人工智能在输电线路安全运行中的应用

史伟

摘要：21世纪，智能电网的研究已成为电力系统的战略目标。从最新智能电网的发展趋势来看，人工智能技术在输电线路在线监测和状态维修方面的应用已经十分广泛。AI将为电力工业的发展开辟全新的途径。

关键词：人工智能;输电线路;安全运行;应用

一、技术路径

针对输配电装备运维难点和电力系统数据特征，通过研究多源信息采集与处理技术，依托不同平台，借助数据融合法全方位获取输电线路运行过程中的各项数据，如设备状态、实时状态、电网运行指标等，从而对多源异构数据进行处理，并进行规范化使用，实现视频、图像、文本等多源电网数据的源端融合。

通过研究基于大数据分析的输变电设备评估模型及状态诊断方法，实现电网装备状态评价的智能化、专业化、信息化和互动化。通过研究基于人工智能和大数据的输配电装备健康预警技术，实现输配电装备的实时感知、在线监测、科学预警、智能诊断。并以上述技术为基础，开发基于大数据的输配电装备智能化远程运维系统，根据输配电装备运维需要，深入挖掘、分析裝备运行数据，形成智能运维报告。

二、人工智能技术在电力系统输电线路安全运行中的应用

（一）输电线路在线监测专家系统

专家系统是人工智能应用和研究中最活跃、最广泛的课题。它具有启发性、透明性和灵活性。输电线路在线监测专家系统的开发是根据监测数据推断输电线路故障原因。其结构由知识库、数据库、解释机制、推理机和人机界面五部分组成。

输电线路在线监测系统根据避雷器、绝缘子污闪、覆冰、舞动、输电线路安全运行、远程可视化等传感监测手段获取的数据信号，建立;ES静态数据库和动态数据库;推理机制为正向推理;专家系统的核心是知识库。输电线路在线监测系统的知识用产生式规则表示，知识用一般IF-THEN（条件—结论）形式。知识的获取遵循领域知识和现场操作经验。输电线路在线监测系统的知识库采用模块化结构，各模块相互独立，协调器控制和协调各模块的工作。输电线路在线监测系统运行时，首先启动输电线路远程可视化监测模块，获取现场的可视化图像，然后启动避雷器模块、绝缘子污闪模块、覆冰监测模块，启动舞动监测模块和输电线路安全运行模块。最后，根据各模块的分析结果，启动综合分析模块进行综合判断。输电线路在线监测系统可以对运行中的输电线路做出早期故障诊断结论，为现场运行人员提供参考。

（二）基于人工智能的输配电装备运维策略

对设备状态信息之间存在的关系进行深入研究，建立设备运行数据与状态间的关联模型。研究基于“事故学习-事件驱动”型的时空状态模型。采用云模型给出采集数据缺乏情况下的可切换时变设备停运模型。研究基于机器学习的适应不同设备类型、不同电压等级、不同运行年限、不同运行环境、不同运行季节等输变电装备评估模型。

（三）线路运行监测模块

加强输电线路的管理，保障输电线路的安全运行，是电力行业的工作重心。输电线路需要科学合理的设计，面对我国用电紧张的局面，实施输电线路动态增容尤为需要。通常导线温度限额是70℃，由于导线综合机械强度在70～90℃内几乎不变，在保障输电线路安全的前提下，将输电线路运行温度由规定的70℃提升到80℃或90℃，可大大提高线路输电能力。同时，为了保证输电的安全，要加强输电线路的日常巡视、检查、维修等工作，在线路维护过程中，进行线路检测可以及时发现线路中存在的安全隐患，检测效果直接影响到线路维护工作的有效性。

输电线路在线监测系统的开发，可以对输电线路状态维修起到决定性的作用。在线路上和铁塔上安装各类传感装置，便于对输电线路的运行状态（导线温度、额定电压、电流强度）和环境条件（气温、风速、日照等）进行全方位的监测。输电线路在线监测采集的实时信号由监测传感器获取，数据信号经GPRS/CDMA/3G网络发送至监控中心，由AI对输电线路的性能、状态及存在的早期潜伏性故障作出诊断。

（四）远程视频监测

传输线远程视频监控系统主要由客户端监控软件、图像编辑器、流媒体服务器等部分组成。其核心技术是数据采集、压缩解码、无线网络数据传输等技术。该系统可以实时监测输电线路周围的环境，随时获取输电线路的运行情况，加强对输电线路的管理。图像编码器通过压缩编码技术对采集到的数据信号进行处理，并借助无线通信技术将处理后的数据信号传输给流媒体服务器。管理员只需登录监控软件，对视频流进行解码，即可获得高质量的现场图像，并进行浏览和监控，最后通过人工智能技术对相关信息进行处理。

（五）舞动监测模块

输电线路舞动会引起断线、金具磨损、倒塔、线路跳闸等故障，造成大面积停电等严重事故。输电线路舞动是由气动不稳定引起的一种现象。它是导线在风作用下的一种低频大振幅自激振动。目前，对输电线路舞动的研究主要集中在导线舞动机理和导线的力学结构上。对有舞动或可能舞动的线路，应及时调整防舞动方案，并采取安装防舞动装置等措施。

风激励是导线舞动的直接原因。通过在线路上安装环境气象（风速、风向、温度等）传感器、振动（振幅）传感器，或者在铁塔上安装视频传感器，可以实时监测输电线路的状态。当发生严重舞动时，传感器获取的实时监测数据信号将通过GPRS/CDMA/3G网络发送到监控中心，人工智能对舞动故障进行诊断并发布预警报告。

三、结论

AI的实现需要大量硬件的支撑，而软件工程更是AI的核心技术。近年来，AI在输电线路状态检测和故障诊断中的开发和应用，极大地提高了输电线路在线监测的智能化水平，保障了输电线路的安全、可靠，降低了事故的发生率。随着AI输电线路在线监测系统应用的逐步推广，AI正越来越显示出强大的生命力。

参考文献

[1]何定.专家系统在电力工程诊断领域的应用[D].南京：东南大学，2020.

[2]陈伟根，夏青.绝缘子污秽预测新特征量的泄漏电流时频特性分析[J].高电压技术，2019，36（5）：1107-1112.