变电运维中智能化技术的有效应用

2023-11-16魏家鸣

科学与信息化 2023年21期

魏家鸣

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引言

电力系统的稳定性和可靠性对于社会的正常运行至关重要，变电站作为电力系统的关键节点，其正常运行和维护对于电力供应的连续性至关重要。传统的变电运维通常需要大量的人力和时间，存在效率低下﹑安全隐患等问题。随着智能化技术的快速发展，如物联网﹑大数据分析和人工智能，变电运维领域也迎来了革命性的变革。

1 智能化技术在变电运维中的应用路径

1.1 监测与诊断

智能化技术在变电运维中的应用，特别是在监测与诊断方面，极大地提升了运维效率和可靠性。通过传感器﹑数据采集装置和智能分析系统的结合，可以实时获取变电站的各种参数和状态信息，并进行自动化分析与诊断[1]。首先，智能化监测系统可以实时监测变电站的电流﹑电压﹑温度﹑湿度等关键参数。这些数据可以通过传感器进行采集，并通过网络传输到中央监控中心或云平台，实现对变电站运行状态的全面监测。通过对这些实时数据的分析比对，可以及时发现异常情况和潜在故障，为运维人员提供准确的预警信息。其次，智能化技术还可以进行故障诊断与分析。通过对历史数据和实时数据的大数据分析，结合专业的故障诊断算法，可以准确判断设备的健康状态和潜在问题。当系统检测到异常情况时，智能化系统可以自动诊断故障原因，并根据预设的规则和经验进行相应的处理建议。这样可以极大地缩短故障排除时间，提高故障处理的准确性和效率。此外，智能化监测与诊断系统还可以利用机器学习和人工智能技术，不断学习和优化自身的诊断能力。通过与大量的历史数据和专家经验进行比对和学习，系统可以不断提升准确度和稳定性，并逐渐形成更加精准的故障判断和处理策略。

1.2 预测性维护

预测性维护是指通过数据分析和模型建立，对设备进行实时监测和预测，提前发现潜在问题，预测设备的寿命，制定适宜的维护计划和维修方案，从而减少电力系统的停机时间和维修成本，并提高电力系统的可靠性和安全性。预测性维护的核心是先进的机器学习和数据分析技术。智能化监测系统可以通过传感器﹑数据采集装置等设备不断收集大量的设备运行数据，并通过机器学习与数据挖掘技术对这些数据进行处理和分析。通过分析设备的工作状态﹑温度﹑电流﹑电压﹑电阻﹑震动等多个参数，可以预测设备的剩余寿命，及时预警潜在故障，并优化维修方案和计划。预测性维护还可以将这些预测结果应用于维护和保养计划的制定，根据设备寿命的预测结果，制定出最佳的维护计划和维修方案，以此来减少线路和设备的停机时间和维修成本。

1.3 远程操作与控制

通过远程操作与控制系统，运维人员可以实时监控和控制变电站的运行状态，无须亲临现场，从而提高了工作效率﹑降低了操作风险，并节约了时间和资源。远程操作与控制系统基于网络和通信技术，将变电站的各种设备和系统连接到中央监控中心或运维人员的终端设备上。运维人员可以通过终端设备，远程查看变电站的实时数据﹑状态和报警信息。同时，他们可以进行实时控制操作，如开关的合闸和分闸﹑设备的调试和参数设置等。远程操作与控制系统还可以与其他智能化技术相结合，实现更高级的功能。例如，结合智能分析系统，可以对变电设备的运行状态进行自动化分析和诊断；结合人工智能技术，可以进行故障预测和优化运行策略。这些功能的实现，使得远程操作与控制系统不仅能够进行远程监控和操作，还可以提供更加智能化的支持和决策。

1.4 安全管理

变电站作为电力系统的核心设施，其稳定运行和安全性对整个电力系统都至关重要。智能化技术在安全管理方面的应用为变电运维带来了许多改进和创新。首先，智能化技术可以实现对变电站的实时监测和预警。通过布置传感器和监测设备，可以对变电设备的状态﹑温度﹑湿度﹑振动等参数进行实时监测，及时掌握设备的运行情况[2]。当设备发生异常或故障时，系统能够自动发出警报并通知运维人员，使他们能够及时采取措施，避免事故的发生或扩大。其次，智能化技术可以提供智能安全分析和诊断功能。借助机器学习和数据分析技术，可以对大量的运行数据进行处理和分析，识别潜在的安全隐患和风险，并提供相应的预测和诊断。这使得运维人员能够更好地了解设备的健康状况，制定科学合理的维护计划和修复措施，提高变电站的安全性和可靠性。此外，智能化技术还可以应用于视频监控和安全管理系统。通过设置高清摄像头和智能分析算法，可以实现对变电站周边环境的监控﹑入侵检测和异常行为识别。同时，系统还可以与警报系统和门禁系统等集成，实现多层次的安全防护和管理。

2 变电运维中智能化技术的应用优势和挑战

2.1 优势

在变电运维中，智能化技术的应用带来了多方面的优势，具体如下：第一，提高效率。智能化技术可以自动化和优化运维过程，减少人力和时间成本。例如，利用自动监测﹑故障诊断和维护计划优化等功能，可以快速捕捉异常和故障，并提供针对性的解决方案，减少了人工巡检和烦琐的手动操作，从而提高了运维效率。第二，提高可靠性。智能化技术通过实时监测和预警功能，可以更早地发现设备状态的异常和潜在的故障风险，及时采取相应措施，避免事故的发生或扩大。这有助于提高变电站的可靠性和稳定性，保障电力系统的正常运行。第三，数据驱动决策。智能化技术能够收集﹑处理和分析大量的数据，为运维决策提供科学依据。通过对历史数据和实时数据的分析，可以识别出设备的运行趋势和故障模式，为制定合理的维护计划﹑优化运行策略和设备更新提供决策支持。第四，远程操作。智能化技术实现了远程操作与控制，使运维人员可以在不亲临现场的情况下，通过网络和通信系统远程监控﹑操作和控制变电设备。这大大提高了工作效率，减少了操作风险，并节约了时间和资源。这些优势为变电站的管理和维护提供了更高效﹑更可靠的解决方案，推动了电力系统的可持续发展。

2.2 挑战

在变电运维中，智能化技术的应用不仅具有优势，也面临一些挑战，具体如下：一是安全性问题，智能化技术的应用涉及大量的数据收集﹑传输和存储，其中包括敏感信息和关键设备操作数据。确保这些数据的安全性和保密性是一个重要挑战。二是技术成本问题，智能化技术的应用需要投入相应的硬件设备﹑传感器﹑监测系统﹑数据分析平台等，并进行系统集成和优化，这些技术成本可能对一些中小型企业或地区的运维机构来说是一项负担。三是人员培训问题，智能化技术的应用需要运维人员具备相关的技术知识和技能，包括数据分析﹑系统操作﹑网络安全等方面。四是隐私问题，智能化技术应用中涉及大量的数据收集和处理，包括运行数据﹑设备状态数据等。在数据的采集﹑存储和分析过程中，需要确保用户隐私的保护。

3 变电运维中智能化技术应用的未来发展趋势

3.1 更高级的自主性

随着人工智能和自动化技术的不断发展，智能化系统将具备更强大的自主决策和处理能力，减少对人工干预的依赖。智能化技术将进一步融合传感器﹑物联网﹑大数据分析和机器学习等技术，实现变电设备的智能监测﹑故障预测和自动修复。系统能够基于实时数据和历史经验，快速识别潜在的故障风险，并提前采取相应措施，从而减少故障的发生和影响。同时，智能化系统还将具备更高级的分析和优化功能。通过大数据分析和机器学习算法，系统可以学习和识别不同设备的特征和运行模式，为运维决策提供更精准的建议和预测。运维人员可以基于这些智能化系统的分析结果，制定更合理的维护计划﹑优化操作策略和设备更新方案。此外，智能化技术应用还可能涉及虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术[3]。通过虚拟化和远程操作技术，运维人员可以通过虚拟环境进行设备巡检﹑模拟维修等操作，提高工作效率和安全性。

3.2 边缘计算

传统的中央化计算模式面临着网络延迟﹑带宽消耗和数据安全性等挑战，而边缘计算则通过将计算和数据处理推向离设备更近的边缘节点，能够快速响应和处理实时数据。在变电运维中，大量的实时监测数据需要进行处理和分析，如设备运行状态﹑电力负荷﹑电网波动等。边缘计算可以将这些数据在离设备更近的边缘节点上进行实时处理，减少数据传输延迟，并提供更快速的实时决策[4]。边缘计算还能够实现数据的本地处理和存储，减轻对云平台的依赖。这对于变电运维来说非常重要，特别是在网络不稳定或离线环境下，仍然能够进行数据处理和决策，保证了系统的可靠性和连续性。此外，边缘计算还能够降低对带宽资源的需求，减少数据传输的成本。在变电站分布广泛﹑数量众多的情况下，边缘计算的应用可以大幅减少数据传输量，提高网络效率并降低运维成本。

3.3 区块链技术

区块链技术是目前最具有影响力和潜力的新型去中心化技术，其去中心化﹑可信和安全的特性非常适合应用于变电运维中。在变电运维中，区块链技术可以应用于多个方面，如能源交易﹑设备管理和数据共享等。例如，通过基于区块链的能源交易平台，可以实现能源的去中心化交易和管理，使得能源的流通更加高效和透明；通过区块链技术对设备进行数字化管理，能够提高设备的追溯能力和管理效率，并从根本上保障设备的安全性和稳定性；通过数据共享平台，区块链技术可以实现数据的去中心化存储和管理，保证数据的真实性和安全性，促进数据共享和合作。此外，区块链技术还可以帮助解决电力市场中的诸多问题，如电力质量和能源消耗等。通过建立基于区块链的电力市场和数据交换平台，可以让供求双方更加公平﹑透明地进行交易，并实现市场的高效运作和资源优化。

3.4 更多的可再生能源整合

未来，变电运维中智能化技术应用的一个重要发展趋势是更多的可再生能源整合。随着全球对环境保护和可持续发展的关注增加，可再生能源如太阳能和风能等将在电力系统中扮演更重要的角色。智能化技术可以在可再生能源整合中发挥关键作用。首先，通过智能监测和控制系统，可以实时监测并管理可再生能源的产出和消耗情况，以确保系统的稳定和安全运行。这些系统可以利用大数据分析和人工智能算法，预测可再生能源的波动性和间断性，并根据需求进行灵活调度。其次，智能化技术可以帮助优化可再生能源的利用效率。通过智能能源管理系统，可以将可再生能源与传统能源进行整合和协调，实现更高效的能源转换和利用。智能化技术可以提供实时的能源优化算法，根据电力需求和可再生能源的实际产出情况，进行能源供应的动态调整，最大限度地提高可再生能源的利用率。此外，智能化技术还可以提供更智能的电网管理和控制策略。通过智能配电系统和智能传感器网络，可以实现对可再生能源发电设备和变电站的远程监控和管理。这些系统可以收集实时数据，并利用人工智能算法进行故障诊断和预测，及时采取措施维护设备的健康状态。通过智能监测和控制系统﹑智能能源管理系统以及智能配电系统等技术的应用，可以实现可再生能源的高效利用和系统的稳定运行，推动可再生能源在电力系统中的更广泛应用。