变电运维智能化远程管理系统的应用策略探究

朱子太

（国网江苏省电力有限公司苏州市吴江区供电分公司， 江苏 苏州 215200）

0 引言

随着信息科技的快速发展，智能化和自动化已成为各个行业的共同发展方向。对于电力行业来说，变电站是电网中不可或缺的重要组成部分，而变电运维则是变电站的一个重要工作内容[1]。然而，传统的变电运维管理方式存在着很多问题，如运维难度大、人力成本高、安全难以保障等[2]。因此，推动变电运维智能化远程管理已成为电力行业发展的首要内容。

在传统的变电运维管理中，通常需要人力进行设备的巡检、监控和维护[3]。然而，这种方式存在明显缺陷，首先人力成本高，变电站设备需要长时间运行，而定期的巡检、维护必须要耗费大量的人力资源，高空、危险等特殊环境更增加了运维人员的难度和风险。其次，运维工作难度大[4]。一旦设备故障，引发的后果不容小觑，现场运维人员需要进行紧急维修和处理，这需要专业知识和经验，更需要多人合作，常常影响设备的运行进度，严重影响电力行业的发展。

大数据技术的应用无疑是推动变电运维智能化远程管理的首选。通过引入大数据技术，可以实现在线监测，实时数据传输，帮助运营人员全面了解变电设备的运行情况，并建立起设备故障预警和风险管理的模型，实现对设备运行状况的实时监控。不仅如此，大数据技术的分析和处理，可以协助运营人员发现故障和异常情况，并对故障进行精准诊断，提高设备的维修效率和可靠性，同时减少了人员进入危险区域的频率。引入智能化预测，则可通过历史数据和设备的运行情况，建立起设备运行的预测模型，根据模型提供故障处理方案，并预测设备故障，及时预警，以避免损失[5]。

在变电运维智能化远程管理方面，大数据技术的应用也是必须全面考虑的。通过在线监测、数据分析和处理、智能化预测等方式，可以提高设备的运行效率和安全性，同时减少了人员工作量和安全事故。随着大数据技术和物联网技术的进一步发展，可更好地发掘出变电运维智能化远程管理的功效，推动电力行业发展的质量和效率的提升。

1 变电运维智能化远程管理系统

随着电力行业技术的飞速发展和智能化进程的推进，变电运维智能化远程管理系统已经成为电力企业的开发重点之一。为了满足电力企业的运维需求，搭建了一个变电运维智能化远程管理系统，实现了对变电设备的全面监控，为电力企业的运维管理提供更为全面和智能化的服务。此系统的架构如图1 所示。

图1 变电运维智能化远程管理系统架构

本系统采用分布式架构，主要包含监测设备、变电运维智能化远程管理系统和大数据云平台三个组成部分。其中，监测设备部分负责数据搜集，变电运维智能化远程管理系统负责数据传输、处理和管理，大数据云平台则承担着数据的挖掘、分析和应用的重要任务。

监测设备是监测变电设备状态的核心，它可以通过采集电流、电压、温度、湿度等数据，实时监测变电设备的状态，并将数据上传至局域网。在本系统中，监测设备主要分为两种类型：点式监测设备和测式监测设备。点式监测设备主要用于监测设备的运行状态，例如开、关、空载等；而测式监测设备则用于对具体设备的参数进行监测，例如电流、电压、温度等。

变电运维智能化远程管理系统是本系统最核心的部分，它可以接收局域网中传输过来的数据，并实现数据的处理、分析和管理。此外，该系统还支持远程访问和控制，可以对设备进行远程监控和维护。在本系统中，变电运维智能化远程管理系统主要包含监控系统、预警系统和数据分析系统三个部分。监控系统用于实时监控变电设备的运行状态，预警系统可通过数据分析和预测，实现设备故障的预警和维修管理。数据分析系统则可以将变电设备的历史数据进行处理和分析，为变电站的运营管理提供更为可靠、真实的数据支持。

大数据云平台是本系统的重要组成部分，将局域网传输过的变电设备监测数据上传至云端，进行大数据挖掘和深度分析。数据挖掘和分析的目标是帮助电力企业由原来的“事后管理”，变为“先预测、优化管理”，让数据分析更加深入，为电力企业的管理、决策和运营提供更有力的支持。

变电运维智能化远程管理系统，实现了对变电设备的全方位智能管理和监控，既缩短了设备管理的时间，又提升了运营管理的精度。希望本系统的出现，可以为电力企业的智能化变革提供一定的参考和支持。

2 故障管理的两种技术路径

随着电力行业技术的发展和智能化进程的推进，变电运维智能化远程管理系统已成为电力企业的开发重点之一。为实现对变电设备的全面监控和管理，在建立变电运维智能化远程管理系统的基础上，提出了基于数据驱动和知识库的两种故障数据处理技术路径。

2.1 基于数据驱动技术路径

数据驱动技术路径的核心是数据处理和分析，通过对监测设备搜集的数据进行深度分析和挖掘，挖掘其中的关联和规律，并通过机器学习等算法实现对数据的预测和运营监控。这种技术路径是一种基于数据的解决方案，能够发挥数据的最大价值，提高智能化管理水平。其故障数据处理流程如图2 所示。

图2 基于数据驱动技术路径的故障数据处理流程

数据驱动技术路径主要优势在于：

数据处理和分析能力强：通过对搜集到的数据进行深度分析和挖掘，可以发现许多关联和规律，实现对设备状态的精准预测和运营监控。

精准性高：通过机器学习等算法对数据进行分析，可以提高预测的精准度，减少对人为判断的依赖，缩短故障修复的时间。

自动化程度高：通过机器学习等算法自动识别设备状态和异常情况，把握设备的实时运行状态和性能。

2.2 基于知识库技术路径

知识库技术路径是一种基于专家知识和经验的解决方案，将各行业的经验和知识汇集起来，通过专家的经验和判断，确定设备监控和管理的策略。与数据驱动技术路径相反，它强调业务主观体验和人类专家知识的应用，侧重解决那些数据分析和判别困难的问题。其故障数据处理流程如图3 所示。

图3 基于知识库技术路径的故障数据处理流程

知识库技术路径主要优势在于：

1）业务主观体验强：利用专家的经验和判断，减少对数据分析和判别的依赖，提高业务主观体验的准确度和可靠性。

2）经济效益高：节约数据采集、处理、算法训练等时间及经费成本。

3）人力资源需求低：不需要数据科学家等专业人员的支持，不需要大量数据的采集、整理和处理。

4 结语

大数据技术的应用无疑是推动变电运维智能化远程管理的首选。基于此，搭建了变电运维智能化远程管理系统，并划分了系统架构。随后提出了数据驱动和知识库两种智能化远程故障管理技术路径。经过对比，发现两种技术路径在不同情境下各有优劣。数据驱动的技术路径通过大规模数据挖掘和训练模型进行设备的状态监测和运营控制，能够在较大数据样本下为设备的状态预测和维护提供更多支持。知识库的技术路径则是将专家的经验和知识库整合成库存储于系统中，以此来规范化设备监测和管理方案。为此，在实践上，建议将两种技术路径融合应用，发挥其各自的优点，以建立更加完善和准确的变电运维智能化远程管理系统，提高设备的运行效率和可靠性。