基于大数据和人工智能的智慧变电站运营优化策略研究

金珊珊 孙博洋 刘鹏飞

［DOI］10.3969/j.issn.1672-0407.2024.07.065

［摘 要］智慧变电站运营优化的必要性在于提高运行效率、安全性和降低运维成本。大数据技术在智慧变电站中的应用包括设备状态监测与预测、能源消耗分析与优化以及故障诊断与处理。人工智能技术在智慧变电站中的应用包括智能调度与控制、智能巡检与维护以及智能安全防护。基于大数据和人工智能的智慧变电站运营优化策略包括数据采集与处理、数据分析与挖掘、智能决策与调度、预测与预警。通过这些策略，可以实现变电站的高效运行和安全运行，降低运维成本，提高运维效率。

［关键词］大数据技术；人工智能；智能变电站；运营优化

［中图分类号］TM92文献标志码：A

随着科技的不断发展，大数据和人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。在电力行业，智慧变电站作为新一代的智能电网建设的重要组成部分，其运营优化策略对于提高电力系统的可靠性、安全性和经济性具有重要意义。

1 智慧变电站运营优化的必要性分析

智慧变电站是利用先进的信息技术手段和智能化设备，对传统变电站进行升级改造，提高运营效率和管理水平的一种创新型变电站。智慧变电站运营优化的必要性在于满足当前能源发展的要求，增强电网的可靠性和灵活性，提高电能传输的效率。其一，智慧变电站可以大大提升运营效率。传统的变电站通常依赖于人工巡检、手动操作和现场维护，存在着效率低下、人力资源浪费和操作风险高的问题。而智慧变电站通过自动化设备、远程监控、数据分析等手段，可以实现远程智能监测与管理，减少人工干预，提高设备运维的效率和响应速度。其二，智慧变电站还能够提高电网管理的水平。基于大数据、物联网等先进技术，智慧变电站可以实现对电网设备、供电负荷、能源潮流等进行实时监测与控制。这样可以更加精確地预测和分析电网运行状况，并及时采取相应的安全措施，避免故障和事故的发生，保障电网的安全可靠运行。其三，智慧变电站还有助于提高电能传输的效率。通过数据收集和分析，智慧变电站可以优化供电链路，合理调配电能传输的路径和负荷分布，减少能量损耗和电网的压力。改进电能传输效率，不仅可以提高能源利用率，还可以降低运营成本，为用户提供更加稳定和经济的电力供应。智慧变电站的结构图如图1所示。

2 大数据在智慧变电站运营优化中的应用

2.1 大数据技术概述

2.1.1 大数据的概念与特点

大数据是指在传统数据处理应用程序无法处理的庞大、复杂和多变的数据集合。它具有3v特点，即数据量大（volume）、数据种类多（variety）、数据价值高（value），同时还表现出高速处理（velocity）、真实性（veracity）和多层级（data hierarchy）的特点。

2.1.2 大数据技术体系架构

大数据技术体系架构主要包含数据获取、数据存储、数据处理和数据应用四大层级。数据获取层主要负责从智慧变电站中不同来源获取数据；数据存储层用于存储大数据，包括分布式文件系统和分布式数据库等；数据处理层用于对大数据进行清洗、处理和分析等工作；数据应用层用于实现各种业务需求，如设备状态监测预测、能源消耗分析与优化以及故障诊断与处理等。

2.2 大数据在智慧变电站中的应用案例

2.2.1 设备状态监测与预测

利用传感器等技术手段，采集变电站各设备运行状态数据，借助大数据技术对数据进行处理和分析，能够实时监测设备的运行状况，提前预测设备故障，从而及时采取维护措施，最大限度降低故障发生率，并延长设备的使用寿命。

2.2.2 能源消耗分析与优化

通过采集变电站能源使用数据，将其与外部环境等因素进行关联分析，发现能源的使用模式和规律，帮助制定合理的能源消耗策略。同时，通过大数据分析，可以发现能源消耗异常以及存在的能源浪费，进而提出相应的优化方案，实现对能源更加科学和高效的利用。

2.3 大数据在智慧变电站运营优化中的挑战与问题

在应用大数据技术进行智慧变电站运营优化时，可能会面临以下挑战和问题。其一，数据安全。由于涉及大量的敏感数据，需要对数据进行保密和隐私保护，并建立完善的数据安全管理体系。其二，数据质量。不同设备产生的数据可能存在噪声、缺失或错误等问题，需要对数据进行清洗和校验，确保数据的准确和可靠性。其三，数据集成。需要对来自不同设备和系统的数据进行整合和融合，构建全面的数据集成平台，实现数据的共享和协同分析。其四，数据分析能力。要实现更精准的设备监测、预测和优化，需要具备强大的数据分析能力和算法支持。其五，人员技术储备。智慧变电站的建设和运营需要具备相关技术水平的人员，包括大数据技术、电力系统知识等方面的专业人才［1］。

3 人工智能在智慧变电站运营优化中的应用

3.1 人工智能技术概述

3.1.1 人工智能的概念与特点

人工智能是研究、开发和实现智能化机器的技术与方法。其核心目标是使计算机能够具备类似于人类的知觉、理解、推理和判断等智能能力。人工智能的特点包括自主学习能力、模仿人类思维能力、处理大规模数据和高速计算等能力。

3.1.2 人工智能技术体系架构

人工智能技术体系包括感知、推理、学习和决策等部分。感知包括图像、语音、传感器等数据的获取和处理，推理包括逻辑推理、专家系统等知识推理的方法和技术，学习包括机器学习和深度学习等技术；决策则包括基于相关数据的决策和动态调整。

3.2 人工智能在智慧变电站中的应用案例

3.2.1 智能调度与控制

智能调度与控制是指通过人工智能技术实现对变电站的运行状态、电力负荷、设备运行情况等进行智能化监测和调控。例如，通过数据分析和建模，可以预测负荷峰值，并合理调整变电站的发电量、输电方案、电力分配等，以避免电力系统的过负荷或过电力现象的发生。

3.2.2 智能巡检与维护

智能巡检与维护主要应用于变电站设备的故障检测与预测。通过人工智能技术，可以对变电设备的运行数据进行分析和监测，及时发现故障的信号，并进行智能的预测和诊断，以减少设备的故障停机时间，提高电网的可靠性和稳定性。

3.3 人工智能在智慧变电站运营优化中的挑战与问题

人工智能在智慧变电站运营优化中具有较大的潜力，但也面临一些挑战和问题。其一，数据质量和数据安全问题。人工智能技术需要大量的高质量数据用于训练和学习，但在变电站运营中获得这些数据可能存在困难。此外，保护这些数据的安全性也是一个重要问题。其二，算法的可靠性和稳定性问题。人工智能算法和模型需要能够在复杂环境下稳定运行，并具备较高的可靠性，以保证变电站的正常运行。其三，人工智能系统的可解释性和透明性问题。人工智能技术是一种黑盒模型，难以直观地解释其决策过程。这会使得人们对系统的可信度和安全性产生疑惑。

4 基于大数据和人工智能的智慧变电站运营优化策略

4.1 数据采集与处理

一方面，构建完善的数据采集系统是实现智慧变电站运营优化的前提。智慧变电站需要采集各个环节的数据，包括电力设备的状态数据、环境参数数据、运行参数数据等。因此，需要在变电站中部署传感器和监测设备，实时采集各种数据并进行传输。可以通过物联网技术实现传感器与云平台的连接，实现数据的实时传输。另一方面，数据采集后需要进行处理和分析，深入挖掘数据的潜在价值。第一步是数据预处理，对采集到的原始数据进行清洗、去噪和数据准确性的验证，确保后续分析的可靠性和准确性。第二步，通过数据挖掘和机器学习算法，对数据进行处理和分析，挖掘变电站运营中的规律和隐含信息。可以应用聚类算法对设备运行状态进行分类，识别设备运行中存在的异常情况；还可以应用监控和预测模型，对电力设备的状态进行实时评估和预测。通过数据的处理和分析，可以实现变电站运营中的故障预测、性能优化等目标［2］。

4.2 数据分析与挖掘

数据分析是指通过对大数据的处理，提炼出隐藏在其中的有意义的信息。在智慧变电站运营优化中，数据分析可以针对变电站各个方面的运营数据，包括电力负荷、设备状态、运行参数等进行深入分析，发现数据的内在关系和规律，并将其转化为可执行的操作策略。

一方面，数据分析可以帮助变电站优化电力负荷管理。通过对历史电力负荷数据的分析，可以识别出高负荷峰值出现的规律和趋势，避免负荷过载和能源浪费的情况发生。同时，还可以结合天气数据、季节变化等外部因素，制定出更加准确的负荷预测模型，提前做好调度安排和资源分配，优化供需匹配，提高供电的可靠性和效率。另一方面，数据分析可用于变电站设备运行状态监测和故障预测。通过对设备运行数据的分析，可以了解设备的工作状态、健康状况以及可能存在的隐性故障。通过与历史数据进行对比，可以进行异常检测和故障预测，提前采取维护和更换措施，避免设备故障的发生，减少维修成本和停机

损失。

4.3 智能决策与调度

基于大数据和人工智能技术的智慧变电站可以通过智能决策和调度优化运营策略，提高运行效率和安全性。智能决策和调度系统可以根据实时监测的数据、其他变电站的运行情况以及相关外部环境信息，辅助运营人员做出更加准确、科学的决策，提高变电站的运行效率和安全性。其一，智能决策和调度系统可以对大量数据进行分析和处理，从而提供准确的决策依据。通过数据挖掘、机器学习等算法，系统可以分析历史数据和实时数據，发现变电站可能存在的问题，并提供相应的解决方案。例如，当系统检测到变电设备故障之前，系统可以根据历史数据和设备状态预测，提前进行维修，避免可能的事故发生。同时，系统可以根据设备状态、外部环境等信息，进行优化调度，合理安排设备运行和维护计划，最大限度地提高设备的利用率和可靠性。其二，智能决策和调度系统还可以实现自主决策和自动调度。通过与传感器、执行器等设备的连接，系统可以自动获取设备的实时状态，实现对设备的远程监控和控制。系统可以根据不同情况自动调整设备参数和运行模式，以适应实时的电网负荷需求和电网故障情况。同时，系统可以与其他变电站进行数据交互和协同调度，实现智能联动，提高供电的可靠性和稳定性。例如，在电力紧张或电网故障情况下，系统可以自主进行动态负荷调度、电能储备调度等，保证电网的供电安全。其三，智能决策和调度系统可以提供决策支持和预警功能。系统可以根据数据分析结果，提供变电站设备状态的预警和风险评估，通知运营人员及时采取相应措施，避免设备故障或事故的发生。同时，系统可以基于设备实时状态和外部环境信息，提供合理、可行的运行决策，帮助运营人员做出科学决策，提高安全性和经济性。

4.4 预测与预警

利用大数据和人工智能技术对运行状态进行预测和预警可以实现以下方面的优化。其一，故障预测。智慧变电站可以通过实时监测和分析电力系统的工作状态、检测设备的运行数据，并使用人工智能算法对这些数据进行分析和处理。通过对历史数据的学习，智能算法可以从中发现隐含的规律和异常，预测设备可能出现的故障，并及时进行预警。这样可以帮助避免电力设备的突发故障，提高设备的可靠性和持续运行的能力。其二，负荷预测。基于大数据和人工智能技术，智慧变电站可以对电力系统的负荷情况进行实时监测和预测。通过采集和分析历史负荷数据、环境数据、天气数据等，并结合智能算法，可以准确预测未来负荷的变化趋势。这有助于运营人员进行电力供需平衡的调配，合理制定运行策略，降低能源浪费和成本，提高供电可靠性。其三，安全预警。智慧变电站运用大数据和人工智能技术可以实时监测设备的运行状态、重要参数，对异常情况和潜在的安全风险进行预警。通过设备的智能化连接和传感器技术，实时采集和监测设备的运行数据，结合人工智能算法进行实时分析和处理，及时发现潜在的故障隐患和安全风险，并通过报警和自动控制等方式，实施预防和保护措施，确保变电站的运行安全。

5 结语

综上所述，基于大数据和人工智能的智慧变电站运营优化策略具有重要的意义。通过构建完善的数据采集体系，实现数据的实时传输和处理，可以深入挖掘数据的潜在价值，为变电站运营提供准确的决策依据。利用大数据和人工智能技术对数据进行深入分析和挖掘，可以实现电力负荷管理、设备状态监测和故障预测、能源管理策略优化等方面的优化。同时，智能决策和调度系统可以提高变电站的运行效率和安全性，预测与预警功能可以帮助避免设备故障和事故的发生。因此，基于大数据和人工智能的智慧变电站运营优化策略对于提高供电可靠性、降低能源成本、提高经济效益具有重要意义。

参考文献

［1］国家电网首个联网运营多站融合变电站投运［J］. 农村电气化，2019（8）：8.

［2］于山，秦福军，卜广冲. 浅谈变电站管理系统及方法［J］. 科技创新与应用，2016（32）：94.

［作者简介］金珊珊，女，上海人，国网上海市电力公司工程建设咨询分公司，中级经济师，硕士，研究方向：电力系统安全与管控、电力系统诊断技术、电力市场风险管理、电力系统相关设备的创新设计等。

孙博洋，男，内蒙古呼和浩特人，国网上海市电力公司工程建设咨询分公司，工程师，硕士，研究方向：电力工程安全质量技术管理等。

刘鹏飞，男，上海人，国网上海市电力公司工程建设咨询分公司，中级工程师，硕士，研究方向：电力系统的可靠性与稳定性研究、电能质量和智能电网技术等。