变电运维中的智能巡检技术研究与应用

侯兴旺

（国网山东省电力公司超高压公司，山东 济南 250118）

0 引 言

智能巡检技术在变电运维中的应用正逐渐成为变电站管理的重要手段。通过利用智能巡检设备收集、存储以及分析巡检数据，可以实现对设备运行状态的实时监测、故障预测以及优化决策，提高变电站的可靠性和运行效率。然而，智能巡检技术的应用面临着一些挑战，在一定程度上制约着智能巡检技术在变电运维中的应用。深入研究智能巡检技术在变电运维中的应用优势、挑战以及解决方案，对推动智能巡检技术的发展、提升变电站管理水平具有重要意义。

1 智能巡检技术概述

1.1 智能巡检技术的定义

智能巡检技术指利用人工智能、机器学习、图像处理、声音识别、振动分析以及红外热成像等先进技术，通过对变电设备进行自动化巡检和监测，实现设备状态、缺陷和故障的检测、诊断和预测。智能巡检技术能够收集、分析以及处理各类巡检数据，自动识别设备异常情况，提前发现潜在的故障隐患，提高巡检效率和准确性，降低人为巡检过程中的风险和误判，保障变电设备的运行安全和可靠性。通过智能巡检技术，可以实现实时监测和长期趋势分析，还可以提供科学决策依据，优化设备维护计划，降低维护成本，提高设备的使用寿命和可靠性。某供电公司实施变电站设备智能巡视系统前后对比如表1 所示。

表1 实施变电站设备智能巡视系统前后对比

1.2 智能巡检技术分类和原理

智能巡检技术可以根据实际应用情况和采集数据的不同特征分为多种。例如：视觉巡检技术通过采集设备表面的图像或视频，利用图像处理和分析算法进行特征提取、目标检测以及目标识别，常用的算法包括边缘检测、模板匹配、颜色识别以及纹理分析等；声音识别技术采集设备运行时产生的声音信号，利用声音信号处理算法对采集的信号进行特征提取和模式识别，常用的算法包括傅里叶变换、小波变换、相关性分析等；振动分析技术采集设备振动信号，利用振动信号处理算法对采集的信号进行频谱分析、时域分析、振动模态分析等，常用的算法包括快速傅里叶变换、小波变换、自相关函数分析等；红外热成像技术的原理是通过采集设备表面的红外热像，利用热像处理算法对采集的红外热像进行温度分布分析、异常点检测和故障诊断，常用的算法包括热像增强、温度阈值检测、热像差异分析等；无人机巡检技术利用相机、传感器等设备，实现对变电设备的航拍和监测，通过图像处理和遥感技术等进行特征提取、目标检测以及目标识别[1]。此外，可以结合其他技术如红外热成像、振动分析等进行多模态巡检，根据具体情况和需求对智能巡检技术进行选择和组合，实现对变电设备的全面监测和维护。

2 智能巡检技术在变电运维中的应用

2.1 缺陷检测和故障诊断

在变电运维中运用智能巡检技术，可以实时监测变电设备的状态，及时发现设备的缺陷和潜在故障，并进行准确诊断。具体来说，智能巡检技术在缺陷检测和故障诊断中的应用包括异常检测、缺陷识别、故障诊断以及数据分析和预测等。异常检测指智能巡检技术通过运用图像处理、声音识别、振动分析等方法，实时监测和分析设备的运行状态。例如，2021 年10 月17 日，国网安徽省电力有限公司电力科学研究院的研发团队对安徽省宣城市古泉换流站内已经稳定运行2 年多的声纹智能识别系统进行升级，使该系统的声纹识别准确率达到90%以上，单次识别最快仅用0.06 s，大大提升了工作人员的故障处理效率。缺陷识别则是利用智能巡检技术，通过图像处理和分析算法，对设备表面的图像进行特征提取、目标检测以及目标识别，如识别设备表面的裂纹、漏油、腐蚀等缺陷，生成缺陷报告，便于后续的维修和保养工作。故障诊断则是指智能巡检技术通过采用振动分析、声音识别、红外热成像等方法，对设备运行过程中的异常情况进行诊断。数据分析和预测指智能巡检技术对采集到的巡检数据进行分析和处理，通过机器学习和数据挖掘算法，建立设备的健康模型，并进行故障预测和维护计划优化，从而避免设备故障对运行造成影响[2]。

2.2 设备状态监测和预测

将智能巡检技术应用到变电运维中可以实时监测变电设备的运行状态，及时获取设备的健康状况，通过数据分析和预测算法，预测设备的未来状态，为运维决策提供科学依据。智能巡检技术主要功能如下：可以通过传感器、摄像头、红外热成像设备等，实时采集设备的运行数据，包括温度、振动、声音及电流等参数，以此判断设备的运行状态和健康状况；对采集到的设备数据进行分析和处理，提取出设备的特征参数，并建立设备的健康模型，利用机器学习、数据挖掘、统计分析等方法，对设备的状态进行监测和评估；通过比较设备的实际状态与预设的正常状态，识别设备的异常情况，发出相应的预警信号，帮助运维人员及时发现设备问题并进行维修和保养；对设备数据的历史记录和趋势分析，结合机器学习和数据挖掘算法，建立设备的故障预测模型，并根据预测结果制定相应的维护计划，便于运维人员提前采取维修和保养措施，避免设备故障对运行造成的影响。

2.3 安全隐患排查和预警

应用智能巡检技术可以对变电设备进行全面的安全隐患排查和监测，及时发现潜在的安全问题，并提供预警信息，以确保变电设备的安全运行。例如，图像识别和分析，即智能巡检技术通过图像处理和分析算法，对变电设备表面的图像进行检测和识别，排查可能存在的安全隐患。例如，2022 年，国网江西省电力有限公司在迎峰度冬期间累计开展16 轮无人机自主巡视，发现发热点、绝缘子破损等缺陷9 处，为线路的靶向性检修提供了依据，有效保障了生产安全。温度监测和预警指通过红外热成像技术，对变电设备的温度进行监测和分析。声音识别和分析指通过声音识别和分析算法，对设备运行时产生的声音进行监测和分析，通过对异常声音的识别和分析，及时发现潜在的安全隐患。振动分析和监测，即通过振动分析和监测，对变电设备的振动信号进行检测和分析，可以提前发现安全隐患，并及时采取措施进行修复。数据分析和预测指通过对采集到的巡检数据进行分析和处理，建立设备的健康模型，并基于此模型进行安全隐患的预测[3]。通过机器学习和数据挖掘算法，可以识别出与安全隐患相关的特征，并预测设备未来可能出现的问题，从而提前采取相应的预防措施。

2.4 巡检数据管理和分析

智能巡检技术在变电运维中进行巡检数据管理和分析，可以实现对变电站设备运行状况的实时监测和诊断，提前预警潜在的故障风险，优化设备的维护以及保养策略，提高变电站的可靠性和运行效率。利用智能巡检设备收集、存储和分析变电站设备的巡检数据，可以为变电站运维管理人员提供故障诊断、预测和优化决策的依据。智能巡检设备通过传感器等技术手段巡检变电站设备，收集相关的运行数据和状态信息，同时对收集到的巡检数据进行存储。常见的方式是利用云平台或者本地服务器进行数据存储，以保证数据的安全性和可靠性。另外，由于巡检数据的采集过程中存在噪声和异常值，需要对数据进行清洗和处理，包括数据去重、异常值剔除、数据插补等。数据分析和诊断识别设备的运行状态和性能特征并利用数据挖掘和机器学习的方法，提取设备的故障特征，进行故障诊断和预测。将巡检数据的分析结果以可视化的方式展示，可以帮助运维管理人员更直观地了解设备的运行状况和趋势，还可以生成巡检报告，用于记录和汇报设备的巡检情况和分析结果[4]。

3 智能巡检技术在变电运维中的应用优势及挑战

3.1 智能巡检技术在变电运维中的应用优势

第一，智能巡检技术在变电运维中的优势体现在能够提升巡检效率和质量。传统的人工巡检需要耗费大量的时间和人力资源，而智能巡检技术不仅可以实现自动化巡检，快速、准确地收集设备的运行数据，还能实时监测设备的运行状态和性能特征，从而更全面、准确地了解设备的运行状况，通过自动记录巡检数据，避免人为因素对巡检结果的影响，提高巡检的准确性和可靠性[5]。第二，智能巡检技术在变电运维中的优势体现在能够实现故障预测和预防，降低运维成本。通过对巡检数据的分析，智能巡检技术可以分析数据的异常变化来预测故障的发生，及时采取维修或更换措施，避免故障导致的停电事故和设备损坏，还可以帮助运维管理人员更科学、合理地制定设备的维护和保养策略，避免不必要的维护和保养，同时提高设备的可靠性和运行效率，降低维修和更换成本。第三，智能巡检技术可以减少人工巡检的风险和危险性。对于高压设备和危险环境，智能巡检设备可以代替人工进行巡检，降低工作人员的安全风险，提高变电站的可靠性和运行效率。

3.2 智能巡检技术在变电运维中的应用挑战

智能巡检技术在变电运维中的应用面临着多方面的挑战。例如：智能巡检设备的成本较高，对于一些中小型变电站来说存在一定的经济压力；智能巡检技术需要大量的巡检数据作为基础，但获取和管理大规模的巡检数据需要建立完善的数据采集和存储体系；智能巡检技术需要运维管理人员具备相关的技术和分析能力，以充分利用巡检数据进行故障预测和优化决策；智能巡检技术在应对复杂多变的变电设备故障时，需要进行进一步的算法优化。

4 结 论

在变电运维中应用智能巡检技术，不仅能进行缺陷检测和故障诊断、设备状态检测和预测，还能进行安全隐患排查和预警、对巡检数据进行管理和分析，为相关工作人员提供设备维护和决策依据。智能巡检技术在变电运维中的应用具有提高巡检效率和质量、实现故障预测和预防、降低运维成本以及改善工作安全性等优势。通过深入研究智能巡检技术的应用优势和挑战，可以为变电运维管理人员提供决策支持和技术指导，推动智能巡检技术在变电运维中的广泛应用，提升变电站的可靠性和运行效率。