輸配電及用電工程中自動化技術的運用研究

摘要：輸配電及用電工程是電力系統中的重要組成部分，直接影響了電力系統的運行。為了能夠提升電力系統運行的穩定性，增強運行效率，基于輸配電及用電工程的實際情況，提出了構建電網，實現自動化分層供電；設計遠程監控系統，加強輸配電維修；建立虛擬模型，開展輸配電仿真工作；加強自動化數據處理，合理分配用電時段；建設配電物聯網，自動識別故障信息等措施，保證輸配電及用電工程能夠向自動化、智能化方向發展，為后續的電力施工提供基礎。

關鍵詞：輸配電用電工程自動化技術電力系統

中圖分類號：TM72

ResearchontheApplicationofAutomationTechnologyinPowerTransmissionandDistributionandPowerConsumptionEngineering

LIZhaowei

ShangheCountyPowerSupplyCompanyofStateGridShandongElectricPowerCompany，Ji’nan，ShandongProvince，250000China

Abstract：Powertransmissionanddistributionandpowerconsumptionengineeringisanimportantpartofthepowersystem，whichdirectlyaffectstheoperationofthepowersystem.Inordertoimprovethestabilityofthepowersystemandenhancetheoperationefficiency，basedontheactualsituationoftransmissionanddistributionandpowerconsumptionengineering，measureshavebeenproposed：Constructthepowergridtoachieveautomaticlayeredpowersupply;Designtheremotemonitoringsystemtostrengthenthetransmissionanddistributionmaintenance;Establishvirtualmodelsandcarryoutpowertransmissionanddistributionsimulationwork;Strengthentheautomaticdataprocessingandrationallyallocatethepowerperiod;ConstructanInternetofThingsforpowerdistributiontoautomaticallyidentifyfaultinformation，inordertoensurethattransmission，distribution，andpowerengineeringcandeveloptowardsautomationandintelligenceandprovidethefoundationforthesubsequentpowerconstruction.

KeyWords：Powertransmissionanddistribution;Powerconsumptionengineering;Automationtechnology;Powersystem

自動化技術是計算機科學中的一個重要組成部分，其主要具有高效性、快捷性、綜合性等特點，把自動化技術運用到輸配電及用電工程當中，可以實現輸配電及用電工程的自動化運行，更好的利用了電力數據資源，為電力運輸、系統監控、故障維修等工作提供了有利條件，保證電力行業正在向著自動化、智能化的方向有序發展。

1工程概述

截至2023年底，全國智能電網建設投資已經超過了1.2萬億元，智能電網的覆蓋率也已經達到了70%以上。其中，對于智能配電網自動化的投資占比也達到了25%，自動化技術逐漸成為智能電網建設的一個重點領域。預計到2025年，智能電網將覆蓋全國80%以上的地區，使得智能配電網的自動化水平進一步增強。以某輸配電及用電工程為例，其在輸配電線路及設備上都安裝了傳感器和監控設備，進行電力系統運行數據的實時采集。為保證電網數據傳輸更高效，建立了光纖通信網絡，確保數據實時傳輸，同時升級了監控與數據采集系統，實現了對配電網的實時監控效果。為了降低電力系統故障發生的概率，利用大數據分析和人工智能的算法，預測輸配電中潛在的故障情況，并對這一故障進行處理[1]。

2輸配電及用電工程的自動化技術

2.1構建電網，實現自動化分層供電

在上述的工程案例中，為保證輸配電與用電工程的自動化效果，采用了自動化技術，構建智能電網，實現了自動化分層供電。完善電力自動化運行終端，輸配電的運行終端主要包括饋線終端單元、變壓器終端單位兩方面。第一，饋線終端單元（FeederTerminalUnit，FTU）通常都是安裝在戶外，主要位置是饋線開關的附近，能實時監控開關自身運行的狀態。饋線開關的位置比較分散，一臺饋線開關要配備一個饋線終端，能實現更好地監控，為后續的自動化供電提供基礎保障。第二，變壓器終端單位（TransformerTerminal?;Unit，TTU）是監控配電所內所有變壓器的實際運行情況，主要是收集了低壓側的電壓和電流數據。對收集到的數據每60～120s就要進行一次計算，進而得出了有功和無功功率等參數，具體計算如下：

式（1）、式（2）中：P表示有功功率；Q表示無功功率；I表示有效電流；U表示電壓；和為功率因數。通過式（1）、式（2）進行計算，得出具體的有功和無功功率的參數，然后把這些參數存儲到系統中，使其數據更加安全即便斷電也不會丟失。在一段時間后，這些參數則會被輸送到配網的主站中，進行詳細分析，然后根據分析結果來判斷變壓器或線路是否存在故障，并對故障進行處理，使得電壓質量、供電效率得到優化。與FTU相比，TTU的結構比較簡單，其不具備FTU自身的實時監控功能，主要是進行數據采集、記錄和傳輸。所以TTU不像FTU那樣需要使用蓄電池供電，而是直接從低壓側獲取電力，保證城市內每一個區域的發電站都要開展配電工作，不僅能做到自動化分層供電的效果，還可以降低成本[2]。

2.2設計遠程監控系統，加強輸配電維修

在輸配電及用電工程中，為了實現監控的自動化效果，可以在輸配電部分設備或者線路上安裝傳感器，利用傳感器對其溫度、壓力、電流等數據進行實時有效的監測，并把這些數據通過無線或有線的方式傳輸到遠程監控中心，達到遠程監控的效果。當數據傳輸到遠程監控中心后，監控中心就通過機器學習等自動化智能技術，預測出設備的故障情況，一旦發現存在故障趨勢，提前進行預警。例如，在此次工程案例中，就是在輸電線路上安裝了溫度傳感器，對輸電線路的運行溫度進行數據監測和收集，溫度監測的公式如下：

式（3）中：表示當前輸電線的溫度；表示環境溫度；表示溫度的變化量；表示角頻率；t表示具體的時間；表示相位角。通過式（3）進行計算，可以得出具體的溫度參數，然后通過無線網絡把這一數據傳輸至遠程控制中心。在遠程控制中心，數據通過了預處理軟件來進行清洗和格式化，然后輸入到故障診斷模型中進行故障分析。在故障分析時，主要利用支持向量機等統計分析和機器學習算法，對采集的這部分溫度數據進行分析，以識別正常的運行狀態和異常狀態。要設置閾值和判定規則，當監測到的溫度參數已經超過了閾值時，系統就會觸發故障預警裝置，及時向人員進行預警。

2.3建立虛擬模型，開展輸配電仿真工作

想要輸配電自動化技術水平更完善，對其進行仿真工作，通過虛擬模型，對輸配電過程進行模擬，了解輸配電自動化的過程，保證輸配電自動化技術得到提升[3]。首先，利用POWERCAD、DIgSILENTPowerFactory等電力系統仿真軟件，建立一個詳細的輸配電系統虛擬模型。然后在模型內輸入線路、變壓器、開關設備、負載等具體的輸配電運行參數，保證整個模型更加準確可靠。其次，根據實際的輸配電自動化運行狀況，設定各種仿真場景，主要是模擬出輸配電自動化系統在正常運行、故障發生、設備切換等工作場景，能夠評估系統在不同狀態下的性能。通過仿真軟件，監測系統在上述這些場景下的電壓、電流、功率、穩定性等狀態，對短路、過載能夠進行故障模擬，從而觀察到自動化系統的響應和解決能力，對系統進行充分評估。例如：在某輸配電工程案例中，選取一個區域內的輸電線路進行模擬仿真，在仿真系統中數據輸電線路的長度、截面積、材料特性等參數，然后模擬出正常狀態、極端天氣等環境，計算出輸電線路在這些環境中的電阻和電抗：

式（4）、式（5）中：R表示線路的電阻；X表示電抗；表示電阻率；L表示線路的具體長度；A表示其橫截面積；表示磁導率；f表示系統的具體頻率。通過對電阻和電抗的計算，可以了解輸電線路在不同環境中的運行情況，對計算結果進行充分分析，識別出了輸電線自動化系統內的弱點和潛在的故障點。根據這一仿真分析結果，對輸電線路自動化系統進行優化設計，有效調整輸電線路的參數，同時改進輸配電設備的相關配置，提升輸配電運行質量，降低故障發生概率。

2.4自動化數據處理，分配用電時段

在對輸配電及用電工程的電力數據進行自動化處理時，需要利用自動化系統，對其電壓、電流以及功率等數據進行采集，然后對采集到的數據進行詳細分析，主要識別電網在運行中，高峰時段和低峰時段人們的用電需求，通過需求分析，為后期的電力調度提供依據。然后根據這一用電需求的預測，合理對用電時段進行分配，確保在高峰時段電力供應充足，在低峰時段也能避免電力資源的浪費。例如，在某市輸配電及用電工程中，對各個區域的電流、電壓等數據進行處理，分析其負荷情況，然后根據預測模型，預測未來城市內各區域的用電需求。一般在18：00—23：00為用電的高峰時段，24：00—次日7：00為低峰時段。在高峰時段，可以實施尖峰電價，調高高峰時段的用電價格，來引導用戶減少非必要的用電；在用電低峰時段，為其提供較低的電價，通過這一優惠對策來增加用電[4]。根據系統自動化預測出來的用電需求，可以自動調整發電量和電網的運行狀態，確保高峰時段的電力供應。同時，利用儲能系統，在用電低峰時段存儲多余的電力，然后在高峰時段進行使用，實現電力供應的平衡。

2.5建設配電物聯網，自動識別故障信息

輸配電及用電工程自動化技術中，需要在輸配電系統中部署物聯網傳感器，對電網設備的運行進行實時監測。然后將傳感器收集的數據通過無線或有線方式傳輸到物聯網相關匯聚節點中，進行數據的匯聚和處理。在某輸配電案例中，物聯網主要采用無線網絡，對數據進行傳輸，并利用機器學習算法，對傳輸后的數據進行故障診斷，識別出潛在的故障風險。系統故障檢測的時間為：

式（6）中：T表示故障檢測所用的時間；表示故障實際發生的時間；表示報警觸發的時間，通過計算，可以了解系統故障的檢測時間，一般是控制在10s以內。在利用機器學習算法時，主要是先進行模型的訓練，將原始的數據集劃分為訓練數據集和驗證數據集這兩類，其中，80%的數據是用于訓練，20%的數據則用于驗證。計算出模型在訓練中的損失函數：

式（7）中：S表示損失函數；N表示樣本數量；表示第i個的真實故障標簽；為模型預測出來的第i個故障標簽。在模型訓練完成后，用一部分未參與訓練的數據來測試模型的性能。

根據計算出的測試數據集進行模型評估，了解其對故障檢測的準確度。在評估完成后進行模型的調整，主要是根據訓練和驗證過程中的損失函數值，調整模型參數，實現最小損失。通過機器學習算法，實現了故障信息的自動識別和診斷，當診斷出故障風險后，就會自動觸發報警，并通知運維人員及時處理[5]。

3結論

綜上所述，對輸配電及用電過程中自動化技術的運用進行詳細的分析，不僅可以提升電力系統的運行效果，還能保證電力資源得到充分的運用，降低電力運行中出現故障的概率，使輸配電更方便快捷。在運用自動化技術時，主要從分層供電、維修、仿真、數據處理等方面入手，讓輸配電及用電工程更加智能，擴大電力系統的影響力。

參考文獻

[1] ZHAOJ，LINB，RENJ，etal.Enhancingsecuretransmissionandkeydistributionforultrahigh-orderQAMviadelta-sigmamodulationanddiscretememristive-enhancedchaos.[J].Opticsletters，2024，49（12）：3444-3447.

[2] 盧源文.基于改進YOLOx的輸配電線路設備檢測和缺陷識別[D].南昌：江西師范大學，2023.

[3] 楊凱，張宇，原菊梅，等.構建輸電線路人工智能檢測大系統[J].系統科學學報，2023，31（4）：120-125.

[4] 高麗萍，蔡國田，盧斯煜，等.海上深水區風電場并網的空間布局優化：以粵東地區為例[J].自然資源學報，2022，37（4）：910-923.

[5] 林柳清.探究自動化技術在輸配電及用電工程中的應用[J].電氣技術與經濟，2023（8）：63-65.