變電運行智能運檢技術的應用現狀與優化

【關鍵詞】智能運檢技術；機器人；無人機；人工智能；邊緣計算

引言

變電站，作為電網的核心樞紐，其運行狀態與整個電網的安全性和可靠性直接相關。傳統的變電站人工巡檢方式存在效率低下及勞動強度大的問題，難以適應新形勢下的要求。且近年來，以機器人、無人機、人工智能為代表的智能運檢技術，在變電領域中得到了廣泛應用，有效地提升了變電運維的智能化水平。

一、變電運行智能巡檢技術的應用現狀分析

（一）變電站傳統人工巡檢存在的問題

變電站傳統人工巡檢依靠巡檢人員肉眼觀察和人工操作，存在諸多問題，包括巡檢效率低下、周期長難以及時發現設備隱患，巡檢質量受人員經驗和責任心影響大易出現漏檢和誤判，部分設備位于高空或狹窄區域致使巡檢難度大、安全風險高，還有巡檢數據記錄和管理方式落后缺乏有效數據積累和分析手段等。隨著變電站規模擴大與復雜度不斷提高，傳統人工巡檢模式已難滿足智能電網發展需求，亟須引入智能運檢技術以革新傳統變電運維模式。

（二）智能運檢技術的主要類型及優勢

智能運檢技術主要類型涵蓋機器人巡檢、無人機巡檢、智能輔助決策系統等方面，其中機器人巡檢憑借多傳感器融合技術，配備紅外熱成像、可見光、超聲等多種傳感器，借助自主導航及智能避障來實現對設備全方位立體化的狀態感知與缺陷診斷；無人機巡檢突破人工登高作業限制，依靠其靈活機動性可對高空輸電線路、變壓器等大型設備快速巡視；智能輔助決策系統基于大數據和人工智能技術，通過匯聚多源運行數據來構建設備健康評估模型，進而及時預警故障隱患并優化檢修策略，與傳統人工巡檢相比，智能運檢技術有著效率高、質量好、覆蓋全、安全可靠等突出優勢，代表著變電運維技術的發展方向[1]。

（三）智能運檢技術的典型應用案例

國網某變電站部署變電作業機器人，借助機器視覺及機械臂操作自動完成設備外觀檢查、紅外測溫、緊固件檢測等任務，每年可節省大量人工工時；某風電場變電站引入無人機巡檢系統，針對風機、變壓器等關鍵設備定期自主巡航，結合圖像識別算法快速準確判別設備缺陷以提高故障發現及時性；某智能變電站實施設備狀態綜合評估系統，融合歷史運行數據、實時監測量等多源信息，應用大數據挖掘與機器學習技術評估預測設備健康狀態，從而支撐檢修決策優化，有效降低設備故障率。

二、智能運檢關鍵技術研究進展

（一）機器人與無人機平臺技術發展

智能運檢離不開先進的機器人與無人機平臺技術。機器人方面，著重研究適應變電站復雜環境的靈活移動技術，如輪腿復合、柔性履帶等創新底盤設計，以增強機器人的越障能力和環境適應性。此外，機器人末端操作技術的進步，如靈巧手爪、多自由度機械臂等，使其能夠完成閥門旋轉、螺栓緊固等精細操作任務。無人機領域，垂直起降和狹小空間飛行能力不斷增強，微型四旋翼設計、高精度定位懸停控制算法等技術實現了無人機在狹窄變電站場景下的穩定飛行和近距離設備巡檢。機器人與無人機平臺技術的發展為智能運檢奠定了重要基礎。

（二）多源異構運檢數據融合技術

智能運檢過程中，多源異構數據的高效融合至關重要。熱像儀、可見光相機、振動傳感器等設備采集的多模態數據具有不同的特征和格式。針對這一問題，多模態數據關聯配準技術實現了不同來源、不同類型數據的時空對齊和語義關聯，如視覺與振動信號的同步映射。此外，變電設備運檢數據具有跨度大、粒度多樣的特點[2]。跨尺度時空數據整合分析技術通過時間序列分析、空間聚類等方法，實現了運檢數據在不同時間尺度、空間尺度下的特征提取和關聯挖掘。多源異構運檢數據的有機融合，構建了全面真實的設備健康畫像，為智能運檢決策提供了數據支撐。

（三）人工智能驅動的設備缺陷診斷

傳統設備診斷依賴專家經驗和規則模型的設備診斷，面對復雜工況與海量數據時難以實現精準高效分析，而引入機器學習、深度學習等人工智能方法后設備缺陷診斷能力大幅提升，通過構建大規模缺陷樣本庫并采用卷積神經網絡、遷移學習等算法，可達成從紅外圖像、振動信號等多源數據中自動提取故障特征以快速識別設備缺陷類型及嚴重程度的狀況，且知識圖譜、因果推理等技術應用能讓診斷模型融合領域知識從而更全面分析故障產生原因及演化規律，另外，小樣本學習、主動學習等新興方法對解決故障樣本稀缺問題有益，可經人機交互不斷優化診斷策略。

（四）邊緣計算與智能終端技術

在智能運檢場景下，邊緣計算與智能終端發揮著重要作用。變電站網絡條件有限，大量的高清圖像、視頻等數據難以實時回傳。邊緣計算服務架構將數據處理和分析能力下沉至現場，通過任務卸載和計算下發，減輕通信壓力，實現數據就地分析和實時反饋。同時，智能運檢終端種類多樣，算力差異大，如何優化資源調度和任務分配成為關鍵問題。異構計算資源的統一管理和動態調度技術，可根據不同終端的能力特點合理分配任務，提高整體運檢效率。此外，端側推理加速和模型壓縮技術不斷發展，設計專用人工智能芯片和精簡化模型，使智能終端具備了更強大的本地分析和實時診斷能力。新興的邊緣計算與智能終端技術有力支撐了智能運檢的規模化應用。

三、智能運檢技術應用中的問題與挑戰

（一）復雜場景下智能感知的魯棒性不足

變電站環境復雜多變，給智能運檢帶來諸多挑戰，其中感知可靠性是核心問題之一。當前智能感知技術在應對惡劣工況時魯棒性不足，極端光照、雨霧遮擋等使視覺感知質量下降，電磁干擾則影響無線通信穩定性。復雜場景下，機器人定位精度降低，難以應對狹小空間和非結構化環境。以往感知算法大多基于特定場景訓練，缺乏通用適應能力。此外，當前感知方案對硬件依賴較強，成本高昂，現場部署受阻。

（二）多源異構數據的標準規范缺失

智能運檢過程中，海量異構數據是寶貴的資源，但當前這些數據尚缺統一標準和規范，阻礙了數據的共享應用和價值挖掘。不同廠商的智能設備采集的數據在格式、接口等方面存在差異，數據源頭標準不一[3]。各系統數據倉庫分散獨立，缺乏統一的元數據標準，數據共享和關聯分析難度大。針對缺陷樣本的采集、標注和管理尚無統一規范，人工智能算法訓練數據不足。數據標準缺失也制約了跨專業、跨設備的協同。

（三）人工智能模型泛化能力有待提升

目前，人工智能驅動的智能運檢取得了可喜的進展，但在實際落地中，模型泛化能力不足的問題日益凸顯。一方面，變電設備類型多樣，工況條件復雜，跨場景、跨設備的故障遷移診斷能力有待加強。現有故障診斷模型大多針對特定設備和故障類型訓練，泛化性能欠佳。另一方面，變電領域可用的高質量標注樣本十分有限，針對小樣本、零樣本場景的學習方法亟待突破。深度學習模型表現出較強的數據依賴性，缺乏先驗知識和因果推理能力。

（四）網絡安全與數據隱私保護風險

隨著智能運檢系統的數字化、網絡化程度不斷提高，其暴露面逐漸加大，網絡安全和數據隱私風險不容忽視。智能運檢設備接入公網后，其通信鏈路、數據存儲等環節容易受到網絡攻擊，惡意入侵、數據竊取等安全事件時有發生。部分智能終端自身防護能力薄弱，易被利用為跳板實施破壞。海量運檢數據的不當使用，也可能引發敏感信息泄露。若缺乏有效安全防護措施，不僅威脅電網運行安全，更危及國家能源安全。

四、提升智能運檢技術應用水平的優化策略

（一）面向實際應用場景開展關鍵技術攻關

智能運檢的快速發展和廣泛應用，離不開關鍵技術的持續創新和突破。對標行業實際應用痛點和需求場景，精準發力，開展聯合攻關至關重要。應聚焦復雜環境下的智能感知與自主作業技術，研究多傳感器動態信息融合、主動感知與三維重構、場景理解與策略優化等，實現全天候、全工況的自適應智能感知。針對海量多源異構數據，亟需云邊端協同的分布式處理架構，優化數據傳輸、存儲與計算策略，實現數據高效處理和融合挖掘[4]。面向小樣本場景，深入研究遷移學習、增量學習、主動學習等技術，提高故障診斷與預測的泛化性和實時性。未來，產學研用協同創新，瞄準共性關鍵技術，攻克智能運檢在真實場景應用的“卡脖子”難題，推動智能運檢取得更大突破。

（二）加強智能運檢數據治理與知識建模

加強智能運檢數據治理與知識建模，需明確以大數據作為智能運檢的核心驅動力，且懂得加強數據治理和知識建模乃是提升智能運檢水平的關鍵舉措。其一，應制定統一的智能運檢數據標準規范，以此明確數據采集、傳輸、存儲、管理的技術要求，達到保障多源異構數據互聯互通和融合共享之目的，進而構建一體化的智能運檢數據管理平臺，實現對數據全生命周期的有效管控。其二，要充分挖掘智能運檢業務知識和專家經驗，借助本體構建、知識抽取等技術，構建面向智能運檢的領域知識圖譜和故障診斷知識庫，把顯性知識與隱性知識相結合，不斷豐富和完善知識模型，使其成為智能運檢的“大腦”。其三，要讓智能運檢知識與數據深度綁定，實現數據驅動的知識學習和更新迭代，通過數據分析挖掘，不斷發現新的故障模式和診斷規則，達到優化業務流程，形成數據、知識、業務閉環之效果。

（三）構建智能運檢一體化應用平臺

當前，智能運檢系統多以“煙囪式”的單點應用為主，缺乏統一集成平臺，難以支撐全局優化和業務協同。亟需從全局視角出發，構建智能運檢一體化應用平臺，實現數據融合、業務貫通、流程再造。平臺應具備強大的數據集成與管理能力，支持多源異構海量數據的統一采集、存儲、治理，消除“數據孤島”，實現數據的全生命周期管理。基于統一的信息模型，構建標準化的智能運檢業務組件，通過可視化建模，靈活配置和優化智能巡檢作業流程，簡化業務變更過程。平臺應充分發揮數據價值，融合領域專家經驗知識，優化人工智能模型，形成“人機結合、業務協同”的智能輔助決策機制。未來，智能運檢一體化應用平臺的構建，將進一步釋放數據潛能，推動智能運檢向全場景、全業務、全流程縱深發展。

（四）強化智能運檢系統的安全防護能力

面對日益復雜的網絡安全形勢，智能運檢系統亟需構建縱深防御的立體化安全防護體系。應從物理環境安全、網絡通信安全、應用系統安全、數據安全等方面入手，采用可信計算、密碼學、主動防御等技術手段，全方位加強系統防護能力。對采集終端、邊緣網關、云平臺等實施分級分域管控，嚴格認證授權和訪問控制，抵御外部入侵和惡意攻擊。加強數據全生命周期管理，建立數據分類分級、脫敏存儲、審計追溯等數據安全機制，防止敏感信息泄露[5]。針對人工智能系統的脆弱性，開展模型魯棒性分析、對抗樣本測試、后門檢測等智能系統的安全性評估和驗證，提高模型抗干擾能力。同時，應加強安全意識教育，完善安全管理制度，構建技術、管理、人員相融合的縱深防御體系，為智能運檢的安全、可靠、高效運行提供有力保障。

結語

智能運檢是智能電網的核心支撐技術和重要發展方向。變電領域智能運檢經過多年發展，在提升設備運行安全性、優化運維資源配置、支撐智能決策等方面發揮了重要作用。未來，隨著人工智能、大數據、5G等新技術的不斷突破，智能運檢必將迎來更大的發展空間。應加強技術創新、數據融合、平臺建設、安全防護等方面的研究和實踐，破解智能運檢在工程應用中的瓶頸制約，推動形成全場景、全過程、全業務的智能運維新模式。智能運檢作為智能電網的重要組成，將為安全、可靠、高效的能源互聯網建設提供有力支撐。

參考文獻：

[1] 倪劍禮.智能技術在變電運行監控系統中的應用[J].電子技術，2024，53（12）：278279.

[2] 朱顏，王天成，錢其隆，等.變電運維技術中智能化技術運用探析[J].電力設備管理，2024（22）：4749.

[3] 李彥龍，閆嬌嬌.礦山變電運行管理的智能化與自動化技術研究[J].電氣技術與經濟，2024（11）：293295.

[4] 張可.電網智能運檢關鍵技術與應用研究[D].合肥：中國科學技術大學，2023.

[5] 鄧波.配電網專變電房智能運維技術平臺研究[D].廣州：廣東工業大學，2020.