【关键词】火电机组；数字化技术；设备维护；状态监测；预测性维护

引言

电力系统不断发展，变电设备于电力传输和分配而言至关重要，要保证电力系统稳定可靠，变电设备故障诊断是关键研究领域。近年来，数字化工具发展迅猛，故障诊断技术面临新机遇与挑战，大数据分析、AI、物联网等数字化工具融合后让故障诊断的准确性和效率显著提升[1]，此文系统研究数字化技术在火电机组电气系统智能维护中的应用价值、实现路径和技术方法，给该领域创新实践提供理论与技术参考。

一、火电机组电气系统维护中数字化技术架构与实施要点

（一）数字化技术体系架构

火电机组电气系统智能维护的数字化技术体系架构分层协同设计，工业互联网框架是基础层的依托，高精度传感器被部署于这一层，以实时采集发电机、变压器、开关设备等核心电气设备的温度、电流、电压、振动及局部放电等关键状态数据，且经可靠网络高效传输全厂数据。平台层构建起统一数据中心与工业大数据平台，融合时序数据库和分布式存储系统来提供海量设备运行数据的管理能力[2]，并且集成计算引擎与机器学习框架以支撑数据清洗、特征分析及模型训练。应用层开发核心业务模块，数字化工具具备先进的传感技术和数据分析能力从而大幅提升故障检测的准确性和速度，而传统故障检测方法常依赖人工经验和简单监测设备，既耗时又易误判。数字化工具可实时采集和分析大量设备运行数据如电流、电压、温度、振动等，大数据分析和机器学习算法能快速识别异常模式和潜在故障，这种实时监控和分析能力使电力公司能在故障发生前采取预防措施以避免严重后果。可视化监控大屏和移动终端被展示与交互层用来动态呈现设备全景运行指标、预警图谱及维护工单，支持现场人员移动化巡检与闭环管控并构建“感知—分析—决策—执行”的智能化维护闭环。数字化技术体系架构如图1所示。

（二）实施关键点

从实施关键点上看，主要包含以下几个方面。

第一，顶层设计需明确数字化维护目标并制定统一技术标准，涵盖设备编码、数据格式、接口协议及网络安全策略，保障系统兼容性与数据主权。数据质量是体系基石，必须部署高可靠性传感器覆盖关键设备监测点，利用边缘计算实现数据本地预处理与特征提取。第二，数据中心需建立多源数据清洗融合机制，构建高质量的设备状态数据库支持深度分析。