广东电网有限责任公司梅州供电局 谢昭晖 钟嘉荣 江伟奇
目前,电力公司仍主要采用传统的人工巡检方式,即利用人的看、听、闻等感知手段,对电力设备运行状态进行巡视、查验和记录,此种方式存在着人力成本高、巡检手段单一、巡检数据主观性强、效率低、容易漏检错检等问题,逐渐无法满足准确、实时、高频率的电力设备巡检需求[1]。某电网公司在变电巡检领域,主要向基于多智能终端协同巡检的模式转型,工作实施以来,已在新型智能装备应用与技术研究、智能专业应用平台搭建、生产管理模式优化和标准体系建设等方面取得显著进展,但仍存在部分制约条件。
基于多终端协同模式的变电站智能巡检体系,主要是指通过摄像头、无人机、机器人和设备在线监测装置等智能巡检终端及其系统应用,借助数字孪生、智能传感测量、智能网关、人工智能等先进数字技术,实现对变电站内设备及环境的状态实时感知、数据实时分析、故障提前预测、支持安防决策等功能,并最终达到日常巡视无人化、现场操作无人化和安全管理智能化的目标。
以某供电局为例,2023年该供电局在市局和区县局层面先后成立指挥中心,统筹全市智能作业和生产监控工作。依托无人机倾斜摄影和激光建模技术,该供电局完成了对全市户外非禁飞区变电站的数字建模工作,并在此基础上实现了无人机自动巡检的全覆盖。目前,上述变电站均已实现无人机自动巡检单轨运行,户外设备的绝大部分巡视项目均已完成智能替代,人工巡视周期得到延长。
构成该体系的智能设备终端及系统主要有:无人机巡检系统、机器人巡检系统、设备在线监测系统和智能网关等。
1.2.1 无人机巡检系统
无人机巡检系统主要由机巢、无人机和交换机等网络通讯设备组成。由于无人机在精准定位、巡视角度和红外任务挂载等方面的优势,因此在现阶段的多终端协同巡检体系中,无人机巡检系统是重点建设内容。
1.2.2 机器人巡检系统
相比于无人机,巡检机器人被更早应用于变电站巡检,其型式也更多样化,既有传统的轮式和履带式机器人,也有机器狗、轨道式机器人。目前,轮式、履带式机器人和机器狗主要用于户外变电设备的巡检,而轨道式多用于高压室、继保室等室内变电设备的巡检中。
1.2.3 设备在线监测系统
设备在线监测系统主要包括:主变油色谱在线监测系统、GIS 局部放电在线监测系统、开关柜在线测温系统等,其主要用于对变电设备重要参数和工况的实时在线监测。
1.3.1 生产监控指挥平台
生产监控指挥平台用于汇集各类智能终端采集的设备信息参数和变电站内环境监测数据等,可实现对变电站内设备、作业情况和周边环境的实时感知和监控。
1.3.2 智能终端集控平台
智能终端集控平台主要用于对变电站内的无人机、机器人和摄像头等智能终端实现远程监视和控制,并对智能终端进行巡检作业后的数据进行采集和分析。
目前,变电站智能巡检技术的发展已跨过早期巡检设备少、功能单一等技术门槛,尤其是无人机、5G、WAPI 技术的发展,正推动变电站无人巡检往多智能终端协同的方向发展,但该巡检体系的建设也面临着诸多制约条件。
当前,变电站的设计与设备选型布局并未充分考虑智能巡检设备的作业特点。一是设备间隔过于密集,不利于无人机、机器人等进行巡检作业。以南方电网35kV 智能变电站标准设计为例,35kV 断路器与隔离开关中线距离为2.5m,而目前《广东电网变电专业无人机巡检航线规划指引》中规定,无人机航线与35kV 设备带电部位安全距离不小于1.2m,而考虑到断路器与隔离开关的机构箱等突出部件,无人机无法安全进入两设备间进行巡检作业。
二是表计类设备存在巡视死角。如图1所示为传统变电设备的表计安装位置一般位于狭窄或封闭空间,比如断路器动作计数器、断路器储能指示器和避雷器泄漏电流监测仪等,这类表计出于防护或方便人工巡视等原因,一般都安装在机构箱内部或朝下安装,对无人机等智能设备存在巡视死角,无法监测。
图1 避雷器泄漏电流监测仪存在巡视死角
目前,无人机、机器人等智能巡检终端已实现远程作业,相比于现场巡视,远程作业对设备状态和周边环境的实时感知能力是短板。一是设备在线监测装置普及率较低。以某供电局为例,全市共有35kV 及以上变电站140余座,在运主变压器260余台,各类在线监测设备配置情况见表1。由表1可知,目前该局变电设备在线监测装置种类较单一、数量较低。
表1 某供电局在线监测装置配置情况
二是对现场作业环境的感知度不足。如图2所示,目前变电站内设备和周边环境变化是造成无人机巡视作业时发生坠机事件的主要原因。受限于人力和时间成本,当变电站内设备或周边环境发生变化时,用于安全校验的点云模型无法做到及时更新同步。同时,随着智能终端巡检作业的增加,不同专业班组间也存在交叉作业的风险。上述情况对站内的设备和人身安全存在较大的安全隐患。
图2 线路改造后导致无人机坠机
在变电智能巡检图像识别领域,某电网公司明确了红外检测、表计读数、外观缺陷、隐患排查、状态检测和人员行为六大类算法开发目标,截至目前已完成4大类19种算法的开发部署工作,其中红外检测算法7种、表计读数识别算法6种、外观缺陷识别算法4种、隐患排查2种。已部署算法在实际应用中的准确率有待提高,主要问题表现为:算法种类不足、识别准确度和精度不高等,如图3所示的算法误将车轮识别为表计。在现阶段的实际应用中,变电领域图像识别技术并未很好地起到减轻人工识别负担的作用。
图3 误将车轮识别为表计
由于各终端设备发展迭代情况不一,因此不同终端往往有各自一套应用平台。以某供电局为例,目前该供电局在智能巡检领域所使用的平台主要有:视频监控平台、生产监控指挥平台、无人机及机器人远程巡检作业系统、无人机航线规划系统和电网管理平台、智慧安监系统等。虽然各系统的功能正在不断完善和集成,但不同系统间的数据共享共用通道尚未打通,设备、系统间的相互触发与联动作业能力较低,限制了多终端协同的能力。
针对上述制约多终端协同巡检体系建设的不利条件,提出下列解决对策。
针对传统变电站设计未充分考虑智能终端作业特点的问题,应积极开展基于多终端协同模式下的变电站智能巡检作业特点的研究论证工作,进而推动变电站典型设计、设备选型和各类技术规范、管理标准的迭代更新。2023年,某电网公司成立变电智能巡检技术攻坚团队,围绕智能巡检体系建设、智能终端深化应用、系统平台搭建、关键技术研究攻关等方面开展工作。目前,公司内部已组织开展无人机安全作业距离、变电站无人机碰撞试验[2]和红外测温精度试验等理论研究和试验工作,并根据试验数据对相关技术标准进行了修编完善。
在智能化电网的建设发展中,输变电设备的监测技术是较为重要的内容,也是提升智能化电网运行质量与运行效率的关键[3]。一是要通过安装数字表计、巡视摄像头等在线监测终端,实现对现有巡视死角的覆盖。二是要加大力度提升在线监测装置的普及率及应用水平。三是要加强在线监测装置的管理,在线监测系统投入运行后,必须编写相关运行规程,将其纳入生产设备日常管理,规范其储存、使用、通信、数据分析和维护等管理制度[4]。
加强图像识别、作业安防等关键技术的开发攻关。针对现阶段变电设备图像识别算法准确率较低等问题,应面向基层运维单位广泛收集补充样本数据,梳理业务逻辑,评估算法效果,开展算法测试,以业务为牵引,使算法更贴合业务场景,确保算法在实际应用中的稳定性和可靠性。同时,面对新作业模态,应加强作业安防方面的技术攻关,确保智能终端作业现场的设备及人员安全。
一是要加强系统间联动能力,在系统应用层面,应加快构建基于多终端协同巡检模式的集成平台应用,打通各类智能终端之间的信息堵点。二是充分利用现有数据资源,通过数字化手段辅助智能巡检体系,释放数据潜力。2024年1月,某供电局生产领域数字员工“客小生”正式上线,通过定时采集、比对各业务平台数据,先后承担起供电质量分析、作业计划监督、缺陷闭环跟进等任务,使数据巡视流程转向自动化,线上监盘工作化繁为简,数据价值得到最大化,极大减轻了生产指挥人员工作负担。
本文主要研究了国内电力系统变电智能巡检领域的相关技术发展,以及国内供电企业在变电运维体系建设方面的最新成果,通过对现有技术装备、平台应用和运维经验的分析总结,形成基于多终端协同模式下的变电智能巡检体系的整体认识和制约性条件分析。目前,基于多终端协同模式的变电智能巡检体系正处在建设初期,变电智能巡视正加快对传统人工巡视的替代,本文通过分析现阶段基于多终端协同模式的变电智能巡检体系建设面临的制约条件,同时提出相应的解决对策,旨在为下一阶段的变电智能巡检体系建设和数字化转型提供参考经验和理论依据。