智能變電站繼電保護運維防誤技術研究

羅上錠

（國網三明供電公司，福建 三明 365000）

0 引 言

智能變電站利用先進的繼電保護和維護技術來防止操作失誤，這些變電站配備先進的繼電保護系統，確保電網的穩定性和可靠性。繼電保護系統持續監測電氣參數，自動隔離故障，防止設備損壞，確保不間斷供電。該系統的維護包括定期測試和校準，以確保其正常運行。先進的診斷和預測性維護技術通常由人工智能和數據分析提供支持，在識別潛在問題以避免其導致故障方面發揮著至關重要的作用。此外，嚴格的操作規程和對技術人員的培訓對于防止處理復雜系統時出現人為錯誤也至關重要。這種技術與熟練人工監督的整合構成現代智能變電站運行的基礎，可確保變電站的安全。

1 智能變電站繼電保護運維防誤技術的概述

智能變電站繼電保護和維護技術旨在提高運行準確性并防止出現錯誤，采用最先進的繼電保護系，配備先進的監控工具，可持續評估電氣參數，迅速識別和隔離故障，確保電網穩定和高效[1]。這種積極主動的方法能夠最大限度地減少設備損壞，并保持穩定的電力供應。這些系統的維護涉及日常檢查、校準，主要采用人工智能驅動的診斷技術進行預測性維護，有助于及早發現潛在問題，避免系統故障。

2 智能變電站繼電保護運維防誤技術分析

2.1 智能監控系統

2.1.1 實時監控和數據采集

變電站的智能監控系統主要側重于實時數據采集和處理，采用分布在變電站各處的傳感器和智能設備網絡，精心收集電壓、電流、頻率以及相位角等各種電氣參數的數據。這種持續監測對于實時評估變電站的運行狀態至關重要。這些系統不僅能收集惡意數據，還能實時分析數據。系統內的先進算法和處理單元，可以全面了解電網的健康狀況和行為，還可以快速識別任何偏離正常運行的情況便于在發現異常時立即采取糾正措施。例如，電壓突然飆升或電流不規則流動都能被立即檢測[2]。此外，將這些系統與更廣泛的電網管理工具集成，可以獲得更全面的視圖，在中央控制中心匯總和分析從各個變電站收集的數據，從而實現全電網的監控和協調。

2.1.2 預測性維護和故障預防

通過持續監測電氣設備的狀況，系統可以通過分析歷史數據和實時數據來預測潛在的故障。例如，變壓器工作溫度的逐漸升高可能表明故障即將發生。通過及早識別這些跡象，可以主動安排維護，避免代價高昂的破壞性故障。這種方法可以延長設備的使用壽命，降低維護成本，增強整體可靠性。智能監控系統還有助于預防故障。通過分析運行數據，系統可以識別出來過載或短路等潛在故障狀況，從而進一步采取預防措施，如重新分配負載或啟動保護裝置，以避免故障發生[3]。此外，系統通常配備先進的通信功能，能夠在檢測到潛在問題時立即向維護人員和電網運營商發出警報。

2.2 自動故障隔離

2.2.1 故障檢測和隔離技術

智能變電站的自動故障隔離技術是確保電網可靠性和穩定性的一項重要技術。這項技術的核心在于其快速檢測和隔離電力系統內部故障的能力。在變電站各處布置精密傳感器和檢測系統，持續監測各種電氣參數，如電流、電壓及頻率，從而能夠檢測到故障的異常跡象。一旦檢測到短路或過載等故障，系統就會立即分析數據，確定故障位置和性質，最大限度地減少故障對電網其他部分的影響。系統采用先進的算法，可以區分瞬時故障和永久故障，是決定適當響應的關鍵因素。一旦檢測到故障并進行分類，自動故障隔離系統就會迅速隔離受影響的電網部分。這種隔離通常由啟動自動開關或斷路器來實現，將故障區段與電網的其他部分斷開，將故障限制在一小段范圍內，防止故障升級造成大面積中斷。此外，自動故障隔離系統反應的速度也至關重要。隔離故障的速度越快，對電氣設備和服務中斷造成的損害就越小。火災自動隔離示意圖如圖1 所示。

圖1 火災自動隔離示意圖

2.2.2 與電網管理和恢復的協調

隔離故障后，系統會與中央控制中心通信，提供有關故障的詳細信息，電網運營商能夠就故障發生后如何管理電網做出明智的決策。例如，系統可以協助重新安排供電路線，確保關鍵區域的持續供電。這種改道通常自動進行，系統會計算出最有效的電力流動替代路徑。這種功能可確保即使電網的某個部分被隔離，對終端用戶的影響也能降到最低。此外，故障隔離系統提供的數據對于后續的維修和恢復過程也非常寶貴。維護人員在掌握故障詳細信息后，可以更有效地調度電力，從而有助于更快、更高效地進行維修。這種效率不僅能減少停機時間，還有助于更好地分配和管理資源。自動故障隔離技術是智能電網計劃不可或缺的組成部分，可以增強電網的恢復能力、適應性及效率[4]。隨著電網變得越來越復雜，與可再生能源的集成度越來越高，快速有效地處理故障的能力變得更加重要。

2.3 定期系統校準

2.3.1 定期校驗的重要性和流程

智能變電站的定期系統校準是繼電保護和防止操作失誤的關鍵環節，這一過程包括調整和驗證變電站內各種監測和控制設備的準確性，主要目的是確保這些設備提供準確可靠的讀數。根據制造商的建議和監管標準，校準通常在預定的時間間隔內進行。在校準過程中，技術人員會使用具有較高精度水平的校準器。這些校準器提供標準值，變電站的儀器就是根據這些標準值進行測量的。例如，調整電壓表、電流互感器、保護繼電器及其他傳感設備，以確保其讀數與校準器提供的讀數一致。這一過程至關重要，因為儀器讀數的微小誤差都可能導致重大問題。例如，如果電流互感器校準不正確，那么可能無法檢測到過載情況，從而導致設備損壞或停電的風險。定期校準可確保所有設備按預期運行，并確保現有的安全機制能夠可靠地檢測和應對異常情況。此外，校準不僅是將儀器調整到正確的讀數，還包括檢查、維護傳感和監控系統的整體完整性，如檢查傳感器、布線及連接的實際狀況，更新監控系統中的任何固件或軟件[5]。這種全面的方法可確保整個系統準確、可靠地運行。

2.3.2 與維護和預測分析相結合

因為預測性維護模型依賴于準確的讀數來預測潛在的設備故障，所以校準數據對于預測性維護模型來說十分重要。通過定期校準系統，技術人員可確保輸入預測模型的數據準確無誤，從而實現更加準確的預測。定期校準還有助于趨勢分析，通過跟蹤不同設備校準隨著時間的推移而發生的變化，技術人員可以識別可能正在退化或未來容易發生故障的設備。例如，如果某個繼電器在校準過程中始終需要進行大量調整，那么需要進一步調查潛在問題。此外，校準過程本身也可以使用智能診斷工具和軟件自動完成部分校準過程，確保一致性和效率。它們還可以存儲校準數據和歷史記錄，從而更容易跟蹤趨勢和安排未來的校準。智能變電站的定期系統校準是保持監測和控制系統準確性和可靠性的基本組成部分。它不僅能確保單個組件的正常運行，還能在更廣泛的維護和預測分析策略中發揮重要作用。

2.4 人工智能驅動診斷

2.4.1 人工智能診斷的實現與功能

智能變電站中的人工智能驅動診斷技術是繼電保護和操作失誤預防領域的一次重大飛躍。該技術的核心是利用人工智能，特別是機器學習和數據分析，來評估和診斷變電站設備的健康狀況和性能。在這種情況下，人工智能的主要作用是分析變電站無數傳感器和監控系統生成的大量數據，由于數據量大且復雜，人工操作無法完成。人工智能診斷的實施是要收集變電站內各種來源的數據，包括監測電壓、電流、溫度及其他關鍵參數的傳感器，并將這些數據輸入經過訓練的復雜人工智能算法，以識別可能表明潛在問題或即將發生故障的模式和異常。例如，人工智能可以檢測到設備行為的細微變化，如變壓器的溫度模式或電壓水平的波動，而傳統的監控系統可能無法檢測到這些變化。人工智能驅動診斷的主要優勢之一是能夠隨著時間的推移不斷學習和改進，系統處理的數據越來越多，它在識別問題、減少誤報及提供準確評估方面的能力也會越來越強。這種持續的學習過程得益于機器學習技術，算法會根據新的數據和反饋調整和完善其模型。此外，人工智能診斷整合各種來源和類型的數據，包括歷史運行數據、實時傳感器讀數以及天氣狀況等外部數據，并對這些數據進行更全面的分析，從而提供更準確、更及時的診斷。例如，將天氣數據與設備性能相關聯，人工智能可以預測環境因素導致的潛在問題。

2.4.2 對系統可靠性的影響

傳統的變電站的維護比較被動，或基于預定的時間表。然而，人工智能診斷技術將變電站的維護轉向更具預測性的維護。人工智能算法可以識別設備故障的早期預警信號，使維護團隊能夠在大量故障發生前進行干預。這種轉變不僅能防止停機，還能及時解決問題延長設備的使用壽命。人工智能診斷所提供的預測性維護還能提高資源分配效率。無須對所有設備進行例行檢查和維護，可將資源集中用于檢查和維護人工智能識別為高風險或顯示潛在故障跡象的組件。這種有針對性的方法不僅能節省時間和成本，還能最大限度地減少對變電站運行的干擾。此外，人工智能診斷可以提高變電站的整體可靠性。通過預防故障和減少停機時間，這些系統可確保更加穩定和一致的電力供應。這種可靠性至關重要，尤其是在可再生能源滲透率較高的電網中[5]。人工智能診斷在事故響應方面發揮著至關重要的作用。在發生故障或異常情況時，人工智能系統可以快速分析問題性質和嚴重程度情況，有助于電網運營商在危急情況下做出更快、更有效的決策。

3 結 論

智能變電站中繼電保護和操作錯誤預防技術的進步標志著電網管理發展的一個重要里程碑。實時監控、自動故障隔離、定期系統校準以及人工智能驅動的診斷等先進系統的集成不僅可以提高變電站的效率和可靠性，還為更具彈性和適應性的電網奠定基礎。這些技術共同確保了配電的安全性、穩定性和最佳性能。隨著全球朝著更可持續、更智能的能源解決方案邁進，智能變電站在管理和保護電力基礎設施方面的作用變得越來越重要，象征著能源可靠性和管理的美好未來。