多技術融合的智能變電站數字化管理實踐

摘要：為應對新能源高滲透率給智能變電站帶來的運維挑戰，文章以某省電網公司220 kV新能源匯集站為例，系統研究了物聯網、人工智能、數字孿生及5G邊緣計算等智能化技術的深度融合與應用。研究表明，通過構建“數據融合-智能診斷-決策優化”的全流程數字化管理體系，可顯著提升復合型故障識別準確率，將故障處置時間壓縮至35 min，實現設備異常發生率降低42%，為新型電力系統建設提供了可靠的技術支撐。

關鍵詞：智能化技術；智能變電站；多模態深度學習；知識圖譜；邊緣計算

中圖分類號：TP391" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）23-0104-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著能源革命與數字化轉型的深入推進，電力系統正加速向清潔低碳、安全高效的方向演進。新能源大規模并網帶來的間歇性、波動性特征，對傳統電網調度運行模式提出了嚴峻挑戰。電力工程數字化管理作為電網智能化升級的重要載體，需要通過技術創新破解運維難題。其中，智能變電站是電力工程數字化管理的典型應用場景，集中體現了數據采集、分析處理、決策優化等核心需求。盡管現有研究已分別探討了各類智能化技術在電力系統中的應用，但針對多技術深度融合、協同優化并應用于新能源匯集站這一復雜場景的系統性實證研究尚顯不足[1]。本文以某省電網公司220 kV智能變電站為例，首先分析了電力工程數字化管理的關鍵需求，隨后詳細闡述了物聯網、人工智能、數字孿生及5G邊緣計算等技術的深度融合應用，最后通過定量指標評估了技術實施效果，以期為構建新型電力系統提供借鑒參考。

1 電力工程數字化管理需求分析

某省電網公司2023年投運的220 kV智能變電站面臨顯著的數字化管理挑戰。該220 kV新能源匯集站的數字化管理需求，集中體現為數據融合、智能診斷與決策優化三大核心挑戰。在數據融合方面，該站作為2023年投運的新能源匯集站，負責接入總容量達900 MW的風電和光伏發電，站內配置126臺智能設備，日均產生45 GB異構監測數據，包括SCADA系統數據、在線監測數據和視頻巡檢數據，急需建立統一數據平臺以整合多源異構數據，解決現有系統數據孤島問題，確保數據的高效存儲和實時處理能力。在智能診斷層面，2023年累計發生127次設備異常告警，其中72%為復合型故障（如斷路器機械特性異常伴隨局部放電） ，需要開發多源信息融合分析技術，實現高頻采樣數據與穩態監測數據的協同診斷，以提升復雜故障的識別準確率。在決策優化維度，運維決策體系需要構建結構化的典型故障案例知識庫，結合機器學習算法實現故障模式智能匹配和處置方案推薦，從而顯著縮短決策時間并降低誤判率。因此，該變電站亟需引入相關智能化技術，構建“數據融合—智能診斷—決策優化”的全流程數字化管理體系，以應對新能源高滲透率帶來的復雜運維挑戰。

2 智能化技術在電力工程數字化管理中的應用

2.1 物聯網與智能傳感器

為解決多源異構數據的統一采集與高效傳輸問題，該220 kV智能變電站建立了一套三層物聯網架構系統，將感知層、網絡層、應用層有機結合。感知層部署的MEMS微機電傳感器陣列基于STM32H750系列MCU設計，內置雙核ARM Cortex-M7處理器，主頻可達480 MHz，單節點具備8路模擬量和16路數字量采集能力。傳感器采用24位AD轉換器ADS1299實現高精度數據采集，對斷路器機械特性的采樣頻率達100 kHz，可捕獲開關過程中的瞬態振動特征[2]。

變電站的智能傳感節點采用TI公司的INA333儀表放大器和OPA333運算放大器構建信號調理電路，具備±10 V、±5 V、±2 V三檔可切換量程。信號采集端配備RC低通濾波電路，截止頻率可在100 Hz～200 kHz范圍內編程調節。每個節點集成MPU9250九軸傳感器，通過I2C總線實時補償溫度漂移。核心數據處理算法包含小波去噪和傅里葉變換，在FPGA中并行運算，單節點數據吞吐量達12 MB/s。

變電站的網絡層采用工業以太網技術，部署雙環網架構的千兆光纖環網，每環配置獨立的光纖路由實現物理隔離。核心交換機選用施耐德ConneXium TSX-ETC4000系列，采用熱備份冗余設計，支持IEEE 1588v2時鐘同步協議，網絡同步精度優于100 ns，可實現全站設備的微秒級精準時間同步。現場總線采用EtherCAT協議，周期時間小于100 μs，支持400個節點的實時數據交換，通過分布式時鐘技術保證各測控單元的同步精度。安全機制采用區塊鏈技術，基于國密算法SM2、SM3和SM4構建PKI體系，實現數據加密傳輸與完整性校驗，同時部署深度學習防火墻，可有效防范APT攻擊與數據篡改。

應用層搭建Apache Hadoop 3.3分布式計算平臺，配置12臺高性能服務器組成計算集群，單節點配備雙路Intel Xeon至強處理器和256 GB內存。數據存儲采用列式數據庫HBase，通過HDFS分布式文件系統實現數據多副本存儲，單表數據容量可達100 TB，支持毫秒級數據檢索響應。實時計算引擎采用Apache Flink，結合Storm流處理框架構建Lambda架構，具備亞秒級流式數據處理能力。該變電站的狀態監測系統可同時接入2 000路測點數據，采用基于深度強化學習的計算資源動態調度算法，保證核心業務延遲低于50 ms，且在設備負載峰值時刻仍能保持穩定的服務質量水平。系統通過Zookeeper實現集群節點的自動發現與故障轉移，確保7×24小時不間斷運行。

物聯網系統的全面部署使該變電站實現了設備全狀態、全過程、全鏈條的數字化管理。系統可識別溫度、振動、放電等12類典型故障特征，對復合型故障的平均處理時間從4.8小時降低至1.5小時，為變電站安全穩定運行提供有力支撐[3]。

2.2 人工智能與機器學習

針對該變電站復合型故障識別準確率低的挑戰，系統采用多模態深度學習框架，構建了一套智能診斷模型，以解決高頻振動信號與瞬態放電信號的特征融合難題。該變電站設計了雙通道CNN-BiLSTM混合模型，CNN善于提取空間特征和局部模式，BiLSTM則擅長捕捉時序信息的長期依賴關系，兩者結合能夠更好地處理時頻域復合數據。其中，振動信號通道采用時頻分析（STFT） 結合ResNet-18提取機械特性異常特征，UHF信號通道通過小波包分解（WBD） 與BiLSTM捕捉局部放電的時序模式。兩路特征經交叉注意力機制動態加權融合，以增強關鍵故障特征的表達能力，其計算過程如下：

[αij=exp（QiKTj/d）k=1nexp（QiKTk/d）] （1）

該機制通過計算查詢矩陣Q與鍵矩陣K的相似度，實現振動與放電特征的自適應關聯，其中d為特征維度。在運維決策優化方面，系統構建了電力設備故障知識圖譜，基于TransE算法實現故障案例與監測數據的語義關聯，并采用圖神經網絡（GNN） 進行知識推理[4]。其鄰域聚合函數如下：

[h（l）v=σu∈N（v）W（l）h（l-1）u+b（l）] （2）

式中：[hlv]為第l層節點v的嵌入向量，[Nv]表示鄰域節點。此外，系統引入在線增量學習機制，通過動態更新LSTM網絡權重，使模型在新能源出力波動條件下仍能保持特征提取誤差穩定在±0.015p.u.以內。

上述技術的應用，不僅解決了多源異構數據的協同分析問題，還構建了“特征精準提取—故障智能匹配—決策實時優化”的閉環管理體系，為高比例新能源接入場景下的變電站運維提供了可靠的技術支撐。

2.3 數字孿生技術

為實現設備狀態的精準映射與故障過程的可視化預演，該站構建了基于多物理場耦合的數字孿生系統。系統充分利用物聯網平臺采集的多源異構數據進行實時狀態更新，并結合人工智能模型的診斷結果進行故障預測與仿真驗證。系統采用Unreal Engine 4.26實時渲染引擎搭建三維可視化平臺，集成126臺智能設備的CAD模型與實測數據，實現設備狀態毫秒級刷新。在數據驅動層面，部署基于FMI（Functional Mock-up Interface） 標準的聯合仿真架構，將電磁暫態模型、機械動力學模型和熱力學模型進行多學科協同仿真，仿真步長控制在1 ms以內[5]。

針對斷路器機械特性監測，數字孿生系統采用改進的卡爾曼濾波算法（EKF） 實現物理測量數據與虛擬模型的動態校準，狀態估計誤差控制在±0.5%范圍內。變壓器繞組溫度場仿真采用有限體積法（FVM） 進行三維非穩態計算，網格尺寸細化至2 mm，溫度預測結果與紅外測溫數據的均方根誤差（RMSE） 不超過1.2 ℃。系統通過OPC UA協議實現與SCADA系統的實時數據交互，構建了包含12類典型故障模式的專家規則庫，可自動觸發故障預演并生成處置預案。

在運維決策支持方面，數字孿生系統開發了基于強化學習（RL） 的智能調度模塊。該模塊以設備健康指數（HI） 和電網運行狀態為輸入，通過Q-learning算法優化檢修策略，使預防性維護的響應時間縮短至15分鐘。系統運行半年內，累計識別出7次潛在絕緣缺陷，較傳統監測方式提前14～36小時發出預警。通過數字孿生技術的深度應用，該變電站實現了從“事后處置”到“事前預測”的運維模式轉變，顯著提升了新能源高滲透率下的電網可靠性。

2.4 5G與邊緣計算

為滿足海量數據實時處理與低時延決策的需求，該站部署了基于5G SA與邊緣計算的分布式智能體系。系統采用3.5 GHz頻段部署5G專網，配置URLLC（超可靠低時延通信） 切片，端到端時延控制在8 ms以內，滿足126臺智能設備同步數據采集需求。在站內關鍵監測點部署6個邊緣計算節點，采用華為Atlas 500智能邊緣服務器，配備昇騰910B AI芯片，單節點算力達16 TOPS。

在數據傳輸優化方面，系統采用TSN（時間敏感網絡） 技術實現業務流優先級調度，關鍵監測數據（如UHF局部放電信號） 傳輸抖動小于50 μs。針對45 GB/日的異構數據，開發了基于深度Q網絡（DQN） 的動態帶寬分配算法，在保證SCADA系統100 Mbps基準帶寬的前提下，將視頻巡檢數據的傳輸效率提升40%。邊緣節點部署輕量化數據預處理模塊，通過滑動窗口傅里葉變換（SWFT） 實現振動信號的特征提取，數據壓縮比達到15∶1。

在實時分析層面，邊緣計算平臺部署了基于TensorRT優化的故障診斷模型，將CNN-BiLSTM混合模型的推理時延從210 ms降低至28 ms。針對斷路器機械狀態監測，開發了基于邊緣計算的實時特征提取算法，采用改進的Hilbert-Huang變換（HHT） 處理100 kHz采樣信號，特征提取耗時控制在5 ms以內。通過邊云協同架構的部署，系統運行期間邊緣節點日均處理告警事件127次，其中93%可在本地完成診斷決策，僅7%復雜故障需上傳云端處理，充分驗證了分布式智能體系的實際效果[6]。

3 技術應用效果分析

根據該智能變電站2023年1-6月的運行數據（SCADA系統日志、在線監測數據庫及運維工單系統） ，智能化技術的集成應用顯著提升了數字化管理水平。關鍵性能指標的對比情況如圖1所示。

在數據采集與傳輸方面，5G邊緣計算體系將126臺智能設備的同步采樣周期從100 ms優化至10 ms，關鍵監測數據端到端傳輸時延穩定在8±0.5 ms范圍內。URLLC切片技術與邊緣節點的本地化處理機制共同保障了數據傳輸的高效穩定。物聯網平臺通過分布式計算架構和優化的數據壓縮算法，實現日均45 GB異構數據的高效處理，使SCADA系統與在線監測數據的融合效率提升60%。

在故障診斷維度，多模態深度學習框架憑借CNN-BiLSTM混合模型對時頻特征的精準捕捉，將復合型故障識別準確率提升至93.7%，較傳統方法提高28.5個百分點。數字孿生系統的多物理場耦合仿真使變壓器繞組溫度預測誤差控制在±1.2 ℃，斷路器機械特性狀態評估誤差低于±0.5%。運維決策響應時間從4.8小時縮短至15分鐘，故障處置方案生成效率提升7.6倍。數字孿生與AI模型的協同配合，使運維模式實現從人工排查向自動化方案生成的轉變。

系統運行6個月累計處理告警事件1 372次，其中邊緣計算節點本地化處理占比達93%，云端協同處理占比為7%。智能化預防性維護策略將設備異常發生率降低42%，典型故障平均處置時間從1.5小時壓縮至35分鐘。邊云協同架構下的實時監控與快速響應機制，推動新能源發電機組并網穩定性指標提升22%，充分驗證了智能化技術在電力工程數字化管理中的實際應用價值。

4 結論

綜上所述，本研究成功構建并驗證了一套融合物聯網、人工智能、數字孿生與邊緣計算的電力工程數字化管理體系。在某220 kV新能源匯集站的實踐應用中，該體系將復合型故障識別準確率提升至93.7%，故障處置時間壓縮至35分鐘，有效破解了新能源高滲透率下智能變電站的運維難題。多源異構數據的融合采集、多模態深度學習的故障診斷、數字孿生的狀態映射與邊緣計算的實時響應等技術的協同集成，推動變電站運維模式從被動響應向主動預測轉變，為智能電網建設積累了實踐經驗。

未來研究將圍繞三個方向深入：一是探索基于知識圖譜的多維數據關聯分析，提升系統對復雜場景的適應能力；二是通過遷移學習技術將現有成果推廣至風電場、光伏電站等新能源場景；三是研究基于聯邦學習的跨站域故障診斷，實現多站知識共享與模型優化。這些研究將持續推進電力系統的數字化、智能化進程，為構建新型電力系統提供技術支撐。

參考文獻：

[1] 張紫薇，陳璐.基于深度學習的智能化二次系統狀態監測研究[J].電氣時代，2025（5）：82-84.

[2] 張瑞，王克杰，高峻，等.智能變電站二次檢修數字化管控方法研究[J].微型電腦應用，2022，38（5）：104-106.

[3] 曾通.電力工程管理中的數字化模式分析[J].電子技術，2023，52（10）：190-191.

[4] 加依達爾·金格斯，譚金龍，南東亮，等.數字化智能變電站繼電保護裝置自動測試系統研究[J].電工技術，2021（22）：116-119，122.

[5] 孫彤.數字化技術在智能變電站中的應用[J].集成電路應用，2024，41（9）：226-227.

[6] 陳舸.數字化智能化技術在智能變電站設備巡檢系統中的應用研究[J].電工技術，2024（S2）：200-202.

【通聯編輯：唐一東】