電力系統電氣工程自動化智能監測技術的應用

關鍵詞：電力系統；電氣工程自動化；智能監測技術

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.07.039

中圖分類號：TM76；TP29 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0122-03

Application of Intelligent Monitoring Technology in Electrical Engineering AutomationofPower System

ZHANGQi，CHENXue，WANGZhuoran，KANGYue，CHENXin itate Grid Inner Mongolia Eastern Power Co.，Ltd.Chifeng Power Supply Company，Chifeng O240oo，China）

Abstract： With the rapid development of information technology and Internet of Things （IoT） technology， automation technologyand intelligent monitoring methods areprofoundlychanging the operation mode of the power system.The intelligenceof the powersystem notonlyimproves energyutilizationeficiency，but alsoenhances the safety and reliability of the power grid.Intellgence enables the power system to have more precise monitoring and control capabilities， enabling real-time response and beter adaptation to various complex operating environments. Therefore，this article explores the application and development prospectsof intelligent monitoring technology for electrical engineering automation in power systems，aiming to assist enterprise development and improve economic and social benefits.

Keywords： power system; electrical engineering automation; intelligent monitoring technology

1 電力系統電氣工程自動化的概述

電力系統電氣工程自動化是將科技與傳統的電力系統深度融合的重要方式。它以先進的電子技術、計算機技術和通信技術為基礎手段，致力于實現對電力系統的全面、高效自動監控和管理。這一領域的關鍵任務是在保證電力系統平穩運行的前提下，提高供電服務的穩定可靠性與資源利用效率，最終構建起智能化和高質效的現代化電網。為了實現這些目標，各類智能監測技術在提升系統管理水平中發揮不可或缺的作用[1]。智能檢測技術通過對運行數據進行實時收集和快速處理，確保故障在第一時間被識別并解決；它不僅有效降低了電力系統的運營成本，并且大幅度提升了電力網絡的整體性能。與此同時，隨著大數據與人工智能的應用不斷加深，數據分析和決策變得更加智能和精確。自動化技術的引入使得電力系統不僅能更好地適應瞬息萬變的需求和挑戰，同時亦可在故障排除、設備維護等方面展現出更高層次的能力，進一步增強電力系統對于外界擾動的抵抗能力。

2 智能監測技術的應用

2.1實時監測

通過部署于電力系統各關鍵節點的高精度智能傳感器，可以持續收集電壓 （U） 、電流 （I） 、相位角（?） 和功率 （P=VIcos? ）等關鍵運行參數，讓工作人員全面掌握電力系統的動態特性。傳感器的實時監測功能不僅提高了數據采集的效率，還提升了故障預警的靈敏度與準確性。例如，在傳輸過程中，若電流I超出預設安全范圍，監控系統將立即識別并觸發警報，通知維護人員采取行動；同樣，當功率因數COS ? 異常時，可能提示配電負載配置不當，進而影響能源利用效率，需要進行優化管理。利用物聯網技術實現的數據傳輸機制使得海量實時信息能迅速上傳至云端數據中心，并通過大數據分析軟件自動處理生成多維度可視化圖表，以便運維工程師直觀地洞察電力系統當前工作狀態。比如，借助FFT（快速傅里葉變換）算法解析頻域信號，技術人員得以準確判斷是否存在非線性負荷所導致的諧波污染；再如，應用線性回歸等模型預測電網負載變化趨勢，可有效指導發電廠靈活調整生產計劃，避免浪費或缺電現象發生。

基于此架構的高級數據分析能夠挖掘出潛在改進空間，進一步優化電力配送網絡設計。比如，采用聚類算法分析各個區域間的用電模式差異，合理安排分區分片供電，減少輸電損耗，實現節能減排的目標；或借助機器學習方法，構建故障診斷系統，在設備損壞發生前就發出預警信息，大幅度降低停機維護頻率與成本[2]。此外，在新能源并網場景下，該平臺亦支持實時跟蹤太陽能板和風力發電機功率輸出曲線，從而制定高效儲能策略，促進能源轉換與消費的高度匹配。因此，智能傳感監測技術在保障現代智能電網運營質效方面起到了不可或缺的作用，其廣泛應用不僅有助于提升整個電力系統穩定性和安全性，還能顯著改善能源利用效率，助力電力企業可持續發展。

2.2故障診斷

通過對電力系統中采集的數據進行全面分析與處理，可以顯著提高設備運營和維護的效率。在大數據的支持下，采用現代統計學方法與算法技術不僅能夠幫助發現電力系統中潛在的缺陷和異常情況，更能在問題演變為實際故障前做出預警，從而有效防正停機事件的發生，提高電力供應的穩定性。在對電力系統中的電壓、電流及溫度等參數進行實時監控的過程中，運用時序分析的方法如ARIMA（自回歸積分滑動平均模型）或LSTM（長短期記憶網絡）模型能有效捕捉電力設備的狀態變化趨勢，并基于當前數據點對未來若干個數據時間點的趨勢進行預測。例如，ARIMA模型可以通過分析過去的電壓記錄得出電壓波動模式的變化，以識別是否存在即將導致系統性能降低的異常現象；LSTM作為一類遞歸神經網絡模型，適合處理長期依賴性問題，可以利用歷史數據中隱藏的時間序列關系對未來某段時間內可能發生的電力設備運行狀態變更做出準確的預測，其計算公式為：

為了確保故障預報的精準度，還要引入機器學習技術中的決策樹、支持向量機和隨機森林等多種分類算法，并結合監督學習方法來構建一個混合預測框架，用于評估與優化模型參數的設定。同時，通過集成各種預測工具與算法，實現對各類設備可能存在的隱患進行多層次交叉校驗與判斷。此外，利用Python語言的Scikit-learn庫、TensorFlow深度學習庫或者XGBoost模型，可以在實際應用環境中快速開發出符合項目需求的高效故障預報解決方案。這種綜合手段不僅極大地提高了系統的預測精度，還能顯著減少由于預測失誤引發的成本浪費問題，提高企業運維工作效率[3]。通過這一系列技術組合的實施，能夠在不增加額外的人力成本支出條件下，大幅度提升整個電力基礎設施網絡的服務質量，使得用戶能夠在最安全可靠的電力保障環境下工作和生活。這樣的做法不僅具有長遠的社會經濟效益，也在不斷推動電力系統運維向著智能化和數字化方向發展。

2.3自動化控制

電力系統的高效穩定運行是保障社會生產、居民生活正常運轉的重要基礎。為了滿足這一關鍵需求，自動化技術應運而生，為電網管理帶來了前所未有的效率與精確度提升。通過對電力系統實時監控和數據處理，自動化系統能夠在最短時間內分析當前系統負荷情況與設備狀況，實現智能優化調度，有效降低運行成本，延長設備使用壽命。在此基礎上，自動化控制還能根據不同時間、不同區域對電力的不同需求動態調節發電量及供電模式。比如，在高需求時段提高發電功率，在低需求時段則相應減少；對于可再生能源設備，如風力發電機或太陽能板，在其輸出電量波動較大時實施補償性調整，保持供需平衡。此外，當電力網絡面臨突發故障或者極端天氣影響等不確定性因素挑戰時，其自動調整功能可以迅速識別并隔離故障區，確保故障點以外地區的電力連續平穩供應，最大程度地減輕事故損失。智能化的電力調度手段還體現在用戶用電側精細化管理層面。借助先進的通信技術和大數據分析，電力公司可以根據客戶的歷史用電記錄，預測未來特定時期的電量變化趨勢，并據此對配電終端做出適應性調整。這不僅可以有效緩解供電緊張情況，提升用戶體驗感；而且能夠通過錯峰限電等方式，避免因超負荷運轉而損壞電器設施的情況發生，達到合理利用資源的目的。

2.4能源管理

通過對電力系統的運行數據進行分析，能夠全面掌握電網的工作狀況和潛在問題，進而科學制定資源優化分配策略，從根本上提高電力供應的效率與可靠性。數據采集工作是這一切的前提條件，涵蓋了電流、電壓、負載等多種電氣參量的監測記錄，同時也涉及了時間序列變化以及外部環境因素如溫度、濕度的影響。通過大數據分析，工作人員可以深入了解電網在各種負荷工況下動態調整的可能性。具體而言，借助歷史用電數據、天氣狀況、節假日因素等多維度信息構建的數據模型，可以幫助識別出電力需求高峰期與低谷期的規律性變化，從而實現按需調配供電容量，減少損耗，增強整體能效比。與此同時，基于具備實時數據流處理能力的智能系統，還可以建立快速響應機制，對于那些不可預見性的突發狀況（如惡劣氣象導致突然停電），提供即時調整建議，確保電力服務質量。在資源調度環節，優化策略同樣不容忽視。通過精細化管理和算法提取，可以針對不同類型用戶設定個性化的供配電方案，促進清潔能源的有效接入與合理消納，形成更加多元化和生態友好的電能體系。比如優先考慮可再生能源發電并網，結合儲能技術和微電網架構分散部分壓力，使得系統整體上處于更靈活可控的狀態。同時，借助物聯網通信技術搭建的智能表計裝置，能夠進一步細化到每個終端用戶的實際用量反饋，便于采取針對性的節能指導措施。

3 智能監測技術的優勢

3.1提高電力系統的穩定性和安全性

通過實時監測和故障診斷技術，電力設備的安全運行得到了極大的保障。這些技術能夠實時捕捉電力設備的運行數據，并對其進行分析和評估。一旦發現異常情況，系統會立即啟動故障診斷機制，通過精準的分析和判斷，迅速定位問題所在，并采取相應的措施進行處理。這種實時監測和故障診斷的方式，不僅提高了電力設備的運行效率，更降低了事故發生的可能性。這種技術的應用，使得電力設備能夠在最佳狀態下運行，保障了電力系統的穩定運行。

3.2提高電力供應的效率和質量

通過自動化控制和能源管理技術的運用，電力資源的分配和使用得到了顯著優化。自動化控制系統能夠實時監測電力設備的運行狀態和用電需求，根據實時數據調整電力資源的分配，確保電力供應與需求之間的平衡。同時，能源管理技術能夠對電力資源進行精細化管控，通過對用電設備的智能監控和分析，優化電力使用效率。這種技術的應用，不僅能夠提高電力供應的效率和質量，降低能源浪費，還能夠降低電力設備的運行成本。

3.3降低運營成本

通過應用智能監測技術，電力設備的監控和管理被提升至全新的水平。這一技術通過高度智能化的傳感器和先進的數據分析算法，實現對電力設備的實時狀態監測。不僅能夠在設備出現異常時及時發出預警，還可以預測設備的使用壽命，為預防性的維護提供了有力的數據支持。通過這種遠程監控方式，電力部門可以實時掌握設備的運行狀態，無論是電壓、電流還是溫度等關鍵參數，都能一目了然4。這不僅使得設備故障的響應時間大幅縮短，還能在設備故障發生前采取預防措施，避免了突然停機帶來的損失。更重要的是，智能監測技術可以大幅壓降人工巡檢的頻率和范圍，從而顯著降低人工維護的成本，提高電力設備的運行效率和經濟效益。

4 智能監測技術的發展前景

隨著物聯網、大數據和人工智能技術的飛速發展，智能監測技術已經成為現代電力系統電氣工程自動化的重要組成部分。在日益增長的電力需求和日益復雜的電力網絡中，智能監測技術發揮著越來越重要的作用。通過對電力系統的實時監測和分析，智能監測技術能夠實現對電力系統的全面感知和智能控制，從而提高電力系統的運行效率和穩定性。未來，智能監測技術將不斷朝著智能化、自動化和高效化的方向發展。通過深度學習和數據挖掘技術的不斷應用，智能監測技術將可更加智能化地處理大量的電力數據，從而對電力系統進行更為精確的預測和控制[5。同時，借助自動化技術，智能監測系統可以自動發現并處理電力系統中存在的問題和隱患，提高系統的自我保護能力和穩定性。

5 結束語

綜上所述，電力系統電氣工程自動化智能監測技術的應用，是現代電力系統發展的重要趨勢。其優勢不僅在于提高電力系統的穩定性和安全性，更在于提高電力供應的效率和質量，降低運營成本。未來，隨著技術的不斷發展，智能監測技術將在電力系統電氣工程自動化中發揮更加重要的作用。

參考文獻

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