特高压变电站在线监测技术整合与智能巡检管理研究

高 宇

（国网山东省电力公司超高压公司，山东 济南 250118）

0 引 言

特高压变电站作为电力系统的重要环节，其安全稳定运行对于保障电力供应和维护社会经济发展至关重要。传统的变电站巡检模式已经难以满足日益复杂的电力需求和设备管理要求。然而，随着信息技术的不断进步，特高压变电站的智能巡检管理成为提高电网可靠性、降低维护成本的重要途径。基于此，文章提出了特高压变电站的在线监测技术整合以及智能巡检管理研究。

1 特高压变电站在线监测与智能巡检管理的优势

1.1 有助于加强事故预警促进快速响应

特高压变电站在线监测与智能巡检管理的应用优势是显著提高了事故预警与快速响应的能力。传统的巡检方式依赖于人工巡检和周期性维护，难以及时发现设备异常，导致潜在故障可能被忽视或延误处理，对电网安全稳定可靠运行造成威胁，然而变电站内各类设备的在线监测技术与智能巡检系统的应用彻底改变了这种局面。在线监测技术实时采集和监测特高压变电站内运行设备的关键参数和状态，能够持续监控变电站各项运行指标，识别出异常或不稳定的信号[1]。

2020年12月20日，某1 000 kV特高压变电站运维人员通过智能巡检系统发现1 000 kV某高抗中性点套管底部漏油（见图1）。该巡视点位位置高，人工无法巡视到位，因此该缺陷存在隐蔽性高、隐患严重的特点。运维人员运用智能巡检每日持续跟踪该缺陷发展趋势，实时了解特高压变电站信息，合理安排消缺计划。

1.2 有助于降低运维成本提升管理质效

传统的人工巡视与定期维护需要使用较多运维人员并占用大量工作时间，人力、物力、时间成本都较高，且无法做到设备巡视的全覆盖，如变压器顶部、避雷器及电容式电压互感器（Capacitor Voltage Tansformer，CVT）高处部位在设备不停电时，运维人员即使借助望远镜也做不到精确巡视，巡视质量较低，无法准确掌握设备的运行状态。智能巡检系统采用“高清视频+机器人”巡视方式，部署机器人、可见光摄像头、红外测温摄像头，可有效覆盖人工巡视99.5%以上的点位，最大限度地释放了运维人员压力。该系统具备例行巡视、特殊巡视及固定点巡视3个功能。对特高压主变完成红外测温及全面巡视，2人同时开展人工巡视及精确红外测温需用时50 min，而智能巡检系统仅需用时20 min。同时，智能化运维管理系统通过深入分析和学习设备历史数据，能够更好地理解设备的运行规律和性能状况，系统可以根据设备的实际运行状态和负荷情况，进行智能化调度和实施优化运维计划。例如，合理地分配设备负荷，避免过度负荷运行，有助于减少设备的磨损和损耗，从而延长设备的使用寿命[2]。

1.3 有助于预防设备故障提高处置效率

特高压电网是电力系统的主网架，停电检修成本高，设备停电检修频率低，人工巡视无法发现部分隐蔽性缺陷。该缺陷会导致特高压设备的损坏，造成重大经济损失。智能巡检管理系统可以通过分析在线监测数据，实时监测和评估特高压变电站的运行状态。这使得运维人员能够及时发现设备异常和潜在问题，做出初步的故障诊断，避免不必要的维修和更换，不仅降低了维修成本，还延长了设备的使用寿命，实现了资源的优化配置。

主变返厂解体后变压器铁轭垫板放电痕迹如图2所示，判断异常原因为铁轭垫板存在质量缺陷。在垫板压制过程中，质量控制不严等因素导致纸板之间脱胶，纸板内部形成空腔，绝缘油浸渍不充分，从而导致在运行或试验过程中，空腔处局部放电。

图2 变压器解体内部故障放电通道

2 特高压变电站在线监测技术整合

2.1 主要监测指标及传感器选择

特高压变电站在线监测技术整合的成功关键之一是选择适用的监测指标和传感器，以确保准确监测和采集关键参数与设备状态的数据，这些主要监测指标和传感器的选择对于实现电网的高效运行和设备的稳定性至关重要。电流传感器可以实时监测电力设备的负荷情况以及电流的变化情况，帮助评估电力输送效率和电网的稳定性[3]。电压传感器用于测量电网中的电压变化，从而确保电力质量和稳定供电。温度传感器可以监测设备内部的温度状态，防止设备过热和设备损坏。湿度传感器用于监测设备周围的湿度环境，防止湿度过高对绝缘性能造成影响。油位传感器适用于油浸式设备，如变压器用于实时监测油位状态，预防油漏和设备故障。振动传感器可以监测设备的振动情况，帮助判断设备的稳定性和运行状态。传感器的选择需要综合考虑其精度、稳定性、耐用性、适应性以及成本等因素，合理选择适用的传感器有助于确保监测数据的准确性和实时性，为特高压变电站的在线监测提供可靠的数据支持，进而实现电网的高效运行和设备的安全性。

2.2 监测数据采集与传输技术

在线监测技术整合中的监测数据采集与传输技术在实现智能化运维管理方面扮演着关键角色。该技术领域的发展为变电站设备的实时监测和数据获取提供了先进手段，为运维决策提供了可靠的信息支持。同时，监测数据的传输技术至关重要，特高压变电站的监测数据传输广泛应用无线传感网络、物联网技术建立高效且稳定的数据传输通道，实现设备数据的远程采集和实时传输。该传输技术可以大大提高数据的实时性和可靠性，为后续的数据处理和分析提供支持。

2.3 数据处理与分析方法

特高压变电站在线监测技术整合中的数据处理与分析方法发挥重要的作用，通过深入挖掘和分析实时监测数据，系统可以获取有价值的信息，实现对设备状态和电网运行的深入理解和有效判断。在数据处理方面，需要预处理和清洗采集到的大量监测数据，以去除噪声、填补缺失值等，确保数据的准确性和可靠性，再对数据进行整合、聚合和压缩，以减少数据量，提高处理效率，并为后续分析做好准备。数据分析涉及多种方法和技术，如统计分析、机器学习、人工智能等。通过统计分析，可以从历史数据中识别出趋势、周期性等规律，为设备运行状态和电网负荷变化提供参考。机器学习和人工智能技术能够对大量数据进行自动化处理和模式识别，实现设备故障的预测、异常的检测和分类，并评估电网运行状态。

3 特高压变电站智能巡检管理

3.1 智能巡检管理系统的构建

特高压变电站智能巡检管理是一个综合性的系统工程，其核心是构建一个完备的智能化运维管理系统。这一系统的构建涉及多个方面，包括硬件设备、软件平台、数据流程以及运维策略。在硬件设备方面，智能化运维管理系统需要部署各种传感器和监测装置，用于实时采集特高压变电站的各项运行参数和设备状态，并保证这些设备的高精度、稳定性和可靠性，以确保监测数据的准确性和实时性。在软件平台方面，智能巡检系统需要搭建一套完备的软件平台，用于处理、分析和展示数据。这包括数据预处理模块、数据分析算法、故障诊断模型等。通过数据分析和算法建模，系统能够实时监测设备的状态，识别潜在故障，预测设备寿命，并生成相应的报警和维护建议。数据流程是智能化运维管理系统的核心，监测数据从传感器采集后，经过预处理、清洗、压缩等步骤，进入数据分析和算法模型，生成运行状态分析报告、故障预测结果等，最终呈现给运维人员。整个数据流程需要高效、稳定地运行，以保证监测数据能够及时传递和被准确分析[4]。

3.2 数据融合与智能决策

特高压变电站智能巡检管理需要实现数据融合与智能决策。数据融合是整合和合并来自不同传感器、不同设备以及不同系统的监测数据，形成全面、准确的设备状态画像。这种综合性数据的融合有助于减少数据的冗余，提高数据质量，同时为智能决策提供更可靠的基础。例如，结合电流、电压、温度以及湿度等多种监测数据，系统可以判断设备的工作状态是否正常，是否存在潜在的故障风险。同时，数据融合可以帮助识别设备之间的关联性，发现异常模式和趋势，有助于提前发现故障的征兆。智能决策是在数据融合的基础上，通过运用人工智能、机器学习等技术，进行智能化的运维决策。系统可以根据历史数据和实时监测数据，进行模式识别、趋势分析，预测设备故障和寿命，制定相应的维护计划。此外，智能决策可以实现设备的负载均衡和能源优化，以提高电网的稳定性和能效。

3.3 预测与预防性维护

特高压变电站智能巡检管理的作用之一是实现预测与预防性维护，通过数据分析和智能算法，提前发现潜在的设备故障迹象，采取相应措施，以减少故障损失和维护成本[5]。通过深度分析历史数据和实时监测数据，系统可以识别出设备异常的模式和特征，预测设备可能出现的故障情况。这种预测性分析不仅可以提前发现设备健康状态的变化，还可以预测设备寿命和性能退化，为维护决策提供有价值的参考。预防性维护是在预测的基础上，采取积极措施，提前进行设备维护，以防止故障的发生。系统根据预测结果，为设备制定详细的维护方案，包括检修计划、更换零部件等。此外，系统可以进行设备状态监控，实时监测设备的运行状况，发现异常情况并及时报警。预测与预防性维护的实施可以显著提高特高压变电站的运维效率和设备可靠性。

4 结 论

特高压变电站智能巡检管理的研究和应用为电力系统的稳定运行和设备的可靠性提供了有力支持。通过在线监测技术整合，系统可以实时获取设备的运行数据和状态信息，为运维管理提供高效、精准的数据支持。数据处理与分析方法的应用可以深入挖掘监测数据，为设备健康评估、性能优化和故障预测提供了有力工具。预测与预防性维护的策略能够提前发现潜在故障迹象，采取相应措施，最大限度地降低故障损失和维护成本。未来，结合先进的信息技术手段，不断提升特高压变电站的智能化水平，以实现更高效、更可靠的电网运行和设备管理。