智能变电站远方智能巡检生产系统的研究及应用

发布时间：2020-01-18 15:18所属平台：学报论文发表咨询网浏览： 次

摘要:通过对智能变电站目前发展现状的分析，发现其在实际应用过程中，还有很多不能满足电力运维需求的地方。针对这些需求，提出了通过完善数据采集手段，优化运维策略优化技术，数据智能预警技术，顺控操作和故障告警的远方验证技术等技术手段完善智能变电站

　　摘要:通过对智能变电站目前发展现状的分析，发现其在实际应用过程中，还有很多不能满足电力运维需求的地方。针对这些需求，提出了通过完善数据采集手段，优化运维策略优化技术，数据智能预警技术，顺控操作和故障告警的远方验证技术等技术手段完善智能变电站的运维需求，使智能变电站的安全生产管控，提高运维工作的效率和质量。

　　关键词:智能变电站;智能巡检;运维策略

　　随着智能变电站的迅速发展，智能变电站不但可以实现信息采集、保护和检测等基本功能，而且还同时具备了支持电网实时自动控制、智能调节和在线分析等高级功能。然而，在实际应用过程中，仍存在不能完全满足电力运维的实际需求的地方，比如系统提供的状态信息不足，难以部分或全部取代人工巡视;[1]系统实时数据繁复离散，难以有效指导运维工作;[2]系统提供的安全管控措施侧重在安全保卫方面，不能形成对安全过程的智能管控;[3]系统提供的视频图像没有与调度顺控操作结合起来，调度人员远方操作时很难直接进行明确的判断，不利于及时做出应对策略。[4]

　　本文针对上述问题，定位于数据采集，运维策略优化，数据智能预警，顺控操作和故障告警时远方验证等技术难题的解决，来达到实现智能变电站远方智能巡检生产系统的的目的。

　　1相关技术研究及应用

　　智能变电站远方智能巡检生产系统的研究是在普通视频监控的基础上，补充必要的信采设备，利用大数据挖掘和分析方法实现设备精细化管理、运维策略优化、顺控操作验证和安全管控等技术，来改进工作模式，提高工作效率。

　　1.1完善数据采集手段完善

　　从我国目前变电站数据采集的实际情况来看，数据采集系统功能比较单一，主要以检测为主，数据处理与显示为辅。同时，还存在针对数据的分析和预测控制很难充分地体现出来，数据采集系统的功能距离智能化还相差很多，系统的基础数据精确度不高等问题。通过在电力系统采集相关数据主要依托于综合自动化系统，为使采集的数据更加完善，为后面的大数据分析打下基础;在综合自动化系统的基础上，通过对电气设备的的关键特征的补充采集，如声音，形变和温度等，使得远方智能巡检系统采集的数据更加丰富。

　　1.2运维策略优化技术

　　在智能变电站中，运维巡检工作主要包括开关操作、设备维护、日常巡视以及事故处理等。在远方智能巡检生产系统中，为了实现该系统对变电站巡视路线的100%覆盖，在制定变电站的运维策略时，需要将变电站全方位智能巡检技术与运维过程中的路径优化结合起来全盘考虑。为此，在运维工作路径优化时，通过TSP模型的建立来对路径进行优化，以实现对变电站的全覆盖。

　　而在实际应用中，将运维站人力资源、变电站情况、设备运行状态、历史巡检结果、设备特征数据趋势视为变电站的检测单元，各变电站检测单元用于设置在对应的观察点位上，变电站检测单元与数据处理模块相连接。通过设置这些变电站检测单元，并布置在变电站相应能够检测变电站不同位置处的相关信息处，实现对变电站设备的可靠、全面地自动巡检。

　　1.3数据智能预警技术

　　在完成丰富智能变电站的数据采集和巡视路径的优化之后，下一步关键的工作就是对采集到的数据进行分析。对于采集到压力，图像以及红外测温等各类设备的特征数据的历史记录和实时记录通过在PentahoBI平台上建立的预测数据模型进行智能分析，研究和判断这些数据的发展趋势，进而实现对电气设备的智能预警。

　　在对数据进行预测分析时，发现红外测温、压力、图像智能分析结果的参数数据具有复杂的特征，比如:高维度，内在噪音，隐形的关系等，因此，预测其参数的发展变化趋势是一个相当困难的任务。为此，在对采集的数据进行预测分析时，结合机器学习和大数据技术去克服大数据集的挑战来构建高效的用参数预测模型来解决此类难题。

　　同时，利用大数据的机器学习模型与人工神经网络模型算法有机结合，通过输入历史数据来模拟预测设备未来的发展趋势，对设备运维状态进行智能分析和判断，提前判断设备的隐患和不良工况，为提前预防和消除电气设备隐患提供技术支撑，进而对设备进行智能预警。对采集的数据进行预测时，主要分为以下三步来实现:①采集的原始数据进行处理以及对其关键特征的提取;②数据规范化处理;③利用BPNN来进行数据的预测。

　　1.4顺控操作和故障告警时远方验证技术

　　常规的变电站通常采用的是分离式五防，且二次保护设备多维硬压板，因此无法进行远程的遥控操作，如果采用顺控操作的方式，会存在着许多障碍，顺控操作实用化较困难，而随着智能变电站的大规模的投入使用，它的防止误动作系统采用了综合自动化整合的一体化五防系统且应用了带软压板模式的智能化保护装置，进而可以较容易实现综自系统的后台遥控操作，为顺控操作的成熟应用打下基础。

　　该项技术的应用是根据故障报警时远方状态和故障智能判定技术，分析设备运行各项数据的特征，通过对各项数据的构建，建立关联关系，并对其采集的实时和历史数据特征进行聚类分析，然后根据一定的距离或相似测度在大型多维空间数据集中标识出聚类或稠密分布的区域，将数据分成一系列相互区分的组，从中发现数据集的整个空间分布规律以实现远方设备运行状态和异常情况的检测的。

　　2结语

　　本文通过对变电站的智能巡检技术和运维策略等核心技术的研究，提出了智能变电站远程智能巡检的解决方案，研究了数据收集、运维策略优化、数据智能预警、顺控操作和故障告警时远方验证等技术的实现和应用方法，构建了便捷实用的变电站运维生产系统。

　　本文提出智能变电站远程智能巡检系统的成功应用将彻底解决常规变电站运维对人力资源高度依赖的问题，实现对仪表等设备的智能分析，对变电站生产的安全管控，提高了变电站运维工作的效率和质量，提高了变电站安全生产的管理水平，将引领变电站运维管理走进智能化的时代。

　　参考文献:

　　[1]王勇，韩少晓，尚力，等.智能变电站监控系统新型体系架构研究与实践[J/OL].电力系统保护与控制，1-7.

　　[2]谢文超，薄玉琳，李文征，程勇.智能变电站全数据采集分析方式研究[J].电工技术，2019(01):139-140.

　　[3]杜兴伟，祝琳，余俊杰，韩伟.智能变电站一体化管控平台研究与应用[J].供用电，2018，35(06):66-71.

　　[4]赵利华，段飞霞.智能变电站顺控操作逻辑编制应用探讨[J].科技风，2019(01):184.

　　电力工程师论文投稿刊物：电力科学与技术学报主要刊载电力系统自动化理论、技术及其应用、电网技术、高电压技术、电力市场与电力系统运行管理、供用电技术、电能质量与节能技术、电力自动化设备、热能动力工程、动力与机械工程、水利水电工程、新能源技术、电力系统通信、计算机技术及其它高新技术在电力系统中的应用、电力土木建筑工程、电厂化学与环境工程等方面的最新研究成果。

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