大意，导致部件遗漏或者本来不该接触的地方接触了。其影响除了局部过热烧坏的同时很可能导致气体在电器动作后的跳闸事故。

综上所述，数字化变电站的电力设备故障多样化且影响也是重大的，对此认为对于这些容易出错的电力设备应该定期做一个系统且全面的检测和保养。有效的实行状态检修是增加各电力设备运用寿命的不二法门。

3结束语

目前来看，电力设备实行状态检修已经成为了电力系统发展的必然方向，状态检修在数字化变电站所提供的运用下有了更好的运作，信息共享方面也更加的广泛，有效的促进了检修状态作用。为了提高该状态检修水平，不仅仅靠技术支持，细致的管理工作也是至关重要。

参考文献：

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[4]孙晓翔.基于粗糙集的电力设备故障诊断[J].电脑编程技巧与维护，2012，22：111-112.

基站设备篇6

关键词：实时可靠性分析；电站设备；状态评价；电力资源；电力事业文献标识码：A

中图分类号：TM732文章编号：1009-2374（2016）09-0137-02DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.09.067

可靠性并不是决定设备的唯一标准，但是电力系统具有自身特点，所以对可靠性具有非常高的要求。实时可靠性指的是可以在线监测设备和系统的设备信息，并对设备可靠性进行实时评价的能力；而运行可靠度可定义为在电站设备实时运行过程中，通过在线监测反映的信息，对设备进行表征的度量。

1设备实时可靠性分析理论

1.1实时可靠性理论

我们将设备在规定条件和时间内完成规定功能的能力称为设备可靠性。一直以来，人们普遍采用概率度量对设备可靠性进行表示，公式为R（t）=P（T>t）。该式中R（t）代表的是设备在规定条件、t时刻前不出现故障的概率。用这种方法对设备的可靠性进行判定已经不符合当前时代的发展需要，该方法并不能将设备性能下降情况准确地表示出来，不利于设备运行以及维修人员开展设备维修工作。通过对运行现场的实际需求分析，我们能够发现，实时可靠性的分析结果应当是明确的指标，能够对设备功能实现情况以及性能下降程度做到实时反映，当发现设备性能不能满足运行需求时做出预警，及早采取措施，避免设备运行出现问题，导致电力企业运行不畅。从当前来看，无论是国外还是国内，在实时可靠性评价和预测方面都处于探索阶段，尚未形成一套先进的、统一的理论体系，有待进一步研究。

1.2实时可靠性评价标准

实时可靠性评价标准包括两个方面：一个是等级评价；另一个是趋势评价。

1.2.1等级评价。是根据运行可靠度下降量评价设备实时可靠性水平的阈值标准，该评价标准由可靠性等级和阈值两部分组成。对于可靠性等级数目划分上并没有一个明确的标准，需要用户根据实际情况进行划分，但是建议尽可能多地划分等级，等级越多，则状态评价越全面、越详细。本文结合实际需求，将可靠性等级评价划分为四个等级（V1～V4），对应的可靠度下降量阈值为V1～V4。其中V1代表设备可靠性较好，功能可以全部实现；V2代表设备可靠性出现轻微下降，功能实现受到一定影响；V3代表设备可靠性下降明显，功能实现受到严重影响；V4代表设备可靠性恶化情况严重，各项功能已经失效。需要注意的是，对电站内其他设备的可靠性进行评价，可以全部采用这一评价标准，不需要另行设定。但是由于每种设备可靠性状态对可靠度下降量敏感程度是存在区别的，所以每种设备的阈值都是不同的。阈值的确定需要工作人员对各个设备的故障机理、工作原理做到熟练掌握，结合同类设备历史记录对当前设备可靠度下降量进行分析和确定。

1.2.2趋势评价。在完成设备的当前可靠性等级评价工作之后，就能够得出可靠性变化趋势图，以此为依据，对设备在下一时间段的可靠性状态变化进行分析，根据分析结果，明确解决措施：V1下一时段为上升变化或保持不变，保持正常监测即可，不需要采取措施，如果出现下降趋势，只需加强监测，暂时不需要采取措施；V2下一时段为上升变化或保持不变，保持监测频率，不需要采取措施，如果出现下降趋势，应当加强检测，将异常原因找出；V3下一时段为上升变化需要加强检测，将异常原因找出，如果保持不变或者是出现下降趋势，要在加强监测的同时，有针对性地采取措施；V4下一时段为上升趋势，要加强检测，有针对性地采取措施，如果保持不变，需要进行调节，停机进行检查，如果呈现下降趋势，则需要马上将设备停机进行检查。

2水轮机组实时可靠性分析

2.1建模分析

水轮机组是一个非常复杂的系统，由多个不同设备组成，所以相对来说可靠性分析也要更复杂一些。本文对水轮机组的实时可靠性分析借鉴了状态特征空间理论，结合分层次递进分析方法。

将监测参数设置为p1（t），p2（t），…，pn（t），因为无论参数为多少，它们所对应的对象都是同一个，所以在这里，将这些监测参数考虑为一个整体，并共同构成n维向量（状态特征向量），表示为e=[p1，p2，…，pn]T。

因为该系统的组成比较复杂，所以其实时可靠性状态主要是由每个设备的实时可靠性决定的，在这里，用e1（t），e2（t），…，en（t）表示。与上述相同，共同构成m维向量（状态特征向量），表示为E=[e1，e2，…，en]T。在上述这两个式子中，n所代表的是监测参数个数，需要注意的是，n并不是固定的，要根据对应设备进行取值。

通过上述式子我们可以看出，该系统具有明显的层次性结构，所以可以用R运行=f（E）=f（e1，e2，…，em）对其实时可靠性和运行监测参数关系进行表示。在该式中，R运行表示的是系统在运行过程中的可靠度；f表示的是两者的关系函数。

2.2系统划分

水轮机组包含的设备数量和种类都比较多，所以水轮机组的结构与其他机组相比也就更复杂一些，采取文章所述方法对水轮机组进行实时可靠性分析就要先划分机组，按照功能、属性等将整体系统划分为各个子系统，如果在完成初次划分之后，子系统结构仍然复杂，则可以再进行一次划分，本文将水轮机组划分为系统、设备以及部件三个等级。

2.3部件层实时可靠性分析

运行监测参数能够直接将部件实时可靠性体现出来，对于水轮机组来说，部件层实时可靠性分析是基础。本文建立的数学模型主要有参数匹配、实时可靠性计算和预测模型。

参数匹配。笔者对水轮机组各部件进行了一次全面的FTA分析，将故障模式全部确定出来，并构成集合F={f1，f2，…，fn}。n为故障数量，fi为第i种故障。

通过对故障进行FMEA分析，对运行监测参数进行了确定，构成集合Pi'={pi1，pi2，…，pin}。Pi'、pj和n分别代表监测参数集合、第j个监测参数和监测参数数量。

部件运行监测参数集合p={p1'，p2'，…，pn'}。

完成上述运行监测参数的确定之后，就可以对部件实时可靠性进行计算，并对其等级进行评价。

运行可靠度下降量。多个运行监测数据之间具有一定的相关性，借助主成分分析法将相关性消除。

等级阈值。首先需要将每个部件的阈值求出来。借助部件历史故障记录将运行可靠度下降量计算出来，最后再进行统计分析，将每个部件的可靠性状态等级阈值确定出来。当确定完阈值之后，根据评价标准，对各部件实时可靠性状态和功能实现程度进行评价。

2.4设备层实时可靠性分析

设备是由多个部件共同组成的，各部件之间相互协调从而实现设备的运行。如果某一个部件性能变差，那么该设备必然也将受到这一部件的影响而失去稳定性，因此可以借助对各个部件的实时可靠性分析对设备的实时可靠性进行评价。

重要度。重要度简单来说就是当某部件性能下降或失效时，对设备性能实现的影响程度。重要度直接决定了部件对功能实现的影响程度。一般来说，可以用危害程度得分对其重要度进行衡量。首先需要对设备部件构成进行分析，然后通过故障模式、故障影响、故障危害度以及FTA等分析方法找出设备中发生故障的部件，按照表1所示评分标准，对故障危害程度进行评分。

表1故障危害程度评分标准

实时可靠性。受到运行可靠度下降量影响，表达公式为：

可靠性预测。根据表1和实时可靠性数学模型绘制出可靠度下降量变化趋势图，当设备实时可靠性下降非常明显时，立即预警，有效避免了重大故障的发生。

在计算出设备运行可靠度下降量后，通过前文所述评价标准，对设备的实时可靠性等级进行评价，需要注意的是，要先计算出阈值。

2.5系统层实时可靠性分析

系统层实时可靠性分析同设备层实时可靠性分析方法相同，就是借助组成系统的各个设备的实时可靠性下降量对系统实时可靠性进行评价。

重要度。当某设备性能下降或者失效时，对系统功能实现的影响程度。重要度直接决定了设备对系统实现的影响程度。在设备以及部件敏感度的计算上与设备层计算方法一致。

可靠性预测。为了确保系统的实时可靠性评价结果更加准确和全面，除了要对当前系统的实时可靠性进行分析之外，还需要对其未来可靠性状态进行合理预测。根据系统可靠性评分标准和实时可靠性数学模型绘制出可靠度下降量变化趋势图，当系统实时可靠性下降非常明显时，立即预警。

3结语

文章以水轮机组为例，通过建模对其实时可靠性进行了分析。由于篇幅限制，有一些相似模型在文章中并未体现，这也是本文的不足之处。电站机组涉及的设备比较多，工作环境相对来说也比较复杂，此项研究工作可以说是刚刚起步，还有许多不足之处，在今后的工作中需要不断完善和改进。

参考文献

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