變電運維中的智能巡檢技術研究與應用

侯興旺

（國網山東省電力公司超高壓公司，山東 濟南 250118）

0 引 言

智能巡檢技術在變電運維中的應用正逐漸成為變電站管理的重要手段。通過利用智能巡檢設備收集、存儲以及分析巡檢數據，可以實現對設備運行狀態的實時監測、故障預測以及優化決策，提高變電站的可靠性和運行效率。然而，智能巡檢技術的應用面臨著一些挑戰，在一定程度上制約著智能巡檢技術在變電運維中的應用。深入研究智能巡檢技術在變電運維中的應用優勢、挑戰以及解決方案，對推動智能巡檢技術的發展、提升變電站管理水平具有重要意義。

1 智能巡檢技術概述

1.1 智能巡檢技術的定義

智能巡檢技術指利用人工智能、機器學習、圖像處理、聲音識別、振動分析以及紅外熱成像等先進技術，通過對變電設備進行自動化巡檢和監測，實現設備狀態、缺陷和故障的檢測、診斷和預測。智能巡檢技術能夠收集、分析以及處理各類巡檢數據，自動識別設備異常情況，提前發現潛在的故障隱患，提高巡檢效率和準確性，降低人為巡檢過程中的風險和誤判，保障變電設備的運行安全和可靠性。通過智能巡檢技術，可以實現實時監測和長期趨勢分析，還可以提供科學決策依據，優化設備維護計劃，降低維護成本，提高設備的使用壽命和可靠性。某供電公司實施變電站設備智能巡視系統前后對比如表1 所示。

表1 實施變電站設備智能巡視系統前后對比

1.2 智能巡檢技術分類和原理

智能巡檢技術可以根據實際應用情況和采集數據的不同特征分為多種。例如：視覺巡檢技術通過采集設備表面的圖像或視頻，利用圖像處理和分析算法進行特征提取、目標檢測以及目標識別，常用的算法包括邊緣檢測、模板匹配、顏色識別以及紋理分析等；聲音識別技術采集設備運行時產生的聲音信號，利用聲音信號處理算法對采集的信號進行特征提取和模式識別，常用的算法包括傅里葉變換、小波變換、相關性分析等；振動分析技術采集設備振動信號，利用振動信號處理算法對采集的信號進行頻譜分析、時域分析、振動模態分析等，常用的算法包括快速傅里葉變換、小波變換、自相關函數分析等；紅外熱成像技術的原理是通過采集設備表面的紅外熱像，利用熱像處理算法對采集的紅外熱像進行溫度分布分析、異常點檢測和故障診斷，常用的算法包括熱像增強、溫度閾值檢測、熱像差異分析等；無人機巡檢技術利用相機、傳感器等設備，實現對變電設備的航拍和監測，通過圖像處理和遙感技術等進行特征提取、目標檢測以及目標識別[1]。此外，可以結合其他技術如紅外熱成像、振動分析等進行多模態巡檢，根據具體情況和需求對智能巡檢技術進行選擇和組合，實現對變電設備的全面監測和維護。

2 智能巡檢技術在變電運維中的應用

2.1 缺陷檢測和故障診斷

在變電運維中運用智能巡檢技術，可以實時監測變電設備的狀態，及時發現設備的缺陷和潛在故障，并進行準確診斷。具體來說，智能巡檢技術在缺陷檢測和故障診斷中的應用包括異常檢測、缺陷識別、故障診斷以及數據分析和預測等。異常檢測指智能巡檢技術通過運用圖像處理、聲音識別、振動分析等方法，實時監測和分析設備的運行狀態。例如，2021 年10 月17 日，國網安徽省電力有限公司電力科學研究院的研發團隊對安徽省宣城市古泉換流站內已經穩定運行2 年多的聲紋智能識別系統進行升級，使該系統的聲紋識別準確率達到90%以上，單次識別最快僅用0.06 s，大大提升了工作人員的故障處理效率。缺陷識別則是利用智能巡檢技術，通過圖像處理和分析算法，對設備表面的圖像進行特征提取、目標檢測以及目標識別，如識別設備表面的裂紋、漏油、腐蝕等缺陷，生成缺陷報告，便于后續的維修和保養工作。故障診斷則是指智能巡檢技術通過采用振動分析、聲音識別、紅外熱成像等方法，對設備運行過程中的異常情況進行診斷。數據分析和預測指智能巡檢技術對采集到的巡檢數據進行分析和處理，通過機器學習和數據挖掘算法，建立設備的健康模型，并進行故障預測和維護計劃優化，從而避免設備故障對運行造成影響[2]。

2.2 設備狀態監測和預測

將智能巡檢技術應用到變電運維中可以實時監測變電設備的運行狀態，及時獲取設備的健康狀況，通過數據分析和預測算法，預測設備的未來狀態，為運維決策提供科學依據。智能巡檢技術主要功能如下：可以通過傳感器、攝像頭、紅外熱成像設備等，實時采集設備的運行數據，包括溫度、振動、聲音及電流等參數，以此判斷設備的運行狀態和健康狀況；對采集到的設備數據進行分析和處理，提取出設備的特征參數，并建立設備的健康模型，利用機器學習、數據挖掘、統計分析等方法，對設備的狀態進行監測和評估；通過比較設備的實際狀態與預設的正常狀態，識別設備的異常情況，發出相應的預警信號，幫助運維人員及時發現設備問題并進行維修和保養；對設備數據的歷史記錄和趨勢分析，結合機器學習和數據挖掘算法，建立設備的故障預測模型，并根據預測結果制定相應的維護計劃，便于運維人員提前采取維修和保養措施，避免設備故障對運行造成的影響。

2.3 安全隱患排查和預警

應用智能巡檢技術可以對變電設備進行全面的安全隱患排查和監測，及時發現潛在的安全問題，并提供預警信息，以確保變電設備的安全運行。例如，圖像識別和分析，即智能巡檢技術通過圖像處理和分析算法，對變電設備表面的圖像進行檢測和識別，排查可能存在的安全隱患。例如，2022 年，國網江西省電力有限公司在迎峰度冬期間累計開展16 輪無人機自主巡視，發現發熱點、絕緣子破損等缺陷9 處，為線路的靶向性檢修提供了依據，有效保障了生產安全。溫度監測和預警指通過紅外熱成像技術，對變電設備的溫度進行監測和分析。聲音識別和分析指通過聲音識別和分析算法，對設備運行時產生的聲音進行監測和分析，通過對異常聲音的識別和分析，及時發現潛在的安全隱患。振動分析和監測，即通過振動分析和監測，對變電設備的振動信號進行檢測和分析，可以提前發現安全隱患，并及時采取措施進行修復。數據分析和預測指通過對采集到的巡檢數據進行分析和處理，建立設備的健康模型，并基于此模型進行安全隱患的預測[3]。通過機器學習和數據挖掘算法，可以識別出與安全隱患相關的特征，并預測設備未來可能出現的問題，從而提前采取相應的預防措施。

2.4 巡檢數據管理和分析

智能巡檢技術在變電運維中進行巡檢數據管理和分析，可以實現對變電站設備運行狀況的實時監測和診斷，提前預警潛在的故障風險，優化設備的維護以及保養策略，提高變電站的可靠性和運行效率。利用智能巡檢設備收集、存儲和分析變電站設備的巡檢數據，可以為變電站運維管理人員提供故障診斷、預測和優化決策的依據。智能巡檢設備通過傳感器等技術手段巡檢變電站設備，收集相關的運行數據和狀態信息，同時對收集到的巡檢數據進行存儲。常見的方式是利用云平臺或者本地服務器進行數據存儲，以保證數據的安全性和可靠性。另外，由于巡檢數據的采集過程中存在噪聲和異常值，需要對數據進行清洗和處理，包括數據去重、異常值剔除、數據插補等。數據分析和診斷識別設備的運行狀態和性能特征并利用數據挖掘和機器學習的方法，提取設備的故障特征，進行故障診斷和預測。將巡檢數據的分析結果以可視化的方式展示，可以幫助運維管理人員更直觀地了解設備的運行狀況和趨勢，還可以生成巡檢報告，用于記錄和匯報設備的巡檢情況和分析結果[4]。

3 智能巡檢技術在變電運維中的應用優勢及挑戰

3.1 智能巡檢技術在變電運維中的應用優勢

第一，智能巡檢技術在變電運維中的優勢體現在能夠提升巡檢效率和質量。傳統的人工巡檢需要耗費大量的時間和人力資源，而智能巡檢技術不僅可以實現自動化巡檢，快速、準確地收集設備的運行數據，還能實時監測設備的運行狀態和性能特征，從而更全面、準確地了解設備的運行狀況，通過自動記錄巡檢數據，避免人為因素對巡檢結果的影響，提高巡檢的準確性和可靠性[5]。第二，智能巡檢技術在變電運維中的優勢體現在能夠實現故障預測和預防，降低運維成本。通過對巡檢數據的分析，智能巡檢技術可以分析數據的異常變化來預測故障的發生，及時采取維修或更換措施，避免故障導致的停電事故和設備損壞，還可以幫助運維管理人員更科學、合理地制定設備的維護和保養策略，避免不必要的維護和保養，同時提高設備的可靠性和運行效率，降低維修和更換成本。第三，智能巡檢技術可以減少人工巡檢的風險和危險性。對于高壓設備和危險環境，智能巡檢設備可以代替人工進行巡檢，降低工作人員的安全風險，提高變電站的可靠性和運行效率。

3.2 智能巡檢技術在變電運維中的應用挑戰

智能巡檢技術在變電運維中的應用面臨著多方面的挑戰。例如：智能巡檢設備的成本較高，對于一些中小型變電站來說存在一定的經濟壓力；智能巡檢技術需要大量的巡檢數據作為基礎，但獲取和管理大規模的巡檢數據需要建立完善的數據采集和存儲體系；智能巡檢技術需要運維管理人員具備相關的技術和分析能力，以充分利用巡檢數據進行故障預測和優化決策；智能巡檢技術在應對復雜多變的變電設備故障時，需要進行進一步的算法優化。

4 結 論

在變電運維中應用智能巡檢技術，不僅能進行缺陷檢測和故障診斷、設備狀態檢測和預測，還能進行安全隱患排查和預警、對巡檢數據進行管理和分析，為相關工作人員提供設備維護和決策依據。智能巡檢技術在變電運維中的應用具有提高巡檢效率和質量、實現故障預測和預防、降低運維成本以及改善工作安全性等優勢。通過深入研究智能巡檢技術的應用優勢和挑戰，可以為變電運維管理人員提供決策支持和技術指導，推動智能巡檢技術在變電運維中的廣泛應用，提升變電站的可靠性和運行效率。