然后令dC/dt=0就可以求得状态监测的间隔期

上述确定状态监测时间间隔期的方法，在实际应用中会遇到很多困难。因为在计算间隔期时做了很多的假设，而这些假设的成立都要有许多实际数据和支持验证，在工程应用中这些数据的支持和验证很不够。

2 状态预测技术

回归分析法、模糊预测法、时间序列法、灰色预测法、人工神经网络法是状态预测中最为普遍的方法。①时间序列预测，使用较为普遍，作为传统状态预测方法可以对不同时刻观测值的相关性进行反映，主要显现出状态变化的“惯性”，主要能够将观测值的变化趋势如实反映。②回归预测，主要是针对电气设备的历史资料来搭建起数学分析模型，对设备的未来状态预测。③模糊预测，主要是利用了模糊逻辑和预报人员的专业知识对数据和信息进行处理，最终出现了规则库，接着使用一个线性逼近非线性动态系统后展开预测。根据当前的社会使用情况看，单纯的模糊预测由于精度问题发挥不了效果。④神经网络法，属于各种人工智能方法。在结合神经网络后使用到了历史数据作为训练样本，最后将书本上的知识运用到网络中。这样就可以对非线性系统进行准确的预测，对于电力系统负荷预测可以发挥出很大的作用。

3状态评估技术

3.1 状态评估和状态维修 对状态维修进行评估是一项重要的工作，主要是针对设备的现状展开评估，这样才能判断出是否维修以及维修方式。这说明状态维修主要是按照设备的状态，在状态评估过程中需要根据相应的结果来得出最佳维修方法，具体做法在于：对设备的维修进行判断，当时间允许的情况下多学习一些与故障相关的维修实践，这样才能发挥出良好的作用。当状态评估结果出来后，应该结合结果和实际需要来制定出相应的维修方案，这样才能保证设备能够正常运行。

3.2 状态维修与故障诊断的关系 结合变压器，由于电力系统自动化水平的改进使得部分变电站使用了变压器在线监测装置以及相关的测试设备，这样可以给故障诊断提供了很大的信息技术与资料。但因为变压器故障的很多且找出故障原因存在着很大的难度，这就给技术人员的检测工作带来了阻碍。实施故障诊断不管是在线还是离线以及故障发生的前后，其最终目标是能够准确判断出故障位置并经过短时间的分析来得到具体的解决措施，分析发生了什么种类、多大程度的故障，亦即发生故障的部位，以便能够为维修提供支持。这样才能使得状态维修发挥出重要的作用。而开展状态维修能够给设备的健康以及使用何种对应措施提供了帮助，判断此时刻设备的健康状况，重点在指明要不要修、什么时间修，而不是哪个部位有问题，什么样的问题，及怎么修。因此，在维修过程中需要根据不同的情况来状态维修技术进行改进优化，提高其使用效率。

4 结论

综上所言，状态维修系统对于电气设备有着重要的影响，若熟练掌握了相关的知识将会在故障诊断过程中发挥出重要的作用，不仅能够降低故障损失，还能为我国的电力事业发展创造有利的条件。但这些必须要依靠技术人员的不断实践研究。

参考文献：

[1]邱仕义.电力设备可靠性维修[M].北京:中国电力出版社.2006.

要焕年.电气设备两种维修制度的比较[J].电网技术.2006.

田玲.电气设备实施状态维修决策方法的探讨.电网技术.2004.

苏鹏声.电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析.电力系统自动化.2003.