人工智能在变电运行操作自动化中的应用

2024-04-16 11:36王雅琦
通信电源技术 2024年3期
关键词:一键变电变电站

王雅琦

(国网山西省电力公司临猗县供电公司,山西 运城 044100)

0 引 言

传统的变电运行操作依赖于人工,操作过程复杂、耗时较长,且存在一定的安全隐患。变电站环境恶劣,工作人员面临高压、高温、高噪声等危险因素,因此人工操作容易出现误操作,对电力系统的安全稳定运行造成影响。近年来,人工智能技术在图像识别、语音识别、数据分析等方面优势显著,逐渐成为电力系统自动化发展的关键技术。将人工智能技术应用于变电运行操作自动化,可以有效提高运行效率、降低人工成本,并提高系统安全性。本文通过研究人工智能在变电运行操作自动化中的应用,旨在提高变电运行操作的效率和准确性,降低人工成本,减少变电站工作人员面临的危险因素,提高工作安全性,探索人工智能技术在电力系统中的应用前景,为电力行业的发展提供新思路。

1 人工智能技术概述

人工智能是一种通过模拟人类智能的方法,使计算机具有学习、推理、感知、解决问题的能力[1]。人工智能旨在实现计算机智能化,使计算机能够适应各种环境,完成各种复杂的任务。从20 世纪50 年代开始,人工智能逐渐成为一门独立的学科。随着计算机技术、网络技术和大数据技术的不断发展,人工智能进入了一个新的繁荣时期,主要有机器学习、深度学习、自然语言处理以及计算机视觉4 类。

2 变电运行操作自动化现状

在当前的变电运行操作中,虽然已经应用了一些自动化技术,但仍存在一些局限。通过分析当前变电运行操作自动化的局限性、存在的问题和挑战,可以为后续探讨人工智能在变电运行操作中的应用奠定基础[2]。虽然自动化技术在变电运行操作中得到了一定程度的应用,但是与发达国家相比,我国在技术研发和应用水平上仍存在一定差距。不同厂家生产的设备之间兼容性较差,导致自动化系统难以实现无缝对接,影响了运行效率和稳定性。现有变电运行操作自动化系统的集成度较低,各个子系统之间的信息交流不足,导致数据冗余和资源浪费。人工智能在变电运行操作中的应用尚处于初级阶段,未充分发挥其在提高运行效率、减少人工干预等方面的优势。同时,变电运行操作自动化面临着诸多问题和挑战,因此实现现有操作系统的智能化升级,进一步提高运行效率和降低成本,才是未来发展的关键。

3 人工智能在变电运行操作自动化中的应用

3.1 智能判断

在变电运行操作中,人工智能的应用能够实现智能判断,提高运行效率和可靠性[3]。第一,通过实时采集变电设备的运行数据,包括电流、电压、温度、湿度等,人工智能系统可以对这些数据进行清洗、整合与归类,以便后续的分析和判断。第二,利用机器学习算法和模式识别技术对采集到的数据进行分析,实时监测设备的状态。通过对设备运行数据进行模式识别,可以检测设备的异常运行状态,并给出相应的预警或报警信息。第三,人工智能在故障诊断方面发挥着重要作用。基于历史数据和故障案例的分析,利用机器学习和深度学习算法对设备的故障特征进行学习和识别[4]。通过对实时采集的数据进行故障特征的提取和匹配,可以快速准确地诊断设备的故障原因和位置,为故障抢修和恢复提供指导。第四,通过对设备运行数据的分析和预测,人工智能可以辅助运维决策的制定。借助机器学习算法和大数据分析技术,可以对设备的寿命进行预测,为设备维护和更换提供合理的时间窗口,同时通过数据驱动的方式,制定更加优化的运维策略,提高设备的可用性和运行效率。第五,人工智能技术可以实现智能报警和智能交互。通过自然语言处理和语音识别技术,实现与系统的智能对话和交互,在设备故障处理过程中为运维人员提供准确的信息和建议。当设备出现异常或故障时,系统可以自动发出报警信号,及时通知运维人员进行处理。

3.2 自动操作与控制

在变电运行操作自动化中,利用人工智能技术实现自动操作与控制是关键。通过引入人工智能技术,可以降低人工干预,提高运行安全性,同时减少人为失误导致的故障风险。首先,利用人工智能技术进行实时监测,对变电站设备的运行状态进行智能分析。通过对历史数据的挖掘和对当前运行数据的实时分析,及时发现潜在的设备故障和运行隐患,以便在问题发生前采取预防措施,避免设备损坏和停电事故的发生。其次,人工智能技术可以对变电站设备的运行数据进行智能分析,优化运行参数。通过算法调整电压、电流、功率等参数,使设备运行在最佳状态,提高能源利用率,降低能源损耗。再次,人工智能技术可以实现对变电站设备的自动操作。在设备维护、故障处理和正常运行过程中,根据预设的规则和算法,自动完成设备的启动、停止和切换等操作。最后,人工智能技术可以实现对变电站设备的智能控制。通过构建控制策略和规则,使设备在运行过程中自动调整状态,以满足电力系统的需求。例如,在电网负荷变化时,智能控制系统可以自动调整发电机组的输出功率,保持电网稳定运行。

3.3 智能巡检与维护

智能巡检与维护是人工智能在变电运行操作自动化中的重要应用之一[5]。通过运用无人机、机器人等载体,实现对变电站设备的高效巡检和维护,可以显著提高设备的运行可靠性。智能巡检机器人,如济南祥控自动化设备有限公司研制的XKCON 祥控智能巡检机器人,采用红外测温技术、设备热缺陷鉴别技术等,对变电站现场环境进行近距离观察,实现可见光视频分析、温湿度检测、红外测温等重要功能。机器人支持定时定点巡检,能够进行数据采集和异常处理,并及时上报变电站智能监控系统数据中心。在变电站的运行过程中,设备发热的现象一方面是由于设备持续使用的影响,另一方面提示着设备运行存在的缺陷和问题。红外测温仪通过采集物体发射的红外线,无须接触电力设备,就能在设备的正常运行过程中快速准确地测定温度,并识别设备的工作状况、判断设备故障的发生部位和性质,使得红外测温技术在电力行业成为检测电力设备温度和诊断电力设备故障的重要手段。智能巡检机器人还具备360°全景监测范围高速云台,实现对变电站设备的多角度、高清监测,确保巡检覆盖全面,及时发现隐患。

3.4 一键顺控

在变电运行操作自动化中,一键顺控是人工智能技术的重要应用之一。首先,通过一键顺控功能,变电站运行人员可以实现对变电设备的一键自动控制和操作。一键顺控功能利用人工智能技术对变电设备的运行数据进行实时监测和分析。通过对设备运行数据的处理和判断,一键顺控系统可以自动识别设备的运行状态和参数,并根据运行要求进行自动调整。例如:当电流超过额定值时,系统可以自动切断电路;当温度超过安全范围时,系统可以自动降低负荷。其次,通过一键顺控功能,变电站运行人员可以快速、准确地对设备进行操作,提高运行效率和可靠性。一键顺控功能还可以与人工智能算法和模式识别技术结合,实现故障预测和诊断。系统通过对设备历史数据和故障案例的学习和分析,可以提前判断设备可能出现的故障,并发出相应的预警信息。运行人员可以根据系统的提示和建议进行相应的处理,及时避免设备故障的发生,保证电力系统的正常运行。再次,一键顺控功能的应用可以极大简化运行人员的操作步骤,减少人为失误的风险,同时便于运行人员可以快速、便捷地对设备进行控制,提高工作效率。最后,一键顺控功能还能实现设备的自动联动。例如,在发生故障时,系统可以自动联动其他设备,进行短暂切换和恢复操作,减少对电力系统的影响。

4 一键顺控技术应用案例

某变电站原本采用传统的操作方式,即人工对设备进行逐一操作。随着技术的不断发展,该变电站引入了一键顺控技术,提高了操作效率和安全性。一键顺控技术应用前后的对比分析如表1 所示。

表1 一键顺控技术应用前后的对比分析

4.1 操作效率对比

在引入一键顺控技术前,操作人员需要对设备进行逐一操作和操作前的安全检查,并在操作后进行设备状态确认。引入一键顺控技术后,操作人员只需在控制中心点击鼠标,即可完成设备的全部操作,大大提高了操作效率。传统操作方式为30 min/次,而应用一键顺控技术后仅为1 min/次。

4.2 安全性对比

传统操作方式中,操作人员需要直接接触设备,存在触电、误入间隔、高空坠落等安全风险。引入一键顺控技术后,操作人员在控制中心进行远程操作,避免了直接接触设备,降低了安全风险。据统计,传统操作方式的安全事故发生率为0.50%,而应用一键顺控技术后的安全事故发生率为0.01%。

4.3 人力资源对比

传统操作方式需要大量的人力资源,而一键顺控技术则大大减少了人力资源的需求。传统操作方式每次操作所需的人员为5 人,应用一键顺控技术后每次操作仅需1 人。

4.4 设备故障率对比

引入一键顺控技术后,设备的故障率明显降低。传统操作方式的设备故障率为2.0%,应用一键顺控技术后的设备故障率为0.1%。

4.5 对比总结

通过以上对比分析可以看出,引入一键顺控技术后,变电站的操作效率、安全性、人力资源需求和设备故障率都得到了显著改善。随着技术的不断发展,一键顺控技术将在更多领域得到应用和推广。

5 结 论

随着人工智能技术的不断发展,其在变电运行操作自动化领域的应用将呈现以下趋势。首先,基于大数据和云计算的智能分析与决策支持技术将得到广泛应用,有助于提高变电运行的效率和安全性。其次,人工智能技术与变电运行领域专业知识的结合将更加紧密,推动行业创新和发展。再次,随着机器学习和深度学习等技术的进步,故障诊断和预测能力将得到显著提高,降低运行风险。最后,人工智能将促进变电运行管理模式的变革,实现状态检修、智能巡检等先进运维方式,为电力系统的发展注入新的活力。

尽管人工智能技术在变电运行操作自动化中具有巨大的潜力,但其在实际应用过程中仍面临一些挑战。一是变电运行环境复杂多变,涉及高压、高电流等高危因素,因此人工智能系统在应对不同场景时的稳定性和可靠性至关重要。二是变电运行所需的实时数据量大,数据质量参差不齐,如何有效处理这些数据以保证人工智能模型的准确性是一大难题。三是现有的人工智能技术在故障诊断和预测方面仍存在一定的局限性,需要进一步提高其准确性和适应性。四是人工智能技术与变电运行领域的专业知识相结合尚存在一定的困难,需要进一步加强技术研发和人才培养。

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