新能源输送型电网设备数字化转型路径构建

富禄仪

（国网浙江省电力有限公司杭州供电公司）

0 引言

进一步落实“双碳”目标，构建新能源输送型全新电力系统，尤其在未来发展中，能源革命的全局性、复杂性、系统性被放在一个较高的位置，在能源供给模式、消费模式方面发生改变，如何解决发展难题已经成为热点。现阶段，数字经济成为全球资源关键要素，优致力优化全球经济结构，发挥具有数字化的创新性，渗透性，为新能源输送型电力设备数字化转型注入全新发展动力，落实能源安全新战略思想，解决电网设备中存在的不足，创建为新型电力系统提供服务的支持思路，为我国电力设备的稳定发展奠定基础。

1 新能源输送端电网现状分析

结合电网实际发展情况来说，主要存在如下几种情况：

1.1 设备状态感知有待提升

一些区域中的电网建设存在不足，尤其在电网高端实验室建设能力方面有待增强，很多设备在获取数据方面不全面，会受到检测装备带来的一定限制，同时在进行直流设备检测时，是无法离开制造厂商大力支撑的。比如，750千伏变压器，由于是一种大型的仪器设备，依然存在检修能力薄弱以及检修装备配置不理想的问题；设备源端不具备较强的感知性能，且设备在投运前期，需要重点将安装工作落实到位，在此过程中，肯定会产生大量的数据信息，然而依然不能进行有效感知；每一类在线检测终端突出了布点不足的问题，致使设备丧失了一定的感知性能；若是在线监测系统无法充分发挥作用，那么就无法保障各个设备有序运转［1］。

1.2 设备信息互动有待增强

随着越来越多电网在规模方面的扩大，电网建设逐渐呈现一体化这一特点，迎来电网发展机遇的同时也带来一定的发展挑战，电网稳定形态变得越来越复杂，用户、电源侧数据畅通性不强，需要短时间对全网态势数据互动能力进行提升［2］。现阶段，传统的采集方式已经无法满足设备数据采集工作相关要求，更谈不上顺应新能源消纳要求，可见，由于市场建设力度薄弱，多种问题日益突出，在一定程度上阻碍了电网安全运行。

1.3 信息综合分析算法有待革新

现阶段，不管是电力系统源的数据信息，还是电力系统网数据信息，在应用过程中，仅仅局限在单个数据标准评价中，未针对设备运转情况实施评价，而数据分析与人工智能技术在设备评价过程中也没有将自身的价值呈现出来。另外，开发工作立足于分析算法，就能够探究出数据存在的作用，对有效提升设备管理能力发挥着关键性的作用［3］。

2 认知并推进新能源输送型电网设备数字化转型

在数字化不断渗透、创新过程中，在新能源输送型电网设备转型中起到一定的支撑作用，进一步嵌入到新能源输送型电网设备生产、运营、和经营等多个方面，加强与经济社会系统、能源系统之间的互动性，为新能源输送型电网设备数字化转型、创新奠定基础。

2.1 提升源网荷储协同互动、效率效益

新能源电网设备系统具有一定的复杂性，其中包含电力流、信息流多个而缓解，其中包含的不同组件，在控制方面也存在一定的难度，提出的要求也越来越高。数字化发展，将新能源电力设备系统所构成的股环节的效益进行提升，并非仅仅将信息通信等，一些底层连接感知作为全部重点内容［4］。例如，对于系统整体，电力系统运行机理、平衡模式发生一定变化，充分利用多种能源，更好的建立在市场机制基础上，充分凸显一定的开放性，透明性，对于尖峰时刻的社会资源参与系统平衡，储能资源的规模化利用，实现数字化、市场化之间的充分融合。

数字化转型中中重点关注，电力一次系统中提升互联互通效果，增强源网荷储之间的互补效果，充分发掘在市场中占据的关键活力，遵循因地制宜理念做好能源互济互补，进一步创建更加经济、互济的管理方式。电力二次系统中提升互联互通效果，灵活需求侧资源，实现物联设施与EMS之间的连接，提升不同系统设备之间的协同性。

2.2 推动新能源与自然和谐发展

电网系统设备与数字化时代进行融合，呈现随风、逐光、激水等特点，将光伏、风电为核心的新能源发电，对气象条件也产生一定的敏感度，这种变化对电力供需的空间、时间方面带来极大的不平衡，想要进一步提升电网在更高频度、更深层次的配置优化，其中的重点为社会进一步掌握微观气象条件、新能源处理、电力供需平衡等，进行精准预测的不同能力［5］。数字化转型中重点关注对信息系统建设、有关电力系统的控制系统，结合不同区域引入物联网技术、电力北斗，在电力数据、地理信息多方面数据融合过程中，提升对大自然的精准分析，促使社会资源参与电力系统供需平衡，有效提升对新能源输送型电网设备的合理规划，促使人类活动与大自然生态系统之间保持平衡性。

3 新能源输送型电网设备数字化转型途径

3.1 加速设备智能化建设

优化设备发展，朝着智能化建设方向发展，增强变压器在线检测能力，保证设备在线检测方法的精准性，对线上监测方式进行创新，可以通过铁芯接地电流这一传感器，改变线上监测设备中存在的不足，创建全新的状态全景检测装置，保证全过程工作的有效性，为变电站设备能够处于正常运行状态提供支持［6］。同时，在设备创新中引入智能化技术，充分发挥新型传感器技术的优势，提升电网设备工作效率和质量。可以对不同设备进行工作信息收集，真正创建以无人机工作为主的巡检体系，实现巡检工作的本质效果提升，创建全新的空、天、地一体体系。例如，在2019年，南方电网与华为之间建立合作关系，共同创建南方电网联合创新中心，真正实现数字化转型，将华为中“云、管、边、端”四个维度数字化技术服务作为关键，为南方电网创建数字电网、数字服务提供支持，更加速南方电网转型。如，云侧方面，基于鲲鹏等硬件成构建核心能力、功能组件平台，主要对发、输、变、配、用全程经的业务数据进行采集。管侧，通过华为提供的5G支持，致力于在新型电力系统建设中，融入新能源的并网接入、实时控制，充分发挥5G带来的支撑作用。

3.2 创建立体巡检与全景监控运维体系

巡检过程中，倡导将更多全新技术融入到其中，如，无人机，促使巡检工作更加全面性。重点提升对点云三维建模技术的使用，倡导工作人员加深对智能技术的研究，探索出无人机作业的新方式，同时将AⅠ记载前端智能识别作为基础条件，提升巡航的自主性发展，保证巡航工作的精准性、广泛性。针对视频监控进行创新，致力于扩展视频能够覆盖范围的能力，为输电全景智能体系建设融入更多创新元素，才能促使输电线路呈现更加科学的发展，保证监控体系的完整性，为巡检工作顺利开展提供支持。如，南方电网集团，正是将发展比较先进的数字建设引入其中，在电网中建设无人智能检测环节，突破传统人为检测的片面性，充分发挥直升机在巡检中的作用，并且将人巡工作作为补充环节，从多个方面开展巡检，有效提升线路长度维护，经调查分析年均增长7%。在变电方面，南方电网创建标准体系，对新技术做出深入研究，注重将业务和设备融合，一方面保证操作中更加安全，另一方面也提升巡视效果［7］。通过智能建设引入，有效减缓人工巡查工作，节省将近55%的工时，也从本质上有效降低主变停电。

3.3 建设稳定数字换流站

针对换流站中的关键检测方法进行优化，将换流变区域中的智能巡检系统为基础条件，对全站大数据进行收集，详细分析数据信息，构建全面检测的发展趋势，真正创建与传统工作模式存在差异的状态感知模式。系统建设过程中，引入智能辅助分析部分，保证系统在工作中具有专业性、针对性，可以及时、全面对设备的运行状态进行分析，在自动化支持下完成对数据的深入分析，为数字环流站工作顺利开展提供支持。同时，制定风险提前预警工作，通过动态方式为运营模式提供针对性建议。

4 新能源输送型电网设备数字化转型加强数据的互动性能

4.1 保证电源侧数据上送效率

进入互联网发展时代，针对新能源整个过程的状态感知能力，分别从事故前、事故中、事故后等不同环节进行增强，争取能够对新能源故障进行深入、全面分析，并且可以对功率损失做出详细统计，通过跟踪这一方式加强全网可控处理的动态监控［8］。同时，建立包含电站端的全新评价系统，充分发挥系统中新能源发电并网性能，提升系统在检测工作中的及时性、动态性功能，致力于创建新能源集群连锁故障评估体系，可以针对可能发生的故障进行全面防御，为新能源集群工作的顺利开展贡献一份力量，保证控制效果的同时促使工作朝着精细化方发展。

4.2 优化用户侧数据融合效果

创建较大范围控制构架的时候，要凸显可控需求侧资源特点，发挥其在参与中的优势，保证构建呈现分成结构，加深对智能先进技术的探索，致力于创新出电动汽车等，具有新能源物质，并且在负荷数据方面得到精准控制，从根本上优化侧资源的不同环节，如“接入环节、建模环节、监视环节、调整环节”。真正解决信息之间存在的孤岛情况，发挥生产指挥中心起到带领效果，进一步和营销系统之间建立合作关系，共同建设符合需求侧资源参与的全新方式，提升各部分之间的互动性，真正创建源网荷共同发展的全新模式，进一步凸显生产指挥的价值性。

4.3 加强对设备健康状态评估模型创新

一方面，与时代共同进步发挥大数据技术优势，提升对信息的整合效果，全面掌握设备的实际运行状态，并且可以将运行信息进行收集，从设备状态入手建立评估模型，为设备的正常运行提供支持。同时做好对设备的全过程评价，发掘有关数据中的价值信息，通过一些新算法，提升评价有效性，保证全过程评价系统更加完善。加深对知识图谱内容的研究，充分发挥其对设备状态分析中的运用效果，对协同算法管理体系进行创新，针对设备中存在的问题进行解决。建立全新的预警模型，多方面运用设备巡检、检修中的有关数据，为设备的全过程状态评价提供支持。发挥大数据优势进行深入分析，有效完成对设备运行状态趋势预测。

另一方面，对各个设备的实际情况进行详细分析，利用电网设备中包含的线上监测部分，发挥检修、巡检效果，加强辅助效果，为科学的鼓掌诊断提供支持。所以，充分利用时间序列等一些算法，全面对设备处于的状态进行分析，重点关注趋势、图谱等几个关键点，在数据的支持下掌握阐述特征，以此为基础创建为向量机提供支持的分类模型，将获取的全新信息融入到数据库当中，不仅对信息更新，也对向量机分类模型起到一定的反促进效果。通过获取的时序图信息，进一步发现设备处于的异常状态，可以采用文字这一方式对可能发生的故障进行描述。全方面对信息开展分析工作、处理工作，从已经具备的环境条件进行分析，结合设备负载情况完成评估工作，可以自动提供对负载程度提升的有效方式。

5 结束语

综上所述，在社会迅速发展背景中，电力系统建设中也增加更多全新动力，如，人工智能技术，一方面为深入研究电力系统奠定基础，另一方面也为加强设备管理提供支持。致力于通过建设全新的管理部门，不仅引入新型感知系统，也对数据交换系统进行完善，多部门协同优化电网设备，保证高效、高质输出清洁能源，为我国更好的实现双碳这一目标贡献一份力量。