變電站智能巡視系統應用研究

摘" 要：變電站是電力系統的重要組成部分，其安全穩定運行對電力企業的安全生產及電網穩定具有至關重要的影響。隨著電網發展方式轉變及設備規模的大幅增長，以往的變電運維管理模式與設備快速增長的矛盾日益凸顯。推進變電站智巡系統的建設，可以為變電站的安全運行和設備維護提供新的手段和工具，形成一套“智巡為主、人巡為輔”的變電運維巡檢模式，有效解決人員巡視效率低、局限性大的問題，推動電網高質量發展。該文結合智能巡視技術，對變電站智能巡視系統的總體架構及各功能模塊設計思路與關鍵技術進行闡述，為加速電網數字化轉型提供參考。

關鍵詞：變電站；智能巡視；應用研究；數字化；變電運維

中圖分類號：TM63" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）06-0024-04

Abstract： Substation is an important component of the power system， and its safe and stable operation has a crucial impact on the safety production of power enterprises and the stability of the power grid. With the transformation of the development mode of the power grid and the significant increase in equipment scale， the contradiction between the previous substation operation and maintenance management mode and the rapid growth of equipment is becoming increasingly prominent. Promoting the construction of intelligent inspection system for substations can provide new means and tools for the safe operation and equipment maintenance of substations， forming a set of substation operation and maintenance inspection mode of \"intelligent inspection plus human inspection\"， effectively solving the problems of low efficiency and limitations of personnel inspection， and promoting the high-quality development of the power grid. This article combines intelligent inspection technology to elaborate on the overall architecture and design ideas and key technologies of each functional module of the substation intelligent inspection system， providing reference for accelerating the digital transformation of the power grid.

Keywords： substation; intelligent inspection; application research; digitalization; substation operation and maintenance

近年來，隨著電網規模的不斷擴大，變電站數量快速增加，有數據顯示自2012年以來國家電網公司35 kV及以上變電站增長約30.5%，人均運維工作量大幅增加，傳統的巡視方式耗時耗力，且無法覆蓋全面，容易出現查看信息不快捷、漏檢、錯檢等現象。因此，用智能巡視代替人工巡檢已經成為大勢所趨，是保證變電站、電網安全運行的必然選擇[1]。

變電站智能巡視系統通過各類高清攝像機和室內外巡檢機器人對現場巡視點位進行抓圖和視頻錄制，利用人工智能圖像識別技術，對設備、人員、環境和缺陷等進行智能化分析判斷，從而實現變電站的智能化遠程巡視。

1" 變電站智能巡視系統

1.1" 系統架構

變電站智能巡視系統由巡視主機、智能分析主機、機器人、無人機、攝像機和聲紋監測裝置等組成[2]，包括單站型和區域型2種部署方式。單站型部署方式一般應用于500（330） kV及以上變電站，由站內巡視主機下發控制、巡視任務等指令，由機器人、攝像機和無人機開展室內外設備聯合巡視作業，并將巡視數據和采集文件等上送到巡視主機，巡視主機和智能分析主機對采集的數據進行智能分析，形成巡視結果和巡視報告。區域型部署方式一般應用于220 kV及以下變電站，由區域巡視主機接入多個變電站攝像機，完成遠程巡視等功能，站內部署邊緣節點完成和主輔設備監控、機器人和無人機等裝置的交互[3]。系統架構如圖1所示。

1.2" 接口配置

變電站智能巡視系統部署在變電站安全生產IV區，按照功能部署，可分為與上級系統的數據交互、與安全生產II區的數據交互、與巡檢裝置的數據交互、與智能分析主機數據交互[4]。

1）與上級系統交互接口采用TCP協議傳輸任務管理、遠程控制、模型同步等指令，上級系統從巡視主機獲取巡視信息、告警信息、巡視點位等信息，并下發巡視任務及配置策略。

2）與安全生產II區數據交互采用正反向隔離裝置實現主輔助設備監控系統與巡視主機的通信。正向傳輸時采用UDP協議獲取監控狀態監測數據，反向隔離時采用CIM/E語言格式實現反向聯動、順控視頻確認信號的傳輸。

3）與巡檢裝置的數據交互包括機器人、攝像機、無人機及聲紋裝置的交互：與機器人及無人機接口采用TCP傳輸協議，下發對機器人及無人機的控制、巡視任務等指令，接收其巡視數據及工作狀態等數據；采用FTPS等安全文件傳輸規范，接收可見光照片、紅外圖譜等文件；與攝像機等視頻系統接口采用TCP/UDP傳輸協議，獲取攝像機的視頻和紅外圖譜，并實現對攝像機的控制；與聲紋裝置接口采用TCP/UDP傳輸協議，獲取聲音監測數據。

4）與智能分析主機接口：采用TCP傳輸協議，向智能分析主機發送識別分析任務指令，接收識別分析結果數據， 文件傳輸接口采用FTPS協議。

2" 系統功能

變電站智能巡視系統通過各類高清攝像機和室內外巡檢機器人對現場巡視點位進行抓圖和視頻錄制，利用人工智能圖像識別技術，對設備、人員、環境和缺陷等進行智能化分析判斷，從而實現變電站的智能化遠程巡視[5]。

2.1" 智能巡視

變電站智能巡視系統通過人工智能技術的應用，實現可視化巡視圖像的數據采集、智能識別、自動分類、數據分析，配合自主巡視任務制定，實現例行巡視、特殊巡視、專項巡視、自定義巡視及靜默監視。按照任務優先級進行任務處理，若新任務優先級較高，暫停當前任務立即執行優先級高的任務。任務優先級見表1。通過設置智能巡視任務、執行方式、執行周期、執行策略有效降低運維人員巡視工作量和巡視壓力，實現巡檢的全覆蓋。

2.2" 智能識別

變電站數據分析對象包括變壓器本體及套管、斷路器、開關柜、隔離開關、電流（壓）互感器、避雷器、電容器、電抗器、母線及絕緣子和消弧線圈等各類設施及線路，采用可見光分析方式對設備狀態、環境狀態及人員行為等進行缺陷分析[6]。變電站典型缺陷類型見表2。

2.3" 圖像識別算法評價

巡視主機將采集到的視頻圖像數據發送到智能分析主機后，智能分析主機能根據接收到的圖像和視頻流對特定分析類型進行識別和判別，并將結果回傳給巡視主機。主要包括圖像識別評估和圖像判別評估。

2.3.1" 圖像識別算法評價

圖像識別算法評價指標包括模型檢出率、模型誤檢率及平均計算時間。

1）算法輸出的正確識別框數量與驗證集的標注框數量的比值稱為檢出率，計算公式為

式中：M1表示算法輸出的正確識別框數量，T表示被測場景的標注框數量。

2）算法輸出的錯誤識別框數量與算法輸出的識別框數量的比值稱為誤檢率，計算公式為

式中：M2表示算法輸出的識別框（正確識別和錯誤識別）數量。

3）算法計算總時間與驗證集圖像數量的比值稱為平均計算時間。

2.3.2" 圖像判別算法評價

圖像判別算法評價指標包括漏檢率、誤檢率及平均計算時間。

1）驗證集的標注框數量和算法輸出的正確識別框數量的差值與驗證集的標注框數量的比值稱為漏檢率，計算公式為

2）算法輸出的錯誤識別框數量與算法輸出的識別框數量的比值稱為誤檢率，計算公式為

3）算法計算總時間與驗證集圖像數量的比值稱為平均計算時間。

2.4" 智能聯動

主輔設備監控通過正向隔離裝置將主設備變位信號、越限信號、監控告警信號及遙控預置等信號發送到巡視主機，巡視主機接收到來自主輔設備監控系統的聯動信號后，自動生成巡視任務。根據指定的聯動信號和點位關系執行任務，實現主設備SCADA監控系統變位信號和保護告警信號聯動及與輔控系統天氣、消防、安防和門禁等狀態聯動功能。同時巡視主機將巡視過程中采集到的隔離開關分合閘狀態判別結果傳輸給主輔設備監控，配合采用視頻為一鍵順控確認判據的變電站執行一鍵順控操作，實現與一鍵順控系統聯動功能。

3" 典型試驗

3.1" 試驗平臺

為驗證變電站智能巡視系統的功能應用，實驗室選擇某生產廠家樣品按照500（330） kV及以上變電站配置進行環境搭建，試驗環境配置見表3。

試驗環境中配置了17類變電站典型識別場景，接入巡檢點位數量20 000個，同時提供了上千張包含正確和錯誤的圖片進行圖片識別機圖像判別模擬。

3.2" 應用效果

通過試驗驗證，配置的變電站智能巡視系統能夠按照設定的優先級執行任務巡視，緊急情況下，允許巡視系統管理員權限賬號接管現場控制權。支持主輔設備監控系統與巡視主機之間互相發送聯動信號功能。在站端進行一鍵順控操作時，巡視系統收到相關信號后能夠觸發聯動，對相應設備（隔離開關、斷路器、主變等）的監控場景在同一頁面上進行關聯性顯示，并顯示對該設備的智能分析結果。

圖像識別及圖像判別性能見表4。

參照國家電網有限公司《500（330）千伏及以上變電站遠程智能巡視系統技術規范（試行）》中對圖像識別及判別的性能技術要求：算法模型平均檢出率不應低于80%，算法模型平均誤檢率不應高于30%，單張圖片算法模型平均運行時間應小于500 ms。試驗平臺提供的巡視系統圖片判別算法模型平均檢出率未滿足標準要求，分析其原因主要為深度學習算法還不完善，需建立更為全面和完善的深度學習模型架構，通過模型結構調整、損失函數修正等手段不斷提高算法性能。

4" 結論

本文介紹了變電站遠程智能巡視系統的架構及其主要功能、性能，智能巡視系統的部署改變了變電運維巡檢傳統模式，不僅提高變電站巡視效率及安全性，更推動了電網的數字化管理水平。最后通過配置變電站智能巡視實驗室典型測試環境，對關鍵功能和性能做出驗證，期望為后續智能巡視系統的大范圍推廣提供實驗支撐。

參考文獻：

[1] 趙振喜，王朔，劉春生，等.基于視覺深度學習算法的變電站智能巡檢應用研究[J].吉林電力，2022，50（4）：1-4.

[2] 陳方正.變電站智能化巡檢系統的研究和應用[D].廣州：廣東工業大學，2021.

[3] 鄧鎮明.變電站智能運檢監控系統及其圖像識別技術的研究[D].廣州：華南理工大學，2020.

[4] 鄒文俊，孫曉平，楊大中.智能巡視系統在220 kV智慧變電站的建設與應用[J].電工技術，2024（8）：99-102.

[5] 張宇澤，蒙高鵬，安瑞.基于自組織特征映射的變電站巡視周期分類研究[J].科技創新與應用，2020（14）64-65，68.

[6] 戴鴻健，陳宇，趙斌.變電站巡檢中無人機智能巡視系統的應用[J].儀器儀表用戶，2024，31（1）：73-75.

第一作者簡介：許夢陽（1990-），女，碩士，高級工程師。研究方向為智能變電站監控系統測試及電力系統產品軟件測試。