智能化技術在電力工程自動化中運用分析

國網湖北省電力有限公司十堰供電公司 候先超 李 琴 趙麗俊 周楷又

在當今迅速變化的能源領域，電力工程自動化成為確保電力系統高效、可靠運行的關鍵，隨著智能化技術的不斷進步，電力行業正經歷著前所未有的變革，不僅提高了電網的操作效率，而且還為維護、監控和管理提供了新的方法，極大地提升了電力系統的性能和安全水平。同時智能化技術的融合也為電力工程自動化帶來了預測性維護、實時監控、故障快速響應和優化調度等多個方面的革新，通過智能化手段可以更好地應對電力需求的波動，保障電網的穩定性，并為應對不斷增長的能源需求和實現可持續能源發展目標提供支持。

以本公司參與的風力發電機組維修項目為例，該風力發電機組面臨著風力發電機組運維效率低下和故障響應時間長的問題，為提升運維自動化水平，本公司通過引入基于人工智能（AI）和物聯網（IoT）的智能化技術，安裝多種傳感器收集風機狀態數據，并利用物聯網技術實時傳輸這些數據到中央控制系統，利用人工智能算法如機器學習和深度學習對收集到的數據進行分析和處理，實現對風力發電機組可能出現的故障進行預測性維護。

實施后風電場運維效率顯著提高，故障檢出時間由原先的48h 縮短至2h 以內，故障響應時間從24h 減少至4h。此外基于AI 的預測性維護準確率達到92%，大大降低因突發故障導致的停機時間和維修成本，年度運維成本節約20%，同時整體發電效率提升約5%。

1 預測與調度

1.1 大數據和人工智能負荷預測

負荷預測指的是預估未來一段時間內電網的電力需求量，對于電網的調度、優化運行以及減少能源浪費具有重要意義，傳統的負荷預測方法主要依賴歷史負荷數據和統計分析，但在處理復雜模式和實時數據方面存在局限。而利用大數據技術，可以收集和處理來自智能電表、天氣站、用戶行為等多種來源的大量數據，這些數據不僅包括歷史負荷信息，還有溫度、濕度、節假日、經濟活動等影響負荷的因素，為負荷預測提供了更全面的信息基礎[1]。

與此同時，人工智能（AI）尤其是機器學習和深度學習技術在處理大規模數據集、識別復雜模式和進行預測方面展現出卓越的能力，通過構建深度神經網絡（DNN）模型，可以學習電力負荷與各種因素間的非線性關系，并準確預測短期或長期負荷。

以深度學習模型中常用的長短期記憶網絡（LSTM）為例，LSTM 是一種特殊的循環神經網絡（RNN），特別適合處理和預測時間序列數據中的長期依賴問題，在電力負荷預測中LSTM 能夠根據歷史負荷數據以及其他相關因素（如天氣條件、日期類型等）來預測未來某個時段的電力需求量，而訓練LSTM 模型時首先需要定義損失函數，通常用于回歸問題的損失函數是均方誤差（MSE），計算公式為：其中：m是測試集中的樣本數量，Yi是第i個樣本的實際負荷值，Y是模型預測的負荷值。

1.2 智能化調度系統應用

智能化調度系統采用人工智能（AI）算法如神經網絡和機器學習，對海量歷史數據進行分析，實現對電網負荷的準確預測，這些預測數據為調度提供重要的決策支持，然后調度系統能夠實時收集各種電網設備的狀態數據，如變壓器、配電線路和發電機組的運行信息，這些信息通過高速通信網絡傳輸至中央處理單元，中央處理單元將實時數據與AI預測模型結合，通過高級優化算法如遺傳算法或粒子群優化動態調整電力資源分配，從而在需求峰谷期間實現電力的高效流動。緊接著智能化調度系統中的智能合約能夠自動執行與電力交易相關的合同條款，確保交易的透明度和快速結算，最后通過高級可視化工具，操作員可以實時監控整個電網的狀態，并在必要時手動介入，以確保系統的穩定性和安全性。以本公司所參與的項目為例，對智能調度系統引用前后進行對比，詳細內容如表1所示。

表1 智能調度系統前后對比表

從表1可以看出，采用深度學習算法后智能調度系統不僅提高了負荷預測的準確性，還實現了快速響應和高效的資源分配，再加上IoT 技術的應用，使得數據采集更加全面和實時，為系統的優化調度提供了可靠的數據支持，且智能合約的引入極大提升了電力交易的效率和透明度，為電力系統帶來了顯著的經濟和社會效益[2]。

2 PLC 技術應用

在電力工程自動化領域中，PLC 主要通過接收傳感器信號對電力系統中的各種設備進行實時監控和控制，以此提高電力系統的運行效率和安全性。通常PLC 負責收集變電站內部的溫度、濕度、電壓等重要參數，并根據預設的條件執行相應的控制策略，如啟動風扇冷卻、調節變壓器的負荷等，以確保變電站穩定運行。如，在計算變電站內部平均溫度的過程中可用以下公式完成：其中：Tcurrent表示當前平均溫度（℃），Ti表示第i個傳感器測量的溫度值，n表示傳感器總數，當平均溫度超過預設的安全溫度閥值時PLC 會發送指令啟動冷卻系統。

同時PLC 還可以定期計算負載電流與額定電流之間的比例，以此評估是否需要調節變壓器的輸出，具體計算公式如下：Iratio=Iload/Iratcd，其中：Iload表示實際負載電流（A），Iratcd表示變壓器額定電流（A），當負載電流與額定電流之間的比例超過一定安全范圍時，PLC 會調整變壓器的負載或啟動備用設備來分擔過載。

此外PLC 還能與上位機系統（SCADA）緊密結合實現遠程監測和控制，操作人員可通過SCADA 界面獲取實時數據，及時調整控制策略，進一步優化電網運行狀態，當配電網發生故障時PLC 能夠快速響應，根據故障信號和位置信息自動切斷故障區段，同時向健康區段供電，最小化事故影響范圍并縮短恢復時間。

3 設備監控與維護

3.1 物聯網設備狀態監控應用

利用物聯網平臺，可以通過實時監控設備狀態快速識別設備的異常行為或故障跡象，從而在問題發生前采取預防措施，減少停機時間和維護成本，同時物聯網技術支持對大量設備的遠程監測和管理，極大地提高了監控效率，降低了人力成本。而基于物聯網收集的大數據，可以使用機器學習算法對設備的未來狀態進行預測，進一步指導維護計劃的優化和調整[3]。

以本公司參與的項目為例，通過設置專門的傳感器，由傳感器收集數據并通過物聯網平臺監控變壓器，此變壓器被裝配了溫度、振動和聲音傳感器，這些傳感器每分鐘采集一次數據，然后將信息實時發送至中心處理系統。溫度傳感器監測到變壓器的正常運行溫度區間應在40℃到60℃之間，但在連續的三次測量中發現溫度超過了65℃，指示著潛在的過熱風險；振動傳感器通常在0.1mm/s 到2mm/s 范圍內波動，如果振動持續超過2.5mm/s，預示著機械故障或結構問題；聲音傳感器則能檢測到不尋常的噪聲，如因絕緣材料老化導致的嗡嗡聲。在此過程中對傳感器一個月內數據進行收集，詳細內容如表2所示。

表2 傳感器數據收集表

從表2可看出，在3號到5號期間監控到的最高溫度持續超過了65℃的閾值，并且振動水平亦高于正常范圍，同時異常聲音事件的數量也發生了增加，這些都強烈暗示了變壓器存在某種問題，通過對這些數據的及時響應，本公司立即派遣技術人員進行現場檢查，避免了一次昂貴的設備故障和停電事件。

3.2 基于AI 的預測性維護

基于人工智能的預測性維護采用機器學習算法，通過預測性維護系統能夠分析來自電力設備的大量歷史和實時數據，以預測潛在的故障并及時進行維護，具體方法包括使用時間序列分析、異常檢測和生存分析等技術。如，時間序列分析可以幫助識別設備運行數據中的模式和趨勢；而異常檢測則用于監測與歷史性能數據顯著不同的實時操作數據，兩者結合可及早發現故障信號；生存分析進一步評估設備發生故障的風險和剩余壽命，這些預測由高效的機器學習模型如隨機森林、支持向量機或深度神經網絡執行，并且隨著數據的積累持續優化[4]。

將這些方法應用于電力系統中的變壓器、開關、線路等關鍵資產上，可以減少意外停機時間，延長設備壽命，并最終節省維護成本。為了實現有效的預測性維護，數據的質量和完整性是關鍵，因此需要確保傳感器和數據收集系統的準確性和可靠性。為了處理和分析這些龐大的數據集，需要強大的計算資源和專業知識以建立和訓練精確的預測模型。如，可使用線性回歸模型來預測電力設備的剩余使用壽命，使用歷史數據訓練線性回歸模型。如，可使用訓練LSTM 模型來預測電力設備的剩余使用壽命，并通過數據對模型進行優化。

4 故障檢測與處理

4.1 人工智能故障診斷應用

人工智能（AI）在故障診斷中的應用是提升系統可靠性和效率的關鍵，已被廣泛應用于檢測和診斷電網中的異常和故障，通過分析歷史數據和實時數據，能夠預測并準確識別出潛在的問題區域，從而實現快速響應和故障修復。利用深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）對電力系統的運行狀態進行模式識別，比如可通過收集和分析電網的負荷數據、電壓數據等信號，使用CNN 模型訓練得到95%以上的故障診斷準確率，可以有效地從海量數據中提取特征，進而精準定位故障類型和位置；或者采用基于自然語言處理（NLP）的技術來分析維護日志和報警記錄，結合機器學習模型可以自動識別和分類故障信息，實現對故障原因的快速排查，大大縮短故障診斷時間[5]。

4.2 自動化故障定位和修復技術

在智能化技術指導下，電力工程自動化領域的故障檢測與處理顯著提升，尤其是自動化故障定位和修復技術應用，在快速準確診斷電網中異常情況的前提下并自動采取糾正措施。具體方法包括利用分布式傳感器網絡對電力系統進行全面監測，這些傳感器能捕捉到微小的電流、電壓變化，甚至在預警階段就能發現潛在故障，一旦檢測到異常數據即被送往中心處理系統，后者運用機器學習算法分析數據以確定故障的具體位置和性質。如一種常用的方法是基于支持向量機（SVM）的故障分類模型，它能夠以高達98%的準確率識別和定位系統中的短路故障，而在故障定位之后，智能系統會根據故障類型和位置自動調整電網的運行參數或啟動預設的修復程序[6]。

綜上所述，在現代電氣系統中使用智能化技術，能夠有效提高電氣設備自動化水平，在實現優化設計的基礎上，加強對設備系統的故障定位，提高監控管理效果，根據故障類型自動化采取有效解決措施，不斷提高智能化以及自動化特點，從而有效促進我國電力系統的安全穩定運行。