劉穎超 王站原

摘要：變電站運維管理是人工智能在能源電力系統(tǒng)中的典型應用場景之一，研究以專家系統(tǒng)、傳統(tǒng)機器學習及深度學習為主要代表的人工智能技術，對于推動變電站的智能化發(fā)展具有重要意義。首先，概述了人工智能技術的發(fā)展現狀及特點、面臨的挑戰(zhàn)、發(fā)展趨勢及熱點;然后，結合變電站中基于傳感器的遙測系統(tǒng)與基于攝像頭的遙視系統(tǒng)的高級功能需求，總結分析了現有將人工智能技術應用于主要電力設備狀態(tài)評估診斷、變電站安防環(huán)境的智能感知、站內人員行為檢測判別等典型場景中的研究成果，同時指出當前人工智能技術應用于變電站典型場景時存在的問題;最后，就人工智能技術未來應用于變電站重要設備狀態(tài)感知和三維全景可視化中的重點突破領域提出了幾點建議。

關鍵詞：人工智能;變電站;運維管理;狀態(tài)監(jiān)測;視頻監(jiān)控;智能感知

引言

變電站的作用是為用戶提供安全可靠的用電，既能充分滿足用戶的用電需求，又能保證用戶的安全，因此成本非常高。如果選擇采用人工智能方法實現變電站的自動控制，將降低變電站的輸電成本，加快變電站的響應速度，降低人員操作帶來的風險。利用人工智能實現變電站的自動控制技術，使變電站的控制如同人控制一樣。當低壓升高時，人工智能變電站發(fā)出的負功率也會增加;相反，當低壓變壓器數量減少時，其輸出功率也自然減少，從而減少了變電站的能源浪費。與以往傳統(tǒng)變電站相比，人工智能變電站采用光纜代替光纜，采用數字代替模擬。通過最基礎的技術研究、系統(tǒng)集成、工程論證，使變電站更加安全可靠，系統(tǒng)集成度高，節(jié)能環(huán)保。

1基于人工智能理論的變電站一體化監(jiān)控系統(tǒng)構架

智能變電站綜合監(jiān)控系統(tǒng)在縱向上適應主站系統(tǒng)的調度和生產，在橫向上集成所有自動化設施和設備。它是智能變電站自動化的重要組成部分。而智能變電站綜合監(jiān)控系統(tǒng)是智能電網調度控制和生產管理的重要前提。它也是建設備用調度系統(tǒng)的重要基礎，是建設大型運維系統(tǒng)的支撐條件。在智能變電站綜合監(jiān)控系統(tǒng)中，涵蓋了現有傳統(tǒng)變電站的監(jiān)控、控制、設備監(jiān)控、運行維護等一系列相關系統(tǒng)。遵循標準化、模塊化原則，基于系統(tǒng)簡化、信息標準化、接口統(tǒng)一、業(yè)務協(xié)同、同化等技術特點，進一步為電網運行控制、設備運行監(jiān)控、設備運行監(jiān)控等提供參考，設備維修等操作維護管理是一體化的主要基礎?；谌斯ぶ悄芾碚摰淖冸娬咀詣踊到y(tǒng)體系結構基于人工智能理論的變電站綜合監(jiān)控系統(tǒng)，全面采集站內電網運行信息和二次設備運行狀態(tài)，實現信息的交互、采集、管理和管理，基于標準化接口的監(jiān)控輔助應用和輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測控制，及時管理變電站全景數據信息。

2變電站運維管理中的人工智能應用

人工智能技術在變電站運維管理中的應用，主要體現在對變電站設備、環(huán)境、人員的狀態(tài)信息進行分析。實現設備的狀態(tài)評估、故障診斷和預測報警、環(huán)境的智能感知和預警、人員行為的智能識別和控制。從狀態(tài)信息的來源來看，現有變電站狀態(tài)信息系統(tǒng)可分為基于傳感器的監(jiān)控系統(tǒng)（以下簡稱遙測）和基于攝像機的監(jiān)控系統(tǒng)（以下簡稱遙視）。因此，本部分主要針對以上兩個系統(tǒng)，總結了變電站運維管理中需要人工智能做技術支持的業(yè)務場景，并對其應用研究現狀進行了總結和分析。

2.1遙測系統(tǒng)

目前，遙測系統(tǒng)主要用于變電站主要一次設備的運行狀態(tài)。監(jiān)測設備包括變壓器、氣體絕緣開關設備（GIS）、電容式設備（電流互感器、電容式電壓互感器、耦合電容器、高壓套管）等，遙測系統(tǒng)為綜合監(jiān)測提供了豐富的數據基礎，及時、準確地掌握變電站設備的運行狀況和發(fā)展趨勢，而如何從這些監(jiān)測數據中獲取有價值的信息成為關鍵問題，為人工智能技術的發(fā)展提供了場所。本質上，人工智能技術是用來解決從數據到設備狀態(tài)的映射問題，可以進一步分為分類（對應的故障診斷、模式識別等）和回歸（對應的狀態(tài)預測、參數識別等）。對專家系統(tǒng)、傳統(tǒng)機器學習和深度學習等人工智能技術在一次設備狀態(tài)診斷中的應用進行了總結和分析。

2.1.1變壓器/電抗器

尤其是變壓器是最重要的，因此對變壓器的監(jiān)測參數也是最豐富的。傳統(tǒng)的變壓器診斷方法主要采用橫向和縱向比較、比值編碼、閾值判斷等數值分析方法。但由于設備故障機理復雜，故障類型多樣，現場干擾多，簡單的數值分析方法精度較低。因此，結合專家系統(tǒng)、機器學習等人工智能技術實現變壓器故障診斷成為多年來的研究熱點，而豐富的變壓器監(jiān)測參數正是為這一研究提供了良好的數據基礎。人工智能診斷方案的實質是尋求變壓器監(jiān)測參數與變壓器狀態(tài)（包括故障）類型之間的映射關系。通過樣本訓練完成的映射模型可以用來識別變壓器的狀態(tài)。近年來，在這方面已經有了大量的研究成果。研究人員嘗試了幾乎所有的人工智能算法，包括早期的專家系統(tǒng)和后來的人工神經網絡、貝葉斯、決策樹、支持向量機、極限學習機等傳統(tǒng)的機器學習算法，以及最近的深度學習方法。

其中，專家系統(tǒng)建立的映射關系是基于規(guī)則的。雖然它具有很強的解釋性，但是它過于依賴知識庫，容錯性差，維護困難。變壓器故障診斷專家系統(tǒng)（TFDES）作為早期的專家系統(tǒng)，采用三比值法判斷故障性質，故障識別規(guī)則相對簡單。本文將傳統(tǒng)的三比值法、統(tǒng)計學習法和實踐經驗法相結合，建立了一個擴展新規(guī)則的專家系統(tǒng)。變壓器結構復雜，引起故障的因素多。依賴一個或兩個狀態(tài)參數（如油色譜）是片面的。因此，將變壓器的多維信息進行融合，并與專家系統(tǒng)相結合，以提高診斷的準確性。隨著設備狀態(tài)監(jiān)測大數據的形成，信息融合是故障診斷技術發(fā)展的必然趨勢。

2.2遙視系統(tǒng)

遠程監(jiān)控系統(tǒng)主要對變電站的設備、環(huán)境和人員進行監(jiān)控。應用現狀呈現出點多、面廣、功能有限的特點。首先，本文有以下幾點：以某省為例，在110kv以上電壓等級的變電站設置了變電站視頻監(jiān)控設備，部分變電站實現了全局視頻監(jiān)控。視頻圖像存儲到位。110kV以上電壓等級變電站的視頻信號基本接入國家電網統(tǒng)一視頻平臺，部分接入省級變電站輔助綜合監(jiān)控平臺。二是范圍廣：監(jiān)控對象可以覆蓋一次設備、二次設備、控制室、接入通道等，但功能有限：目前省變電所輔助綜合監(jiān)控平臺的主要功能是攝像頭監(jiān)控等實時功能，錄像和觀看，以及與安防、消防、門禁等其他輔助設備的智能聯動功能。它只實現了“千里眼”的能力，仍然屬于傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的范疇，能夠對監(jiān)控視頻中的有效信息進行篩選和控制的分析判斷還需要依靠監(jiān)控人員，系統(tǒng)的智能化先進功能還不完善。

2.2.1設備相關

遠程監(jiān)控系統(tǒng)只監(jiān)控肉眼可見的設備外部狀態(tài)，包括外觀損壞、部件缺失、漏油、開關狀態(tài)、信號燈狀態(tài)、儀表狀態(tài)等外觀異常狀態(tài)信息。此外，借助紅外熱成像技術，還可以發(fā)現溫度異常。

3結論

總之，隨著科學技術的不斷進步，我國的計算機通信技術也在不斷發(fā)展和完善。計算機通信技術為我國變電站自動化控制技術提供了技術支撐。本文論述了人工智能變電站的組成，數字變電站與人工智能變電站的區(qū)別，人工智能變電站自動化系統(tǒng)的功能，介紹了人工智能變電站自動化控制系統(tǒng)應用中存在的問題及解決方案，以及人工智能變電站未來的發(fā)展方向，以使人們對人工智能變電站有更多的了解，人工智能變電站的自動控制技術正朝著網絡化、綜合智能化、多媒體化方向迅速發(fā)展。

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