劉 樂

（廣東電網有限責任公司揭陽供電局，廣東 揭陽 522000）

1 智能巡檢機器人概述

智能巡檢機器人是以自主或遙控的方式，在無人值守的環(huán)境中，完成對設備進行紅外溫度監(jiān)測和儀表油位的圖像識別等任務，替代人工完成巡檢中遇到的繁、難、險和重復性的工作，可用于室外、室內以及電力廊道巡檢，其中以室外巡檢為主。智能巡檢機器人在變電站運維管理中的廣泛應用，極大的降低巡維人員工作負荷，提高設備巡檢工作效率和工作質量。

2 智能巡檢機器人的主要功能

智能巡檢機器人具有高清視頻監(jiān)控、智能表計識別、紅外測溫、歷史數據查詢、智能巡檢等功能，其中巡檢、紅外測溫、表計識別是其主要功能。

2.1 智能巡檢功能

智能巡檢機器人的巡檢系統(tǒng)能夠在設備投入使用后、維修改造、嚴重缺陷、過載或負載異常，以及雷雨天氣等特殊工作條件下，代替巡檢人員進行輔助巡檢工作，如全面巡視、特殊巡視、風險管控巡視等，提升巡檢工作的安全性。

2.2 紅外測溫功能

在智能巡檢機器人的巡檢系統(tǒng)中一般都配備在線式紅外熱成像儀，通過機器人位置集成，從多角度對全站的一次設備本體和接頭實現集成溫度掃描，采集相應的紅外熱圖及溫度數據，從紅外熱圖中提取溫度信息，自動追蹤測量全屏最高溫、點溫度以及區(qū)域溫度等，通過對溫度數據進行智能分析和評價，自動診斷出一次設備本體和接頭過熱問題，并發(fā)出報警信息。

2.3 智能表計識別功能

智能機器人巡檢系統(tǒng)的智能表計識別功能通過代替人工操作，自動讀取指避雷器表、形成類油位表、SF6壓力表、套管油位、閘刀分合狀態(tài)以及分合閘知識等儀器型號。還可通過現場拍攝圖像進行圖像處理識別，通過比較每次訪問的數據對讀取的數據進行數據判斷，并發(fā)出異常報警，避免出現嚴重問題。

3 應用實踐

某變電站系統(tǒng)是由500 kV、220 kV、35 kV 電壓組成，在日常巡檢工作中以人工巡檢為主，因此經常出現無法及時跟蹤及保存巡檢結果；巡檢任務重；設備漏巡、缺陷誤判造成事故隱患等各種問題，嚴重影響變電站運維管理工作質量。為改變運維管理現狀，該變電站在站內應用了智能巡檢機器人，取得了良好的應用效果。

3.1 變電站運維管理應用分析

3.1.1 單站模式

在該變電站中，智能巡檢機器人在單站模式中應用主要有可見光巡視如圖1 所示、紅外測溫巡視如圖2 所示兩種類型，正常白天巡視高清表計為可見光巡視，晚上進行紅外測溫巡視。主要有紅外測溫巡視、SF6表計巡視、油位讀數巡視、刀閘分合判斷巡視、全面巡視等5 種巡檢模式。在機器人投入使用前期，每三次巡視工作由機器人執(zhí)行一次工作，待機器人巡視誤差值穩(wěn)定后轉由機器人多次巡檢，每周人工復查一次，輔助運維人員巡視，優(yōu)化工作時間、提高工作效率。

圖1 可見光巡視

圖2 紅外測溫巡視

智能巡檢機器人在單站模式應用及運維管理中，首先應建立實際巡檢過程中的海量圖像收集監(jiān)理模板庫、神經網絡訓練模型、通用匹配模型，然后利用智能表計識別功能，對避雷器表、形成類油位表、SF6壓力表、套管油位、閘刀分合狀態(tài)以及分合閘知識等表計數據進行收集、二次識別、判斷等，表計識別過程如圖3所示。

圖3 表計識別過程

智能巡檢機器人的巡檢系統(tǒng)對讀取的數據進行判斷后，通過計算，對異常數據發(fā)出報警信息，輸出正常數據，以提升數據識別的準確率。

以一次紅外測溫為例，于2022 年02 月07 日采用紅外熱成像儀對該變電站220 kV1-5M 分段5M 側20155刀閘C相T型接頭2設備進行紅外測溫，測得20:33:10—20:46:41 時間段接頭溫度在19.6700～21.6300 ℃之間，溫度均正常，故該接頭設備并未出現過熱問題。

3.1.2 集控模式

系統(tǒng)結構：集控模式下，智能巡檢機器人的巡檢系統(tǒng)結構如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)結構圖

系統(tǒng)功能：集控模式下，智能巡檢機器人的巡檢系統(tǒng)功能主要分為配置中心、數據中心、任務中心3 大模塊。其中配置中心主要負責用戶管理、角色管理、站點配置、機器人臺賬、操作日志等，具有保密性、完整性以及可獲得性，用戶及角色管理如圖5 所示；數據中心主要是進行任務和設備數據瀏覽、設備告警、缺陷管理、對比分析、對比分析、二次識別以及機器人告警等，設備告警如圖6所示，任務中心主要是進行任務制定、展示以及統(tǒng)計。

圖5 用戶及角色管理

圖6 設備告警

二次識別：指針表、油位表等，基于規(guī)則推理的表計識別，基于高精度定位方法，可在表頭區(qū)域精細化的識別指針、條紋等表計讀數，同時也提供了指針識別置信度，實現指針讀數的高精度識別和高可靠的識別置信度輸出。數字表、刀閘、分合等，分類狀態(tài)識別問題，基于海量變電站巡檢大數據，通過數據挖掘、機器學習、深度學習等技術，實現具有高泛化能力的表計高精度的狀態(tài)識別，同時提供高可靠性的概率化置信度輸出。

站端巡檢數據審核流程：任務下發(fā) 數據審核缺陷管理 統(tǒng)計分析。其中，任務下發(fā)包括了任務制定、執(zhí)行；數據審核是對站端數據、任務數據、設備告警進行審核；缺陷管理是對缺陷審核和跟蹤；統(tǒng)計分析是對設備告警和設備缺陷進行總覽，并對數據進行對比分析。

3.2 應用效果分析

在變電站運維管理中，通過應用智能巡檢機器人，在提高巡檢頻次、減少人員工作負荷、提高工作安全性和巡檢工作質量等方面取得了重大進展。其應用效果主要體現在這幾個方面：（1）提高巡檢頻次。在500 kV 變電中，人工巡檢頻次為每7 天巡檢一次，應用機器人后，巡檢頻次為一天巡檢一次，巡檢頻次提高了7 倍。（2）減少人員工作負荷。人工巡檢耗時9 h，加上錄入系統(tǒng)1 h，運維人員必須進行大約10 h的操作，而應用機器人后，巡檢工作由機器人代替完成，人工僅須對異常數據核實，大大減少了運維人員的工作量，使運維人員可以在設備維護以及其他工作上投入更多的經理，在一定程度上也節(jié)約了電網企業(yè)的勞動力成本。（3）提高工作安全性。運維人員在高電壓、高磁場環(huán)境及惡劣氣象環(huán)境下進行巡檢工作存在較大風險，而應用機器人后，由機器人巡檢代替人工巡檢，運維人員只須做好應急指揮工作，大大提高了巡檢工作的安全性。（4）提高巡檢工作質量。人工巡檢費時費力，且巡檢質量受運維人員的生理狀態(tài)、心理素質、工作經驗、技能水平等影響，而機器人巡檢，由機器人代替人工，提高質量表計圖片與識別數據可追溯，提高設備檢驗數據分析的效率和準確性。

4 結束語

變電站運維管理質量在電網運行中有著極其重要的地位。在傳統(tǒng)的運維管理中，巡檢工作均是由人工完成，工作量大，不僅需要大量人工成本，還存在較大風險，運維管理質量難以保證。為此，本文通過了解智能巡檢機器人的主要功能，對其在變電站單站模式和集控模式運維管理中的應用進行了分析和研究，提升變電站運維管理質量，保障變電站的安全穩(wěn)定運行。