摘要:伴随垃圾发电行业的迅猛发展，电气设备成为关键的组成板块，其调试质量会直接关乎厂区运行的安全性与效能。传统调试方法暴露出效率偏低、数据分析不充分、人工依赖过高的短板。本文跟智能化技术相互结合，研讨垃圾发电厂电气设备调试的崭新方法，重点讲解基于物联网（IoT）、大数据分析以及智能诊断技术的应用实例。采用引入智能化调试系统的举措，实现实时对设备状态监测、自动诊断故障并优化调试方案，增进调试的效率与准确水平，维持设备稳定运作。智能化调试方法极大提升了垃圾发电厂电气设备调试品质及维护管理水平，为行业给出了可借鉴的技术实现路径。

关键词:垃圾发电厂；电气设备；智能化技术；调试方法；物联网

引言:

作为把环保和能源利用结合起来的重要设施，垃圾发电厂，其电气设备调试质量如何，对整个发电系统安全稳定运行意义重大。传统电气设备调试多凭借经验及人工操作，有工作强度过高、调试周期过长以及故障预判能力不足的弊端。伴随智能化技术的迅猛发展，以物联网、大数据和智能诊断为依托的电气设备调试方法，渐成提升垃圾发电厂运维水平的重要途径。智能调试技术可完成设备运行状态的实时采集与分析，迅速察觉潜在的故障隐患。采用科学途径优化调试方案，由此削减人工的干预现象，增强调试的效率与精准度。本文按照智能化技术的角度，深入分析垃圾发电厂电气设备调试中的核心问题，进而提出有针对性的智能调试办法，力求为垃圾发电行业电气设备调试奉上创新思路与技术援助。

一、垃圾发电厂电气设备的概述

变压器、断路器、配电柜、控制系统等组成了垃圾发电厂的电气设备，承担起能量传输、防护及管控等关键任务。作为保障设备性能达标与系统稳定的重要步骤，当属电气设备调试环节，传统的调试方式借助人工监测和实地操作，具有效率不优、信息不连贯、调试成果受经验水平牵制等弊端。采用智能化技术的引入方式，为电气设备调试开拓了新手段，具体有传感器网络实时数据的采集、大数据分析辅助做决策和智能故障诊断，显著提高了调试科学性与智能化层级。

二、存在的主要问题

（一）调试数据采集不完整

传统模式下，垃圾发电厂电气设备调试往往借助现场工作人员手工记录运行数据，有数据采集既不及时又不齐全的毛病。鉴于设备类型繁多且参数繁杂，关键指标繁多，手工记录难以全面覆盖，造成设备状态信息陷入缺失或滞后状态，人工记录容易出现差错及遗漏，对后续分析与决策造成干扰。数据实时性欠佳，不易马上反映设备的动态性变化，导致调试的科学性及准确性下降，此种数据采集手段还约束了调试过程里远程监控和智能分析功能的运用，对调试效率及设备安全保障水平提升造成限制。优化电气设备调试，完善自动化、智能化数据采集手段成为重要的突破口[1]。

（二）故障诊断依赖经验，准确率低

在传统调试作业期间，故障诊断多借助调试人员的现场观测与经验，没有系统化、智能化的支持工具作依托，该人工经验判断方法易受主观因素的牵绊，引发对故障问题的误判与漏判。尤其面对复杂且变幻无常的电气设备故障，单靠经验难以精准查明故障的根源，加大了调试的盲目成分，增添反复返工的风险，调试经验欠缺的人员识别异常信号的能力欠佳，难以迅速精准诊断潜在风险，对调试质量及设备运行的安全性有影响。智能故障诊断系统的欠缺，造成调试效率极为低下，无法契合现代垃圾发电厂设备运维在智能化与精细化方面的需求。

（三）调试流程繁琐，效率不高

垃圾发电厂电气设备调试一般会涉及多个工序与设备的协同作业，流程错综且环节繁杂。由于没有有效的信息共享及协作机制，各环节传递调试任务，存在信息滞后及误差问题，波及整体调试的进度，部分调试步骤存在大量重复劳动，而且人员的操作技能参差不齐度高，引发调试工作走向不规范局面。信息交流受阻导致现场问题难以得到及时反馈与解决，造成调试周期与成本双双增加[2]。

（四）设备状态监测及调试方案无动态调整的能力

目前电气设备调试多数采用静态预设方案，不易根据设备实时运行的状态调整调试参数及流程。设备调试时，或许会因环境变化、负载波动等因素产生不一样的运行特征。静态调试方案无法灵活应对这类变化，造成调试效果无法充分发挥，缺乏动态调整机制让设备潜在问题难以在及时发现后处理。调试成效不易达至最优情形，智能监测与反馈机制存在缺陷，难以达成调试流程的闭环管控，限制了调试过程中精细化

与智能化的水平。

三、基于智能化技术的垃圾发电厂电气设备调试方法

（一）构建起物联网传感网络，达成实时数据的采集

为让垃圾发电厂电气设备调试数据既全面又实时，应当在关键设备安装多参数传感器。构建可遍及全厂的物联网传感网络，这些传感器可实时监测设备诸如电压、电流、温度、振动等的多种运行参数。采用无线或有线方式把数据输送至中央控制系统。物联网技术的应用保障了数据采集可自动持续采集，极大减少了人工记录的错漏，也让远程实时监控具备实现条件。

（二）借助大数据分析技术，辅助推进故障诊断与决策

面对垃圾发电厂电气设备调试进程里产生的大量传感数据，仅依靠人工进行分析，无法高效、准确地挖掘有价值信息。依靠引入大数据分析技术手段，依托云计算平台营造数据处理及分析的环境，可对采集的多维度数据开展深度的挖掘和模式识别。大数据分析模型可迅速甄别异常数据，找出潜在故障的根源，且按照历史故障数据以及设备运行规律，提供科学调试建议。该技术把故障诊断的准确率给提高了，又降低了人工断定的主观误差，推动调试智能水平上扬。

（三）打造智能调试管理体系，优化调试的工作流程

为解决传统调试流程冗长、协作效能低下的困境，有必要开发集成了调试计划管理、任务分配、进度监控及结果反馈功能的智能调试管理系统。该系统采用数字化手段对调试流程予以规范，实现调试任务自动化与标准化管控，管理系统可依据设备类型与项目特性，自动编排调试日程，恰当分配调试工作，厘定责任人与对应的时间节点，助力调试进度有序稳步前行。凭借实时进度监控功能，管理者能及时知悉各环节执行情形，发现并排除瓶颈困扰，调试结果电子化的反馈及归档，方便进行数据统计分析，支撑后续开展质量评估及经验积累[3]。

（四）采用动态调试体系，实现调试方案实时的调整修改

传统静态调试方案，在满足复杂电气设备不同工况下的灵活调试需求上存在困难，引入凭借设备状态实时监测的动态调试机制极为要紧。利用持续采集设备运行数据这一手段，系统可自动察觉设备状态的改变，并依照预设的调试规则以及人工智能算法，马上调整调试的参数跟流程，动态调试机制实现了调试进程的闭环管控，保障调试策略跟设备实际状态密切匹配，强化调试的精度及适应能力。此操作不仅把调试时间缩短啦，且有效减轻了因调试参数不合理引发的设备损伤几率。

结论：

应用智能化技术，有效处理了传统垃圾发电厂电气设备调试中数据不齐全、故障诊断不精准和调试效率低下等状况。经由搭建物联网传感网络、采用大数据分析和智能管理系统，实现对设备状态的实时把控和动态调试方案的及时变动，大幅度增进了调试质量及安全保障能力。伴随智能技术的持续进步，垃圾发电厂电气设备调试将进一步实现智能、高效、可靠，为垃圾资源的清洁利用提供稳固技术后盾。

参考文献：

[1]王会宝.基于智能化监控的发电厂电气设备运行故障和对策分析[J].电子技术,2024(001):053.

[2]纪喜园,白鹏飞,武艳萍.基于智能化技术的化工企业电气设备状态监测与故障诊断实践[C]//第八届全国石油和化工电气设计与应用论文大赛入选论文集.2025.

[3]李宝玉,孙鸿旭,张圣强,等.基于智能变电站二次设备调试与维护的研究[J].仪器 仪表用户, 2024, 31(5):33-35.

[4]黄冬. 垃圾焚烧电厂电气安全管理分析 [J]. 机械管理开发, 2016, 31 (04):157-158