基于智能運檢體系的檢修公司運檢業務優化

戴 鋒，郝寶欣

（國網江蘇省電力有限公司檢修分公司，江蘇 南京 211100）

0 引 言

近年來，以“大云物移智”為代表的信息新技術深刻影響著傳統生產方式的變革，國務院在《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中明確建設“互聯網+”智慧能源，要求推進能源生產智能化，鼓勵能源企業運用大數據技術對設備狀態、電能負載等數據進行分析挖掘與預測，開展精準調度、故障判斷和預測性維護，提高能源利用效率和安全穩定運行水平。以物聯網為生產要素互聯基礎，以大數據分析技術為數據分析手段，以移動互聯技術為作業基礎，全面推進“大云物移智”與運檢業務深度融合，持續對運檢業務進行優化、實現智能驅動成為當前設備管理發展的必然方向。

1 檢修公司運檢業務現狀及優化思路

目前，電網運檢人員配置與電網規模快速增長的矛盾日益凸顯，加之檢修公司管理設備多、范圍廣，且運檢業務存在設備狀態信息智能感知水平不足、全量數據融合分析面臨瓶頸、現場作業智能應用水平不高等問題，對一線運檢工作的管控力度不夠，亟需對各項業務進行優化。因此，檢修公司全面推進“大云物移”技術與運檢業務的深度融合。第一，依托泛在電力物聯網，全面感知設備狀態要素；第二，強化大數據分析技術應用，實現設備狀態的智能診斷和主動預測預警；第三，加大智能裝備的應用范圍，優化巡檢方式，消除巡檢盲區；第四，充分利用人機交互技術，優化一線運檢人員作業方式，提高作業規范性和全過程監督；第五，利用信息網絡技術，輔助遠程指揮，提高決策指揮和作業執行的準確性。通過優化傳統運檢業務，全面推動設備管理業務質量變革、效率變革、動力變革。

2 基于智能運檢體系的業務優化內容

2.1 基于泛在物聯的管理要素感知

2.1.1 加強設備狀態全要素精確感知

（1）按照重要性程度，在各類輸電線路上逐步部署低功耗無線傳感器，全天候感知金具溫度、導線電流、導線振動、導線溫度、桿塔傾斜等狀態量，通過自組網匯集信息。（2）針對主變、避雷器等一次設備，應用各類在線監測裝置及微功耗無線在線監測技術；針對二次設備，推動二次設備唯一標識碼的全面覆蓋，加裝繼電保護設備二次壓板狀態監測設備，部署蓄電池在線健康管理系統。（3）基于安防、溫濕度等輔助設施在線監控，加快高清視頻、機器人集控平臺建設，開展在線監測子站建設。（4）建設換流變一體化預警系統和全光纖電流互感器監測診斷物理平臺，對換流變進行全景高清視頻監測及異常聲音監測。

2.1.2 強化外部環境全動態立體感知

（1）安裝具備邊緣計算能力的智能可視化裝置，采用定時拍照、召喚拍照、短視頻錄制或實時視頻等感知通道環境。（2）部署環境微氣象傳感器和污穢在線監測系統，融合國網六大監測預警中心，提升線路氣象環境感知能力。（3）利用無人機、GPS、變電站六要素自動氣象站、空氣質量監測系統等，全面監測變電站環境。（4）利用溫度、濕度、局部放電等各類感知設備和智能巡檢機器人，對管廊溫度、隧道管片結構健康、隧道有害氣體進行高精度、分布式24 h監測[1]。

2.1.3 推進運檢人員全過程實時感知

（1）借助高清可視化裝置、無人機以及機器人，通過圖像識別、機器操作等行為定位運檢人員位置。（2）為作業人員佩戴體溫、脈搏、血壓等監測設備，實時監控和提前預警人員生命體征狀態，確保作業人員工作狀態良好。（3）在作業人員的手機或者手持終端APP中，應用現場視頻監控、移動云臺等物聯網技術，監測作業人員行為。

2.2 基于數據挖掘的狀態智能診斷

2.2.1 設備狀態智能化診斷

第一，基于大數據分析和圖像識別技術的變電設備缺陷及故障診斷。實時監測設備狀態運行曲線及參數，評估并預判設備帶缺陷運行情況，及早發現缺陷。結合設備本體信息、可視化信息及相關檢測數據，分析設備本體老化情況，指導壽命評估及檢修策略制定[2]。第二，基于多信息源綜合分析的線路故障及異常智能診斷[3]。對異常放電信息進行定位、辨識及預警，主動預防“漸發型”故障。融合數據中臺氣象降水預報、霧霾預報等公共信息，開發污閃預警系統，抵御輸電線路外絕緣故障。建立輸電線路故障原因綜合診斷模型，實現線路故障智能預警。第三，基于智能診斷平臺的特高壓交直流設備故障診斷。搭建同步調相機故障診斷平臺，實現設備在三維虛擬空間中的狀態評估、狀態預測和故障診斷。搭建全光纖電流互感器監測診斷平臺，對互感器狀態數據進行全周期跟蹤和統計分析，實現故障預判從“裝置級”精確到“元件級”。

2.2.2 外部環境主動式預警

第一，基于大數據分析的通道自然災害預警。依托各類自然災害監測系統和狀態監測系統數據，實時預警山火、雷擊、污穢等通道環境災害，并與設備信息進行關聯，智能分析災害影響范圍及程度。第二，基于深度學習技術的外破隱患智能識別。應用深度學習和圖像識別技術，基于監測數據對通道隱患機械、異物入侵進行智能識別并聯動告警。第三，基于大數據分析的變電站運行環境危險源診斷。對變電站周邊易漂浮異物、水土流失等數據進行歷史監測曲線分析，為隱患發現、跟蹤、處理提供依據。第四，基于三維可視化技術的管廊環境預測預警。搭建智慧管廊平臺，匯總管廊環境、隧道健康、視頻、人員定位等系統數據，實現主動預測預警。

2.3 基于智能裝備的巡檢業務優化

2.3.1 輸電線路空天地立體巡檢

利用無人機、直升機搭載可見光相機、紅外成像儀對線路絕緣子、金具等設備進行精細巡檢，搭載激光雷達對輸電通道進行三維建模、樹障及交跨檢測。利用RTK實時差分精確定位技術和無人機移動機場，實現多臺無人機自動起降、同時自動開展巡視作業、數據自動回傳。利用駐塔機器人搭載可見光、紅外補充無人機、直升機無法覆蓋的區域，應用桿塔傾斜變形監測裝置及北斗衛星檢測技術，實時檢測桿塔形變傾斜情況。

2.3.2 變電運行聯動式智能巡檢

梳理全站表計識別、分合位置識別等巡檢點位及巡視內容，優化各類巡檢資源任務分工及應用場景。借助無人機定期對變電站避雷針等人工巡視盲點進行高位巡檢，打通智能巡檢主機與無人機后臺的數據通道和信息通道，實現無人機后臺自動接收巡檢任務指令。

2.3.3 構建特高壓設備智能化巡檢

利用蘇通GIL檢修環境監測機器人，對管廊內氣體濃度及分布等上傳數據和圖像進行分析，評估環境安全，協助制定檢修策略。建立通信、照明系統，保障檢修人員安全和檢修工作的開展。設置無人機工作站，建設無人機起降及充電平臺，編制無人機工作管理軟件，對隧道所在長江區域進行定時定點巡視拍攝，及時發現違法拋錨或挖沙等行為并發出警報。

2.4 基于人機交互的作業方式轉變

2.4.1 優化輸電線路全業務移動作業方式

構建輸電線路輔助移動巡檢系統，進行現場作業信息記錄、軌跡采集、數據傳輸，解決線路巡檢中終端通信掉線、人員定位緩慢、數據傳輸速率低等問題。統一終端技術標準，深度應用PDA移動作業系統、現場綜合試驗系統、智能鑰匙管控平臺及APP，打通運檢各類系統的數據接口，健全移動終端與電網設備及信息系統之間的信息通道，便于一線作業人員應用。

2.4.2 優化變電運行智能化移動作業方式

利用PDA終端實現全面巡視、定期切換、日常維護的移動作業，以電子化表單替代紙質表單，實現無紙化辦公。根據現場需求，利用PDA進行操作過程錄音及上傳，防止跳步、跳項等違章行為，實現操作票應用的移動作業。通過高清視頻設備點位補充及優化，運用表計、開關位置自動識別技術開展視頻自動輪巡[4]。

2.5 基于遠程指揮的作業過程管控

2.5.1 多元輔助輸電檢修安全質量管控

應用三維模擬分析輔助編制檢修作業方案，提出檢修工器具、材料配置建議，明確人員要求和工期測算。檢修前，依托實物ID和移動作業手持終端，對檢修設備進行掃碼確認，并通過北斗衛星與之進行定位，實現作業人員與設備、后臺互聯。檢修過程中，依托音頻等穿戴設備，主動告知作業人員檢修內容、檢修流程、檢修過程中的危險點和注意事項等；運用視頻監測設備、智能安全帽等穿戴裝備，對危險作業行為提前預警。檢修結束后，應用無人機對檢修線路進行精細化巡檢，復檢檢修質量。

2.5.2 加強二次設備檢修全過程管控

通過移動終端掃描唯一標識碼，快速準確識別二次設備，實現對保護裝置二次檢修工作的全過程管控。基于移動終端的二次安措票自動生成及管理系統，根據SCD文件及二次安措票專家庫，自動生成符合實際工作的安措票，經檢修人員現場勘察修訂后完成遠程審核、簽發。檢修人員按作業方案，對二次檢修任務全流程信息逐條核對、執行，實現生產任務的遠程全過程管控。

3 結 論

通過深度應用“大云物移智”新技術，檢修公司積極建設應用智能運檢體系，借助智能感知設備對現場設備運行狀態進行多角度、多維度的精準感知，依托智能管控平臺實現了設備狀態自動診斷分析、環境風險實時預警、檢修作業精益管控，打破了傳統方式下生產時間和空間的限制，全面推動運檢業務由“事后應對”向“事前防范”轉變，“傳統人工生產”向“數據智能驅動”轉變，加強了設備狀態管控力和對生產現場的管理穿透力，有效支撐電網安全可靠運行。