智能技術在變電運維中的應用研究

王梅琦

摘要：文章概述了變電運維的基本概念，并以AcrelCloud-1000變電所運維云平臺系統為例，結合傳感器技術、數據采集與傳輸技術以及數據分析與處理技術，探討了智能化技術在變電運維中的應用。通過具體案例和實際數據的分析，文章詳細闡述了智能化技術如何提高運維效率、降低運維成本以及提升運維安全性。具體而言，自動化和智能化的設備巡視和操作顯著提高了運維效率，而實時監測和預警系統則使智能化技術能夠及時發現潛在的安全隱患，從而極大地提升了運維安全性。

關鍵詞：變電運維；智能化；技術分析

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）13-0132-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

隨著科技的飛速發展，智能化技術已逐漸滲透到各行各業，變電運維領域亦不例外。變電運維作為電力系統穩定運行的重要保障，其技術水平直接關系到電網的安全與穩定運行。智能變電站是基于新一代信息技術和自動化控制技術的新型電力系統，具有高可靠性、高安全性和高效率等特點，因此得到了廣泛的應用[1]。智能變電站的運維能有效保障其安全運行，并提高變電運維的效率。

1 變電運維技術概述

1.1 變電站基本概念

變電站的主要功能是將發電機發出的電能進行升壓或降壓，以滿足不同負荷的需求[2]。在此過程中，變電站設備需要進行變壓、斷路等操作，以確保電能的安全傳輸和分配。同時，變電站還需根據實際需求對電能進行調節和平衡。

1.2 變電運維流程

變電運維包括按照規定的巡視時間和路線對所轄的變配電設備進行巡視，發現問題及時匯報并處理。同時，根據調度命令進行設備的投切操作，定期對設備進行維護保養，包括清掃、緊固、校準以及更換磨損部件等。此外，還需定期對變配電設備進行停電檢修，并在設備發生異?；蚬收蠒r，迅速進行故障定位和隔離，及時通知維修人員進行處理，以盡快恢復設備的正常運行。

1.3 變電運維現狀

盡管智能牽引變電所的推廣正在加快，但配電環境的智能化程度仍不夠高?，F有的信息處理能力可能無法滿足實時監測和快速響應的需求，特別是在處理大量實時數據和復雜網絡配置信息時，性能可能受到限制。盡管電力行業已經研究了二次回路可視化技術，但這些技術在智能牽引變電所的實際應用中仍需進一步驗證和優化。隨著高速鐵路的普及，研究智能牽引變電所的二次設備智能運維變得尤為重要。智能電網與傳統電網的對比如表1所示。

2 智能化技術在變電運維中的應用

2.1 傳感器技術

在變電運維中，AcrelCloud-1000平臺在變電所內部部署了多種傳感器，如多功能儀表、溫濕度監測裝置、攝像頭和開關量采集裝置等。這些傳感器可以實時監測變電站內變壓器、斷路器等重要運行設備的狀態[3]。平臺通過傳感器獲取變壓器的功率、負荷率等數據分析運行狀態，發現異常及時處理，保障電網穩定運行。變電所運行數據如表2所示。變壓器1的功率為1 200 kW，負荷率為55 %，溫度為65 ℃，濕度為45 %，電壓為110 kV，電流為50 A。這表明變壓器1在正常運行范圍內，負荷適中，沒有過熱或過濕的現象。變壓器2的功率為1 500 kW，負荷率為70 %，溫度為72 ℃，濕度為50 %，電壓為220 kV，電流為75 A。盡管變壓器2的負荷率稍高，但仍處于正常運行范圍內。不過，由于其溫度較高，需要持續監測以防過熱。斷路器1和斷路器2的溫度分別為35 ℃和32 ℃，均處于正常范圍內。回路1的功率為400 kW，負荷率為25 %，電壓為10 kV，電流為20 A。這表明回路1的負荷較輕，運行平穩。回路2的功率為600 kW，負荷率為35 %，電壓為15 kV，電流為30 A。與回路1相比，回路2的負荷稍重，但仍處于正常范圍內。

2.2 數據采集與傳輸技術

AcrelCloud-1000平臺依靠高算力邊緣計算網關，處理智能儀表和傳感器采集的數據，并將其上傳至云服務器。數據采集和傳輸都依賴網絡通信技術。平臺使用有線/無線網絡傳輸模式，確保數據能夠穩定、高效地上傳至云服務器。即使在網絡故障時，數據也會存儲在本地，待網絡恢復后再繼續上傳，以保證數據完整性。AcrelCloud-1000平臺數據傳輸如表3所示。

在5次數據傳輸嘗試中，有4次成功上傳，1次因網絡故障導致上傳失敗。表明該平臺的數據傳輸機制是可靠的，但在某些情況下，如網絡故障，可能會導致數據傳輸失敗。失敗的數據傳輸數據大小為1.2 MB。盡管上傳失敗，但AcrelCloud-1000平臺的設計確保數據被安全暫存本地，待網絡恢復后繼續上傳。傳感器和智能儀表采集數據均勻，顯示數據采集過程有序規律。只要網絡良好，傳感器和智能儀表無論采用有線還是無線傳輸方式，都能成功上傳至云服務器。

2.3 數據分析與處理技術

AcrelCloud-1000平臺是一款基于互聯網＋大數據、移動通訊等技術開發的云管理系統，它利用應用服務器和數據庫服務器對采集到的數據進行處理和分析。平臺還部署了帶有邊緣計算功能的智能融合終端裝置，用于感知和識別變電網的運行狀況、設備狀態和環境情況等。根據生產和管理需求，平臺上傳必要的數據到云平臺。AcrelCloud-1000平臺組織架構如圖1所示。

云平臺運用智能化技術和各類傳感器，從海量數據中提取有價值的信息。例如，平臺提供用能月報功能，支持用戶按照總用電量、變電站名稱和編號等條件查詢該站的用電情況。用戶只需在相應的查詢框中輸入條件，系統即可自動檢索并生成相應的用電情況報告。此外，平臺還通過邊緣計算設備和AI攝像機實時采集變電站內各設備的運行狀態視頻數據，并借助AIBOX的智能分析功能，判斷設備是否正常運行，及時發現異常狀態。

3 智能化技術對變電運維效果的影響

3.1 提高運維效率

傳統的變電運維主要依賴人工巡檢和操作，工作量大且效率低下。而智能運維管理系統能夠自動化地完成一系列重復性的運維任務。AcrelCloud-1000 變電所運維云平臺系統從感知層、傳輸層、應用層到展示層，實現了對變電站運維的全面管理[4]。

感知層中的多功能儀表、溫濕度監測裝置、攝像頭和開關量采集裝置等協同工作，提供全面實時數據。傳輸層主動采集設備數據并進行規約轉換，智能網關通過交換機將數據上傳至服務器。即使在網絡故障的情況下，數據也能本地存儲，并在網絡恢復后上傳。應用層對傳輸層的數據進行分析，應用和數據庫服務器負責數據的處理、存儲和管理。對于小型變電所，可以合并服務器以節約資源。服務器需固定IP 地址以接收智能網關的數據。展示層允許用戶通過各種終端訪問平臺，實時了解變電所運行狀態，做出決策。集中監控IT、機房環境和監控系統實現實時監控、遠程控制和智能診斷，從而提高運維效率，減少人工參與。

3.2 降低運維成本

傳統的變電運維方式需要大量的人力資源進行日常巡檢和維護，導致人員成本較高。智能化技術的應用，通過實時監測和數據分析，能夠準確判斷設備的運行狀態和潛在故障，從而減少了人工巡檢的頻率[5]。傳統的人工巡檢方式不僅成本高，而且效率低下，容易受到人為因素的影響。鵬城變電站是深圳供電局“5G+智能電網”生態圈中的一個5G集中應用示范點。在深圳市“5G智慧之城發布會”上，該項目榮獲5G智慧樣板項目授牌。智能設備監測流程圖如圖2所示。

借助智能技術，實現了全天候監測，確保能夠及時發現異常情況。常規巡檢工作可由智能設備代勞，從而大幅減少了人力成本。巡檢機器人沿預設軌跡緩慢且穩定地移動，通過高清攝像頭精確檢查變電站內的各個設備。無論是開關、壓板、指示燈還是儀表等，均可被這些智能設備準確識別和讀取。相關信息以1 ms的速度迅速傳至指揮中心，有效提升了電網設備的巡檢效率高達270 %，極大地減輕了人工巡檢的負擔。

3.3 提升運維安全性

在傳統變電運維工作中，由于環境和人為因素的影響，存在一定的安全隱患。然而，通過引入智能化技術，利用智能感知和預警系統實時監測變電設備的運行狀態，能夠及時發現潛在的安全隱患。借助數字化技術和人工智能算法，配電室實現了對設備的預測性維護和優化運行。此外，“數智化裝備”如機器人、無人機、傳感器等的應用，使得設備巡視和操作實現了自動化和智能化。這些裝備能夠全天候連續工作，實現精確、規范、快速的設備巡視和操作，極大地提高了工作效率。通過人工智能、控制策略等技術的協同應用，產生了超越“1+1”的效果。智能運維體系實現了對變電運維全流程的數字化閉環管理，涵蓋了“智能巡視”“智能操作”和“智能安全”三個方面。其中，“智能巡視”能夠及時發現設備缺陷，預防故障惡化；“智能操作”通過遠程和程序化操作，降低了人為失誤的風險；“智能安全”則全面管控了作業安全風險。智能化技術能夠識別設備缺陷，其識別率高達93%，遠超人眼的判斷能力。這意味著智能化技術能夠更早地發現設備隱患，有效避免線路停電等風險。

4 結束語

智能化技術通過實時監測和預警系統，能夠及時發現潛在的安全隱患。與傳統的運維方式相比，智能化技術不受人為因素和環境因素的影響，能夠利用先進的算法和模型對變電設備的運行狀態進行準確判斷，及時發現異常情況，顯著提升運維安全性，為電力系統的穩定運行提供了重要保障。

參考文獻：

[1] 袁野. 電力通信機房的智能化運維技術分析[J]. 電子技術，2022，51（11）：272-273.

[2] 吳瓊，張梓桐. 基于智能化設備的變電運維技術的研究[J].中文科技期刊數據庫（全文版）工程技術， 2023（12）：83-88.

[3] 王振善. 淺談變電運維中隱患風險分析與應對技術[J]. 通訊世界，2015，2（4）：107-108.

[4] 任永貴，帕拉沙提·謝葉. 變電運維技術中的智能化技術分析探討[J]. 中文科技期刊數據庫（全文版）工程技術， 2022（9）：3.

[5] 李曉明. 變電運維中的風險控制技術分析[J]. 集成電路應用，2023，40（10）：116-117.

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