智能变电站的预防性维护策略与实践

赵雅静

（国网廊坊供电公司，河北 廊坊 065000）

0 引 言

在电力系统中，智能变电站作为关键组成部分，承担着电能转换、传输与分配的重要任务。然而，随着智能电网的不断发展，智能变电站的规模和复杂性日益增加，使其运维管理面临着更大的挑战。为保障智能变电站的高效运行和稳定性，预防性维护策略成为当务之急。文章旨在深入研究智能变电站的预防性维护策略与实践，探索在电力系统中提高设备可靠性和降低故障率的有效途径。为实现这一目标，本文将运用先进的大数据分析和人工智能技术，结合智能变电站的特点和运行需求，开展全面的研究工作。

1 智能变电站概述

1.1 智能变电站的定义与特点

智能变电站作为现代电力系统的重要组成部分，是以先进的信息技术为支撑，具备自动化、智能化以及互联互通特性的高级电力转换与配电设施。其基本概念涵盖了在传统变电站的基础上引入了先进的通信、控制和计算技术，实现设备之间信息交互和智能决策的目标。相较于传统变电站，智能变电站具备多项显著特点与优势。首先，智能变电站拥有高度自动化的运行方式，通过自动设备监控和控制，实现对电力系统的快速响应和高效运行。其次，智能变电站采用数字化通信技术，使设备之间能够实现实时的信息传递和数据共享，提高了系统的整体效率与可靠性。最后，智能变电站支持远程监测与维护，可以通过远程通信与控制实现对设备状态的监视和故障处理，从而降低了维护成本和风险[1]。

1.2 智能变电站的关键技术

智能变电站的关键技术包括运行监测与数据采集技术、大数据分析与处理技术以及人工智能技术。通过实时监测和采集关键设备数据，智能变电站能够做出智能决策，优化运行策略，降低故障风险。大数据分析利用统计学和机器学习等方法，从海量数据中提取有用信息，为优化运行和维护提供科学依据。人工智能技术在故障预测、设备状态评估和智能化调度方面发挥着重要作用。这些关键技术相互融合，使智能变电站实现高效、智能、可靠的运行，为电力系统的可持续发展提供了有力支持。

2 预防性维护策略

2.1 预防性维护概述

预防性维护指在设备运行正常期间，根据设备的运行状态和历史数据，采取一系列预防性措施，以防止潜在故障的发生，降低设备的故障率和提高设备的可靠性[2]。智能变电站作为电力系统的重要组成部分，其设备多样性和复杂性使预防性维护策略变得尤为关键。预防性维护旨在通过准确的状态评估和故障预测，实现设备的有效管理和优化维护，从而保障智能变电站的稳定运行与长期发展。

2.2 智能变电站的预防性维护方法

智能变电站的预防性维护方法涵盖基于状态评估、故障预测以及运行数据分析的策略。基于状态评估的维护策略依赖于设备的实时监测和数据采集。通过安装传感器，智能变电站实时采集关键设备的运行参数，结合健康评估模型对设备状态进行准确评估。根据评估结果，制定针对性维护计划，如定期检修、更换老化零部件等，以延长设备寿命和提高可靠性。基于故障预测的维护策略则利用历史运行数据和大数据分析技术，旨在预测设备未来可能发生的故障。通过建立故障预测模型，分析设备故障模式和特征，系统提前预知潜在故障，以便及时采取维护措施，降低故障损失和维修成本[3]。基于运行数据分析的维护策略利用大数据分析和人工智能技术，深入挖掘设备运行数据中的隐藏信息，通过模式识别和异常检测，及时发现设备潜在问题和缺陷。运用数据分析结果，智能变电站增强对设备运行状态的感知能力，以确保设备保持在良好的工作状态。

3 智能变电站预防性维护实践

3.1 数据采集与处理

智能变电站预防性维护实践的第一步是数据采集与处理。为了获得准确、可靠的运行数据，在智能变电站的关键设备上安装了传感器和监测装置。这些设备能够实时采集电流、电压、温度以及湿度等关键参数，并通过数字化通信传输到数据中心。在数据中心，清洗和预处理采集到的海量数据，剔除异常值和噪声，确保数据的准确性与可用性。

3.2 预测模型的建立与优化

在智能变电站预防性维护实践中，预测模型的建立与优化是关键一环。首先收集了智能变电站多个关键设备的历史运行数据，包括电流、电压、温度以及湿度等。这些数据被存储在数据中心，并经过专业的数据清洗和预处理去除异常值与噪声，保证数据的准确性和可靠性。其次，基于这些准备好的数据，采用大数据分析和机器学习技术进行建模。通过对历史数据的深入分析，能够识别设备故障模式和特征，找出与故障相关的关键因素。最后，使用这些关键因素来构建预测模型，以准确预测设备可能发生的故障[4]。具体的建模流程如图1 所示。

图1 建模流程

为了提高预测模型的准确性和稳定性，不断进行模型优化。通过调整模型参数和采用不同的算法进行交叉验证，确保模型在不同数据集上的表现良好。同时，采用模型融合的方法，将多个模型的预测结果结合起来，以提高整体预测的准确性和健壮性。

3.3 维护决策与实践

在预测模型的指导下，制定了针对性的维护决策，并进行了实践验证。根据模型的预测结果，优化了设备的维护计划，合理安排维护时间和维护内容，以降低设备的故障风险。同时，采用了先进的维护技术和工艺，进行设备的定期检修与预防性更换，延长设备的使用寿命[5]。

4 实验与数据分析

为了验证智能变电站预防性维护模型的有效性，在一座实际运行的智能变电站展开了实验研究。首先，选择了该变电站中的几台关键设备，包括变压器、断路器以及绝缘子设备等进行监测。其次，安装传感器和监测装置，实时采集这些设备的电流、电压、温度以及湿度等运行参数，同时记录设备的历史运行数据。最后，在实验过程中，根据设备的运行状态和历史数据建立了预测模型，采用机器学习算法进行模型训练，并进行了模型优化和验证。同时，设定了一组对照组，使用传统的固定周期维护策略进行对比，以评估智能预测模型相比传统维护策略的效果。实验组和对照组的设备情况如表1、表2 所示。

表1 实验组的设备情况

表2 对照组的设备情况

从表1 和表2 可以清楚地看出，实验组采用智能预测模型的设备故障次数较对照组明显降低，这验证了智能变电站预防性维护模型的有效性和可行性。

5 结 论

本研究聚焦于智能变电站的预防性维护策略与实践，通过建立预测模型和应用大数据分析与人工智能技术，取得了显著成果。在实验中，智能预测模型相较传统固定周期维护策略，表现出了更高的准确性和稳定性，有效降低了设备故障率和维修成本，延长了设备使用寿命。这表明智能变电站预防性维护策略的实施对智能电力系统的可靠运行和资源优化具有重要意义。虽然智能预测模型在本研究中取得了显著成效，但仍然存在一些挑战和待解决的问题。其中，数据质量和数据安全是智能变电站预防性维护的关键问题，应确保采集的数据准确、完整且安全，以免受到数据异常和攻击是必要的。另外，预测模型的精度和可靠性有进一步提升的空间。在未来的研究中，可以探索更多先进的机器学习和深度学习算法，以优化预测模型并提高预测效果。