智能變電站二次設備智能驗收系統設計

曹 爽，許 婷

（國網甘肅省電力公司慶陽供電公司，甘肅慶陽 745000）

0 引言

傳統的人工驗收方式不僅效率低，而且容易出現誤差，無法滿足智能變電站工程的要求。因此，本文設計了一種基于人工智能技術的智能驗收系統，以提高設備檢驗的準確性、可靠性和效率，為智能變電站建設提供有力支持。

1 智能變電站二次設備驗收系統方案設計

1.1 數據采集

數據的自動采集是通過安裝傳感器和數據采集設備實現的。利用傳感器采集二次設備的各種運行狀態參數，并將數據傳輸給數據采集設備。數據采集設備可以將數據存儲在本地或上傳到遠程服務器，以供后續分析和處理。自動采集的優點是采集數據準確、實時性好，但需要相應的硬件和軟件設備的支持。

遠程采集是通過網絡連接遠程采集設備和二次設備實現的。遠程采集設備通過網絡連接到二次設備，采集其運行狀態數據，并將數據上傳到遠程服務器。遠程采集的優點是可以實現對多個變電站的數據采集和分析，實現遠程監控和控制，但需要網絡連接的支持，并且安全性也需要考慮。

1.2 數據處理

數據處理系統用于采集和存儲來自各種傳感器和監控設備的數據，包括電流、電壓、功率、溫度、濕度等參數。系統能夠實時地存儲這些數據，并保證數據的完整性和可靠性，以便后續處理和分析。采集到的數據中可能包含一些噪聲數據或不合法數據，需要對其進行清洗和過濾。根據設備特性和數據需求，系統了設置相應的清洗和過濾策略，將不合法和誤差較大的數據去掉，以確保數據的準確性和可靠性。

采集得到的數據量非常大，系統需要實時地對數據進行處理和分析，以便進行實時的監控和預警。在數據處理分析過程中，需要應用數據挖掘和機器學習等技術，對數據進行模式識別、分類、聚類和預測等處理，為現場工作人員提供決策支持和實時監控。并將處理后的數據以圖形、報表等方式呈現出來，以方便現場工作人員和管理層進行監控和決策。通過數據可視化和報表，現場工作人員可以直觀地了解設備的狀態和工作情況，管理層可以進行績效評估和戰略決策。

1.3 驗證方案

在驗收系統方案設計的初期，可以選擇一些針對具體功能點的測試案例，以確保這些功能能夠正常運行。測試方案應具有詳細的測試步驟，并且需要與驗收系統的開發人員密切協作，以保證開發的功能符合設計要求。對于測試驗收系統的性能，可以使用基準測試工具來衡量其性能。例如，可以使用特定的基準測試工具進行CPU 測試，以確定其在最大負載下的承載能力。

通過性能測試，可以了解系統在不同負載下的表現，并進行相應的優化和調整。驗收系統需要與其他設備和系統進行交互，因此在設計驗證方案時需要進行兼容性測試，以確保驗收系統能夠與其他系統或設備無縫鏈接。測試方案應該盡可能的仿真真實場景、環境，以保證驗收系統的兼容性。智能變電站的二次設備在運行過程中的安全性非常重要。測試方案應確保驗收系統在安全性方面是符合標準的。例如，測試團隊可以評估系統的強度和安全性，進行風險評估，并執行網絡安全、應用程序安全和設備安全的自動化測試。最終的驗證方案應該包括用戶體驗測試，以確保驗收系統能夠為用戶提供良好的體驗。測試方案應該直接集成到驗收系統的最終版本中，并且需要實際的測試人員進行使用。測試人員可以根據驗收系統的用戶文檔，按照預設的步驟檢查驗收系統。

1.4 系統建立和優化

確定系統的需求和功能是方案設計的首要任務，需要明確系統的目標，包括系統覆蓋面積、驗收的設備類型、驗收的參數和數據等。在此基礎上，需要設計系統的硬件和軟件結構，選擇適合的工具和算法等（圖1）。在確定系統需求和功能的基礎上，選擇適用于智能變電站二次設備驗收的設備和技術。選擇傳感器、數據采集器、通信設備和數據存儲設備等硬件，以及配套的數據分析軟件、人機界面和監控系統等軟件。確定系統的布局和安裝位置，采用有線或無線的方式進行傳輸和通信。利用實驗驗證等方式對系統進行優化，可以采用數據分析、模型優化和算法改進等方式提高系統的性能和精度，同時優化系統的算法和接口等。

圖1 智能變電站二次設備智能驗收系統建立思路

1.5 技術支持

智能變電站二次設備驗收系統的硬件支持應保證設備的質量、可靠性和安全性。軟件支持應包括系統的開發、部署、調試和升級，提供用戶友好的界面、可靠的數據處理算法和穩定的數據存儲方式等。為了保證用戶能夠熟練掌握智能變電站二次設備驗收系統的使用方法和技術細節，應提供相關的培訓支持，提供詳細的使用手冊、在線培訓課程和專業的培訓服務。在系統使用過程中，如果出現問題或需要技術支持，應提供遠程技術支持服務，通過電話、郵件、遠程桌面等方式提供快速、及時、專業的技術支持服務。如果需要現場維護或技術支持，應提供快速、到位的現場技術支持服務，及時派遣專業技術人員前往現場，進行設備維護、故障排除等工作。同時，應建立健全的服務體系，為用戶提供高質量的技術支持服務。

2 智能變電站二次設備智能驗收系統的實現

2.1 數據采集

通過模擬信號采集器采集變電站中二次回路的電壓、電流、功率因數等參數?？梢允褂秒娏骰ジ衅鳌㈦妷夯ジ衅鞯葌鞲衅鬟M行數據采集，將采集到的模擬信號轉換為數字信號，進而進行數據處理和存儲，用于后續的數據分析和設備運行狀態的監測。

2.2 數據預處理

對于存在噪聲或干擾的數據，可以采用濾波算法進行處理，例如低通濾波器可以去除高頻噪聲，高通濾波器可以去除低頻噪聲等。在數據采集過程中，存在各種干擾因素，如電磁干擾、信號失真等，可以采用降噪算法，例如小波變換算法，對數據進行降噪處理，以提高數據的準確性和可靠性。在數據采集過程中，數據存在波動或抖動，可以采用數據平滑算法對數據進行平滑處理，例如移動平均法、指數平均法等。由于不同數據的量綱和單位不同，導致數據難以進行比較和分析，因此需要采用數據歸一化算法將數據轉換為相同的尺度和范圍，例如最大最小值歸一化算法、標準差歸一化算法等。假設采集到的電流值在變化過程中存在波動，為了使數據更加平滑，可以采用移動平均法對數據進行平滑處理。例如，對于采集到的一組電流數據［90，100，110，120，90，100，110，120］，采用3 個數據點的移動平均法進行平滑處理，可以得到平滑后的數據為［100，110，107，100，100，110］。通過數據的平滑處理，可以有效去除數據中的噪聲和抖動，提高數據的可靠性和一致性。

2.3 特征提取

智能變電站二次設備智能驗收系統中，特征提取是指從原始數據中提取出具有代表性、能夠區分不同狀態的特征值。通過特征提取可以減少數據量，提高分類精度。特征提取的實現方式可以采用各種特征提取算法和技術，如小波變換、主成分分析、時頻分析等。假設采集到的數據包括電流、電壓、功率、頻率等參數，其中包括正常工作、電流過載和電壓過高等狀態。為了對不同工作狀態進行區分，需要從原始數據中提取出數據特征（表1）。

表1 智能變電站二次設備智能驗收系統特征提取

從表1 中可以看出，電流和功率在過載和正常狀態下有較大的差別，而電壓和頻率在過高和正常狀態下有較大的差別。因此，可以通過計算電流和功率的均值和標準差，以及計算電壓和頻率的最大值和最小值等特征來區分不同的工作狀態。區分智能變電站二次設備智能驗收系統不同狀態的因素見表2。

表2 區分二次設備智能驗收系統不同狀態的因素

2.4 結果反饋

智能變電站二次設備智能驗收系統中，結果反饋是指將模型預測的結果反饋給操作人員，以協助其進行設備狀態的判斷和維護。結果反饋的實現方式可以通過可視化界面、文字提示等形式。假設在建立模型階段，采用了支持向量機（SVM）算法，并訓練出用于判斷設備運行狀態的模型。對設備進行測試時，經過數據采集、預處理和特征提取后，得到了如下的特征向量：均值電流32.4 A、標準差電流3.6 A、最大電壓118.3 V、最小電壓111.1 V。將特征向量輸入建立好的SVM 模型中，得到結果為正常。上述判斷結果可以通過可視化界面或文字提示的形式反饋給操作人員，幫助其快速判斷設備狀態，并采取相應的維護措施。

3 結束語

本文設計的基于人工智能技術的智能變電站二次設備驗收系統，能夠有效提高設備驗收的準確性和效率，適用于智能變電站工程的建設，能夠提高電網運行的安全性和可靠性。