提升電網智能化水平 推動電力行業綠色可持續發展

低壓配電自動化系統作為電力供應的末端環節，其智能化水平直接關系到電力供應的可靠性、安全性和經濟性。

物聯網技術通過數據采集與監控、通信能力提升、邊緣計算應用以及智能配變終端的發展，為低壓配電網絡提供了實時監控和互聯互通的能力；大數據分析則通過自愈功能與故障處理、智能巡檢與狀態監測、能源管理與優化等方面，增強了系統的預測和響應能力；人工智能技術在負荷預測與調度優化、設備故障預測與維護、智能運維與自動化控制方面展現出革命性的應用潛力；機器學習技術則通過負荷預測與管理、故障檢測與診斷、電能質量監測與改善等方面，提高了電網的運行效率和供電可靠性。

物聯網提供互聯互通能力

數據采集與監控。物聯網平臺能夠實現海量數據的采集和上報，這些數據集中存入大數據平臺后，實現業務與數據的解耦，降低應用升級更新的難度。通過物聯網技術，可以對低壓配電網絡中的設備狀態進行實時監控，包括電壓、電流、功率等參數，從而實現對配電網絡的全面感知。

通信能力的提升。物聯網技術提供了豐富的遠程網絡通信和便捷的本地網絡通信能力，如光纖有線接入、無線4G等上行通信方式，以及PLC電力線載波通信、RF微功率無線和RS485串口通信等下行通信方式。這些通信技術的應用，使得低壓配電網絡中的設備能夠實現互聯互通，提高了網絡的可靠性和靈活性。

邊緣計算的應用。在物聯網架構中，邊緣計算技術的應用使得智能配送終端具備了強大的數據處理能力。邊緣計算架構可以實現軟硬件功能的解耦，通過國產操作系統、國產雙核工業級CPU、國網標準加密方案，全面保證系統的安全性。同時，邊緣計算技術的應用也提高了系統的可靠性，通過虛擬化容器技術實現APP與APP、APP與操作系統的隔離。

智能配變終端的發展。智能配變終端作為配電物聯網的核心節點，基于邊緣計算物聯網技術以及“硬件平臺化，業務APP化”的設計理念，實現了軟硬件功能的解耦。智能配變終端能夠對低壓配用電設備進行精準管控、高效運維和運行指標分析等服務，同時依托云端協同機制，滿足海量設備接入和管控等需求。

業務與數據的解耦。物聯網平臺的建設打破了傳統“煙囪式”系統布局，實現了業務與數據的解耦，消除了信息孤島，解決了數據隨應用而分布的問題。大數據、AI分析功能組件對數據價值的挖掘提供了更加有效的手段，通過數據的深度分析，可以更好地指導電網的生產運行和客戶服務的業務開展。

大數據分析增強響應能力

自愈功能與故障處理。大數據分析在低壓配電自動化系統中的一個重要應用是實現配電線路的自愈功能。

通過實時采集自動化終端設備信息，并利用網絡拓撲分析技術，系統能夠自動研判定位故障區段，并按照預設的故障處理策略完成開關的遙控分合閘操作。這種自動化的故障處理機制可以在無人工干預的情況下快速隔離故障區域，并恢復非故障區域的供電，有效縮小停電范圍，提升供電可靠性。

智能巡檢與狀態監測。在低壓配電自動化系統中，大數據分析還應用于智能巡檢和狀態監測。例如，在數字孿生配電房中，智能巡檢機器人沿著軌道讀取表計數據、判斷開關位置是否正常、檢查局放狀態，實時監測設備的安全狀態。此外，通過大數據分析，系統能夠對可能發生的故障進行演變趨勢模擬，輔助工作人員準確預判設備故障情況，為采取措施提供輔助支撐，防患于未然。

能源管理與優化。大數據分析在低壓配電自動化系統中的另一個關鍵應用是能源管理與優化。系統通過搭載智能調控策略模型，利用資源聚合調控技術聚合儲能、臺區負荷等多種要素，并結合設備的運行特性和實際生產需要，自動生成相應的儲能設備運行策略，這種智能調控分布式儲能設備的能力，支持多個臺區的分布式儲能設備協調控制，實現大規模儲能設備同時充放電，形成聚合效應，為源網荷儲友好互動提供支撐，提高區域配電網柔性調度能力。

人工智能展現出應用潛力

負荷預測與調度優化。人工智能技術在負荷預測與調度優化方面的應用是革命性的。通過深度學習模型的搭建，AI能夠智能預測每日的負荷變化，展示預測結果及預測依據，不僅提高了預測精度，而且支持電網運營，使得電力調度更加靈活和高效。例如，在華中電網的實戰應用中，通過使用包括決策樹、神經網絡和AI大模型在內的多種人工智能技術，負荷預測的準確性得到了顯著提升。這些技術的應用不僅提升了預測精度，還為電力生產和調度的優化提供了技術支撐，使得電力系統能夠更靈活地響應需求變化，有效應對各類突發情況。

設備故障預測與維護。在設備故障預測與維護方面，AI的應用同樣展現出巨大潛力。AI技術可以幫助企業從基于時間的維護轉變為基于狀態的維護，通過在設備上安裝傳感器收集多種設備狀態數據，實時監控設備的運行情況。如果某些數據超過了閾值，設備可能會發生故障，設備健康管理平臺可以及時通知維護人員提前進行維修或保養，從而防止或最大限度地減少因設備突發故障而造成的停機時間和產品損失。這種預測性維護不僅提高了設備的可靠性，還降低了維護成本，提高了企業的運營效率。

智能運維與自動化控制。在智能運維與自動化控制方面，AI技術的應用提高了運維效率和質量。AI可以通過自動化腳本和工具，自動執行常規運維任務，如日志分析、資源監控和故障排除，這不僅提高了運維效率，還減少了人為錯誤。此外，AI還能夠從過往的事件中學習，不斷優化運維策略和流程。例如，通過引入智能化運維，實現了24/7的自動化監控和故障響應，利用AI對日志文件進行分析，平臺能夠在用戶感知到問題之前預測并阻止服務器故障。這種智能化的運維管理不僅提升了系統的可用性，也極大提升了用戶滿意度。

機器學習提高運行效率

在負荷預測與管理方面，機器學習技術通過分析歷史負荷數據，能夠預測未來的用電需求，這對于電力運營商優化電網運行和資源分配至關重要。例如，國網河南省電力公司采用配電線路故障停電“百秒感知”模式，通過自主開發的主網信號研判算法，實現了配網故障的全息感知，準確率超過98%。這種技術的應用不僅提高了電網的運行效率，還有助于減少能源浪費和提高能源利用效率。此外，機器學習模型能夠學習電網的運行模式和用戶用電行為，提供優化的控制策略，實現能源的高效分配和使用，如邊緣計算模塊包括負荷預測、故障研判、線損分析等功能，能夠實現對低壓配電系統的智能化管理。

在故障檢測與診斷方面，機器學習技術的應用顯著提高了故障響應速度和維修效率。例如，配電自動化全自愈FA的投運，可實現實時采集相關自動化終端設備信息，通過網絡拓撲分析，自動研判定位故障區段，按照故障處理策略完成開關的遙控分合閘操作，在無人工干預的情況下，實現配電線路故障區域的快速隔離和非故障區域的自動恢復供電，有效縮小停電范圍，提升供電可靠性。新疆烏魯木齊建成的數字化轉型低壓配電網，基于云架構大數據、邊緣計算、人工智能等技術，實現了對配電臺區、低壓分支線到負荷末端的全域感知，當配電網內出現設備故障時，邊緣計算終端會瞬時啟動自動故障定位、故障隔離、恢復供電的自愈功能，將區域內故障停電時長由原來的數小時級降低至秒級。

電能質量是電力系統穩定運行的關鍵因素，而機器學習技術在電能質量監測與改善技術中的應用前景廣闊。基于人工智能的電能質量控制方法，尤其是機器學習和深度學習，在處理電網中的諧波、電壓波動和閃變等電能質量問題方面展現出巨大潛力。例如，通過使用神經網絡模型，可以實現對電網中電能質量問題的實時監測和預測。智能控制策略在電能質量改善中的應用也日益廣泛，智能算法能夠根據電網的實時狀態動態調整無源或有源濾波器的參數，以達到最佳的濾波效果。

綜上所述，智能技術在低壓配電自動化系統中的應用不僅提高了電網的運行效率和供電可靠性，還為電力系統的智能化轉型提供了強有力的技術支持。物聯網、大數據分析、人工智能和機器學習等技術的綜合應用，使得低壓配電系統能夠實現更加精細化的管理，優化電力資源分配，減少能源浪費，并提高對突發事件的響應能力。

面向未來，隨著智能技術的不斷進步和創新，低壓配電自動化系統有望實現更加智能化的運維管理，進一步提升電力供應的穩定性和經濟性。同時，這些技術的應用也將推動電力行業向更加綠色、可持續的方向發展，為實現全球能源轉型和應對氣候變化挑戰做出貢獻。