王鵬 陳海濤 許娟
摘要:通過對目前變電站圖像監控系統的弊端分析,本文提出了一種新型的多維智能巡檢系統,該系統通過對設備表征傳感器的添加,可以實現變電站的遠程的全面監控,不僅可以提高變電站安全生產的管理水平,而且可以減少運維人員到變電站例行巡檢和異常勘查的次數,使得多維智能巡檢系統的推廣和應用具有巨大的社會經濟效益。
關鍵詞:變電站;多維智能巡檢系統;遠程監控;安全生產
1 目前存在的問題
當前國內變電站圖像監控系統主要是通過采用在圍墻四周以及需監控的重要設備間配置攝像頭的方法來實現安防和環境的監視,但是此方法并未實現對一次設備的完全監控[1]。
目前變電站圖像監控系統雖然能實現安防圖像與燈光、火災報警、安全警衛等報警信號進行一定的聯動,但還無法實現與各子系統之間的遙信、遙測、遙視以及遙控信息系統級別的智能聯動。
運檢人員在變電站現場進行設備巡視時,只是通過直觀的判斷來確定一次設備是否存在隱患,對于在比較隱蔽地方安裝的關鍵設備,用肉眼無法完全判斷。而這些地方的缺陷如果不能將及時處理,將會造成不可估量的損失[2]。
而對于一些無人值班的智能變電站,雖然電力系統一次設備運行數據和狀態可以傳送到遠程的調度中心,運維人員也可以通過調度中心對現場的設備進行控制和調節,但是由于存在一次設備的可靠性不足和二次信號誤報的問題,同樣會對運維帶來極大的麻煩和問題。
2 技術方案的理論依據
“大數據”技術目前在各個行業得到了廣泛的應用,而在變電站多維智能巡檢系統的應用將會有助于該系統使用功能的顯著提升。尤其是在大數據在該系統下新的處理模式中,其處理數據具有很強的決策力、洞察力和優化能力。大數據技術不僅在與掌握龐大的數據信息,而重點在于對這些數據進行專業化的處理。可以通過對變電站一次設備的具體問題的數據挖掘和數據分析來做出有效的信息分析和預判。
通過大數據分析和挖掘技術在智能巡檢系統的引入,改變了視頻監控系統的監控模式,由被動監控改為主動監控[3]。通過從大量數據提取分析,完成對變電站一次設備的精益化管理、運維策略的優化、順控操作的驗證的主動監控。同時在該技術的應用下,不僅可以實現對變電站一次設備相關重要參數信息的提取和對一次設備進行有效的風險預判,而且可以結合變電站相關運維巡視制度形成包含圖像信息等多種數據信息的遠程電子巡視報告,從而實現替代人工到站巡檢方式,提高巡視效率。
因此,在變電站運維中,大數據技術與傳統視頻監控技術的結合運用,能夠實現運維策略優化和遠程安全管控。
3 項目研究內容
變電站多維智能巡檢生產系統研究是在傳統視頻監控的基礎上通過利用大數據技術和必要的信息設備的補充,實現設備精細化管理、運維策略優化、順控操作驗證和安全管控,來改進工作模式,提高工作效率,主要的研究內容包括:
3.1 數據采集手段的完善
在綜自系統采集數據的基礎上,通過補充添加一次設備監視、振動、聲音、紅外測溫、形變等表征設備關鍵特征的傳感器,豐富現有視頻監控數據采集手段,為大數據分析奠定基礎[4]。
3.2 運維策略優化技術[5][6]
通過研究運維站人力資源情況,設備運行狀態,既往巡檢結果、設備特征的數據趨勢等各種數據與運維策略的關系,建立一個策略評價分析模型,生成運維站最優最全面的運維策略并進行詳細的評估,達到通過單一變電站全方位遠程智能巡檢技術實現到站巡視全面覆蓋的效果。
3.3 數據智能預警技術
通過對各類特征數據的記錄的綜合分析和負載與不同的特征數據之間的關系,在Pentaho BI平臺建立數據預測模型和關聯性分析模型,研究判斷數據發展趨勢和實現對設備運維狀態進行智能判斷,提前預判設備隱患和不良工況,實現設備的智能預警,為提前預防和消除設備隱患提供技術支撐[7]。
4 項目的價值
多維智能巡檢系統通過遠程智能巡檢、智能預警、遠程智能識別等技術的的應用,使得運維人員可以提前分析和預判變電站內關鍵設備的運行狀態,減少運維人員到變電站例行巡檢和異常勘查的次數,明顯的提高了運維人員的工作效率和質量。如果每個變電站每月減少4次人工到站巡檢,每次巡檢按照1輛車、2個工作人員1天的工作量計算,將節省車輛油費、車輛損耗、人員工資、外出費用等約4000元,每年每個運維站將節省幾十萬元的運維費用。
該多維智能巡檢系統的應用,不僅可以實現對每個作業班組的安全裝備、作業票、作業過程、人員、安全措施的實時監管,而且還可以實現人體接近高壓設備的現場報警,在很大程度上提高了變電站安全生產水平,具有巨大的社會經濟效益[8]。
參考文獻:
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作者簡介:王鵬(1983-),男,工程師,研究方向:電氣工程。