人工智能在變電站運維管理中的應用研究

摘要：變電站是電力系統的重要組成部分，能將高壓電能轉變為適合輸送和供應給用戶的低壓電能，還能實現對電力系統的控制與保護。為探究人工智能在變電站運維管理中的應用，本文從人工智能、變電站運維管理兩大核心概念出發，簡要指出了人工智能技術在變電站運維管理的作用，隨后重點剖析AI在變電站運維管理的應用要點，并指出AI在變電站運維管理的應用保障措施。

關鍵詞：人工智能（AI）；變電站；運維管理；應用

DOI：10.12433/zgkjtz.20232745

變電站的主要作用是為工業、商業、居民用戶提供所需的電力，同時還能對電力系統進行控制和保護，提升電力能源的利用效率與電力供應可靠安全性。在電力系統運行中，變電站承擔著變能量、控制、保護、穩定、安全等重要職責，占據著舉足輕重的地位，其運行維護管理也備受人們關注。若將人工智能技術運用到新時期下變電站的運維管理中，可以提升運維質量與效率，滿足當前精細化管理、智能化管理的需求。

一、人工智能與變電站運維管理概述

人工智能技術（Artificial Intelligence， AI）是研究、開發用于模擬、延伸及擴展人的智能理論、方法、技術等系統化技術科學，它于1956年Dartmouth學會上被提出。后來有更多的專家學者針對該領域深入探索并進行技術攻堅，獲得了豐富的研究成果。AI技術發展至今，其數據量、計算力都在大幅度提升。變電站運維管理是電網順利運行的支架，只有做好變電運維，電網才能安全穩定運行。變電站的運維管理存在的特點有：設備維護量大，出現各種異常或問題的風險較高；一旦出現變電事故，造成的危害較嚴重。電能供需矛盾日益突出，變電站的數量也有所增長，加強運維管理并找出變電站運行中的安全隱患是關鍵。

二、人工智能在變電站運維管理的作用

當前有部分電網企業仍然采取傳統的管理模式，安排專門的運維人員定期對變電站工作內容檢查，不僅會加大運維人員的壓力，還會導致電網維護時間變長，工作效率低下。同時，變電站中運用到的設備與技術創新多樣，結構復雜，依靠運維人員難以順利完成對所有設備的操作和維護管理。通過積極運用AI技術，能實現對變電站設備層、站控層相關信息的智能化收集與管理，隨后再整合分析所得信息來及時預警操作，讓變電站的運維管理變得更簡單，工作效率更高。當運維管理過程中發現異常問題，AI技術自動發出警告并協助變電站運維人員處理，將問題造成的損失降到最低。

三、人工智能在變電站運維管理的應用要點

（一）遙測系統的應用

遙測系統是指對遠距離被測對象的某些參數測量、傳輸和處理的系統。該系統在變電站運維中有重要作用，能幫助運維人員遠距離發現可能存在的故障，減少了運維人員的巡視成本和時間，極大地提升了運維效率與質量。將AI技術與該系統融合能反饋數據設備的運行狀態，并實行對應分類及回歸任務。

1.變壓器/電抗器

以往在診斷變電站運維系統中的變壓器、電抗器時，會普遍選擇閾值判斷、橫向或縱向對比等方法，但由于故障類型多樣且易受到變電站現場信號干擾影響，診斷效果并不理想。AI技術結合機器學習專家系統，分析變壓器（或電抗器）狀態和監測參量間所具備的映射關系，對變電站的變壓器、電抗器更高效率、高質量的診斷。在實際運用中，運維人員要根據以往的工作經驗和統計學理論知識等掌握變壓器、電抗器故障判斷中的規則。此外，還可利用AI技術對變壓器等設備檢測，深度學習人工神經網絡、支持向量機等機器學習具備較強的擬合能力，透過豐富的歷史樣本預測變壓器/電抗器中的狀態參量發展趨勢，實現對故障的有效預測，盡可能提前預防變電站運維管理中的故障問題。

2.電容型設備

電容型設備在變電站設備總量中占據著40%～50%

的比例，它包括電流互感器、電力變壓器套管等，其運行的可靠性是變電站運維管理的重要內容。在對此類設備監測時需關注到介質損耗因素等，但由于其易受外界干擾，必須提升相關數據信息的精準度。為此，可依托于AI技術運用原理，深度學習辨識電容器介質損耗，并且經多次訓練后構建成多層次的神經網絡，能快速識別介質損耗角的變化量數據并及時修正。運維管理技術人員可將支持向量機、BP神經網絡結合，以提升對介質損耗因素監測的精確性。

3.斷路器/GIS

斷路器是能在規定的時間內關合、承載和開斷異常回路條件下的電流的開關裝置，GIS則是氣體絕緣金屬封閉開關設備，兩者的作用均是控制電力系統的開關，保護電力系統的安全。與變電站中的變壓器性質相比，斷路器/GIS都具備局部放電的特點，且放電的結果可以有效反映出內部絕緣可能存在的缺陷，為運維管理提供參考。為保障變電站運維管理質量，技術人員可在AI技術的支持下來采取深度學習方法，對斷路器/GIS中的電信號有效的辨別和提取。隨后分解電信號，并在熵理論的基礎下來進行信號分解結果的特征構造。在此之前，在變電站現場還可利用放電模型進行仿真演練，提高可信度。

（二）遙視系統的應用

遙視系統可以實現對變電站周圍環境的全面化監測，在此系統的保護下，避免變電站中外在的自然、人員等因素的不良影響而造成各種故障。以往該系統的運用中大多是對變電站的相關信息被動化監測，在圖像生產和篩選過程中，該系統的靈活性、主動性存在缺陷。如今，AI技術被廣泛地運用在遙視系統中，且取得重要研究成果，在AI技術的支持下，遙視系統不但對變電站的設備表面特性、信號燈指示情況等有效監測，還可以結合紅外感應技術實現監測的動態化，提前發現變電站運維管理中可能存在的風險。

1.設備方面

利用遙視系統對變電站設備方面的監控管理時，主要將重點放在監控設備是否漏油、設備元件是否有缺失、破損，或者表計、信號燈、開關等是否處于異常的狀態下。先利用紅外線圖像診斷設備問題，隨后基于AI技術下的機器學習技術對故障的快速分類。運維技術人員可借助于分水嶺分割算法分析避雷器工作區域，而后用模糊神經網絡來搭建集成學習模式，將最終的故障判斷結果劃分為可疑、輕微、正常、故障四類，確保分析準確率。在對設備外觀檢測時，如輸電線路是否有破損時，可先用簡單的模板匹配圖像，隨后利用機器學習識別的方式處理。機器學習——圖像識別，即卷積神經網絡相當于采用一個內核去處理較小的區域，然后移動處理其他不同的塊，應用步驟包括：提取圖像特征、分類處理、訓練并建立模型和識別。

2.人員方面

AI技術與遙視系統的結合下，對人員方面的管理主要體現在進出站管理中的人臉識別、一鍵巡視管理上。例如，提前對變電站內的工作人員、技術人員進行人臉預設，并在運維管理系統中記錄下人員的具體信息。當變電站發生實際的故障時，技術人員便可人臉識別，及時向變電站的相關管理部門上報維修，隨后系統自動向平臺發送信息，將具體情況告知給值班人員，提升變電站運行維護的效率。在AI技術的支持下，結合變電站的管控中心生產綜合監管平臺與自動化平臺，一鍵啟動巡視工作。機器人巡視后，自動形成巡視報告。例如，當巡視時發現人員著裝不當，未正確使用安全帶、未佩戴安全帽等違規行為，根據樣本信息及時分析，并進行安全報警識別。

（三）智能聯動系統的應用

當前，智能化的變電站中常有不同的系統之間相互關聯，若其中任一系統發生故障，其他系統自動進行信息采集和分析，同時對變電站現場情況追蹤調查，將最終的數據資料形成報告發給運維管理人員。智能聯動系統屬于動態化管理系統，利用了矩形聯動的方式，再借助于AI技術的優勢進行運維管理，極大提升了不同運行系統的管理質量。

1.消防報警系統

當前，用電負荷增加，電力火災隱患增多，傳統消防報警管理模式已經無法完全滿足新時期下電網安全穩定運行的需求。為此，變電站運維管理中可基于AI、大數據等先進技術來搭建智慧化、先進的消防報警系統。該系統包括智慧用電、防排煙、消防水、消防設備、防火門、消防設備、視頻監控等多個子系統，一旦變電站出現各種煙霧、火災、溫度過高等異常現象時，會即刻觸發消防報警系統，且該系統會及時給值班人員發送報警的信息；同時，系統快速啟動無人機巡視，并對變電站現場安全進行智能化識別、抓拍。

2.室內溫濕度系統

變電站的運維管理中，溫度、濕度也是重點關注的要素。要提前在系統中設置好適合的溫度、濕度標準值范圍，實現對監控現場的溫濕度監測與數據統計。當溫濕度超出該預設的標準時，在AI技術的引導下和NB-IOT無線通信技術的支持下，自動向聯動系統的平臺發送提示信息，或以音頻、聲光警號、電話等方式告知外界具體的故障信息，保存相關記錄；同時啟動空調系統，以確保溫濕度被調控在預設的范圍內。此外，AI技術下的溫濕度系統管理，具備日志管理功能，運維人員能通過平臺的日志管理模塊來查詢溫濕度監測和報警日志，了解該日志中表格、曲線圖等形式展示的溫濕度數據，并輸出相應信息。

3.水浸報警系統

變電站運維管理中供配電安全被大眾關注，而其中的漏水監測安防問題便是重要切入點。水浸監控報警系統中可選擇適合的不定位測漏控制器、不定位感應線，它能將信號傳輸到監控平臺中。該系統包括水浸傳感器、主控單元、定位單元、信號發送單元等組成。其中，主控單元和傳感器連接，能及時判斷水位信號是否超出了閾值，得到初步判斷結果；定位單元會生成定位信號。若發生漏水等現象，該系統會及時將信號回傳到終端并且通知變電站的值班人員及時處理。與此同時，在AI技術的支持下，發生水浸后變電站的無人機系統會即刻自動化檢測變電站外的具體被淹沒情況，并向智能聯動總平臺發送報告。

4.氣象監測系統

新時期下，變電站運維管理提出了更多的防汛要求，除了變電站水浸的監測報警外，還包括微氣象在線監測報警。氣象監測系統所檢測到的異常情況能幫助運維人員及時做好防范措施，以減少異常天氣對變電站安全運行所造成的不良影響，為變電站設備安全運作保駕護航。基于AI技術的支持下，變電站的氣象監測系統各項功能均得到優化。例如：系統可以實現數據智能化采樣，包括風速、風向、氣溫、氣壓、降水量、光輻射等；科學設置不同指標采樣速率，以降水量為例，采樣速率為每分鐘一次，而風速的瞬時值為每兩分鐘采樣一次。此外，氣象監測系統具備自檢、自恢復、故障報警等功能。

四、人工智能在變電站運維管理的應用保障措施

為進一步保證AI技術在變電站運維管理的應用效果，還可從人員培訓、制度健全等措施上加以落實。

一是人員培訓。AI技術在變電站運維管理中的實際應用和操作人員的具體行為規范、對AI理論知識的掌握程度等有關。對此，相關管理部門要加強對運維人員的培訓，深入學習關于AI技術的理論和實操要點，同時強化對人員的思想教育，不斷提升責任心和增強安全意識，全方位避免安全事故。

二是健全運行維護制度體系。為了能切實保障變電站運維管理的效率與質量，要強化制度體系上的保障。建立與完善關于AI技術應用于運維管理的技術規范和制度，幫助運維人員在實際工作中有據可依，高效、規范地處理故障。此外，若變電站維護管理中發現有嚴重且危險性較大的問題，需要及時上報有關部門。

五、結語

綜上所述，隨著技術水平不斷提升，AI技術在變電站運維管理中占據的優勢愈發突出。改變了以往的變電站運維管理舊模式，確保了運維管理質量。在實踐運用中，變電站運維管理的AI技術應用可圍繞遙測系統（變壓器/電抗器、電容型設備、斷路器/GIS）、遙視系統（設備、人員管理）、智能聯動系統（消防報警系統、室內溫濕度系統、水浸報警系統、氣象監測系統）等多個方面落實，為提升應用質量，還要重視人員培訓與制度健全等保障措施。

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作者簡介：王燕勤（1978），女，山西省呂梁市人，本科，工程師，研究方向為變電運維。