變電運維智能化遠程管理系統的應用策略探究

朱子太

（國網江蘇省電力有限公司蘇州市吳江區供電分公司， 江蘇 蘇州 215200）

0 引言

隨著信息科技的快速發展，智能化和自動化已成為各個行業的共同發展方向。對于電力行業來說，變電站是電網中不可或缺的重要組成部分，而變電運維則是變電站的一個重要工作內容[1]。然而，傳統的變電運維管理方式存在著很多問題，如運維難度大、人力成本高、安全難以保障等[2]。因此，推動變電運維智能化遠程管理已成為電力行業發展的首要內容。

在傳統的變電運維管理中，通常需要人力進行設備的巡檢、監控和維護[3]。然而，這種方式存在明顯缺陷，首先人力成本高，變電站設備需要長時間運行，而定期的巡檢、維護必須要耗費大量的人力資源，高空、危險等特殊環境更增加了運維人員的難度和風險。其次，運維工作難度大[4]。一旦設備故障，引發的后果不容小覷，現場運維人員需要進行緊急維修和處理，這需要專業知識和經驗，更需要多人合作，常常影響設備的運行進度，嚴重影響電力行業的發展。

大數據技術的應用無疑是推動變電運維智能化遠程管理的首選。通過引入大數據技術，可以實現在線監測，實時數據傳輸，幫助運營人員全面了解變電設備的運行情況，并建立起設備故障預警和風險管理的模型，實現對設備運行狀況的實時監控。不僅如此，大數據技術的分析和處理，可以協助運營人員發現故障和異常情況，并對故障進行精準診斷，提高設備的維修效率和可靠性，同時減少了人員進入危險區域的頻率。引入智能化預測，則可通過歷史數據和設備的運行情況，建立起設備運行的預測模型，根據模型提供故障處理方案，并預測設備故障，及時預警，以避免損失[5]。

在變電運維智能化遠程管理方面，大數據技術的應用也是必須全面考慮的。通過在線監測、數據分析和處理、智能化預測等方式，可以提高設備的運行效率和安全性，同時減少了人員工作量和安全事故。隨著大數據技術和物聯網技術的進一步發展，可更好地發掘出變電運維智能化遠程管理的功效，推動電力行業發展的質量和效率的提升。

1 變電運維智能化遠程管理系統

隨著電力行業技術的飛速發展和智能化進程的推進，變電運維智能化遠程管理系統已經成為電力企業的開發重點之一。為了滿足電力企業的運維需求，搭建了一個變電運維智能化遠程管理系統，實現了對變電設備的全面監控，為電力企業的運維管理提供更為全面和智能化的服務。此系統的架構如圖1 所示。

圖1 變電運維智能化遠程管理系統架構

本系統采用分布式架構，主要包含監測設備、變電運維智能化遠程管理系統和大數據云平臺三個組成部分。其中，監測設備部分負責數據搜集，變電運維智能化遠程管理系統負責數據傳輸、處理和管理，大數據云平臺則承擔著數據的挖掘、分析和應用的重要任務。

監測設備是監測變電設備狀態的核心，它可以通過采集電流、電壓、溫度、濕度等數據，實時監測變電設備的狀態，并將數據上傳至局域網。在本系統中，監測設備主要分為兩種類型：點式監測設備和測式監測設備。點式監測設備主要用于監測設備的運行狀態，例如開、關、空載等；而測式監測設備則用于對具體設備的參數進行監測，例如電流、電壓、溫度等。

變電運維智能化遠程管理系統是本系統最核心的部分，它可以接收局域網中傳輸過來的數據，并實現數據的處理、分析和管理。此外，該系統還支持遠程訪問和控制，可以對設備進行遠程監控和維護。在本系統中，變電運維智能化遠程管理系統主要包含監控系統、預警系統和數據分析系統三個部分。監控系統用于實時監控變電設備的運行狀態，預警系統可通過數據分析和預測，實現設備故障的預警和維修管理。數據分析系統則可以將變電設備的歷史數據進行處理和分析，為變電站的運營管理提供更為可靠、真實的數據支持。

大數據云平臺是本系統的重要組成部分，將局域網傳輸過的變電設備監測數據上傳至云端，進行大數據挖掘和深度分析。數據挖掘和分析的目標是幫助電力企業由原來的“事后管理”，變為“先預測、優化管理”，讓數據分析更加深入，為電力企業的管理、決策和運營提供更有力的支持。

變電運維智能化遠程管理系統，實現了對變電設備的全方位智能管理和監控，既縮短了設備管理的時間，又提升了運營管理的精度。希望本系統的出現，可以為電力企業的智能化變革提供一定的參考和支持。

2 故障管理的兩種技術路徑

隨著電力行業技術的發展和智能化進程的推進，變電運維智能化遠程管理系統已成為電力企業的開發重點之一。為實現對變電設備的全面監控和管理，在建立變電運維智能化遠程管理系統的基礎上，提出了基于數據驅動和知識庫的兩種故障數據處理技術路徑。

2.1 基于數據驅動技術路徑

數據驅動技術路徑的核心是數據處理和分析，通過對監測設備搜集的數據進行深度分析和挖掘，挖掘其中的關聯和規律，并通過機器學習等算法實現對數據的預測和運營監控。這種技術路徑是一種基于數據的解決方案，能夠發揮數據的最大價值，提高智能化管理水平。其故障數據處理流程如圖2 所示。

圖2 基于數據驅動技術路徑的故障數據處理流程

數據驅動技術路徑主要優勢在于：

數據處理和分析能力強：通過對搜集到的數據進行深度分析和挖掘，可以發現許多關聯和規律，實現對設備狀態的精準預測和運營監控。

精準性高：通過機器學習等算法對數據進行分析，可以提高預測的精準度，減少對人為判斷的依賴，縮短故障修復的時間。

自動化程度高：通過機器學習等算法自動識別設備狀態和異常情況，把握設備的實時運行狀態和性能。

2.2 基于知識庫技術路徑

知識庫技術路徑是一種基于專家知識和經驗的解決方案，將各行業的經驗和知識匯集起來，通過專家的經驗和判斷，確定設備監控和管理的策略。與數據驅動技術路徑相反，它強調業務主觀體驗和人類專家知識的應用，側重解決那些數據分析和判別困難的問題。其故障數據處理流程如圖3 所示。

圖3 基于知識庫技術路徑的故障數據處理流程

知識庫技術路徑主要優勢在于：

1）業務主觀體驗強：利用專家的經驗和判斷，減少對數據分析和判別的依賴，提高業務主觀體驗的準確度和可靠性。

2）經濟效益高：節約數據采集、處理、算法訓練等時間及經費成本。

3）人力資源需求低：不需要數據科學家等專業人員的支持，不需要大量數據的采集、整理和處理。

4 結語

大數據技術的應用無疑是推動變電運維智能化遠程管理的首選。基于此，搭建了變電運維智能化遠程管理系統，并劃分了系統架構。隨后提出了數據驅動和知識庫兩種智能化遠程故障管理技術路徑。經過對比，發現兩種技術路徑在不同情境下各有優劣。數據驅動的技術路徑通過大規模數據挖掘和訓練模型進行設備的狀態監測和運營控制，能夠在較大數據樣本下為設備的狀態預測和維護提供更多支持。知識庫的技術路徑則是將專家的經驗和知識庫整合成庫存儲于系統中，以此來規范化設備監測和管理方案。為此，在實踐上，建議將兩種技術路徑融合應用，發揮其各自的優點，以建立更加完善和準確的變電運維智能化遠程管理系統，提高設備的運行效率和可靠性。