中文引用格式： 杨雨飞，梁盈威，刘承徽，等. 基于FMEA的多电力设备故障预测维护算法[J]. 电子技术应用，2025，51(7)：106-114.
英文引用格式： Yang Yufei，Liang Yingwei，Liu Chenghui，et al. Multi-power equipment fault prediction and maintenance algorithm based on FMEA[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(7)：106-114.
引言
随着电力需求的增长，中国电力工业持续扩张，电厂扩建与设备增加已成常态，给设备维护与管理带来新的挑战。作为电网核心组件，开关柜承担控制、保护与隔离功能[1]。然而，20世纪90年代为应对电力需求激增而安装的大批开关柜已步入老化阶段，仍未全面更新。因此，在确保其运行可靠性的同时，控制维护成本至关重要。针对异常工况下电力设备的科学检修调度，具有重要的学术价值和紧迫的实际应用意义[3]。
当前，中国电力设备维护以预防性维护（PvM）为主。随着信息技术发展，电力设备运行数据迅速积累，蕴含设备故障与健康状态的信息。但针对多设备异常工况下的维护调度研究仍显不足，现有研究主要聚焦于维护优先级排序与策略选择。具体而言，文献[6]运用马尔科夫链理论预测海上风电机组的运行可靠性及维护优先级，提出了基于设备可靠性评估的预防性维护方法；文献[7]通过引入可靠度恢复因子，描述设备在不同维护下的可靠性变化，并以成本优化为目标，构建了针对多设备串联/并联生产系统的基于可靠度的维护优化模型；而文献[8] 结合数据挖掘与自回归移动平均模型，实现设备故障时间精准预测，并设计基于故障预测的维护策略。尽管上述研究在提升设备运行可靠性及故障预测准确性方面取得了进展，但在高效组织设备维护作业、合理配置维护资源方面仍显不足。
本文设计了一种针对中压空气或SF6绝缘开关柜的维修优先级排序新方案。首先，利用故障模式与影响分析（FMEA）技术，解析开关柜组件间的关联，识别潜在故障成因、触发因素及关键诊断指标，构建精细化失效风险评估模型。基于此，提出三项综合评判标准，以确保维修优先级设定的科学性与合理性。为验证方法的有效性，以一个典型的10 kV变电站为对象进行了实证研究。研究结果显示，与传统维护策略相比，该新方法实现了成本效益的大幅提升，成本效率增长了36%，同时维护成本减少了57%，充分证明了其在提升电力系统运维效率与经济效益方面的有效性。
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作者信息：
杨雨飞，梁盈威，刘承徽，朱泰鹏
（广东电网有限责任公司信息中心，广东 广州 510220）
