【关键词】故障预警；电气设备；热故障；管理技术

引言

在现代社会数字化、智能化飞速发展的背景下，电力系统和用电负荷显著增长，导致电气设备长期处于高负荷运行状态，热故障问题愈发严重，不仅危害电力系统运行的安全性和稳定性，甚至可能引发火灾、停电等重大事故，造成严重的经济损失和恶劣的社会影响。以往采用的电气设备定期巡检、接触式测温等检测手段，虽能发现热故障隐患，但存在实时性较差、检测效率较低等问题。为此，本文围绕电气设备热故障管理技术展开研究，探索如何通过技术应用实现实时故障预警，以期通过持续创新技术方式和管理模式，高效提升电力系统运行的安全性和经济性。

一、电气设备热故障管理技术中故障预警的重要性

（一）有助于降低设备突发故障风险

故障预警技术的应用，能够实时监测设备温度、电流、电压等参数，依托历史数据和运行规律，借助机器学习、深度学习等算法，精准预测和分析设备的运行状态。在热故障问题早期阶段，当设备参数出现异常波动时，预警系统可在短时间内精准识别，并促使相关人员采取应对故障的策略。同时，故障预警能辅助企业科学规划运维资源，避免在突发故障下出现非计划停机情况，显著减少设备维修成本和经济损失，实现主动预防故障的目标，切实提升电气设备运行的可靠性与安全性。这种前瞻性防控手段的引进，既能减少紧急抢修的人力物力投入成本，又能保证整个电力供应过程的连续性，这在工业生产、居民生活等关键领域意义重大。

（二）有助于提升设备运维管理效率

故障预警系统通过实时采集电气设备的运行数据，借助数据分析算法，精准评估设备健康状态。运维管理人员依托预警信息，制定科学合理的运维计划，打破以往定期检修方式的局限，重点检测和维护风险较高的设备，精准调配运维资源，使运维成本明显降低。故障预警还能提前感知设备异常，便于运维人员在设备停运时段开展检修工作，避免对正常生产造成影响。同时，总结故障规律，持续优化运维策略，逐步形成智能化运维管理体系，显著提升电气设备运维管理的效率和科学性[1]。因此，强调以数据为核心的精准运维手段能够促进管理工作逐步由“大水漫灌”转变至“精准滴灌”层面，大幅提高资源利用和管理决策的科学性。

（三）有助于保障生产安全经济效益

在现代工业生产中，电气设备运行的安全性、稳定性直接决定生产安全和整体经济效益。故障预警技术在实时监测和智能分析电气设备运行状态后，可在热故障初期发出警报，为风险管控工作争取充足时间，有效降低安全事故发生概率，逐步构建牢固的安全防线。尤其在故障预警提前介入的情况下，便于企业合理规划检修时间，保持生产工作的连续性，保障订单按时交付。同时延长设备使用寿命，优化资金配置，将更多资源投入生产和创新环节，助力企业在市场中树立良好形象，提升整体经济效益，从而推动生产安全和经济效益实现协同发展。此种模式强调“防患于未然”，可以将安全投入逐步转化为较为稳定的生产效益，实现安全和经济双赢的发展目标。

二、电气设备热故障管理现状

（一）监测手段过于局限

当前电气设备热故障监测方式的局限性问题显著，严重影响故障预警和管理性能。以往的接触式测温方式需与设备直接接触，整体操作流程较为复杂，且易受外界环境因素影响，无法精准监测高压、高温等危险环境下的设备，增加了安全隐患风险；非接触式测温中应用的红外测温技术虽能实现远距离检测，但存在检测距离受限、角度偏差、测量精度较低等问题，如设备处于封闭空间和复杂环境时，难以获取准确的温度数据，甚至无法检测设备内部的发热情况；在数据处理过程中，现有检测方式获取数据的途径较为单一，难以在复杂的设备运行信息中把握故障特征，且过于依赖人工经验判断，往往出现误判、漏判问题，导致电气设备热故障管理工作无法实现预期的精准化、智能化目标[2]。

（二）故障预警体系不完善

电气设备运行状况复杂且多变，现有预警方式难以适应不同环境和复杂条件的需求，易出现误报、漏报问题；现有预警系统缺乏对设备运行数据的深入分析和关联研究能力，难以整合温度、振动、油色谱等多元异构数据，无法从数据中提取与热故障相关的显著特征信息；预警模型的智能化水平较低，仅采用简化的统计方法和经验公式，不能深入理解或者真实模拟设备故障的原理，导致运维人员无法精准预测故障发展趋势；部分预警系统仅能单一发出报警信号，缺乏完善的故障分级分类处理机制，致使运维人员在面对大量预警信息时，难以在短时间内判断故障等级；预警和运维管理流程的衔接效果较差，在接收到故障预警信息后，无法及时转化为可执行的运维策略，严重影响预警的实际效能。