基于人工智能的變電站倒閘智能防誤技術研究

【關鍵詞】人工智能；變電站倒閘；智能防誤

引言

隨著新一代智能電網的快速發展，變電站設備操作的交互性和動態性持續增強。傳統防誤閉鎖系統受限于固定規則配置與人工經驗依賴性，在處理多設備協同操作及非典型運行狀態時存在安全隱患。人工智能技術依托其在海量數據處理、復雜模式辨識及自主決策支持方面的優勢，為提升變電站倒閘操作智能化水平提供了創新解決方案[1]。

一、變電站倒閘操作概念與流程

倒閘操作是電力系統運行調度中的核心控制手段，指通過有序切換斷路器、隔離開關等關鍵設備的工作狀態，實現電網運行方式的優化調整。其本質是通過改變電氣主接線網絡架構，重構電能傳輸路徑，在保障供電穩定性的前提下，完成設備檢修、負荷分配及故障隔離等任務。典型操作流程分為停電與送電兩大類別，兩類操作均需嚴格遵循設備特性與電氣安全規律[2]。

執行停電操作時，首先切斷斷路器，利用其內置電弧熄滅功能切斷負荷電流，形成物理斷點，然后按照“先負荷側后電源側”原則分斷隔離開關，確保無電流狀態下完成機械隔離。送電操作則逆向執行：先閉合電源側隔離開關建立初始連接，再合入負荷側隔離開關構成完整回路，最終投入斷路器恢復供電。此流程設計基于設備功能差異：斷路器承擔通斷負荷電流的核心任務，隔離開關僅作為明顯斷開點的輔助裝置。操作過程中必須遵循“斷路器優先動作”準則，避免帶負荷拉合隔離開關引發電弧放電事故。實際操作需配合五防聯鎖系統驗證設備狀態，嚴格執行操作票制度，通過雙重監護機制防范誤操作風險。

二、人工智能技術在變電站倒閘智能防誤中的應用原理

（一）圖像識別技術

圖像識別技術在變電站倒閘智能防誤中的應用原理，體現為基于視覺感知的閉環控制機制，該技術依托部署于設備區域的高分辨率攝像裝置，持續捕獲隔離開關操作機構、斷路器機械聯鎖裝置等關鍵部件的實時影像數據。在數據解析環節，系統采用自適應直方圖均衡化與小波變換相結合的復合算法實施圖像增強處理，有效消除環境光照波動與電磁干擾造成的噪聲影響。特征提取階段運用深度卷積網絡的多層結構，通過可變形卷積核動態捕捉設備部件的空間形變特征，針對刀閘傾斜角度、觸頭位移軌跡等關鍵參數建立高維特征向量。采用遷移學習策略構建設備狀態判別模型，將實時提取的特征張量與預置在知識庫中的標準狀態圖譜進行余弦相似度計算。當檢測到刀閘實際開合角度與操作票指令要求偏離超過允許誤差時，系統自動觸發閉鎖程序并生成包含時間戳與偏差參數的告警事件。以斷路器操作為例，在執行分閘命令時，若識別到動觸頭與靜觸頭接觸面仍存在導電區域重疊，防誤系統將立即切斷控制回路電源并啟動聲光警示裝置。

（二）自然語言處理技術

在智能防誤系統運行過程中，該技術主要應用于操作票的結構化信息提取與合規性驗證環節，系統核心算法框架首先對人工填寫的操作票進行深度語義分析，采用分詞模型將連續文本分割為獨立的詞匯單元，繼而通過命名實體識別模型抽取出操作對象、執行步驟、設備編號等核心要素。在此基礎上，運用語義理解模型將提取的信息與電力系統操作規程進行匹配校驗，借助知識圖譜技術構建設備關聯關系網絡，利用邏輯推理算法檢測操作順序的合理性及設備狀態的兼容性。當檢測到設備命名不符合規范標準、操作步驟違反電氣五防原則或存在安全間隔不足等風險時，系統自動觸發多維度校驗機制，結合上下文語境生成修正建議。例如針對隔離開關與斷路器操作順序倒置的典型錯誤，系統能夠基于電網拓撲結構分析準確識別邏輯矛盾，并參照歷史操作案例庫推薦標準操作流程。

（三）機器學習算法

在變電站倒閘智能防誤系統中，人工智能技術依托機器學習算法構建智能化決策機制。決策樹算法采用樹狀邏輯模型，依據設備狀態參數與操作規則構建分類路徑，通過特征屬性分層判別實現操作指令的合規性驗證。支持向量機算法運用核函數映射技術，將設備運行數據投射到高維特征空間，構建最優分類邊界以精準識別異常操作模式。神經網絡算法基于深度學習框架建立多層感知模型，通過多層次非線性變換自動提取電氣參數間的復雜關聯特征，有效處理時序數據中的動態模式識別任務，在變電站倒閘智能防誤系統中應用廣泛。以神經網絡為例，可通過建立多層感知器模型對海量歷史倒閘操作記錄進行訓練學習，使網絡自主提取數據特征和潛在規律。假設一個包含n層的網絡結構，權重矩陣為W（l），偏置向量為b（l），激活函數為σ，則前向傳播公式如式（1）、式（2）所示：

z（l）=W（l）x（l）+b（l）（1）

x（l+1）=σ（z（l））（2）

其中，z（l）是第l層的線性組合結果；x（l+1）是激活函數的非線性變換生成輸出信號，作為后續層的輸入。訓練階段采用反向傳播算法持續優化網絡參數，逐步縮小模型預測值與真實值之間的差異。實際應用時，系統將實時獲取的操作信息輸入已訓練完成的神經網絡，依托模型內部學習獲得的特征表達對操作流程進行智能分析。當檢測到當前操作步驟與歷史正常模式存在顯著差異時，例如操作序列順序出現異常變動，模型將觸發預警機制，向操作人員提示潛在誤操作風險。

三、人工智能技術在變電站倒閘操作中的優勢

（一）自動化和智能化

人工智能技術在變電站倒閘操作領域，通過有機融合智能算法框架與機器學習范式，實現了電力系統管控機制的革命性升級。依托跨源異構數據的全景式挖掘與即時處理能力，系統可準確判定電網實時工況特征，借助實時仿真模型同步整合設備運行參數與歷史缺陷數據庫，構建電網設備全生命周期行為表征體系。該模式突破傳統數據應用邊界，賦予系統自主辨識異常狀態的核心能力；針對過電流、接地故障等突發情形，能夠超前識別潛在異常，自主生成最優操作方案。自動化執行鏈路徹底消除人因失誤風險源，尤其在應對高并發操作任務時，可同步規避注意力與經驗不足帶來的操作偏差。智能決策中樞通過深度迭代訓練百萬量級操作樣本，使設備狀態切換的時序精度與參數匹配度不斷提高[3]。

（二）實時監測和預警

人工智能技術在變電站倒閘操作的實時監測與預警領域凸顯顯著效能，通過即時獲取設備運行參數并應用智能學習模型進行特征提取，系統可快速識別操作過程中的異常信號。在電氣量測層面，智能平臺實時捕捉斷路器動作時的電流瞬態響應與電壓暫態特征等關鍵指標，結合設備歷史運行數據建立動態預測模型，當檢測值超出預設安全限值時立即觸發預警機制。針對設備物理狀態在操作中的動態變化，系統整合溫度傳感網絡與振動監測數據流，精準識別觸頭溫升異常等潛在故障模式，預防操作不當導致的設備性能衰減。相較于依賴人工判讀的傳統監測模式，智能監測平臺支持全天候自主運行，消除人為響應延遲，在涉及多間隔設備聯動的復雜倒閘場景下，實現故障源的精確定位及分級預警信息定向推送。

四、基于人工智能的變電站倒閘智能防誤技術系統架構

（一）數據采集層

數據采集層作為人工智能驅動的變電站倒閘智能防誤系統基礎架構核心環節，依托多元化感知終端構建全維度信息獲取網絡，主要涵蓋設備運行參數、操作行為記錄與環境狀態監測三大類數據。在設備狀態監測方面，部署于電力設施關鍵節點的位置傳感器實時捕獲斷路器與隔離開關機械位置信息，高精度電流互感器及電壓互感器持續獲取線路動態電氣參數，智能電表同步進行電能計量與質量分析。操作過程監控通過身份識別裝置精確記錄操作人員信息，結合時序數據庫完整存儲操作步驟執行時間節點與邏輯順序。環境感知單元集成溫濕度變送器、光照強度探測器等物聯設備，形成物理環境動態監測矩陣。視覺感知系統采用高清工業攝像機實現設備外觀狀態的可視化采集，結合紅外熱成像技術捕捉設備異常溫升現象。信息傳輸網絡采用異構組網模式，針對固定設備優先選用光纖通信與工業以太網保障海量數據穩定傳輸；移動巡檢終端則通過5G切片網絡與WiFi 6協議實現靈活接入。

（二）數據處理層

數據處理層作為基于人工智能的變電站倒閘智能防誤系統的核心環節，主要承擔數據清洗、預處理與特征分析任務。該層次核心功能涵蓋數據去噪、濾波等基礎處理：通過中值濾波消除信號中的脈沖噪聲，采用高斯濾波抑制隨機噪聲干擾，同時運用滑動窗口機制結合標準差閾值法檢測異常數據點，構建多維數據質量評估模型。

然后，利用機器學習算法進行數據分析，通過特征提取與規律挖掘構建操作行為模型。以K均值聚類算法為例，樣本集合X={x1，x2，…，xn}，被劃分為k個簇，其中第i個簇中心為μi，樣本xj到該簇的歐氏距離計算公式如式3所示：

d（xj，μi）= ∑mk=1（xjk－μik）2（3）

其中，m是樣本的特征維度。

每次迭代更新簇中心的公式如式4所示：

μi=1|Ci|∑x∈Cix（4）

其中，|Ci|表示第i個簇的樣本總數，Ci為對應簇的集合。應用聚類分析算法對歷史操作數據進行類別劃分，將行為相似的操作歸為同類，形成操作判斷的分類基準。同時結合關聯規則挖掘技術，深入解析操作步驟間的關聯特性，揭示潛在的操作模式與規律特征，為行為模型優化提供多維數據支撐。

（三）智能決策層

在變電站智能倒閘控制架構中，智能決策層作為核心決策單元，依托底層處理系統輸出的多維數據特征，集成實時工況監測、邏輯合規校驗與風險態勢感知的閉環決策機制[4]。該層級通過分布式傳感節點實現與電力設備的微秒級同步機制，將操作行為特征與預設規則庫的時序約束進行動態匹配，同步融合斷路器機械特性參數與隔離開關運行狀態等設備劣化趨勢，采用多源信息融合模型輸出操作置信度評估值。其算法框架采用混合推理模式：一方面，基于本體知識圖譜的規則推理引擎對操作序列進行防誤閉鎖邏輯驗證，確保每一步操作符合電力安全規范；另一方面，結合深度時序網絡構建操作軌跡預測模型，通過挖掘歷史操作記錄形成的特征張量，預判后續操作的合規性。這種“規則+預測”的雙軌機制，既能保證基本操作邏輯的準確性，又能提前識別潛在風險。

在操作鏈路發生異常工況時，系統同步激活分級阻斷機制，依托邊緣側計算單元向作業終端下發規范化處置指令集，有效阻斷操作風險傳導路徑。該決策架構集成遷移學習框架，可針對差異化電壓參數及設備拓撲的變電站運行特征，自適應調節規則參數權重配置，建立風險評估的實時校準機制，保障決策模型在全場景應用中的判別精度，最終為變電站倒閘操作構建具備環境感知能力的動態防護體系。

（四）人機交互層

在基于人工智能的變電站倒閘智能防誤系統架構中，人機交互層作為操作人員與智能系統間的核心交互通道，采用多模態界面實現雙向數據傳輸與指令交互[5]。操作終端配備觸控面板、物理按鍵及語音控制模塊，支持操作指令的多樣化輸入，系統采用三維可視化界面，實時動態呈現變電站設備拓撲結構、操作指引及安全狀態信息[6]。設備連接狀態以分層著色方案進行直觀展示：正常運行設備采用漸變色動態標識，直觀反映其穩定運行狀態；待執行操作節點則以醒目的琥珀色高亮顯示，引導操作人員快速定位目標。同時，借助智能路徑標記技術，將倒閘操作步驟以可視化形式呈現，有效降低操作失誤風險。

面對異常運行狀態，系統通過邊緣計算單元即時觸發風險警示信號，并與預設知識庫聯動生成定制化處置策略。操作人員可調用集成式輔助模塊，實時訪問規范化操作流程庫及應急處置預案，獲取分步驟技術指導。環境感知單元配置高精度光敏元件，結合自適應亮度調節算法，實現顯示屏在晝夜交替及極端天氣條件下的光學參數動態優化，確保不同光照條件下界面信息的可讀性。

交互層集成的語音交互終端融合語義解析引擎與生物特征識別模塊，具備多輪次上下文對話管理能力。運維人員在設備巡檢時，可通過自然語音指令實現操作票核驗與流程確認，配合聲紋加密認證技術完成雙重安全校驗。這種非接觸式交互模式在提升操作流暢度的同時，通過減少物理接觸點顯著降低誤觸風險，為變電站倒閘操作構建多重安全保障機制。

結語

智能防誤技術在變電站倒閘操作領域的演進呈現動態發展態勢。現階段研究成果雖已形成階段性突破，但人工智能技術在電力系統的深化應用仍具有深遠的提升潛力。后續研究可著重于設備異常態勢的自主研判以及算法架構的效能升級，從而推動構建具備更強適應性與安全性的智能變電站運維生態系統。

參考文獻：

[1] 孫通.基于人工智能技術的網絡安全防護研究[J].信息與電腦，2022，34（14）：157159.

[2] 孫永鵬.變電站倒閘操作常見問題及防范對策分析[J].電腦采購，2023（51）：137139.

[3] 胡新雨，郁海彭，何智，等.基于人工智能的變電站倒閘智能防誤技術研究與應用[J].電器與能效管理技術，2024（06）：7079.

[4] 史麗蓉，翟相如，王恒，等.基于人工智能的變電站倒閘操作智能決策與安全控制研究[J].廣東安全生產技術，2024（10）：139141.

[5] 陳建洪，林文彬，夏文岳，等.基于云邊協同的變電站倒閘防誤操作關鍵技術研究[J].電力信息與通信技術，2022，20（08）：9198.

[6] 王洋，劉付占.基于三維可視化的智能變電站倒閘防誤操作技術[J].自動化應用，2024，65（13）：234236.