500kV变电站智能化运检管理

梁 韵，陈婉婷

（国网四川省电力公司超高压分公司，四川成都 610000）

0 引言

目前，500 kV 变电站运维班组仍采用传统的以人力投入为主的管理模式，变电设备的运检工作量日益繁重、安全风险高，庞大的设备规模与有限的运检资源之间矛盾日益突出，先进管理理念、技术方法应用不足，管理水平、生产效率等方面与国际领先的战略目标仍然存在差距[1]。需要进一步转变班组管理思维，优化顶层设计管理方式，充分调动班组人员的自我革新意识，激发内生动力，推进班组管理由被动监管向自主管理迈进[2]。

数字技术的应用使作为新型生产要素的设备状态数据经过集成、共享与挖掘后，从根本上改变了传统的基于人工与经验的生产力方式[3]。进而衍生的数字化班组以新一代设备资产精益管理系统（PMS3.0）、移动作业平台为支撑，按照贴近基层、贴近设备的原则，深化“大云物移智”信息通信新技术与传统电网技术融合，加快设备智能化升级、管理数字化转型，推进班组业务在线化、状态可视化、作业移动化建设，实现设备状态智能研判、现场作业精准管控、管理决策协同高效。

从2020 年初，国网四川超高压公司（以下简称“公司”）主动探索，在深化智能运检体系建设，推进现代信息通信技术深度融合应用等多方面试点，不断提升电网全息感知能力、灵活控制能力，为班组设备管理数字化转型奠定了坚实的基础，并取得了一定成效。

1 数字化班组管理模式构建思路

本文提出一种基于物联体系架构开展的数字化班组建设模式。整体规划由感知层、网络层、平台层和应用层4 个层次组成，实现数据的采集、传输、加工及展示，服务于数字化班组建设，改变现有设备管理专业班组管理模式，推进班组业务管理模式的数字化转型，实现班组数字化赋能（图1）。按照公司PMS3.0顶层设计，以业务应用需求和设备管理效率提升为指导，建立数字化班组建设动态分析机制，不断迭代，推进班组业务模式数字化转型。

2 数字化班组管理模式实施框架

2.1 变电设备全面监控

依托集控站监控系统，实现变电站主辅设备运行监视、操作控制与运维分析功能，加强对电网设备状态的实时感知，提升监控人员工作效率，确保电网设备的稳定、正常运行。通过站内Ⅰ、Ⅱ区采集执行单元、测控装置、在线监测装置等设备，采集变电站主辅设备运行状态，结合集控站监控系统多窗口融合展示方式，实现设备状态全景展示。结合设备在线监测数据、实时量测数据和状态数据，对设备实时健康状态和短周期趋势变化进行分析，并对设备状态分析结果进行预警推送，实现设备状态智能预警。

通过配置联动策略，实现集控站监控系统与在线智能巡视系统之间联动，在主设备变位、异常告警等情况下，快速启动视频摄像机定位到具体设备，实现关联设备动态跟踪。将变电站现场运行规程、事故应急预案、站用电交直流系统图等资料上传集控站监控系统，方便检索查询，并能结合具体事件特征主动推送，辅助监控人员处置当班运行事件，实现设备监控智能辅助。自动统计电网设备运行方式变化、电压曲线、无功设备动作次数、异常与事故跳闸、缺陷等信息，生成监控班值班日志，实现无纸化交接班。

2.2 变电设备精益运维

依托PMS3.0、集控站监控系统等手段，实时掌握变电站设备运行状态信息，支撑运维人员开展设备巡视、倒闸操作、故障及异常处理、设备维护等工作，实现变电设备精益运维、专业管理数字化。应用巡检机器人、高清视频、红外云台等手段，按计划对站内设备进行自主巡视，生成巡视记录，主动推送告警记录，减少人工巡视和带电检测频次，实现巡视业务人机协同。通过PMS3.0 移动应用开展设备巡视、倒闸操作、设备维护、工作票等作业内外网移动端录入，实现台账信息自动匹配、关联业务自动回传、设备状态实时同步、历史记录自动获取、作业计划主动告知，实现运维作业移动化。利用监控班设备状态智能预警功能，运维人员现场复核，在移动端完成缺陷录入，在线调取设备缺陷处理进度，实现设备缺陷动态跟踪。利用集控站监控系统调用所辖变电站站端一键顺控服务，转变设备状态，完成远方“一键”倒闸操作，实现倒闸操作安全高效。利用电网设备实物ID 全流程贯通应用，实现交接试验报告电子化移交，运维人员通过移动终端调用验收标准卡，根据设备资产清册开展现场验收工作，详细记录验收中发现的问题并跟踪后期整改记录，做到验收过程闭环管控。利用集控站监控系统、PMS3.0 智能分析功能，对变压器、断路器、GIS、隔离开关、互感器等主设备进行状态实时诊断和劣化动态跟踪监视，推送运维优化策略，实现故障异常智能研判（图2）。

图2 变电设备精益运维架构

3 数字化班组管理模式主要内容

以“云大物移智”新技术为依托，构建以巡检机器人、无人机、视频、在线监测等智能装备组成的多维立体巡检系统。结合精准三维建模技术，实现站内无人机自主飞巡，自主建立全方位立体巡检任务，倒闸操作及异常事故时多维联动等功能。解决电网规模增长与人员配置、可靠供电与安全风险、传统运检模式与新物联网建设之间的矛盾。探索变电站状态全面感知、数据综合应用，达到创新运检模式、提升运检质效的目的。

3.1 解决传统巡视盲点

依托变电站三维航线规划、自主智能巡检等关键技术，通过部署无人机自动化机场、高精度可见光和双光无人机、无人机智能巡检管控平台等，建立无人机智能巡检作业和管理体系，实现多机型协同作业以及无人机巡检任务远程下发、无人机巡检任务自动执行、巡检过程实时监控、巡检成果数据自动回传等功能。同时，为构建人工巡检、机器人巡检、空间机器人巡检的“三位一体”变电站新型巡检模式奠定基础，解决现有人工巡视模式效率低、作业风险大的问题。针对变电站特殊的工况环境和巡检需求，以科技手段为依托，部署无人机智能巡检整体装备，包括RTK 高精度定位的可见光及双光多旋翼无人机、三维航线规划系统及无人机自动驾驶系统以及无人机机巢，解决现有变电站巡检无人机只能巡视可见光的缺陷，无法满足多样化巡检任务、无人机续航能力短等行业痛点，快速构建变电站机巡能力。

3.2 无人机自主飞巡

采集高精度激光点云数据，利用三维航线规划软件进行巡检航线规划。将无人机巡检航线上传至管控平台，管控平台可远程向无人机或机巢下发巡检任务（图3）。无人机接收到机巢传送的任务指令，协调机巢内各机构智能控制为无人机起飞准备条件，在适飞条件下自动起飞，并按既定的巡检路线完成飞巡作业任务。无人机在作业过程中，平台能实时监测无人机飞行及机巢的运行状态，并实时查看无人机回传的现场作业图传视频，对巡检作业进行实时监控。待巡检任务完成后，无人机将自动返回机巢，实现精准降落，并自动将巡检成果数据上传至智能管控平台，实现统一规范化数据管理，变电站无人机巡检无人化、自动化巡检。

图3 无人机自主飞巡建设架构

3.3 建立变电站三维模型

根据地面激光扫描仪及无人机搭载的多线激光雷达获取的变电站三维激光点云数据，进行激光点云去噪、纠偏、复核等预处理及精度校正操作（图4）。

图4 变电站三维模型

在获取激光点云数据时，由于观测条件、仪器设备自身及外界环境条件的影响，一般会扫入一些噪声点，这些噪声数据将影响特征点提取和三维航线规划的精度。因此，在三维航线规划前，应针对不同的点云类型采取不同的去噪方法。从有序点云为例，因为有序点云中数据之间的位置关系一般比较有规律，去噪方法也都针对此特点设计，例如平均邻域法、最小二乘法、孤立点排异法等。

还可以根据二维图像中的一些方法进行三维扩展设计局部算子，对有序点云数据中掺杂一小块无序数据的情况进行去噪处理。平均滤波、中值滤波、高斯滤波、最小二乘滤波以及卡尔曼滤波算法等是处理这种情况的常用平滑滤波算法。而对于散乱、无序的点云数据，常用的算法包括基于小波分析和BP 神经网络的去噪方法、拉普拉斯算法、双边滤波算法和均匀曲率流算法、均值漂移算法等。

4 结束语

本文提出的研究旨在解决理清数字化班组建设管理思路，构建以巡检机器人、无人机、视频、在线监测等智能装备组成的多维立体巡检系统。结合精准三维建模技术，实现站内无人机自主飞巡，自主建立全方位立体巡检任务等功能，融合运检业务无纸化、数字化。结合公司生产实际需要，满足班组数字化建设需求，完善变电站智能运检管理体系，全力保障公司战略有效落地。