0引言

電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會的重要基礎設施，其安全穩(wěn)定運行對國計民生有重要影響。隨著社會發(fā)展，電力負荷持續(xù)增長，電網(wǎng)規(guī)模不斷擴大，電力系統(tǒng)結構和運行狀況日趨復雜。

變電站作為電網(wǎng)的關鍵環(huán)節(jié)，其運行狀態(tài)直接影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定。目前，我國變電站設備日趨增多，參數(shù)復雜化。如何實現(xiàn)變電站的智能化、信息化、自動化，以更好地滿足電力系統(tǒng)發(fā)展需求，是電力行業(yè)需要解決的問題。

1研究背景

人工智能在變電站綜合自動化設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷中的特性。隨著電力系統(tǒng)互聯(lián)互通和智能化水平的不斷提高，變電站規(guī)模持續(xù)擴大，設備類型和數(shù)量呈指數(shù)增長。僅我國的500kV變電站就有數(shù)百臺主變壓器、數(shù)千個開關柜、上百臺電容器組等關鍵設備。這些設備運行參數(shù)復雜多樣，一個500kV變電站就有上萬個模擬量和數(shù)萬個開關量。如果還依賴傳統(tǒng)的人工巡視方式進行設備狀態(tài)監(jiān)測，效率和準確率都難以滿足需要。以一臺主變壓器為例，它具有包括溫度、振動、油質、氣體、潮濕度、絕緣強度等在內(nèi)的上百個特征參數(shù)。人工定期測量記錄這些參數(shù)以判斷設備狀態(tài)，不僅工作量巨大，也難以發(fā)現(xiàn)故障的早期微弱信號。目前常見的變電站設備故障，80%以上源于長期積累的缺陷或劣化過程，如果能實現(xiàn)對特征參數(shù)的持續(xù)監(jiān)測并輔以智能分析，可以事前發(fā)現(xiàn)問題并防止故障發(fā)生。然而依靠人工很難持續(xù)不間斷地完成如此大量的參數(shù)監(jiān)測工作。此外，變電站內(nèi)各類關鍵設備的工作環(huán)境與負載條件千差萬別，對設備狀態(tài)產(chǎn)生巨大影響，設備運行情況千變?nèi)f化，靠人工經(jīng)驗或者簡單預設閾值很難確定參數(shù)正常范圍。

因此，基于人工智能的設備狀態(tài)監(jiān)測和診斷技術是非常必要和迫切的。目前比較先進的變電站已經(jīng)開始引入一些智能化監(jiān)測裝置，但數(shù)量有限，采集的參數(shù)也較為單一，充分利用先進的傳感器技術與大數(shù)據(jù)分析方法，建立自動化的設備特征參數(shù)持續(xù)采集系統(tǒng)并輔以智能分析，能夠實現(xiàn)對設備狀態(tài)更全面和準確的監(jiān)測，找出不同類型設備的微弱故障特征，實現(xiàn)對故障的預測和預警，保障變電站設備的安全運行。所以，應用人工智能技術進行變電站綜合自動化設備的狀態(tài)監(jiān)測與故障智能診斷，已成為電力系統(tǒng)實現(xiàn)更高水平智能化和更高可靠性運營的必然選擇。

2人工智能在變電站綜合自動化設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷中的應用實踐

2.1傳感器網(wǎng)絡及數(shù)據(jù)采集技術

傳感器網(wǎng)絡主要用于變電站內(nèi)各類關鍵設備的特征參數(shù)采集，實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的持續(xù)監(jiān)測。相比人工定期檢測，傳感器網(wǎng)絡的優(yōu)勢在于實現(xiàn)對設備狀態(tài)的全天候不間斷監(jiān)測，能夠收集各種正常運行和故障狀態(tài)下的參數(shù)信息。目前常用的傳感器包括溫度傳感器、電流傳感器、振動傳感器、攝像頭等[3]。這些傳感器通過現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)等與數(shù)據(jù)采集終端相連接。以某500kV變電站為例，其正在建設包含2000多個傳感器節(jié)點的變電站級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，采集變壓器、開關柜、電容器等20多類關鍵設備的溫度、濕度、氣體含量、顫振等參數(shù)信息，每個傳感器采集頻率為1Hz。假設每種參數(shù)的采集數(shù)據(jù)均為16bit，則該系統(tǒng)每秒產(chǎn)生約32MB的數(shù)據(jù)。這些海量的數(shù)據(jù)會實時傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心，通過云計算平臺存儲和分析，實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測。在數(shù)據(jù)中心，可以利用深度學習等技術建立各類關鍵設備運行狀態(tài)的數(shù)字孿生模型，根據(jù)參數(shù)數(shù)據(jù)判斷設備健康狀態(tài)，并在異常情況下及時預警。

2.2基于機器學習的故障診斷與預測

基于機器學習的故障診斷與預測，需要大量的設備運行數(shù)據(jù)，進行模型訓練。以開關柜狀況監(jiān)測為例，每臺開關柜配置溫度傳感器、濕度傳感器等，采樣頻率為10Hz。假設一座220kV變電站有30臺開關柜，每天產(chǎn)生30×24×3600×10=25920000個傳感器數(shù)據(jù)。這些多源異構的數(shù)據(jù)采集后，需要進行清洗、標注、特征提取等預處理，然后輸入到機器學習模型開始訓練。這里可以使用隨機森林算法建立溫度預測模型。訓練集可以取開關柜兩年的歷史運行數(shù)據(jù)，包含各個部位的溫度參數(shù)，以及與氣溫、負載、工況相關的特征。隨機森林包含多棵決策樹，能夠捕獲數(shù)據(jù)的非線性特征，建立正常溫度區(qū)間。設定預測目標，如某關鍵部位溫度是否會在未來24h內(nèi)超過閾值，通過遍歷調(diào)參，調(diào)整模型的參數(shù)，使損失函數(shù)最小化，從而得到了模型。訓練完成后，用新采集的實時溫度數(shù)據(jù)作為輸入，預測其未來趨勢。如果模型判斷某關鍵部位溫度將超限，即判定為故障預警，需要進行檢查維護。類似方法可以建立變壓器振動預測模型、斷路器故障模型等，實現(xiàn)對重要設備的智能化監(jiān)測與故障預測。

2.3基于人工智能的決策支持系統(tǒng)

基于人工智能的決策支持系統(tǒng)是實現(xiàn)變電站智能化、無人值守運維的關鍵技術之一。該系統(tǒng)充分利用機器學習、深度學習等算法的優(yōu)勢，模擬人類專家進行故障分析和處理決策。具體來說，決策持系統(tǒng)包含知識庫、推理機制和人機交互接口等模塊。知識庫存儲大量歷史故障案例及對應處理方案，可以來自實際記錄或專家編纂。例如，某臺主變壓器曾出現(xiàn)過多次氣體絕緣監(jiān)測系統(tǒng)報警，其最大振動位移達到220μm，振動速度達到12mm/s，而氣體檢測顯示C2H2濃度達到20μl/L，H2濃度達到200μl/L。經(jīng)檢查分析以及運維處理，判斷故障原因是變壓器絕緣材料的衰老導致接觸不良所致。將此類案例以結構化JSON格式存入知識庫。在運維過程中，當新故障發(fā)生時，系統(tǒng)先利用NLP技術解析運算員的問題描述，提取關鍵信息，例如相關設備型號參數(shù)(容量1000MVA，額定電壓500kV等)、故障特征(氣體含量超標，C2H4達100μl/L，報警代碼19#)。然后，通過編輯距離等相似度算法，在知識庫中查找最匹配的歷史故障案例，再基于規(guī)則推理機制，給出處理建議。決策支持系統(tǒng)充分利用了人工智能技術與人類專家經(jīng)驗的綜合優(yōu)勢。它既能處理海量數(shù)據(jù)、快速給出推薦方案，也會持續(xù)吸收人類專家知識，提供更智能化的運維支持，推動變電站向無人值守的方向發(fā)展。

3安科瑞Acrel-1000變電站綜合自動化系統(tǒng)

3.1方案綜述

Acrel-1000變電站綜合自動化監(jiān)控系統(tǒng)在邏輯功能上由站控層、間隔層二層設備組成，并用分層、開放式網(wǎng)絡系統(tǒng)實現(xiàn)連接。站控層設備包括監(jiān)控主機，提供站內(nèi)運行的人機聯(lián)系界面，實現(xiàn)管理控制間隔層設備等功能，形成全站監(jiān)控，并與遠方監(jiān)控、調(diào)度通信；間隔層由若干個二次子系統(tǒng)組成，在站控層及站控層網(wǎng)絡失效的情況下，仍能獨立完成間隔層設備的就地監(jiān)控功能。

針對工程具體情況，設計方案具有高可靠性，易于擴充和友好的人機界面，性能價格，監(jiān)控系統(tǒng)由站控層和間隔層兩部分組成，采用分層分布式網(wǎng)絡結構，站控層網(wǎng)絡采用TCP/IP協(xié)議的以太網(wǎng)。站控層網(wǎng)絡采用單網(wǎng)雙機熱備配置。

3.2應用場所

適用于公共建筑、工業(yè)建筑、居住建筑等各行業(yè)35kV以下電壓等級的用戶端配、用電系統(tǒng)運行監(jiān)視和控制管理。

3.3系統(tǒng)結構

3.4、系統(tǒng)功能

3.4.1 實時監(jiān)測

Acrel-1000變電站綜合自動化系統(tǒng)，以配電一次圖的形式直觀顯示配電線路的運行狀態(tài)，實時監(jiān)測各回路電壓、電流、功率、功率因數(shù)等電參數(shù)信息，動態(tài)監(jiān)視各配電回路斷路器、隔離開關、地刀等合、分閘狀態(tài)及有關故障、告警等信號。

3.4.2 報警處理

監(jiān)控系統(tǒng)具有事故報警功能。事故報警包括非正常操作引起的斷路器跳閘和保護裝置動作信號；預告報警包括一般設備變位、狀態(tài)異常信息、模擬量或溫度量越限等。

1） 事故報警。事故狀態(tài)方式時，事故報警立即發(fā)出音響報警（報警音量任意調(diào)節(jié)），操作員工作站的顯示畫面上用顏色改變并閃爍表示該設備變位，同時彈窗顯示紅色報警條文，報警分為實時報警和歷史報警，歷史報警條文具備選擇查詢并打印的功能。

事故報警通過手動，每次確認一次報警。報警一旦確認，聲音、閃光即停止。

次事故報警發(fā)生階段，允許下一個報警信號進入，即次報警不覆蓋上一次的報警內(nèi)容。報警處理具備在主計算機上予以定義或退出的功能。

2） 對每一測量值（包括計算量值），由用戶序列設置四種規(guī)定的運行限值（物理下限、告警下限、告警上限、物理上限），分別定義作為預告報警和事故報警。

3） 開關事故跳閘到該次數(shù)或開關拉閘到該次數(shù)，推出報警信息，提示用戶檢修。

3）報警方式。

報警方式具有多種表現(xiàn)形式，包括彈窗、畫面閃爍、聲光報警器、語音、短信、電話等但不限于以上幾種方式，用戶根據(jù)自己的需要添加或修改報警信息。

3.4.3 調(diào)節(jié)與控制

操作員對需要控制的電氣設備進行控制操作。監(jiān)控系統(tǒng)具有操作監(jiān)護功能，允許監(jiān)護人員在操作員工作站上實施監(jiān)護，避免誤操作。

操作控制分為四級：

第控制，設備就地檢修控制。具有優(yōu)先級的控制權。當操作人員將就地設備的遠方/就地切換開關放在就地位置時，將閉鎖所有其他控制功能，只進行現(xiàn)場操作。

級控制，間隔層后備控制。其與第三級控制的切換在間隔層完成。

第三級控制，站控層控制。該級控制在操作員工作站上完成，具有遠方/站控層的切換。

第四級控制，遠方控制，優(yōu)先級。

原則上間隔層控制和設備就地控制作為后備操作或檢修操作手段。為防止誤操作，在任何控制方式下都需采用分步操作，即選擇、返校、執(zhí)行，并在站級層設置操作員、監(jiān)護員口令及線路代碼，以確保操作的安全性和正確性。對任何操作方式，保證只有在上一次操作步驟完成后，才進行下一步操作。同一時間只允許一種控制方式。

納入控制的設備有：35kV及以下斷路器；35kV及以下隔離開關及帶電動機構的接地開關；站用電380V斷路器；主變壓器分接頭；繼電保護裝置的遠方復歸及遠方投退連接片。

3）定時控制。操作員對需要控制的電氣設備進行定時控制操作，設定啟動和關閉時間，完成定時控制。

4） 監(jiān)控系統(tǒng)的控制輸出?？刂戚敵龅慕狱c為無源接點，接點的容量對直流為110V（220V）、5A，對交流為220V、5A。

3.4.4 用戶權限管理

系統(tǒng)設置了用戶權限管理功能，通過用戶權限管理能夠防止未經(jīng)授權的操作系統(tǒng)可以定義不同操作權限的權限組（如管理員、維護員、值班員組等），在每個權限組里添加用戶名和密碼，為系統(tǒng)運行、維護、管理提供可靠的安全保障。

3.5系統(tǒng)硬件配置

4結語

人工智能技術為此提供了可能的解決方案。本文闡述了人工智能在變電站中的關鍵應用，包括設備狀態(tài)監(jiān)測、故障預測、智能決策等。未來，還需要持續(xù)加強算法研究，以適應變電站的實際需求;構建高質量的數(shù)據(jù)集，為模型訓練提供支持;深入開展示范工程，驗證技術成果。隨著5G、大數(shù)據(jù)、云計算等新技術的發(fā)展，人工智能必將支持變電站實現(xiàn)更高水平的自動化、智能化、精細化管理，保障電網(wǎng)高效穩(wěn)定運行。推進變電站智能化，建設智慧電網(wǎng)，需要多方共同努力與不懈探索。

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