变电站智能巡视系统应用研究

摘" 要：变电站是电力系统的重要组成部分，其安全稳定运行对电力企业的安全生产及电网稳定具有至关重要的影响。随着电网发展方式转变及设备规模的大幅增长，以往的变电运维管理模式与设备快速增长的矛盾日益凸显。推进变电站智巡系统的建设，可以为变电站的安全运行和设备维护提供新的手段和工具，形成一套“智巡为主、人巡为辅”的变电运维巡检模式，有效解决人员巡视效率低、局限性大的问题，推动电网高质量发展。该文结合智能巡视技术，对变电站智能巡视系统的总体架构及各功能模块设计思路与关键技术进行阐述，为加速电网数字化转型提供参考。

关键词：变电站；智能巡视；应用研究；数字化；变电运维

中图分类号：TM63" " " 文献标志码：A" " " " " 文章编号：2095-2945（2025）06-0024-04

Abstract： Substation is an important component of the power system， and its safe and stable operation has a crucial impact on the safety production of power enterprises and the stability of the power grid. With the transformation of the development mode of the power grid and the significant increase in equipment scale， the contradiction between the previous substation operation and maintenance management mode and the rapid growth of equipment is becoming increasingly prominent. Promoting the construction of intelligent inspection system for substations can provide new means and tools for the safe operation and equipment maintenance of substations， forming a set of substation operation and maintenance inspection mode of \"intelligent inspection plus human inspection\"， effectively solving the problems of low efficiency and limitations of personnel inspection， and promoting the high-quality development of the power grid. This article combines intelligent inspection technology to elaborate on the overall architecture and design ideas and key technologies of each functional module of the substation intelligent inspection system， providing reference for accelerating the digital transformation of the power grid.

Keywords： substation; intelligent inspection; application research; digitalization; substation operation and maintenance

近年来，随着电网规模的不断扩大，变电站数量快速增加，有数据显示自2012年以来国家电网公司35 kV及以上变电站增长约30.5%，人均运维工作量大幅增加，传统的巡视方式耗时耗力，且无法覆盖全面，容易出现查看信息不快捷、漏检、错检等现象。因此，用智能巡视代替人工巡检已经成为大势所趋，是保证变电站、电网安全运行的必然选择[1]。

变电站智能巡视系统通过各类高清摄像机和室内外巡检机器人对现场巡视点位进行抓图和视频录制，利用人工智能图像识别技术，对设备、人员、环境和缺陷等进行智能化分析判断，从而实现变电站的智能化远程巡视。

1" 变电站智能巡视系统

1.1" 系统架构

变电站智能巡视系统由巡视主机、智能分析主机、机器人、无人机、摄像机和声纹监测装置等组成[2]，包括单站型和区域型2种部署方式。单站型部署方式一般应用于500（330） kV及以上变电站，由站内巡视主机下发控制、巡视任务等指令，由机器人、摄像机和无人机开展室内外设备联合巡视作业，并将巡视数据和采集文件等上送到巡视主机，巡视主机和智能分析主机对采集的数据进行智能分析，形成巡视结果和巡视报告。区域型部署方式一般应用于220 kV及以下变电站，由区域巡视主机接入多个变电站摄像机，完成远程巡视等功能，站内部署边缘节点完成和主辅设备监控、机器人和无人机等装置的交互[3]。系统架构如图1所示。

1.2" 接口配置

变电站智能巡视系统部署在变电站安全生产IV区，按照功能部署，可分为与上级系统的数据交互、与安全生产II区的数据交互、与巡检装置的数据交互、与智能分析主机数据交互[4]。

1）与上级系统交互接口采用TCP协议传输任务管理、远程控制、模型同步等指令，上级系统从巡视主机获取巡视信息、告警信息、巡视点位等信息，并下发巡视任务及配置策略。

2）与安全生产II区数据交互采用正反向隔离装置实现主辅助设备监控系统与巡视主机的通信。正向传输时采用UDP协议获取监控状态监测数据，反向隔离时采用CIM/E语言格式实现反向联动、顺控视频确认信号的传输。

3）与巡检装置的数据交互包括机器人、摄像机、无人机及声纹装置的交互：与机器人及无人机接口采用TCP传输协议，下发对机器人及无人机的控制、巡视任务等指令，接收其巡视数据及工作状态等数据；采用FTPS等安全文件传输规范，接收可见光照片、红外图谱等文件；与摄像机等视频系统接口采用TCP/UDP传输协议，获取摄像机的视频和红外图谱，并实现对摄像机的控制；与声纹装置接口采用TCP/UDP传输协议，获取声音监测数据。

4）与智能分析主机接口：采用TCP传输协议，向智能分析主机发送识别分析任务指令，接收识别分析结果数据， 文件传输接口采用FTPS协议。

2" 系统功能

变电站智能巡视系统通过各类高清摄像机和室内外巡检机器人对现场巡视点位进行抓图和视频录制，利用人工智能图像识别技术，对设备、人员、环境和缺陷等进行智能化分析判断，从而实现变电站的智能化远程巡视[5]。

2.1" 智能巡视

变电站智能巡视系统通过人工智能技术的应用，实现可视化巡视图像的数据采集、智能识别、自动分类、数据分析，配合自主巡视任务制定，实现例行巡视、特殊巡视、专项巡视、自定义巡视及静默监视。按照任务优先级进行任务处理，若新任务优先级较高，暂停当前任务立即执行优先级高的任务。任务优先级见表1。通过设置智能巡视任务、执行方式、执行周期、执行策略有效降低运维人员巡视工作量和巡视压力，实现巡检的全覆盖。

2.2" 智能识别

变电站数据分析对象包括变压器本体及套管、断路器、开关柜、隔离开关、电流（压）互感器、避雷器、电容器、电抗器、母线及绝缘子和消弧线圈等各类设施及线路，采用可见光分析方式对设备状态、环境状态及人员行为等进行缺陷分析[6]。变电站典型缺陷类型见表2。

2.3" 图像识别算法评价

巡视主机将采集到的视频图像数据发送到智能分析主机后，智能分析主机能根据接收到的图像和视频流对特定分析类型进行识别和判别，并将结果回传给巡视主机。主要包括图像识别评估和图像判别评估。

2.3.1" 图像识别算法评价

图像识别算法评价指标包括模型检出率、模型误检率及平均计算时间。

1）算法输出的正确识别框数量与验证集的标注框数量的比值称为检出率，计算公式为

式中：M1表示算法输出的正确识别框数量，T表示被测场景的标注框数量。

2）算法输出的错误识别框数量与算法输出的识别框数量的比值称为误检率，计算公式为

式中：M2表示算法输出的识别框（正确识别和错误识别）数量。

3）算法计算总时间与验证集图像数量的比值称为平均计算时间。

2.3.2" 图像判别算法评价

图像判别算法评价指标包括漏检率、误检率及平均计算时间。

1）验证集的标注框数量和算法输出的正确识别框数量的差值与验证集的标注框数量的比值称为漏检率，计算公式为

2）算法输出的错误识别框数量与算法输出的识别框数量的比值称为误检率，计算公式为

3）算法计算总时间与验证集图像数量的比值称为平均计算时间。

2.4" 智能联动

主辅设备监控通过正向隔离装置将主设备变位信号、越限信号、监控告警信号及遥控预置等信号发送到巡视主机，巡视主机接收到来自主辅设备监控系统的联动信号后，自动生成巡视任务。根据指定的联动信号和点位关系执行任务，实现主设备SCADA监控系统变位信号和保护告警信号联动及与辅控系统天气、消防、安防和门禁等状态联动功能。同时巡视主机将巡视过程中采集到的隔离开关分合闸状态判别结果传输给主辅设备监控，配合采用视频为一键顺控确认判据的变电站执行一键顺控操作，实现与一键顺控系统联动功能。

3" 典型试验

3.1" 试验平台

为验证变电站智能巡视系统的功能应用，实验室选择某生产厂家样品按照500（330） kV及以上变电站配置进行环境搭建，试验环境配置见表3。

试验环境中配置了17类变电站典型识别场景，接入巡检点位数量20 000个，同时提供了上千张包含正确和错误的图片进行图片识别机图像判别模拟。

3.2" 应用效果

通过试验验证，配置的变电站智能巡视系统能够按照设定的优先级执行任务巡视，紧急情况下，允许巡视系统管理员权限账号接管现场控制权。支持主辅设备监控系统与巡视主机之间互相发送联动信号功能。在站端进行一键顺控操作时，巡视系统收到相关信号后能够触发联动，对相应设备（隔离开关、断路器、主变等）的监控场景在同一页面上进行关联性显示，并显示对该设备的智能分析结果。

图像识别及图像判别性能见表4。

参照国家电网有限公司《500（330）千伏及以上变电站远程智能巡视系统技术规范（试行）》中对图像识别及判别的性能技术要求：算法模型平均检出率不应低于80%，算法模型平均误检率不应高于30%，单张图片算法模型平均运行时间应小于500 ms。试验平台提供的巡视系统图片判别算法模型平均检出率未满足标准要求，分析其原因主要为深度学习算法还不完善，需建立更为全面和完善的深度学习模型架构，通过模型结构调整、损失函数修正等手段不断提高算法性能。

4" 结论

本文介绍了变电站远程智能巡视系统的架构及其主要功能、性能，智能巡视系统的部署改变了变电运维巡检传统模式，不仅提高变电站巡视效率及安全性，更推动了电网的数字化管理水平。最后通过配置变电站智能巡视实验室典型测试环境，对关键功能和性能做出验证，期望为后续智能巡视系统的大范围推广提供实验支撑。

参考文献：

[1] 赵振喜，王朔，刘春生，等.基于视觉深度学习算法的变电站智能巡检应用研究[J].吉林电力，2022，50（4）：1-4.

[2] 陈方正.变电站智能化巡检系统的研究和应用[D].广州：广东工业大学，2021.

[3] 邓镇明.变电站智能运检监控系统及其图像识别技术的研究[D].广州：华南理工大学，2020.

[4] 邹文俊，孙晓平，杨大中.智能巡视系统在220 kV智慧变电站的建设与应用[J].电工技术，2024（8）：99-102.

[5] 张宇泽，蒙高鹏，安瑞.基于自组织特征映射的变电站巡视周期分类研究[J].科技创新与应用，2020（14）64-65，68.

[6] 戴鸿健，陈宇，赵斌.变电站巡检中无人机智能巡视系统的应用[J].仪器仪表用户，2024，31（1）：73-75.

第一作者简介：许梦阳（1990-），女，硕士，高级工程师。研究方向为智能变电站监控系统测试及电力系统产品软件测试。