人工智能在变电站运维管理中的应用

人工智能在变电站运维管理中的应用

摘要：随着社会经济的持续发展，我国电网也在逐渐向着人工智能的方向不

断发展。本文针对人工智能在变电站运维管理中的应用进行分析，介绍了人工智

能在变电站运维管理中发挥出的具体作用，探讨了人工智能在变电站运维系统当

中的应用架构，并提出具体的应用对策，希望能够为相关研究人员起到一些参考

作用。

关键词：人工智能；变电站运维管理；应用对策

在科学技术水平不断提升的背景下，人工智能技术也在各个领域当中得到了

有效运用，通过将其应用到变电站的运维管理工作当中，可以进一步保障变电站

的运行安全，确保变电站设备的稳定运行，有效提高变电站的运维管理水平。

一、人工智能在变电站运维管理中的重要作用

在人们的日常生活和生产过程当中，电力都是十分重要的基础能源。现如今，电网企业在变电站运维管理过程当中，主要安排专门的运维人员对变电站实施定

期检查，但这也导致其工作内容有所增加，延长了电网的维护时间，降低了维护

效率。变电站的电力系统在为人们提供电力时，由于长期保持工作状态，进而出

现了设备线路老化和损坏等问题，最终造成了设备故障。而工作人员由于缺少相

关数据，因此在维修操作时容易产生安全隐患。变电站电网系统的分布结构十分

复杂，单个员工往往无法按照具体的使用标准，对全部设备进行维护与操作。通

过运用智能控制技术，可以对电力系统各层的状态信息加以收集与整理，包括站

控层、设备层等。在获取到相关信息后可以进一步对其展开分析与预警，使工作

人员可以及时发现故障所在，提高了对电力系统的管理水平，使系统的维修效率

得到有效提升。除此之外，通过运用自动智能控制技术，可对电力系统各线路和

设备的运行状态信息进行有效收集与整理，并在此基础上加以分析，从而及时发

现线路、设备等的运行故障问题。当有异常情况出现时，系统可自动发出警告，

为工作人员提供协助，使其能够快速处理故障。这样一来，可以使相关故障问题

带来的损失得到有效降低，并使变电站的运维管理安全性得到有效提高[1]。

二、人工智能在变电站运维系统中的应用架构

在变电站的运维系统当中应用人工智能，需要对管控中心的生产综合监管平台、行为终端系统以及监控辅助站进行有效建立。其中管控中心的生产综合监管

平台，可以有效采集变电站内智能安全、环境检测、消防等系统的相关数据，并

将其上传到监管平台当中。在这之后可通过计算服务器对数据展开分析，并联动

控制各个系统，在平台内展示信息。而监控辅助站可以有效整合与处理各辅助设

备所采集到的数据，并在处理后向智能管理后台进行上传，对数据加以备份，避

免出现数据丢失问题，这样一来，在未连接网络的情况下同样可以正常使用设备。对于管控中心的生产综合监管平台，其工作重点具体包括数据、应用以及模型三

个层面。首先，在数据层面，需要对图像解析监测和辅助系统机器巡查当中的数

据加以采集，然后通过模型来有效定义与解析，最后为应用管理提供相应的数据

支持，并在显示界面对各系统的实际工作要求加以展现。相关工作人员可结合具

体要求来有效落实安全系统管理、现场工作管控以及远程巡视等相关工作内容[2]。

三、人工智能在变电站运维管理中的应用对策

在变电站的运维管理过程当中，人工智能技术的应用，可以有效分析站内设备、人员以及环境的状态信息，并评估设备状态，及时诊断故障问题，并进行预

测告警。人工智能技术可以智能感知和预警环境，而且还可以有效判别与管控人

员行为，使变电站的运维管理水平得到有效提高。

（一）遥测系统

遥测系统能够远程监控变电站设备，并实时诊断设备的运行状态。具体来说，此系统可对变电站电容性设备、气体绝缘开关柜以及变压器等进行有效监测，并

对相关的数据信息进行准确获取。通常情况下，可以采用人工智能技术对设备运

行状态的反馈数据加以获取，并做好数据的分类和回归。在专家系统运行过程当中，需要由数据库来提供有力支持，而机器学习应对人工设计的相关特征值加以

输入，其特征的准确度对最终获得结果具有重要影响。但目前变电站的设备运转

数据集还不够完善，因此未能有效对比相关人工智能算法的特性。从总体角度来看，深度学习算法可以起到显著效果，需要对网络模型监理、超参数设置等问题进行考虑。在变电站遥测系统的信息分析过程当中对人工智能应用，其中深度学习、传统机器学习以及专家系统具有不同优势，但也存在一些不足。其中专家系统基于规则运行，具有较强的可解释性，而且计算量相对较小，但由于受到知识库的限制，因此容错性相对较差，自学习能力相对较弱。对于传统机器学习，其计算量相对适中，但可解释性有所减弱，容错性以及所需样本量均适中，需要人工设计来输入特征量，因此结果准确性对特征质量具有较高的依赖度。在实际应用此算法时，需要对模型参数优化以及特征选择等问题加以考虑。此外，深度学习的计算量相对较大，而且可解释性相对较差，具有较大的样本量，但此算法具有较强的容错性，而且能够自动学习，在具体应用时应对超参数初始化、网络模型构造等相关问题进行考虑[3]。

（二）遥视系统

遥视系统可以全面监测变电站和变压器的周围环境，避免由于自然和人为等因素而引发变电站功能故障。此监测系统往往只能对变电相关信息进行被动监测与使用，在生成和筛选图像时，对于突发事件的主动性与灵活性相对较低。通过运用人工智能技术，可以进一步强化该系统的实践操作。目前，许多变电站已对人工智能在遥视系统当中的应用加大了重视程度。通过采用遥视技术，除了可以视觉监测设备表面特性以及信号灯指示以外，还可采用红外感应技术来动态监测设备的运行温度，从而使设备维持稳定运行，及时发现和排除潜在风险。从整体角度来看，变电站的遥视系统功能需求具有碎片化特点，且关注相对较少，多数研究都集中在信号灯状态识别、红外热成像分析、表计状态识别等方面。现如今，主要通过图像处理技术来实现其多数功能需求，因此智能水平还相对较低。通过运用深度学习，可以从图像视频当中自动学习特征，降低系统对图像处理技术的依赖程度，使系统的信息分析得到有效创新。但目前深度学习还尚处于初期研究，仅应用于安全帽佩戴识别、元件本体识别以及作业人员人脸识别等相关场景当中，还需要进一步加大研究力度。

（三）程序化监控系统