0引言

電力系統是現代社會的重要基礎設施，其安全穩定運行對國計民生有重要影響。隨著社會發展，電力負荷持續增長，電網規模不斷擴大，電力系統結構和運行狀況日趨復雜。

變電站作為電網的關鍵環節，其運行狀態直接影響電網的安全穩定。目前，我國變電站設備日趨增多，參數復雜化。如何實現變電站的智能化、信息化、自動化，以更好地滿足電力系統發展需求，是電力行業需要解決的問題。

1研究背景

人工智能在變電站綜合自動化設備狀態監測與診斷中的特性。隨著電力系統互聯互通和智能化水平的不斷提高，變電站規模持續擴大，設備類型和數量呈指數增長。僅我國的500kV變電站就有數百臺主變壓器、數千個開關柜、上百臺電容器組等關鍵設備。這些設備運行參數復雜多樣，一個500kV變電站就有上萬個模擬量和數萬個開關量。如果還依賴傳統的人工巡視方式進行設備狀態監測，效率和準確率都難以滿足需要。以一臺主變壓器為例，它具有包括溫度、振動、油質、氣體、潮濕度、絕緣強度等在內的上百個特征參數。人工定期測量記錄這些參數以判斷設備狀態，不僅工作量巨大，也難以發現故障的早期微弱信號。目前常見的變電站設備故障，80%以上源于長期積累的缺陷或劣化過程，如果能實現對特征參數的持續監測并輔以智能分析，可以事前發現問題并防止故障發生。然而依靠人工很難持續不間斷地完成如此大量的參數監測工作。此外，變電站內各類關鍵設備的工作環境與負載條件千差萬別，對設備狀態產生巨大影響，設備運行情況千變萬化，靠人工經驗或者簡單預設閾值很難確定參數正常范圍。

因此，基于人工智能的設備狀態監測和診斷技術是非常必要和迫切的。目前比較先進的變電站已經開始引入一些智能化監測裝置，但數量有限，采集的參數也較為單一，充分利用先進的傳感器技術與大數據分析方法，建立自動化的設備特征參數持續采集系統并輔以智能分析，能夠實現對設備狀態更全面和準確的監測，找出不同類型設備的微弱故障特征，實現對故障的預測和預警，保障變電站設備的安全運行。所以，應用人工智能技術進行變電站綜合自動化設備的狀態監測與故障智能診斷，已成為電力系統實現更高水平智能化和更高可靠性運營的必然選擇。

2人工智能在變電站綜合自動化設備狀態監測與診斷中的應用實踐

2.1傳感器網絡及數據采集技術

傳感器網絡主要用于變電站內各類關鍵設備的特征參數采集，實現對設備運行狀態的持續監測。相比人工定期檢測，傳感器網絡的優勢在于實現對設備狀態的全天候不間斷監測，能夠收集各種正常運行和故障狀態下的參數信息。目前常用的傳感器包括溫度傳感器、電流傳感器、振動傳感器、攝像頭等[3]。這些傳感器通過現場總線、工業以太網等與數據采集終端相連接。以某500kV變電站為例，其正在建設包含2000多個傳感器節點的變電站級工業互聯網平臺，采集變壓器、開關柜、電容器等20多類關鍵設備的溫度、濕度、氣體含量、顫振等參數信息，每個傳感器采集頻率為1Hz。假設每種參數的采集數據均為16bit，則該系統每秒產生約32MB的數據。這些海量的數據會實時傳輸到數據中心，通過云計算平臺存儲和分析，實現對設備運行狀態的實時監測。在數據中心，可以利用深度學習等技術建立各類關鍵設備運行狀態的數字孿生模型，根據參數數據判斷設備健康狀態，并在異常情況下及時預警。

2.2基于機器學習的故障診斷與預測

基于機器學習的故障診斷與預測，需要大量的設備運行數據，進行模型訓練。以開關柜狀況監測為例，每臺開關柜配置溫度傳感器、濕度傳感器等，采樣頻率為10Hz。假設一座220kV變電站有30臺開關柜，每天產生30×24×3600×10=25920000個傳感器數據。這些多源異構的數據采集后，需要進行清洗、標注、特征提取等預處理，然后輸入到機器學習模型開始訓練。這里可以使用隨機森林算法建立溫度預測模型。訓練集可以取開關柜兩年的歷史運行數據，包含各個部位的溫度參數，以及與氣溫、負載、工況相關的特征。隨機森林包含多棵決策樹，能夠捕獲數據的非線性特征，建立正常溫度區間。如果模型判斷某關鍵部位溫度將超限，即判定為故障預警，需要進行檢查維護。類似方法可以建立變壓器振動預測模型、斷路器故障模型等，實現對重要設備的智能化監測與故障預測。

2.3基于人工智能的決策支持系統

基于人工智能的決策支持系統是實現變電站智能化、無人值守運維的關鍵技術之一。該系統充分利用機器學習、深度學習等算法的優勢，模擬人類專家進行故障分析和處理決策。具體來說，決策持系統包含知識庫、推理機制和人機交互接口等模塊。知識庫存儲大量歷史故障案例及對應處理方案，可以來自實際記錄或專家編纂。例如，某臺主變壓器曾出現過多次氣體絕緣監測系統報警，其最大振動位移達到220μm，振動速度達到12mm/s，而氣體檢測顯示C2H2濃度達到20μl/L，H2濃度達到200μl/L。經檢查分析以及運維處理，判斷故障原因是變壓器絕緣材料的衰老導致接觸不良所致。將此類案例以結構化JSON格式存入知識庫。在運維過程中，當新故障發生時，系統先利用NLP技術解析運算員的問題描述，提取關鍵信息，例如相關設備型號參數(容量1000MVA，額定電壓500kV等)、故障特征(氣體含量超標，C2H4達100μl/L，報警代碼19#)。然后，通過編輯距離等相似度算法，在知識庫中查找最匹配的歷史故障案例，再基于規則推理機制，給出處理建議。決策支持系統充分利用了人工智能技術與人類專家經驗的綜合優勢。它既能處理海量數據、快速給出推薦方案，也會持續吸收人類專家知識，提供更智能化的運維支持，推動變電站向無人值守的方向發展。

3安科瑞Acrel-1000變電站綜合自動化系統

3.1方案綜述

Acrel-1000變電站綜合自動化監控系統在邏輯功能上由站控層、間隔層二層設備組成，并用分層、開放式網絡系統實現連接。站控層設備包括監控主機，提供站內運行的人機聯系界面，實現管理控制間隔層設備等功能，形成全站監控，并與遠方監控、調度通信；間隔層由若干個二次子系統組成，在站控層及站控層網絡失效的情況下，仍能獨立完成間隔層設備的就地監控功能。

針對工程具體情況，設計方案具有高可靠性，易于擴充和友好的人機界面，監控系統由站控層和間隔層兩部分組成，采用分層分布式網絡結構，站控層網絡采用TCP/IP協議的以太網。站控層網絡采用單網雙機熱備配置。

3.2應用場所

適用于公共建筑、工業建筑、居住建筑等各行業35kV以下電壓等級的用戶端配、用電系統運行監視和控制管理。

3.3系統結構

3.4、系統功能

3.4.1 實時監測

Acrel-1000變電站綜合自動化系統，以配電一次圖的形式直觀顯示配電線路的運行狀態，實時監測各回路電壓、電流、功率、功率因數等電參數信息，動態監視各配電回路斷路器、隔離開關、地刀等合、分閘狀態及有關故障、告警等信號。

3.4.2 報警處理

監控系統具有事故報警功能。事故報警包括非正常操作引起的斷路器跳閘和保護裝置動作信號；預告報警包括一般設備變位、狀態異常信息、模擬量或溫度量越限等。

1） 事故報警。事故狀態方式時，事故報警立即發出音響報警（報警音量任意調節），操作員工作站的顯示畫面上用顏色改變并閃爍表示該設備變位，同時彈窗顯示紅色報警條文，報警分為實時報警和歷史報警，歷史報警條文具備選擇查詢并打印的功能。

事故報警通過手動，每次確認一次報警。報警一旦確認，聲音、閃光即停止。

次事故報警發生階段，允許下一個報警信號進入，即次報警不覆蓋上一次的報警內容。報警處理具備在主計算機上予以定義或退出的功能。

2） 對每一測量值（包括計算量值），由用戶序列設置四種規定的運行限值（物理下限、告警下限、告警上限、物理上限），分別定義作為預告報警和事故報警。

3） 開關事故跳閘到該次數或開關拉閘到該次數，推出報警信息，提示用戶檢修。

3）報警方式。

報警方式具有多種表現形式，包括彈窗、畫面閃爍、聲光報警器、語音、短信、電話等但不限于以上幾種方式，用戶根據自己的需要添加或修改報警信息。

3.4.3 調節與控制

操作員對需要控制的電氣設備進行控制操作。監控系統具有操作監護功能，允許監護人員在操作員工作站上實施監護，避免誤操作。

操作控制分為四級：

第控制，設備就地檢修控制。具有優先級的控制權。當操作人員將就地設備的遠方/就地切換開關放在就地位置時，將閉鎖所有其他控制功能，只進行現場操作。

級控制，間隔層后備控制。其與第三級控制的切換在間隔層完成。

第三級控制，站控層控制。該級控制在操作員工作站上完成，具有遠方/站控層的切換。

第四級控制，遠方控制，優先級。

原則上間隔層控制和設備就地控制作為后備操作或檢修操作手段。為防止誤操作，在任何控制方式下都需采用分步操作，即選擇、返校、執行，并在站級層設置操作員、監護員口令及線路代碼，以確保操作的安全性和正確性。對任何操作方式，保證只有在上一次操作步驟完成后，才進行下一步操作。同一時間只允許一種控制方式。

納入控制的設備有：35kV及以下斷路器；35kV及以下隔離開關及帶電動機構的接地開關；站用電380V斷路器；主變壓器分接頭；繼電保護裝置的遠方復歸及遠方投退連接片。

3）定時控制。操作員對需要控制的電氣設備進行定時控制操作，設定啟動和關閉時間，完成定時控制。

4） 監控系統的控制輸出?？刂戚敵龅慕狱c為無源接點，接點的容量對直流為110V（220V）、5A，對交流為220V、5A。

3.4.4 用戶權限管理

系統設置了用戶權限管理功能，通過用戶權限管理能夠防止未經授權的操作系統可以定義不同操作權限的權限組（如管理員、維護員、值班員組等），在每個權限組里添加用戶名和密碼，為系統運行、維護、管理提供可靠的安全保障。

3.5系統硬件配置

4結語

人工智能技術為此提供了可能的解決方案。本文闡述了人工智能在變電站中的關鍵應用，包括設備狀態監測、故障預測、智能決策等。未來，還需要持續加強算法研究，以適應變電站的實際需求;構建高質量的數據集，為模型訓練提供支持;深入開展示范工程，驗證技術成果。隨著5G、大數據、云計算等新技術的發展，人工智能必將支持變電站實現更高水平的自動化、智能化、精細化管理，保障電網高效穩定運行。推進變電站智能化，建設智慧電網，需要多方共同努力與不懈探索。

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