人工智能在输电线路安全运行中的应用

2022-11-16刘海川

科技与创新 2022年1期

关键词：传感避雷器绝缘子

刘海川

（黑龙江龙源新能源发展有限公司，黑龙江哈尔滨150000）

结合当下发展现状分析，智能电网逐渐成为电力领域主要研究方向和电力系统主要发展目标。通过新时期智能电网发展趋势研究能够发现，人工智能技术逐渐普及应用到输电线路的状态维修和在线监测当中，而人工智能技术也为中国电力企业发展提供全新渠道。

1 输电线路相关在线监测系统分析

1.1 监测系统组成

通过设计研发在线监测系统，能够针对输电线路中的安全运行、舞动、覆冰、绝缘子、避雷器等实施准确预判诊断，通过设置各种传感装置，能够促进输电线路实现全天候全过程的状态监测，提高线路运输可靠性和安全性，实现智能化线路监测目标。

输电线路相关在线监测系统主要可以分为两部分，第一部分包括数据通信系统、数据采集系统等模块。其中数据采集主要通过性能优良的视频探头以及传感器实施相关操作，能够针对输电线路安全运行，传输导线增容、舞动、覆冰，绝缘子和避雷器等实施全面监测，前端系统针对采集到的数据信息实施初步处理后，借助无线通信网络可以顺利传输至控制中心。第二部分主要是以后端处理分析系统组成，后端借助人工智能方式处理获得对应信号，形成输电线路实时诊断结论。为了能够针对输电线路实施在线监测，形成了智能化监测框架。

传感器属于监测系统中的关键模块，其主要功能是模拟人类感官，针对输电线路中的风向、风速、日照、温度等环境条件以及线路温度、电压等级和电流强度等电路运行状态实施全面监测。而在线监测设备主要涵盖测量导线温度的红外传感器，远程视频装置，监测绝缘子和避雷器污闪、舞动、覆冰的传感装置，环境气象变化监测的传感装置，电流测定传感装置等。近几年，国内外铁塔和输电线路中的探测热点均开始设置各种传感装置，能够针对监测数据进行实时采集，并传送到监控中心。

1.2 信息无线传输

无线通信技术的诞生，进一步实现了网络大面积覆盖以及信号快速传递。于输电线路相关探测点区域设置传感装置，对监测数据进行实时采集，利用无线通信网络实现远程数据以及对应监测图像的实时传送。无线通信技术能够把输电线路现场的视频信号以及监测数据直接传输至控制中心，从而实现智能监测系统对于监测数据的同步传输，借助GRRS技术，集成输电线路在线监测信息以及人工智能故障诊断技术的有效融合，形成统一监测平台，能够顺利实现输电线路智能化控制目标。

2 人工智能在输电线路运行管理中的有效应用

2.1 监测专家系统

ES属于人工智能领域最为活跃的研究课题，其拥有灵活性、透明性和启发性等特征。输电线路相关在线监测通过积极设计研发专家系统，主要利用监测采集到的数据信息判断输电线路问题形成原因，具体结构包括人机接口、推理机制、解释机制、数据库、知识库五部分。

输电线路中的在线监测系统通过传感监测方法得到数据信息，创建ES动态和静态数据库。推理机制主要是以正向推理为主，知识库是以ES核心，监测系统具体表达主要是以产生式规则为主，将知识当成一般条件-结论形式，按照现场经验和领域知识来获取知识。监测系统创建模块化机构的知识库，不同模块之间处于互相独立状态，通过协调器对各个模块实施有效的协调控制。在监测系统运行中，需要率先启动输电线路中的远程监测模块，得到现场可视化图像，并开启安全运行模块、舞动监测模块、覆冰监测模块、避雷器模块，联系不同模块分析结果，实施综合分析，全面判断。在线监测系统还可以针对输电线路进行早期故障诊断，为现场维修人员提供有效参考。

2.2 绝缘子监测

绝缘子属于一种绝缘控件，能够支持导线绝缘体。而在绝缘子受到工业污秽以及自然环境污秽影响下，便会在瓷表层形成一种污秽层，受到污染后的绝缘子在电压影响下，受到外部特定条件影响，便会出现沿面污秽闪络问题。污染问题还会直接威胁输电线路的安全运行。由此能够看出绝缘子质量对于线路安全运行具有重要作用，需要使绝缘子保持足够的机械强度以及良好的绝缘性能。

泄漏电流值能够准确反映出绝缘子表层污秽程度，而泄漏电流更加适合在线测量。在绝缘子泄漏电流监测装置诞生后，通过于绝缘子表层设置电流传感装置，能够针对泄漏电流大小进行实时监测。借助无线通信网络把监测数据顺利传输至监控中心，通过AI结合泄漏电流数据，对绝缘子表层污秽程度实施合理诊断，形成警告预示。

2.3 避雷器监测

在应用避雷器后，因为阀门老化、内部受潮等因素影响出现损坏，严重情况下还会出现各种爆炸事故。为此在日常维护中，需要相关技术人员定期检查避雷器瓷套表层污秽状态，合理测量泄漏电流和绝缘电阻，如果发现避雷器中的绝缘电阻出现击穿和降低现象，应该进行及时替换，保证避雷器始终维持良好性能。相关研究专家通过对避雷器在线监测机理进行深入研究，初步提出泄漏电流值以及避雷器性能两者关系。可以在避雷器对应监测位置合理安装泄漏电流的检测传感器，针对避雷器表层泄漏电流实施全面采样，及时得到监测数据信息，借助无线通信网络把所采集的信息传送到控制中心，借助人工智能手段准确分辨避雷器的状态、性能，及时作出故障预报诊断[1]。

2.4 覆冰监测

输电线路中的覆冰厚度监测方法主要可以分成称重法和图像法。输电线路中的覆冰监测系统主要是以力学载荷计算、线路视频监测、倾角变化弧垂等综合技术方法对线路覆冰状态实施全面监测。对应系统装置主要由拉力倾斜传感装置、微气象传感装置、前端智能摄像机等部分构成。通过传感装置采集覆冰数据信息以及现场图像信息，借助无线通信网络把实时采集的信号传输至控制中心，通过诊断分析覆冰状态，合理推算覆冰厚度以及发展趋势，形成覆冰预警信息。

2.5 线路运行监测

通过针对输电线路合理研发在线监测系统，能够提高输电线路的状态维修效果，而在铁塔和线路中合理设置各种传感装置，方便针对输电线路中的运行条件和运行状态实施全面监测。输电线路通过在线监测的方法从传感器能够实时获取监测信号，随时利用无线网络把信号传输至监控中心，通过AI诊断输电线路状态、性能以及所存在的各种潜伏性故障[2]。

2.6 远程视频监测

输电线路中的远程监控系统主要由供电系统、低功耗视频主机和高清摄像机构成。远程监测系统核心技术涵盖信号处理诊断、太阳能和蓄电池供电技术、无线传输技术、图像数据采集以及压缩编解码技术。系统能够对输电线路、避雷器、塔杆、导线风偏、覆冰、绝缘子、舞动等装置实时全面监控，准确掌握线路周边状况，实时监控树木生长和施工状况，方便了解输电线路安全状态，从而顺利实现输电线路的管理和检修，优化生产管理水平。

输电线路相关视频监控系统主要由客户端监控软件、图像监控服务器、图像编码器构成。图像编码器能够针对相关数据信息进行实时采集，通过压缩编码处理以及无线网络发送到监控中心对应流媒体服务器，并在监控中心顺利登录监控软件，解码视频流，通过计算机控制，将现场图像全面展示出来，便能够看到摄像头所拍摄的现场画面，顺利实现图像监控、浏览，随后通过AI实施统一处理[3]。

2.7 输电线路人工神经网络

人工神经网络属于人工智能技术中的重要分支，属于模拟人类神经系统的重要数学模型，拥有较强的推理能力和学习能力，可以准确发现大数据内的各种非线性关系。而以人工神经网络为基础的故障诊断和以ES原理为基础的故障诊断主要差异是无需知识库建立、知识表达和知识获取工作，人工神经网络属于信息处理系统，拥有联想记忆、自适应、并行分布处理等优势。其融入了反向传播网络结构，拥有模式分类功能，能够针对故障诊断中部分模糊问题实施有效处理。人工神经网络技术仅仅借助领域专家提供的海量现场信息，借助大数据技术以及学习算法实施样本训练，从而构建人工神经网络下的故障诊断样本集，是智能型工具。