智能化技术在电力工程自动化中运用分析

国网湖北省电力有限公司十堰供电公司 候先超 李 琴 赵丽俊 周楷又

在当今迅速变化的能源领域，电力工程自动化成为确保电力系统高效、可靠运行的关键，随着智能化技术的不断进步，电力行业正经历着前所未有的变革，不仅提高了电网的操作效率，而且还为维护、监控和管理提供了新的方法，极大地提升了电力系统的性能和安全水平。同时智能化技术的融合也为电力工程自动化带来了预测性维护、实时监控、故障快速响应和优化调度等多个方面的革新，通过智能化手段可以更好地应对电力需求的波动，保障电网的稳定性，并为应对不断增长的能源需求和实现可持续能源发展目标提供支持。

以本公司参与的风力发电机组维修项目为例，该风力发电机组面临着风力发电机组运维效率低下和故障响应时间长的问题，为提升运维自动化水平，本公司通过引入基于人工智能（AI）和物联网（IoT）的智能化技术，安装多种传感器收集风机状态数据，并利用物联网技术实时传输这些数据到中央控制系统，利用人工智能算法如机器学习和深度学习对收集到的数据进行分析和处理，实现对风力发电机组可能出现的故障进行预测性维护。

实施后风电场运维效率显著提高，故障检出时间由原先的48h 缩短至2h 以内，故障响应时间从24h 减少至4h。此外基于AI 的预测性维护准确率达到92%，大大降低因突发故障导致的停机时间和维修成本，年度运维成本节约20%，同时整体发电效率提升约5%。

1 预测与调度

1.1 大数据和人工智能负荷预测

负荷预测指的是预估未来一段时间内电网的电力需求量，对于电网的调度、优化运行以及减少能源浪费具有重要意义，传统的负荷预测方法主要依赖历史负荷数据和统计分析，但在处理复杂模式和实时数据方面存在局限。而利用大数据技术，可以收集和处理来自智能电表、天气站、用户行为等多种来源的大量数据，这些数据不仅包括历史负荷信息，还有温度、湿度、节假日、经济活动等影响负荷的因素，为负荷预测提供了更全面的信息基础[1]。

与此同时，人工智能（AI）尤其是机器学习和深度学习技术在处理大规模数据集、识别复杂模式和进行预测方面展现出卓越的能力，通过构建深度神经网络（DNN）模型，可以学习电力负荷与各种因素间的非线性关系，并准确预测短期或长期负荷。

以深度学习模型中常用的长短期记忆网络（LSTM）为例，LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理和预测时间序列数据中的长期依赖问题，在电力负荷预测中LSTM 能够根据历史负荷数据以及其他相关因素（如天气条件、日期类型等）来预测未来某个时段的电力需求量，而训练LSTM 模型时首先需要定义损失函数，通常用于回归问题的损失函数是均方误差（MSE），计算公式为：其中：m是测试集中的样本数量，Yi是第i个样本的实际负荷值，Y是模型预测的负荷值。

1.2 智能化调度系统应用

智能化调度系统采用人工智能（AI）算法如神经网络和机器学习，对海量历史数据进行分析，实现对电网负荷的准确预测，这些预测数据为调度提供重要的决策支持，然后调度系统能够实时收集各种电网设备的状态数据，如变压器、配电线路和发电机组的运行信息，这些信息通过高速通信网络传输至中央处理单元，中央处理单元将实时数据与AI预测模型结合，通过高级优化算法如遗传算法或粒子群优化动态调整电力资源分配，从而在需求峰谷期间实现电力的高效流动。紧接着智能化调度系统中的智能合约能够自动执行与电力交易相关的合同条款，确保交易的透明度和快速结算，最后通过高级可视化工具，操作员可以实时监控整个电网的状态，并在必要时手动介入，以确保系统的稳定性和安全性。以本公司所参与的项目为例，对智能调度系统引用前后进行对比，详细内容如表1所示。

表1 智能调度系统前后对比表

从表1可以看出，采用深度学习算法后智能调度系统不仅提高了负荷预测的准确性，还实现了快速响应和高效的资源分配，再加上IoT 技术的应用，使得数据采集更加全面和实时，为系统的优化调度提供了可靠的数据支持，且智能合约的引入极大提升了电力交易的效率和透明度，为电力系统带来了显著的经济和社会效益[2]。

2 PLC 技术应用

在电力工程自动化领域中，PLC 主要通过接收传感器信号对电力系统中的各种设备进行实时监控和控制，以此提高电力系统的运行效率和安全性。通常PLC 负责收集变电站内部的温度、湿度、电压等重要参数，并根据预设的条件执行相应的控制策略，如启动风扇冷却、调节变压器的负荷等，以确保变电站稳定运行。如，在计算变电站内部平均温度的过程中可用以下公式完成：其中：Tcurrent表示当前平均温度（℃），Ti表示第i个传感器测量的温度值，n表示传感器总数，当平均温度超过预设的安全温度阀值时PLC 会发送指令启动冷却系统。

同时PLC 还可以定期计算负载电流与额定电流之间的比例，以此评估是否需要调节变压器的输出，具体计算公式如下：Iratio=Iload/Iratcd，其中：Iload表示实际负载电流（A），Iratcd表示变压器额定电流（A），当负载电流与额定电流之间的比例超过一定安全范围时，PLC 会调整变压器的负载或启动备用设备来分担过载。

此外PLC 还能与上位机系统（SCADA）紧密结合实现远程监测和控制，操作人员可通过SCADA 界面获取实时数据，及时调整控制策略，进一步优化电网运行状态，当配电网发生故障时PLC 能够快速响应，根据故障信号和位置信息自动切断故障区段，同时向健康区段供电，最小化事故影响范围并缩短恢复时间。

3 设备监控与维护

3.1 物联网设备状态监控应用

利用物联网平台，可以通过实时监控设备状态快速识别设备的异常行为或故障迹象，从而在问题发生前采取预防措施，减少停机时间和维护成本，同时物联网技术支持对大量设备的远程监测和管理，极大地提高了监控效率，降低了人力成本。而基于物联网收集的大数据，可以使用机器学习算法对设备的未来状态进行预测，进一步指导维护计划的优化和调整[3]。

以本公司参与的项目为例，通过设置专门的传感器，由传感器收集数据并通过物联网平台监控变压器，此变压器被装配了温度、振动和声音传感器，这些传感器每分钟采集一次数据，然后将信息实时发送至中心处理系统。温度传感器监测到变压器的正常运行温度区间应在40℃到60℃之间，但在连续的三次测量中发现温度超过了65℃，指示着潜在的过热风险；振动传感器通常在0.1mm/s 到2mm/s 范围内波动，如果振动持续超过2.5mm/s，预示着机械故障或结构问题；声音传感器则能检测到不寻常的噪声，如因绝缘材料老化导致的嗡嗡声。在此过程中对传感器一个月内数据进行收集，详细内容如表2所示。

表2 传感器数据收集表

从表2可看出，在3号到5号期间监控到的最高温度持续超过了65℃的阈值，并且振动水平亦高于正常范围，同时异常声音事件的数量也发生了增加，这些都强烈暗示了变压器存在某种问题，通过对这些数据的及时响应，本公司立即派遣技术人员进行现场检查，避免了一次昂贵的设备故障和停电事件。

3.2 基于AI 的预测性维护

基于人工智能的预测性维护采用机器学习算法，通过预测性维护系统能够分析来自电力设备的大量历史和实时数据，以预测潜在的故障并及时进行维护，具体方法包括使用时间序列分析、异常检测和生存分析等技术。如，时间序列分析可以帮助识别设备运行数据中的模式和趋势；而异常检测则用于监测与历史性能数据显著不同的实时操作数据，两者结合可及早发现故障信号；生存分析进一步评估设备发生故障的风险和剩余寿命，这些预测由高效的机器学习模型如随机森林、支持向量机或深度神经网络执行，并且随着数据的积累持续优化[4]。

将这些方法应用于电力系统中的变压器、开关、线路等关键资产上，可以减少意外停机时间，延长设备寿命，并最终节省维护成本。为了实现有效的预测性维护，数据的质量和完整性是关键，因此需要确保传感器和数据收集系统的准确性和可靠性。为了处理和分析这些庞大的数据集，需要强大的计算资源和专业知识以建立和训练精确的预测模型。如，可使用线性回归模型来预测电力设备的剩余使用寿命，使用历史数据训练线性回归模型。如，可使用训练LSTM 模型来预测电力设备的剩余使用寿命，并通过数据对模型进行优化。

4 故障检测与处理

4.1 人工智能故障诊断应用

人工智能（AI）在故障诊断中的应用是提升系统可靠性和效率的关键，已被广泛应用于检测和诊断电网中的异常和故障，通过分析历史数据和实时数据，能够预测并准确识别出潜在的问题区域，从而实现快速响应和故障修复。利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）对电力系统的运行状态进行模式识别，比如可通过收集和分析电网的负荷数据、电压数据等信号，使用CNN 模型训练得到95%以上的故障诊断准确率，可以有效地从海量数据中提取特征，进而精准定位故障类型和位置；或者采用基于自然语言处理（NLP）的技术来分析维护日志和报警记录，结合机器学习模型可以自动识别和分类故障信息，实现对故障原因的快速排查，大大缩短故障诊断时间[5]。

4.2 自动化故障定位和修复技术

在智能化技术指导下，电力工程自动化领域的故障检测与处理显著提升，尤其是自动化故障定位和修复技术应用，在快速准确诊断电网中异常情况的前提下并自动采取纠正措施。具体方法包括利用分布式传感器网络对电力系统进行全面监测，这些传感器能捕捉到微小的电流、电压变化，甚至在预警阶段就能发现潜在故障，一旦检测到异常数据即被送往中心处理系统，后者运用机器学习算法分析数据以确定故障的具体位置和性质。如一种常用的方法是基于支持向量机（SVM）的故障分类模型，它能够以高达98%的准确率识别和定位系统中的短路故障，而在故障定位之后，智能系统会根据故障类型和位置自动调整电网的运行参数或启动预设的修复程序[6]。

综上所述，在现代电气系统中使用智能化技术，能够有效提高电气设备自动化水平，在实现优化设计的基础上，加强对设备系统的故障定位，提高监控管理效果，根据故障类型自动化采取有效解决措施，不断提高智能化以及自动化特点，从而有效促进我国电力系统的安全稳定运行。