基于"人工智能"下的变电站智能运检管控系统分析

基于 "人工智能 "下的变电站智能运检管控系统分析

邢华军

安徽南瑞继远电网技术有限公司 230088

摘要：变电站在当前科学技术高速发展的环境下，进一步提升变电站运检管理水平，及时完成故障整修工作，在人工智能的作用下对变电站运检管理进行调整，创建智能运检管理系统，实现变电站现场一次、二次、辅助系统的业务数据运检攫取、采集、识别、处理、整合、分析等工作，基于人工智能技术建立的运检管控系统，实现自动化管控在自动识别、自动巡视、智能决策、智能预警的管控目标，进而优化变电站运检管理效果，更好的推进管理工作，提升电力系统运行的安全性、可靠性。

关键词：新时代；人工智能；变电站；运检管控

变电站在云计算、物联网技术出现后，为了进一步提升其在运检管理方面的作业水平，采用人工智能根据变电站运检管理工作需求，建立智能管控系统，在此过程中通过硬件与软件相结合的一种套平台产品，完成变电站运检数据的采集、分析、识别、应用等工作，在运检管控系统作用下实现一体化管理，进一步提升变电站运行管理水平。在当前变电站采用基于人工智能的运检管理系统进行变电站管理工作仍处于发展初期，所以会面临一些问题，以下将分析变电站采用智能运检管控系统开展工作面临的问题，并根据建设管控系统的需要以及原则，分析变电站智能运检管控系统建设方案，提出系统业务应用内容，希望可以对相关人员提升运检管理水平有一定的帮助。

一、变电运检存在的问题

近年来，以“大云物移智”为代表的新一轮信息技术正向各个行业领域渗透，深刻影响传统产业发展和生产模式的变革。国务院2017年发布《新一代人工智能发展规划》，明确提出了我们人工智能领域发展规划。新一代人工智能体现了当代先进科技生产力，物联网传感、神经网络、智能机器人、图像识别、声纹识别等技术渗透于生产力各要素中，带动产业升级和经济转型。电力是工业的先行，尤其是能源互联网战略的提出，融合人工智能成为企业发展的必然选择，在泛在电力物联网建设背景下，通过人工智能技术，提升变电设备状态感知、态势预警能力，乃至辅助生产和管理决策、替代部分人工作业成为发展趋势。与日新月异的技术发展相比，当前变电站和变电运检模式明显滞后。目前多数地区的变电设备运维、检修日常工作仍沿袭20年前传统，大量工作仍采用人工就地操作、手动抄录、现场频繁往返等形式，变电站建设的各类在线监测、辅助监控、巡检机器人等业务系统数据相对独立，综合应用程度不高，“孤岛”问题明显，新技术的优势未能得到充分利用和有效发挥。

随着公司电网快速发展，变电站数量逐年增加，人员增长有限，设备监控集约化与管理精益化的矛盾凸显。一方面调度监控变电站数量逐年增多，调度人员监控压力不断加大，监控质量难以保证；另一方面变电运维班作为变电站管理的基本组织单元，缺少有效的变电站监控手段，运维班人员作为“设备主人”对设备状态的掌控能力弱化。

二、变电站智能运检管控方案设计

（一）业务功能

“变电站智能运检管控系统”正式是在此背景下，结合变电站运检现状及物联网、人工智能技术，为完善变电运维班全面监控手段，提升变电设备感知能力而提出，旨在打破现有业务系统信息孤岛，实现变电站运检全业务监控及信息主动推送，探索“机器代人”运检模式，将运维人员从简单、琐碎的巡视工作中解放出来，缓解运检专业结构性缺员等问题。

（二）系统定位

变电站智能运检管控系统的总体建设目标以探索运检业务“机器代人”模式为核心，实现变电站运行信息、设备状态监测信息、辅助设备监控信息等运检全业务数据整合，围绕“自动巡视、自动识别、智能预警、智能决策”，探索实践设备状态全面感知、运维班全面监视、运检工作机器替代等智能应用，提升运检管控的穿透力，提升运检工作质量和效率。

（三）系统架构

在变电站内部采用多项应用与一个平台的模式，多项应用就是变电站内部根据工作需求使用多种类别的业务系统，一个平台是“变电站智能运检管控系统”，运维人员可以利用智能运检管控系统完成变电站业务信息的管控与应用。

在系统架构完成后，还需要做好系统数据接口的设置工作，进行“变电站智能运检管控系统”设计期间，应该考虑到站内采用的集控管理方式，需要在IEC61850的规定下进行站控层数据的设计，让系统拥有良好的开放性。“变电站智能运检管控系统”需要根据变电站运检需要对前置接入的模块进行协议扩展，掌握国网视频接口协议内容，在过程层原则下考虑系统构建需要使用原来的系统结构，按照协议内容进行音视频流数据的接入，让客户端可以在WEB服务方式下进行交互。

三、系统业务应用

（一）自动巡视

将可见光监视、红外感知、物联网传感、移动通信技术应用于变电巡视，实现传统以人工巡视、检查、抄录表计的周期性巡视模式转变为以机器人、摄像机、测温仪为载体的，自动获取具备视频、声音、红外等多维数据巡视记录的“机器代人”自动巡视模式，减少人工简单重复劳动，提高巡视质量和效率。

（二）自动识别

将深度学习、模式识别、神经网络技术应用到变电巡视可见光图片、红外热图、色谱等源数据信息抽取，实现以传统人工经验的主观判断的识别模式转变为基于可见光图像表计读数识别、开关分合状态识别、热成像温度识别、监测图谱信息识别的机器自动识别模式，替代人工表计读数抄录、试验记录等，减轻运维工作量。

（三）智能预警

将大数据分析技术融入到变电运维异常、缺陷管理，实现以异常被动告知、现场试验、事后状态评价的运维检修模式转变为基于变电设备多维数据资源池的趋势分析、智能诊断的主动预警模式，分类、分级主动推送预警信息，提升运维检修的及时性。

（四）智能决策

将人工智能技术引入运检工作的设备故障判别、检修计划管理中，实现传统高度依赖人员责任心和能力的经验决策模式转变为依托运检知识库和分析算法模型的智能决策模式，机器AI智能判断故障异常，主动推送检修处置措施建议，自动生成分析报告，辅助运检管理。

结语：

目前，变电站运转管理采用基于人工智能的运转管控系统进行管理工作智能运转管控系统，属于智能运检体系的重要内容，在智能运行管控系统下可以使运转信息全面化、功能应用、模块化预警、决策智能化运检、工作自动化，在此发展方向上可以进一步提升变电站运行管理水平，但是在变电站采用智能运检管理系统进行变电站管理工作后，根据工作需要完成系统参数优化，以此提升设备监测智能程度以及运维辅助智能程度，确保变电站运检工作可以获得良好的效果。

参考文献：

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