配網自動化技術在變電站一次設備運維中的應用

摘要：隨著電網規模的不斷擴大和復雜性的增加，變電站一次設備的運維面臨著新的挑戰。提出了一種基于配網自動化技術的變電站一次設備運維方法，該方法融合了遠程監控與數據采集、智能診斷與故障定位、自主控制與智能調節等關鍵技術，實現了變電站設備的實時監測、故障快速診斷與定位以及自動化維護決策。

關鍵詞：自動化技術；變電站；一次設備；運維

中圖分類號：TP29；TM76 文獻標識碼：A

0 引言

隨著電力系統的快速發展，變電站作為電網的重要組成部分，其一次設備的運維工作日益復

雜[1]。配網自動化技術的出現為變電站一次設備的智能化運維提供了新的解決方案。該技術通過遠程監控、智能診斷、自主控制等手段，實現了變電站設備的實時監測、故障快速定位和自動調節，極大地提高了變電站的運行可靠性和維護效率[2]。

1 OMMPES方法及關鍵技術

本文提出了一種基于配網自動化技術的變電站一次設備運維方法（operation and maintenance method for primary equipment of substation based on distribution network automation technology，OMMPES）。該方法實施過程中采取的關鍵技術如下。

1.1 遠程監控與數據采集技術

在OMMPES中，遠程監控與數據采集技術通過在變壓器、斷路器等關鍵設備上部署智能傳感器和數據采集單元，實現對設備運行參數的連續監測。這些智能傳感器可以采集電流、電壓、溫度、振動等多種類型的數據，并將其轉換為數字信號[3]。首先，將采集的數據通過現場總線（如控制器局域網等）傳輸至數據聚合單元（data aggregation unit，DAU），在DAU中進行初步處理和壓縮。其次，經由高速以太網將數據上傳至變電站內的數據集中單元（data concentration unit，DCU）。DCU匯總來自各個DAU的數據，并通過IEC 61850協議與主站系統進行通信，實現數據的遠程傳輸。為了保證數據傳輸的實時性和可靠性，該方法采用了基于服務質量（quality of service，QoS）的優先級調度機制，對不同類型的數據進行差異化處理。例如，對于告警信息等關鍵數據，賦予較高的優先級，確保其在網絡擁塞時能夠被優先傳輸。同時，為了減少數據傳輸帶寬，提高通信效率，該方法引入了數據壓縮算法。設壓縮前的數據量為Vo，壓縮后的數據量為Vc，則數據壓縮比γ的計算

公式：

γ = ×100%。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

通過上述技術手段，OMMPES實現了變電站內一次設備運行數據的實時采集和高效傳輸。

1.2 智能診斷與故障定位技術

智能診斷與故障定位的目的是通過對采集的設備運行數據進行深入分析，準確評估設備健康狀態，及時發現潛在故障并精準定位故障位置。該技術以大數據分析和機器學習算法為基礎，綜合利用了多種智能診斷模型，如支持向量機（support vector machine，SVM）、卷積神經網絡、長短期記憶網絡等[4]。首先，將采集的多源異構數據進行預處理，包括數據清洗、歸一化、特征提取等，形成標準化的數據集。其次，根據設備類型和診斷目標，選擇適當的智能算法構建診斷模型。以變壓器故障診斷為例，通過分析油中溶解氣體、鐵芯接地電流、繞組振動等多個指標，利用SVM算法訓練一個多分類模型，實現對變壓器常見故障類型（如放電、過熱、局部放電等）的識別。同時，引入異常檢測算法，通過建立設備運行參數的正常基線模型，實時監測數據的異常偏移情況，及時發現潛在故障征兆。一旦檢測到異常，即觸發故障定位流程。結合設備拓撲結構和歷史故障案例，采用基于圖像的推理算法，如馬爾可夫隨機場（Markov random field，MRF）模型，對故障傳播路徑進行推斷，鎖定故障發生的具體位置。MRF模型通過最大化后驗概率來估計故障節點的狀態，其目標函數可表示為：

=arg maxxP（x|y）=arg maxxP（y|x）P（x）。" （2）

式中，為最可能的故障位置估計，x為故障節點狀態，y為觀測到的設備參數，P（y|x）為似然函數，P（x）為先驗概率。

通過求解該優化問題，即可得到 。最后，根據診斷和定位結果，生成智能維修決策，指導運維人員進行針對性的檢修操作，提高維護效率。

1.3 自主控制與智能調節技術

自主控制與智能調節技術核心在于根據設備的實時運行狀態和診斷結果，自動生成最優控制策略，并通過現場執行單元實現設備參數的在線調節，保證設備始終在安全、穩定、高效的狀態下運行。該技術以現代控制理論和優化算法為基礎，綜合考慮了設備特性、運行約束、環境因素等多方面因素。首先，建立設備的數學模型，描述其動態特性和輸入/輸出關系。以變壓器為例，可基于熱平衡方程和磁路、電路相關原理，構建油溫、繞組溫度、鐵芯磁通密度等關鍵參數的狀態空間模型。其次，結合設備的安全運行范圍和性能指標要求，如變壓器的額定容量、最高油溫限值等，形成優化控制問題的目標函數和約束條件[5]。采用多目標優化算法，如遺傳算法、粒子群優化等，搜索滿足約束條件的最優控制參數組合，生成控制指令。例如，通過優化變壓器的冷卻系統控制策略，在保證油溫和繞組溫度不超限的前提下，最小化冷卻功耗。設變壓器的油溫為To，繞組溫度為Tw，冷卻功率為Pc，優化問題可表示為：

minimize：Pc，

subject to：To≤To，max，Tw≤Tw，max。" " " " " "（3）

式中，To，max和Tw，max分別為油溫和繞組溫度的上限。

求解該優化問題，可得到最優的冷卻系統控制參數，如冷卻風扇的啟停時間、功率等。最后，將生成的控制指令下發至現場的智能執行單元，如智能冷卻控制器、電子式互感器等，通過比例積分微分（proportional integral derivative，PID）控制、自適應控制等技術實現指令的精確執行和實時反饋，完成設備參數的自主調節。同時，持續監測設備狀態和環境條件的變化，動態更新優化模型和控制策略，實現閉環自適應控制。

2 OMMPES方法有效性測試

2.1 實驗方案

為了驗證OMMPES的有效性，本文設計了一套完整的實驗方案。實驗在某110 kV變電站內開展，選取2臺主變壓器（#1主變和#2主變）、6臺

35 kV斷路器以及相關的二次設備作為測試對象。

首先，在這些設備上安裝智能傳感器和數據采集單元，包括油中溶解氣體在線監測儀、鐵芯接地電流在線監測儀、局放在線監測儀等，實時采集設備的關鍵運行參數。數據采樣頻率設置為1次/min，每次采集持續30 s。其次，將采集的數據通過光纖以太網上傳至主站系統，應用本文提出的智能診斷與故障定位算法，對設備的健康狀態進行評估。同時，基于自主控制與智能調節技術，自動生成設備運維策略，并下發控制指令至現場執行單元。實驗持續時間為3個月，分別在實驗開始前、實驗中以及實驗結束后對設備進行全面的狀態檢測，包括絕緣電阻測試、電容量及介質損耗因數測試等，并記錄相關數據。此外，實驗過程中還模擬了3種典型的設備故障，包括變壓器繞組匝間短路、斷路器SF6（六氟化硫）氣體泄漏、互感器二次線路接地等，以驗證方法對故障的診斷與定位能力。

實驗的主要評價指標包括月度人工巡檢次數、平均故障診斷時間、平均故障定位時間、故障預測提前期和設備可靠性等。

2.2 實驗結果分析

從表1可以看出，采用OMMPES后，變電站一次設備運維的各項指標均得到了顯著優化。月度人工巡檢次數從60次減少到15次，降幅達75.00%，大大節省了人力成本。平均故障診斷時間從45 min縮短至5 min，平均故障定位時間從

30 min縮短至3 min，分別優化了88.90%和90.00%，體現了OMMPES具備快速診斷與精準定位故障的能力。此外，OMMPES還實現了對設備故障的提前預警，平均提前期達到7天，為運維人員爭取了寶貴的時間。受益于智能運維策略的自動生成和執行，設備可靠性也得到了提升，由99.50%提高到99.95%。

表2為OMMPES對3種典型故障的診斷與定位效果。對于變壓器繞組匝間短路故障，OMMPES的故障診斷準確率達到100%，平均定位時間僅為2.5 min。對于斷路器SF6氣體泄漏和互感器二次線路接地故障，OMMPES的故障診斷準確率分別為95%和98%，平均定位時間也分別控制在3.2 min和1.8 min以內。結果表明，OMMPES能夠快速、準確地診斷變電站內常見的一次設備故障，為故障處理和維修決策提供可靠依據。

3 結語

本文通過融合多項關鍵技術，實現了變電站設備的智能化運維。現場實驗結果表明，OMMPES能夠顯著提高設備巡檢和故障處理效率，降低人力成本，同時實現設備故障的早期預警和快速診斷，對保障變電站安全穩定運行具有重要意義。

參考文獻

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[2] 陳泉銘.配網自動化技術在配網運維中的應用[J].通信電源技術，2023，40（21）：254-256.

[3] 蔡昊天，曹樂鵬.配網自動化技術在配網運維中的應用探究[J].中文科技期刊數據庫（全文版）工程技術，2023（4）：33-36.

[4] 劉林，高鵬飛.綜合自動化變電站一次設備問題和措施[J].中國科技投資，2022（16）：100-102.

[5] 祁夢侃.智能電網中智能化配電柜設計研究[J].工程與管理科學，2022，4（8）：7-9.