變電運維管理中的模式創新實踐

[摘 要]隨著電力系統規模的不斷擴大和智能電網建設的深入推進，變電運維管理面臨著前所未有的挑戰。傳統的運維模式已難以滿足日益復雜的設備狀態監測、故障預警及高效維護的需求。為應對這些挑戰，變電運維管理亟須進行模式創新。文章探討了在變電運維管理中實施的一系列創新實踐，旨在通過智能化和精益化管理模式的應用，提高運維效率，降低運維成本，確保電網安全穩定運行，最終實現變電運維管理的質量提升和可持續發展。

[關鍵詞]變電；運維管理；模式創新；實踐

[中圖分類號]TM63 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）12–0187–03

Innovative Practice of Mode in Substation Operation and Maintenance Management

SUN Xiaoqi

[Abstract]With the continuous expansion of the power system scale and the deepening of smart grid construction， substation operation and maintenance management is facing unprecedented challenges. The traditional operation and maintenance model is no longer able to meet the increasingly complex needs of equipment status monitoring， fault warning， and efficient maintenance. To address these challenges， it is urgent to innovate the mode of substation operation and maintenance management. This article will explore a series of innovative practices implemented in substation operation and maintenance management， aiming to improve operation and maintenance efficiency， reduce operation and maintenance costs， ensure safe and stable operation of the power grid， and ultimately achieve quality improvement and sustainable development of substation operation and maintenance management through the application of intelligent and lean management models.

[Keywords]substation； operation and maintenance management； pattern innovation； practice

變電運維管理是電力系統運行維護的重要組成部分，主要包括變電設備的日常巡檢、狀態監測、故障診斷、維修保養等工作。其目標是確保變電設備安全可靠運行，提高供電質量和效率。隨著電網規模的擴大和技術的進步，變電運維管理面臨著設備種類繁多、運行環境復雜、數據量龐大等挑戰。為應對這些挑戰，提高運維效率和管理水平，變電運維管理正在積極探索和實踐新的管理模式，以適應現代電網發展的需求。

1 智能化變電運維管理模式的創新實踐

1.1 基于大數據的設備狀態評估與預測性維護

在此基礎上，預測性維護系統利用時間序列分析和回歸算法，對設備未來狀態進行預測。系統綜合考慮設備歷史運行數據、環境因素及負荷變化等信息，準確預測設備可能出現的故障類型和時間。根據預測結果，系統自動生成最優維護計劃，包括維護項目、時間安排及所需資源。這種數據驅動的維護模式，使得運維工作由被動響應轉變為主動預防，大幅提高了維護效率和設備可靠性。

1.2 人工智能輔助的遠程監控與故障診斷系統

人工智能輔助的遠程監控與故障診斷系統是智能化變電運維管理模式的又一重要創新實踐。該系統通過在變電站布署高清攝像頭、紅外熱像儀及聲音傳感器等多種智能設備，全方位、全天候地采集變電設備的運行數據和環境信息。這些數據通過高速通信網絡實時傳輸至遠程監控中心，由人工智能系統進行分析處理。系統采用計算機視覺和深度學習技術，能夠自動識別設備異常狀態，如變壓器油位異常、開關柜發熱、絕緣子污穢等問題（圖1）。同時，系統還能通過聲音分析技術，識別設備運行中的異常聲音，如局部放電或機械故障引起的異響。這種全方位的智能監控大幅提高了變電站運行狀態的可視化程度，使運維人員能夠足不出戶就掌握設備運行狀況。

在故障診斷方面，系統結合專家知識庫和機器學習算法，構建了強大的故障診斷引擎。當檢測到設備異常時，系統會自動分析故障原因，給出故障類型、嚴重程度及處理建議。此外，系統還具備自學習能力，能夠不斷積累診斷經驗，優化診斷模型。通過人工智能輔助的遠程監控與故障診斷，變電站運維效率得到顯著提升，人力資源得到有效釋放。

1.3 智能巡檢機器人在變電站中的應用與實施

智能巡檢機器人的應用顯著提高了變電站巡檢的效率和質量。傳統人工巡檢易受主觀因素影響，且存在安全隱患，而機器人可24 h不間斷工作，保證巡檢的連續性和一致性。此外，機器人還能在惡劣天氣或危險環境下執行特殊任務，如雷雨天氣下的設備巡檢，有效保障了運維人員的安全。智能巡檢機器人的應用不僅提高了巡檢效率，還實現了數據的標準化采集和智能分析，為設備狀態評估和預測性維護提供了可靠的數據支撐。

1.4 基于物聯網技術的設備實時監測與數據采集

基于物聯網技術的設備實時監測與數據采集是智能化變電運維管理模式中的關鍵創新實踐。這一技術通過在變電站內的各類關鍵設備上安裝智能傳感器，構建起一個全面的物聯網感知層。這些傳感器包括溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器、油位傳感器等，能夠實時采集設備的運行參數。采集到的數據通過無線通信網絡或光纖網絡傳輸至數據集中器，再經由安全加密通道上傳至云端數據中心（圖2）。這種全方位、多維度的數據采集方式，使得變電站設備的運行狀態得以實時、精確地呈現。例如，對于大型變壓器，系統可同時監測油溫、繞組溫度、負載電流、油位、溶解氣體等多項指標，形成設備的“數字孿生”模型。

物聯網技術的應用還極大地提升了數據采集的效率和可靠性。傳統的人工巡檢方式存在周期長、覆蓋面有限、數據易出錯等問題。而基于物聯網的自動化采集系統則可以24 h不間斷工作，確保數據的連續性和一致性。同時，系統還具備自診斷功能，能夠及時發現并報告傳感器故障，保證數據的可靠性。

2 精益化變電運維管理模式的創新實踐

2.1 標準化作業流程與移動終端應用

在精益化變電運維管理模式的創新實踐中，標準化作業流程與移動終端應用的融合發展已成為提升運維效率和質量的重要手段。通過制訂詳細的標準作業指導書，將復雜的運維工作分解為一系列標準化、可量化的操作步驟，有效降低了人為失誤的風險，提高了作業的規范性和一致性。同時，移動終端設備的廣泛應用，為標準化作業流程的落地執行提供了有力支撐。運維人員可通過手持終端設備實時調閱作業指導、查詢設備信息、記錄維護數據，實現了作業全過程的可視化管理與實時監控，大幅提升了工作效率和準確性。在具體實施過程中，變電站運維部門通過構建完善的標準化作業數據庫，將各類設備的巡檢、維護、試驗等作業規程以結構化的形式存儲于移動終端。運維人員可根據任務需求，靈活調用相應的作業指導，并通過語音識別、圖像采集等功能，實現作業過程的實時記錄與上傳。這不僅簡化了工作流程，還為后續的數據分析與經驗積累奠定了基礎。表1列舉了某變電站在應用標準化作業流程與移動終端后的主要效果。

2.2 基于價值流的運維資源優化配置

基于價值流的運維資源優化配置是精益化變電運維管理模式創新的重要環節，旨在通過系統性分析和優化運維過程中的價值創造活動，實現資源的高效配置和利用。這種方法以價值流圖為核心工具，全面梳理運維活動中的各個環節，包括設備巡檢、故障診斷、維修保養等，并對每個環節所需的人力、物力、時間等資源進行精確量化。通過識別并消除無價值或低價值的活動，重點強化增值環節，從而優化整個運維流程的資源分配。這種基于價值流的資源配置方法，不僅提高了運維效率，還顯著降低了運維成本，為變電站的安全穩定運行提供了有力保障。

在實際應用中，某大型變電站通過構建詳細的運維價值流圖，發現了設備巡檢環節中存在的資源浪費問題。經過深入分析，該站采取了一系列優化措施：①調整巡檢路線，減少重復路徑；②優化巡檢頻次，針對不同重要程度的設備制訂差異化巡檢策略；③引入智能巡檢設備，減少人力投入。這些措施的實施，使得該變電站的日常巡檢時間大幅縮短，減少了巡檢人員配置，同時巡檢質量得到了顯著提升。此外，通過對維修資源的優化配置，該站還建立了一套基于設備重要性和故障風險的快速響應機制，大幅縮短了關鍵設備的故障響應時間，提高了運維的效率和質量。這些實踐充分證明，基于價值流的運維資源優化配置不僅是理論上的創新，更是切實可行且效果顯著的實用方法。

2.3 全生命周期資產管理系統的構建與應用

全生命周期資產管理系統的構建與應用是精益化變電運維管理模式創新的關鍵環節，該系統旨在實現對變電設備從規劃、采購、安裝、運行、維護到報廢的全過程管理。通過整合設備臺賬、運行數據、維護記錄等多維度信息，構建起一個全面、動態、智能的資產管理平臺。這一系統不僅能夠實時監控設備狀態，還能基于歷史數據進行設備壽命預測、故障風險評估及維護策略優化。借助大數據分析和人工智能技術，全生命周期資產管理系統能夠為決策者提供精準的資產投資建議和維護策略，從而實現資產價值的最大化和運維成本的最小化。

在實際應用中，某省級電力公司通過構建全生命周期資產管理系統，實現了對轄區內所有變電設備的精細化管理。該系統集成了設備采購、安裝、運行、維護等全過程數據，并與地理信息系統相結合，形成了一個可視化的資產管理平臺。通過對海量運行數據的分析，系統能夠準確預測設備的剩余壽命，并給出最優的維護時間和方案。此外，系統還實現了設備全生命周期成本的動態核算，為資產投資決策提供了科學依據。

3 結束語

變電運維管理模式的創新實踐已經展現出巨大的潛力和價值。通過智能化、精益化管理方法的應用，變電站的運行效率和可靠性得到顯著提升。這些創新實踐不僅優化了資源配置，降低了運維成本，還為電力系統的安全穩定運行提供了有力保障。持續深化這些創新實踐，將推動變電運維管理向更高水平邁進，為電力行業的可持續發展注入新的動力。

參考文獻

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