智能變電站的預防性維護策略與實踐

趙雅靜

（國網廊坊供電公司，河北 廊坊 065000）

0 引 言

在電力系統中，智能變電站作為關鍵組成部分，承擔著電能轉換、傳輸與分配的重要任務。然而，隨著智能電網的不斷發展，智能變電站的規模和復雜性日益增加，使其運維管理面臨著更大的挑戰。為保障智能變電站的高效運行和穩定性，預防性維護策略成為當務之急。文章旨在深入研究智能變電站的預防性維護策略與實踐，探索在電力系統中提高設備可靠性和降低故障率的有效途徑。為實現這一目標，本文將運用先進的大數據分析和人工智能技術，結合智能變電站的特點和運行需求，開展全面的研究工作。

1 智能變電站概述

1.1 智能變電站的定義與特點

智能變電站作為現代電力系統的重要組成部分，是以先進的信息技術為支撐，具備自動化、智能化以及互聯互通特性的高級電力轉換與配電設施。其基本概念涵蓋了在傳統變電站的基礎上引入了先進的通信、控制和計算技術，實現設備之間信息交互和智能決策的目標。相較于傳統變電站，智能變電站具備多項顯著特點與優勢。首先，智能變電站擁有高度自動化的運行方式，通過自動設備監控和控制，實現對電力系統的快速響應和高效運行。其次，智能變電站采用數字化通信技術，使設備之間能夠實現實時的信息傳遞和數據共享，提高了系統的整體效率與可靠性。最后，智能變電站支持遠程監測與維護，可以通過遠程通信與控制實現對設備狀態的監視和故障處理，從而降低了維護成本和風險[1]。

1.2 智能變電站的關鍵技術

智能變電站的關鍵技術包括運行監測與數據采集技術、大數據分析與處理技術以及人工智能技術。通過實時監測和采集關鍵設備數據，智能變電站能夠做出智能決策，優化運行策略，降低故障風險。大數據分析利用統計學和機器學習等方法，從海量數據中提取有用信息，為優化運行和維護提供科學依據。人工智能技術在故障預測、設備狀態評估和智能化調度方面發揮著重要作用。這些關鍵技術相互融合，使智能變電站實現高效、智能、可靠的運行，為電力系統的可持續發展提供了有力支持。

2 預防性維護策略

2.1 預防性維護概述

預防性維護指在設備運行正常期間，根據設備的運行狀態和歷史數據，采取一系列預防性措施，以防止潛在故障的發生，降低設備的故障率和提高設備的可靠性[2]。智能變電站作為電力系統的重要組成部分，其設備多樣性和復雜性使預防性維護策略變得尤為關鍵。預防性維護旨在通過準確的狀態評估和故障預測，實現設備的有效管理和優化維護，從而保障智能變電站的穩定運行與長期發展。

2.2 智能變電站的預防性維護方法

智能變電站的預防性維護方法涵蓋基于狀態評估、故障預測以及運行數據分析的策略。基于狀態評估的維護策略依賴于設備的實時監測和數據采集。通過安裝傳感器，智能變電站實時采集關鍵設備的運行參數，結合健康評估模型對設備狀態進行準確評估。根據評估結果，制定針對性維護計劃，如定期檢修、更換老化零部件等，以延長設備壽命和提高可靠性。基于故障預測的維護策略則利用歷史運行數據和大數據分析技術，旨在預測設備未來可能發生的故障。通過建立故障預測模型，分析設備故障模式和特征，系統提前預知潛在故障，以便及時采取維護措施，降低故障損失和維修成本[3]。基于運行數據分析的維護策略利用大數據分析和人工智能技術，深入挖掘設備運行數據中的隱藏信息，通過模式識別和異常檢測，及時發現設備潛在問題和缺陷。運用數據分析結果，智能變電站增強對設備運行狀態的感知能力，以確保設備保持在良好的工作狀態。

3 智能變電站預防性維護實踐

3.1 數據采集與處理

智能變電站預防性維護實踐的第一步是數據采集與處理。為了獲得準確、可靠的運行數據，在智能變電站的關鍵設備上安裝了傳感器和監測裝置。這些設備能夠實時采集電流、電壓、溫度以及濕度等關鍵參數，并通過數字化通信傳輸到數據中心。在數據中心，清洗和預處理采集到的海量數據，剔除異常值和噪聲，確保數據的準確性與可用性。

3.2 預測模型的建立與優化

在智能變電站預防性維護實踐中，預測模型的建立與優化是關鍵一環。首先收集了智能變電站多個關鍵設備的歷史運行數據，包括電流、電壓、溫度以及濕度等。這些數據被存儲在數據中心，并經過專業的數據清洗和預處理去除異常值與噪聲，保證數據的準確性和可靠性。其次，基于這些準備好的數據，采用大數據分析和機器學習技術進行建模。通過對歷史數據的深入分析，能夠識別設備故障模式和特征，找出與故障相關的關鍵因素。最后，使用這些關鍵因素來構建預測模型，以準確預測設備可能發生的故障[4]。具體的建模流程如圖1 所示。

圖1 建模流程

為了提高預測模型的準確性和穩定性，不斷進行模型優化。通過調整模型參數和采用不同的算法進行交叉驗證，確保模型在不同數據集上的表現良好。同時，采用模型融合的方法，將多個模型的預測結果結合起來，以提高整體預測的準確性和健壯性。

3.3 維護決策與實踐

在預測模型的指導下，制定了針對性的維護決策，并進行了實踐驗證。根據模型的預測結果，優化了設備的維護計劃，合理安排維護時間和維護內容，以降低設備的故障風險。同時，采用了先進的維護技術和工藝，進行設備的定期檢修與預防性更換，延長設備的使用壽命[5]。

4 實驗與數據分析

為了驗證智能變電站預防性維護模型的有效性，在一座實際運行的智能變電站展開了實驗研究。首先，選擇了該變電站中的幾臺關鍵設備，包括變壓器、斷路器以及絕緣子設備等進行監測。其次，安裝傳感器和監測裝置，實時采集這些設備的電流、電壓、溫度以及濕度等運行參數，同時記錄設備的歷史運行數據。最后，在實驗過程中，根據設備的運行狀態和歷史數據建立了預測模型，采用機器學習算法進行模型訓練，并進行了模型優化和驗證。同時，設定了一組對照組，使用傳統的固定周期維護策略進行對比，以評估智能預測模型相比傳統維護策略的效果。實驗組和對照組的設備情況如表1、表2 所示。

表1 實驗組的設備情況

表2 對照組的設備情況

從表1 和表2 可以清楚地看出，實驗組采用智能預測模型的設備故障次數較對照組明顯降低，這驗證了智能變電站預防性維護模型的有效性和可行性。

5 結 論

本研究聚焦于智能變電站的預防性維護策略與實踐，通過建立預測模型和應用大數據分析與人工智能技術，取得了顯著成果。在實驗中，智能預測模型相較傳統固定周期維護策略，表現出了更高的準確性和穩定性，有效降低了設備故障率和維修成本，延長了設備使用壽命。這表明智能變電站預防性維護策略的實施對智能電力系統的可靠運行和資源優化具有重要意義。雖然智能預測模型在本研究中取得了顯著成效，但仍然存在一些挑戰和待解決的問題。其中，數據質量和數據安全是智能變電站預防性維護的關鍵問題，應確保采集的數據準確、完整且安全，以免受到數據異常和攻擊是必要的。另外，預測模型的精度和可靠性有進一步提升的空間。在未來的研究中，可以探索更多先進的機器學習和深度學習算法，以優化預測模型并提高預測效果。