变电运维中智能化技术运用分析

国网许昌供电公司 孙梦雅

随着电力系统的快速发展，变电站作为电网的重要组成部分，其运维效率和可靠性直接影响到电力系统的稳定运行。传统的变电站运维模式已难以满足现代电网的要求，因此智能化技术的引入成为提升变电站运维水平的必然趋势。智能化技术的应用不仅可以提高运维效率，减少人为错误，还能通过高级数据分析实现预测性维护，进而提升整个电网的稳定性和安全性。本文以某变电站为例，重点围绕智能化技术在变电站运维中的应用情况进行详细分析，旨在为电力行业的智能化转型提供实践经验和参考。

1 智能化技术在变电运维中的运用分析

1.1 智能巡检系统的部署与效果

变电站的传统运维模式是人工巡检，存在的主要问题是工作效率低下、精确程度不足，无法及时发现问题[1]。在本单位中，传统人工巡检模式下，某变电站的日常巡检任务由5名技术人员完成，每日须投入8h，月均故障响应时间为30min，故障修复时间平均为3h。巡检范围涵盖10个关键设备区域，每月记录故障次数约为10次。总体来看，人工巡检模式下，该变电站故障发生频率高、故障修复耗时长，生产效率相对较低。经过系统性讨论后，本单位决定引进智能巡检系统。该系统主要由集成的传感器网络、图像识别技术以及数据分析平台三个部分组成。

集成的传感器网络。由多个检测设备构成，包括但不限于振动传感器、温度传感器、湿度传感器、电流和电压传感器等。每个关键设备区域至少配备一种传感器，确保对设备状态的全方位监控。本单位选用的振动传感器型号为VibraSense-5000，温度传感器型号为ThermoGuard-TP150，均选用工业级别，以满足高精度和稳定性的要求。传感器网络通过无线方式与中央数据收集单元（DataHub-Central）连接，实时传输数据[2]。不同传感器采集数据的原理依据传感器类型而异。以温度传感器为例，采集数据的过程为：

Tactual=（Vout-Vzcro）/Stemp

式中：Tactual表示实际温度。

Vout是传感器输出电压。

Vzcro是零点电压。

Stemp是传感器的灵敏度。

本单位引入的图像识别系统由具有自动移动功能的机器人，以及搭载高清摄像头（型号为CamVision-X9）的无人机、热像仪（型号为ThermoScan-TX200）组成。摄像头和热像仪能够捕捉变电站设备的实时图像，并将这些图像数据传送至图像处理单元。图像处理单元运用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对图像进行分析。CNN通过训练数据集学习设备正常与异常状态的特征，从而实现故障诊断。控制程序主要实施“三步骤处理”：图像预处理。调整图像大小、对比度和亮度，以提高后续处理的准确性；特征提取。使用卷积层提取图像中的关键特征；分类。利用全连接层对特征进行分类，判断设备状态[3]。

数据分析平台是智能巡检系统的大脑，主要由高性能服务器组成。本单位为该服务器配置了先进的数据处理软件（DataMaster-Pro V2.4）。在自动化运维作业期间，数据分析平台收集传感器网络和图像识别系统提供的数据，运用机器学习和统计模型对数据进行分析，以预测设备故障和性能退化。统计模型可能包括回归分析、时间序列分析等。以线性回归分析为例，公式原理如下：

y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε

式中：y是响应变量（例如设备故障次数）。

x1、x2、xn是预测变量（例如温度、振动等）。

β0、β1、β2、βn系数代表各预测变量的影响权重。

ε是误差项。

数据分析平台根据分析结果生成报告，为运维决策提供依据。如通过分析振动传感器数据，平台可以预测某变压器的维护时间点，减少意外停机时间。

总体来说，集成的传感器网络、图像识别技术和数据分析平台三者互为补充，共同构成了智能巡检系统的核心，大大提高了变电站运维的效率和准确性。具体而言，系统部署后，数据显示巡检效率显著提升。月均故障响应时间缩短至5min，故障修复时间缩减至1h以内。同时，由于实时监控的精准性，每月记录的故障次数减少至2次，运维人员由原来的5人减少至2人进行监控和维护工作，日均工作量减少至2h，见表1，对比明显。

表1 智能巡检系统部署前后变电站运维工作对比

1.2 高级监控与故障预测技术的集成

本单位在引入智能巡检技术的同时，还集成了高级监控与故障预测技术，实现了变电站运维状态监控与数据预测于一体，确保了变电站设备的稳定运行，并显著降低了意外停机的风险。监控技术运用先进的实时数据采集与分析方法，综合应用了振动分析、温度监测和视觉识别等多种手段。故障预测则依托于数据分析平台的算法模型，通过历史数据训练，对未来的设备运行状况进行预测。表2为智能巡检系统集成前后的监控数据与故障预测准确性对比。

表2 多种智能技术集成前后监控数据与故障预测准确性对比

具体来说，高级监控确保了每分钟对关键设备区域的数据采集频率，故障预测准确性从70%提高至95%，平均故障预测提前时间从2h提升至12h，设备年度停机次数由5次减少至1次，降低了80%。由此可见，智能巡检系统的应用，不仅提升了监控效率，还通过精准的预测模型显著提高了故障预测的时间窗口，让维护团队能够提前采取措施，避免了大规模的设备停机事件，为变电站的高效和可靠运行提供了坚实保障。

2 智能化技术在变电运维中面临的挑战与解决方案

2.1 数据管理与信息安全挑战

在智能化技术助力下的变电运维中，数据管理成为一项核心活动，而信息安全则构成了一大挑战。随着数据量的激增，本单位有关上述变电站运维工作的监控数据每天产出量约达到1TB，包括来自传感器的读数和图像识别系统的输出。这些数据的存储、处理和分析对于运维工作至关重要，但同时也提高了数据泄露和滥用的风险。信息安全问题主要表现在外部攻击和内部滥用。针对外部攻击，智能系统可能面临恶意软件、钓鱼攻击和其他网络安全威胁。内部滥用则可能源于未经授权的数据访问或操作[4]。

为有效防范上述数据安全风险，本单位采取的措施如下：对于存储和传输的数据加密是基本要求。采用最新的加密标准如AES-256位加密，可以确保数据在存储和传输过程中的安全性。此外，实施严格的访问控制，确保只有授权人员能够访问敏感数据。定期进行访问审计，可以帮助检测和预防未授权的数据访问行为；对于外部攻击，必须部署先进的网络防御措施，包括但不限于防火墙、入侵检测系统和定期的安全漏洞扫描。这些措施可以减少潜在的网络安全威胁，并提供及时的警报；增强员工的安全意识也是防范内部滥用不可或缺的一环。通过定期的安全培训和意识提升活动，员工能够更好地理解安全政策和程序，从而减少因疏忽或误操作带来的风险。

通过实施上述措施，本单位有关变电站运维工作的信息安全事件在一年内下降了40%，表明上述三项措施具有较强的可行性。

2.2 技术升级与员工培训需求

变电站运维模式的转变，意味着部分技术已经全面升级。由此带来的另一项挑战是，技术升级的步伐与员工技能的提升应同步进行，以确保运维团队能够有效管理和利用新系统。本单位变电站智能运维系统升级后的最初6个月内，设备故障率下降了30%，运维效率提升了50%，但与此同时收集的观察数据显示，升级实施前仅有15%的员工具备操作新系统的技能，升级后这一比例需提升至至少80%才能满足日常维护需求。

为有效应对这一挑战，本单位制定了详细的培训计划：对所有运维人员进行基本的智能系统操作和维护培训，确保每位员工都能熟悉新技术。通过模拟训练和在线课程，6个月内已有75%的员工完成了初级培训；为了深入理解高级监控和预测系统，本单位还提供了专业培训课程。其中，专业培训包含数据分析、故障诊断和系统优化等内容。在进阶培训方面，40%的运维人员已经通过并获得了相应的资格认证；针对培训效果的跟踪显示，在培训结束后的12个月内，通过率达到95%。同时，培训后的员工在实际工作中应用新技能，令运维响应时间平均缩短了20%，维修作业的准确性提高了35%；为了持续提高员工的技能和知识水平，本单位实施了持续的教育计划。通过定期的研讨会和技能更新课程，员工能够跟上技术发展的步伐，确保运维团队的专业能力始终处于行业前沿。

通过实施上述措施，本单位不仅实现了技术的顺利升级，而且建立了一支能够高效运用新系统的专业运维团队。这种技术与人才发展的并行策略，为变电站的长期稳定运行提供了坚实的基础。

2.3 智能化与现有流程的融合

在融合新技术过程中，确保与现有流程的无缝对接至关重要。通过细致地规划和调整，本单位成功地将智能化技术集成于原有的变电站运维工作模式之中。

在技术融合的前期，例行巡检时间由原本的每周8h缩减至4h，提高了100%的工作效率，同时减少了人力资源的投入。智能监控系统的实施，使得实时数据分析成为可能，故障预测准确率提升了20%，从而大幅降低了突发事故的发生率；在技术融合过程中，本单位特别注重现有流程的优化。通过对工作流程的再设计，确保了新旧系统的平滑过渡。例如，智能化系统与传统的维护日志相结合，保证了数据记录的完整性和可追溯性。此举确保了运维数据在技术升级后的一致性，维护了历史数据的价值，同时也提升了数据分析的准确性和效率。

本单位在融合智能化技术的同时，对员工的工作职责进行了重新分配。智能系统承担了大量的数据收集和初步分析工作，而运维人员则更多地关注于决策制定和高级故障排除。这一转变使得运维团队能够专注于更加复杂和技术性的任务，推动了员工技能的提升和职业成长；在智能化技术全面融合后，上述变电站维护的年度成本节约了15%，同时运维相关的人为错误减少了25%。这些数据不仅反映了智能化带来的直接经济效益，也表明了流程优化对于提高运维质量和降低风险的重要性。

3 结语

本文详细分析了智能化技术在变电站运维中的应用，并针对实施过程中遇到的挑战提出了有效的解决策略。智能巡检、高级监控与故障预测、自动化控制系统技术的应用不仅提高了运维效率，还确保了变电站的高可靠性和安全性。同时，对数据管理、技术升级及流程融合等挑战的深入分析和策略制定，保障了智能化技术的顺利实施。未来，随着技术的不断进步和电力市场的深化改革，变电站智能化运维将更加深入人心，成为推动电力行业可持续发展的关键力量。