基于智能监测与维护的变电检修策略

基于智能监测与维护的变电检修策略

彭湃

广西电网有限责任公司桂林供电局 广西桂林 541002

摘要：随着电力行业的快速发展，电网规模不断扩大，变电设备数量增多，运行维护难度加大。传统的变电检修方式已难以满足现代电网的运行需求。智能监测与维护技术的出现，为变电检修提供了新的解决方案。本文首先分析了变电检修中智能监测与维护的重要性，接着重点研究和介绍了当前主要的智能监测与维护措施，以期提高变电设备的运行可靠性和检修效率。

关键词：智能监测；智能维护；变电检修

引言

随着电力系统的不断发展和扩展，变电站作为电能的重要枢纽，其稳定运行对保障电网安全至关重要。然而，变电站设备长期运行以及外部环境因素的影响，使得其检修维护显得尤为关键。传统的定期检修策略在保障安全的同时，却往往未能有效应对突发性故障和潜在问题，造成生产效率和运行成本的双重压力。近年来，随着智能监测与维护技术的快速发展，基于数据驱动的变电检修策略日益受到关注与重视。通过实时数据采集、远程监测和智能分析，能够实现对变电设备状态的全面实时监控和预测分析，提前发现并解决潜在故障隐患，显著提高了变电站的可靠性和运行效率。因此对于智能监测与维护技术的研究是十分有必要的。

1. 变电检修中智能监测与维护的重要性

第一，智能监测系统能够实时收集和分析变电站的各项运行数据。通过传感器和监控设备，可以监测变压器的温度、湿度、电流等关键参数，及时发现设备异常和潜在故障的迹象。这种实时监测不仅提高了故障预测的准确性，还能够帮助运维人员在设备发生问题前采取必要的预防措施，有效降低了因设备故障带来的停运时间和维修成本[1]。

第二，智能监测技术在变电站的维护管理中起到了重要的辅助作用。传统的定期检修往往依赖于经验和固定周期，而智能监测系统能够基于设备的实际运行状态和数据趋势，优化检修计划并提供个性化的维护建议。这种精细化的管理能够确保每一次检修都是有针对性和高效率的，不仅提升了变电站的运行效率，还延长了设备的使用寿命。

第三，智能监测系统还能够提升变电站运维的响应速度和灵活性。在设备出现故障或异常情况时，系统可以立即发出警报并定位问题，为运维人员提供详细的故障诊断信息，从而快速制定应对方案并进行修复。这种及时响应不仅能够减少故障对电网运行的影响，还能够提高电网的可靠性和稳定性。

2. 变电检修中常用的智能监测与维护技术
   1. AR视觉技术的应用

AR技术通过将虚拟信息叠加在真实世界中，为操作人员提供了直观且精确的数据展示。例如，在高压设备的检修中，AR眼镜可以实时显示设备的各项参数、接线图及相关警示信息，操作人员无需频繁查阅手册，即可迅速获取所需信息。这不仅节省了大量查找时间，还显著降低了出错的可能性，提升了检修效率和安全性[2]。此外，AR技术还能够通过虚拟模型实现对设备的三维可视化展示，操作人员可以在AR界面中旋转、放大和缩小设备的模型，以全方位、多角度地查看设备的内部结构和运行状态。这种交互式的体验使得操作人员能够更加深入地理解设备的复杂性，从而更加精准地进行诊断和维护。

2.2巡检机器人的应用

装备有各类传感器和摄像头的机器人能够实时监测设备的温度、湿度、电流等参数，及时发现异常情况并进行报警。这种实时监控不仅提升了故障预警的及时性，还能有效减少由于设备长时间运行而产生的潜在安全风险。同时，机器人可以精确地按照预设路线巡视各个关键部位，检测电缆连接是否紧固、设备是否存在异响或振动等问题，确保设备运行在安全稳定的状态下。这种全面性和精确性，远远超过了传统人工巡检的能力范围，从而大幅提升了变电站的运行效率。另外，巡检机器人的应用还显著减少了人力成本和时间成本。相比于传统的人工巡检，机器人可以24小时不间断地工作，无需人员轮班，极大地节约了人力资源。而且，机器人巡检的速度更快、反应更灵敏，可以更快速地完成对变电设备的全面检查，进一步提高了设备的可靠性和安全性。

2.3PDA巡检

PDA系统通过集成的应用程序和数据库，实现了设备信息的实时更新和管理。在检修前，操作人员可以通过PDA获取到最新的设备档案、运行状态以及历史维护记录，从而准确评估设备的工作情况和检修需求。巡检员可以根据系统安排和设备状态，通过PDA收到巡检任务的详细内容和路线规划。这种智能化管理大大提高了巡检的组织性和执行效率，避免了重复和遗漏。PDA系统具备强大的数据采集和分析功能。巡检员在实地巡检过程中，通过PDA记录设备的实时数据、异常情况和检修需求，并可以直接上传至中心数据库。这种实时数据采集和反馈机制，使得管理人员能够迅速了解设备状态，及时制定维护计划和应对措施。此外，巡检员可以通过PDA拍摄设备的照片、录制视频或者录音，并附加文字描述，用于详细记录设备的实际情况和问题现象[3]。

2.4机器智能诊断系统

智能监测与维护的关键策略在于构建一种以“事件”为导向的智能化管理架构。此架构依托于算法研究，专注于特征提取和缺陷识别，旨在构建一个更为精细和全面的数字模型。通过利用人工智能技术，能够高效处理海量的数据，从而累积成专家级的经验，实现对变电设备缺陷的精准模拟分析和判断，显著提升监测的智能程度。此外，为了更有效地进行后续的分析，首先收集电网图像数据，并进行一系列预处理步骤，包括去噪、分辨率调整、裁剪和灰度化，以优化图像质量。随后从这些预处理后的图像中精准提取关键特征，利用边缘检测、色彩直方图等先进方法捕捉图像的边缘和颜色信息，为后续的聚类分析提供有力支持。

经过特征提取后，将特征作为输入，运用K-Means聚类算法，按照预设的聚类数量，将图像特征细致归类至不同群组。随后对聚类结果进行深入分析，从而识别和标注出图像中的不同电网组件或状态。基于这些聚类结果能够精准地区分正常运作的电网图像与出现故障的电网图像，并分别进行相应处理。在图像中特别关注电网线路、变压器、绝缘子等关键组件，并对它们进行明确的标记以便于识别。依据聚类分析的结果能够制定出一系列智能化的维护策略和决策。对于出现故障的组件，系统能够自动触发维修指令；而对于老化的组件则能制定出针对性的定期更换计划，以确保电网的稳定运行。

在实施电网智能维护时，利用K-Means聚类图像提取方法需审慎考虑多个关键因素，包括图像质量的优劣、聚类数目的合理设定以及聚类结果的精确性。以国网甘肃站为例，不仅深入研究了K-Means聚类图像提取方法，还结合了红外热像温度修正系统以及热像图谱的超分辨率算法。通过这些技术成功地将原本低分辨率的图像提升至高分辨率，并辅以发热缺陷算法，显著提升了设备热缺陷检测的精确度，大幅降低了热像缺陷误判的风险。此外还配套研发了一系列新型便携式红外诊断仪，这些设备具备体积小、精度高、场景自适应性强等特点，为发热设备的专家诊断提供了典型的实际应用案例。

3.结束语

综上所述，随着科技的迅猛发展，智能监测与维护技术正日益成为变电检修领域的关键驱动力。在电力系统运行中，变电站的安全与稳定至关重要，传统的定期检修策略已逐渐显露出效率低下和资源浪费的弊端。因此引入智能监测与维护技术，通过实时数据采集、分析与预测，不仅能够精准识别潜在故障和异常，还能在故障发生前进行预防性维护，最大程度地保障电网的稳定运行

参考文献

［1］嵇冬冬,王亚光.计算机视觉技术在变电检修领域的应用研究[J].光源与照明,2023 (10):100-102.

［2］严宇,康文,肖奕,龚闯,江维.变电检修智能运载机器人系统设计与仿真研究 [J]. 武汉纺织大学学报,2023,36(05):65-69.

［3］徐宝军,李新海,凌霞,肖星,刘德志,尹雁和,罗其锋,邱天怡.变电设备智能检修系统设计与实现[J].电力安全技术,2021,23(07):59-64.