電氣工程自動化維護技術的發展前景研究

［摘 要］隨著社會對清潔、高效能源的迫切需求以及實現“雙碳”目標的現實需求，建設新型電力系統成為電力行業未來發展的必然趨勢。安全高效是新型電力系統的基本前提，為提升電力系統維護的效率，實現電力系統的自動化、智能化轉型，文章針對電氣工程自動化維護技術的應用現狀以及未來的發展趨勢開展了研究。

［關鍵詞］電力系統；自動化維護技術；新型電力系統；大數據；新能源

［中圖分類號］TM76 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0120–03

隨著新能源政策的深入實施和智能電網建設的加速推進，電氣工程自動化維護技術在電力系統中的應用正迎來廣闊的發展前景。特別是《十四五規劃綱要》中提出了加快智能電網建設的重大部署，強調智能電網和電氣工程技術的深度融合，為電氣工程自動化維護技術的應用提供了堅實的政策支持和市場需求。在政策推動和市場需求的雙重推動下，電氣工程自動化維護技術將在智能電網建設中發揮越來越重要的作用，成為未來電力行業技術進步和可持續發展的重要支撐。

1 電氣工程自動化維護技術的應用

1.1 輸電線路巡檢與故障診斷的電氣自動化系統的應用

現代輸電線路巡檢系統通過配置無人機和機器人等先進設備，實現對高壓輸電線路的全方位巡檢。無人機搭載紅外熱成像儀、光學相機和激光雷達，能夠實時捕捉線路的溫度、外觀和幾何信息。這些數據通過無線通信網絡（如4G/5G）實時傳輸至地面控制中心，由人工智能（AI）算法進行分析，快速識別線路的熱點、裂紋、異物等故障點?；贕IS 技術，巡檢系統可生成線路的三維模型，實現故障點的精準定位與可視化展示，從而提高巡檢效率和準確性。

通過安裝在輸電線路上的智能傳感器，系統可實時監測線路的電流、電壓、振動、溫度等參數。當檢測到異常參數時，傳感器將數據傳輸至SCADA 系統，觸發預警機制。SCADA 系統結合PLC 和DCS，能夠對線路狀態進行實時監控和分析，自動識別故障類型，如短路、斷線、接地故障等，并生成詳細的故障報告。運維人員可通過HMI 界面遠程查看故障信息，并采取相應的應急處理措施。結合大數據分析和機器學習技術，系統還可以對線路狀態進行趨勢預測，提前識別潛在故障，優化維護計劃，降低輸電線路的故障率和運維成本。

1.2 智能變電站監測系統與遠程控制技術的應用

智能變電站監測系統與遠程控制技術是現代電氣工程自動化維護中的核心技術，智能變電站監測系統通過配置先進的傳感器和監測設備，實現對變電站設備的實時監測與數據采集。這些數據包括電壓、電流、溫度、濕度等關鍵參數，可通過無線通信技術（如4G/5G）實時傳輸至控制中心。利用PLC 和SCADA系統，控制中心能夠遠程控制變電站的運行狀態，進行故障診斷與預警，確保電力系統的安全穩定運行。

遠程控制技術則依托于云計算和物聯網技術，通過HMI 界面實現對變電站設備的遠程操作。遠程控制技術的應用使得運維人員可在任何地點通過移動終端對變電站進行監控和操作，大幅提高了運維效率和反應速度。結合大數據分析和人工智能算法，還可以進行設備狀態預測與健康管理，延長設備使用壽命，減少停電風險。某智能變電站監測系統與遠程控制技術監測的數據見表1。

智能變電站監測系統與遠程控制技術在電氣工程自動化維護中展現了巨大的應用潛力，通過整合先進的傳感器技術、無線通信技術和遠程控制系統，實現了對變電站設備的實時監測與智能管理，大幅提高了電力系統的運行效率和安全性。遠程控制技術的引入，使得運維人員能夠更加靈活地應對設備故障和突發事件，減少了人工干預的需求，提高了響應速度，結合大數據分析和人工智能算法，系統不僅可進行故障診斷和預測，還可以實現設備健康管理和壽命預測，延長設備的使用壽命，降低維護成本。

1.3 電力設備的紅外熱成像檢測與維護應用

電力設備的紅外熱成像檢測與維護應用是電氣工程自動化維護技術中的創新領域，為電力設備的健康狀態監測和維護提供了高效而可靠的解決方案。紅外熱成像技術利用物體的紅外輻射，通過記錄和分析物體表面的溫度分布，非侵入性地檢測電力設備的異常情況。紅外熱成像儀在電力系統中的應用體現在以下多個方面。

（1）通過紅外熱成像儀，工程師能夠在設備運行時實時捕捉溫度分布圖像，準確識別電力設備的熱異常點。這有助于及早發現潛在故障跡象，避免設備因長時間運行而導致的過熱、短路等問題，提高電力系統的安全性。

（2）通過監測設備的溫度分布，可精準定位故障點，有助于提前制訂維護計劃和進行精準的維修。這不僅提高了維護的效率，還降低了停機時間，減輕了維修成本，推動了電力設備的可靠性和壽命的提升。

（3）紅外熱成像技術應用于電力設備的預防性維護能通過建立設備的溫度數據庫，進行長期的溫度趨勢分析，實現對設備健康狀況的預測。這種先進的預測性維護手段有效避免了計劃外的故障，提高了電力系統的穩定性和可用性。

1.4 電力系統的遠程監測與智能預警技術的應用

電力系統的遠程監測與智能預警技術是電氣工程自動化維護技術的重要組成部分，為電力系統運行提供了高效、智能的解決方案。遠程監測技術通過先進的傳感器和監測設備，實現了對電力系統各個關鍵節點的實時監控。該項技術的應用使得電力公司能夠遠程實時了解電網運行狀況，可對異常情況進行快速響應，提高其對電力系統的實時管理水平。通過實時獲取數據并傳輸至中心監測站，運維人員可及時發現電力系統中的潛在問題，提前采取措施，有效避免了由于故障而引發的不必要損失。遠程監測技術的應用不僅能提高電力系統的運行效率，還降低了運維成本。相較于傳統人工監測方式存在的時間滯后、覆蓋范圍受限等問題，遠程監測技術能夠實現對整個電力系統的全面實時監控。智能預警技術是遠程監測的重要補充，通過結合大數據分析和人工智能技術，可實現對電力系統運行數據的智能化處理和預測，同時，系統能夠識別出潛在風險并發出預警，使運維人員能夠在故障發生之前做出針對性的應對措施。

2 電氣工程自動化維護技術發展前景

2.1 智能電網與電氣工程的深度融合

電氣工程自動化維護技術在智能電網的發展中至關重要，智能電網通過應用先進的傳感器、通信技術和信息處理技術，實現了電力系統的智能化、自動化和信息化。在智能電網中，自動化維護技術可通過實時監測和數據分析，提高設備的可靠性和壽命。例如，變電站自動化系統（SAS）可通過采集和分析實時數據，進行故障診斷和預測性維護，從而減少停電時間和維護成本。電力線通信（PLC）技術通過電力線傳輸數據，實現了電力系統的信息化管理，進一步提升了電網的穩定性和效率。智能電網與電氣工程的深度融合效果見表2。

電氣工程自動化維護技術在智能電網中的應用前景廣闊，通過智能傳感器、PLC 技術和先進的信息處理技術，電力系統實現了更加高效的監測和維護，提高了電網的可靠性和穩定性。隨著智能電網市場的不斷擴大，自動化維護技術也將不斷發展和完善，為電力行業帶來更多的創新和變革。未來，結合人工智能和大數據分析，電氣工程自動化維護技術將進一步提升電網的自愈能力和智能化水平，實現更加高效、綠色和可靠的電力供應體系。

2.2 大數據與人工智能在電力設備預測性維護中的應用

電氣工程自動化維護技術的發展前景中，大數據與人工智能在電力設備預測性維護中的應用被認為是一項創新而前瞻的趨勢。通過大數據分析和人工智能技術能夠實現對設備健康狀態的精準監測和預測，這種深度融合為電力設備的運維提供了更加智能、高效的解決方案。通過采集和整合電力設備產生的海量數據，包括溫度、電流、電壓等參數，系統可建立電力設備的全面數據模型。進一步依據數據模型和實時數據分析電力設備的運行情況，可有效識別異常運行模式并提前預測設備發生故障的時間，例如，在發電廠中，大數據技術可實時監測渦輪機組的振動、溫度等數據，識別出潛在的故障跡象。

通過深度學習算法，系統能在大數據的基礎上自動學習設備的正常運行數據畫像和故障數據畫像。例如，對于變壓器的預測性維護，人工智能技術可分析歷史數據，識別出導致變壓器故障的潛在因素，并建立智能模型預測未來的故障發生概率。這種智能化的預測性維護方法大幅提高了對設備狀態的準確性和可靠性。此外，大數據與人工智能的結合也為電力設備的維護過程提供了更高效的決策支持。通過實時分析數據，系統可快速識別出緊急的維護需求，并為維護人員提供詳細的故障排查指導。智能巡檢機器人結合大數據分析，可在電力設備出現故障時自動巡檢并提供詳細的故障報告，為維護人員提供精準的修復方案。

2.3 高效節能電氣系統的廣泛推廣與應用

高效節能電氣系統的廣泛推廣與應用是實現可持續電力供應的關鍵戰略。通過引入先進的電氣工程技術和自動化維護手段，電網公司可提高能源利用效率，降低運營成本，同時更好地滿足用戶對清潔能源的需求。電網公司可采用智能電網技術，實現對電力系統的全面監測和管理。通過大數據分析，電網公司能夠更加準確地預測電力需求峰谷，優化電網負荷分配，從而提高電網運行的整體效率。這樣的智能電網系統還能夠實現對分布式能源的智能管理，例如，合理調度太陽能光伏發電和風力發電，最大化利用清潔能源，減少對傳統能源的依賴。在電力設備方面，電力能源公司可推廣智能變電站監測與遠程控制技術。引入先進的傳感器和遠程監測系統，可實現對變電站設備的實時監控和遠程操作，使得運維人員能夠迅速響應設備異常，提高設備的可用性和穩定性，當變電站設備溫度升高，系統可自動發出預警并建議相應的維護措施，從而避免潛在故障的發生。

3 結束語

電氣工程自動化維護技術的廣泛應用展示了電力領域在應對未來高新能源占比的挑戰以及實現可持續發展的巨大潛力。隨著傳統電力系統向數字化、智能化、精準化方向發展，有望建設更為安全、可靠、智能的電力體系，為社會實現清潔能源目標提供有力支持。

參考文獻

[1] 范娜娜，傅永強. 電力設備紅外熱成像檢測與維護應用研究[J]. 電氣技術與能源，2021（2）：45-58.