變電站智能巡檢技術研究

摘要：在科技的發展推動下，變電站逐步向無人化值守方向邁進，智能巡檢技術已成為提升巡檢效率和保障電力系統穩定運行的關鍵手段。利用巡檢智能機器人能夠對隱患、故障進行排查，同時還能夠在一定程度上補足人工巡檢工作中存在的不足，大幅提升了變電站巡檢工作效率。基于此，主要對當前變電站的巡檢現狀進行分析，并對變電站巡檢智能技術的應用進行闡述，以供參考。

關鍵詞：變電站" 智能巡檢技術" 通信技術 機器人

Research on Intelligent Inspection Technology for Substations

LIU Yang

State Grid Shaanxi Electric Power Co.， Ltd. Weinan Branch， Weinan， Shaanxi 714000， China

Abstract： Driven by the development of technology， substations are gradually moving towards unmanned operation， and intelligent inspection technology has become a key means of improving inspection efficiency and ensuring stable operation of the power system. The use of intelligent inspection robots can identify hidden dangers and faults， and to some extent， it can make up for the shortcomings of manual inspection work， greatly improving the efficiency of substation inspection work. Based on this， the author mainly analyzes the current inspection status of substations and expounds on the application of intelligent inspection technology in substations for reference.

Key Words： Substation; Intelligent inspection technology; Communication technology; Robot

前言：

在新時代發展背景下，隨著人們日常用電量的增加，電力需求持續增長，電網規模逐步擴大，變電站作為電力系統的關鍵節點，其安全性和可靠性對電網的穩定運行至關重要。現階段，我國部分地區還采用傳統人工巡檢方式，這導致電站工作人員的工作量不斷增加。然而，在電站日常工作期間，工作人員需要對電力系統的數據進行記錄，由于勞動強度大、效率低下、技術水平受限，常常會出現數據記錄錯誤等問題。對此，要想全面提高電站的工作效率，就需要采用智能化技術來完成，而人為的操作具有一定的局限性，大大降低電站的整體效率。

2變電站巡檢現狀分析

當前，在變電站的日常巡視工作中，仍有許多場景依賴人工巡檢。雖然人工巡檢模式具備直觀性，工作人員可以通過感官觀察對設備的壓力、油位、煙塵、銹蝕、漏油、異響等問題進行判斷，但其局限性逐漸顯現^［1］。由于工作人員的經驗和技術水平存在差異，容易導致巡檢結果不準確。此外，某些隱蔽部位的設備問題（如內部發熱、開關卡頓等）無法僅憑肉眼或簡單的工具檢測出來，增加了巡檢工作的難度。人工巡檢還會受到外部環境的影響，尤其是在惡劣天氣、夜間或偏遠地區巡檢時，效率和安全性均受到顯著限制。一旦巡檢工作無法按時完成或遺漏關鍵隱患，將對變電站的安全運行帶來較大的風險。同時，隨著電網設備數量的增加和系統復雜性的提升，傳統人工巡檢需要消耗大量的人力，巡檢效率與效果難以滿足現代電網對變電站管理的高標準要求。如果在巡視期間突遇惡劣天氣，就會對人為巡視工作造成影響，如此會直接對變電站的安全運行造成威脅。

3 變電站智能巡檢技術

3.1無人自主巡檢技術

在變電站智能巡檢技術中，無人導航系統需要根據多傳感器融合技術組建，其主要作用則是自主導航巡檢。隨著我國科學技術的快速進步，無人智能技術日趨成熟，在固定操作模式下，無人系統能夠高效完成自主巡檢任務。例如：在特定的固定操作區域內，智能巡檢系統可以通過工作人員的簡單設定，包括起點、中間點和終點位置，無人平臺即可依據設定自動規劃最優巡檢路線，從而高效地完成區域內的巡檢工作任務。這種智能化模式顯著降低了人工干預需求，同時提升了巡檢效率和精度。與此同時，還可以通過FPV（第一人稱視角）攝像頭對周邊的環境信息進行獲取，并通過信息數據傳輸到駕駛艙中，以此來形成人機共同巡檢作業模式。現階段，在科學技術的有效推動下，無人系統在進行設計升級后，將會變得更加智能化，并完善可以適用于變電站巡檢工作中。

3.2傳感器技術

變電站智能巡檢應用傳感器技術，可選擇的設備類型較多。紅外溫度傳感器可以實現對設備表面溫度的準確探測，從而發現設備異常升溫現象。對變壓器套管和斷路器觸頭等位置進行監測，能及時發現接觸不良等故障導致的異常溫度，為技術人員診斷故障提供參考依據。氣體傳感器負責變壓器一類充油設備的監測，了解設備內部氣體成分。如果設備存在局部放電或局部過熱等問題，則將會分解出一些特征氣體，此時便可以利用氣體傳感器對其進行監測，了解每種氣體的含量與占比，繼而完成故障的判斷。振動傳感器可以監測變壓器運行過程，通過采集振動信號，識別、判斷變壓器中是否有機械性故障，如鐵芯松動和繞組變形。以上多類型傳感器和既有監測設備組合，能夠組成功能更完善的監測系統，獲取設備在運行中產生的實時性數據，這是變電站智能巡檢不可或缺的信息源。

3.3 無線通信技術

變電站智能巡檢采用無線通信技術，有利于提高巡檢工作的效率。例如：無線通信中的Wi-Fi技術不但設備占地面積小，而且網絡覆蓋范圍比較大，可以在巡檢設備和監控中心之間快速傳遞數據。以智能巡檢機器人為例，該設備連接Wi-Fi后，向監控人員傳遞采集的設備圖像與溫度數據等，以便監控人員掌握最新的變電站設備運行狀態。

Mesh網絡技術屬于一種全新的無線通訊技術，也是變電站智能巡檢的有效方法。Mesh技術憑借高效率傳輸、大帶寬容量等優勢，能夠在復雜的環境下保證監測數據傳輸的可靠性。如果變電站中設備數量多、布設大量監測點，則可以利用Mesh網絡（無線網格網絡）搭建數據傳輸網絡，提高信息傳輸的效率。

5G通信技術目前已經十分成熟，更是被廣泛應用于智能巡檢。變電站智能巡檢中應用5G通信技術，能夠數量級提升數據的傳輸速度，并增大變電站帶寬，支持高清晰度視頻的實時傳輸和大數據的實時性分析。以某供電局為例，該單位引入了智能巡檢機器人后，大力推廣5G移動通信技術，為機器人賦予實時傳遞高清圖像、海量監測數據的功能，使智能巡檢在變電站循環中的應用有扎實的技術基礎。

3.4人工智能算法的實現

變電站智能巡檢應用人工智能算法，可以實時了解每臺設備的運行狀態，并對設備是否存在故障做出預測。例如應用深度學習算法搭建神經網絡模型，高效率分析變壓器運行狀態，將采集到的負荷電流、溫度相關數據融入神經網絡模型中，通過模型的反復訓練可得到多種故障下的數據特點。一旦模型輸入了新的監測數據，便能以最快的速度判斷變壓器當下運行狀態，以便及時發現、處理故障。

4智能巡檢技術的實際應用

4.1智能巡檢機器人

智能巡檢機器人在執行巡檢任務時，以無人自主巡檢技術為依托，主要由監控中心、管理中心、通信系統和機器人4個部分共同協作^[3]。在巡檢任務啟動前，技術人員需要在監控中心系統的界面上設定任務，并將這些任務轉化為機器指令，隨后通過通信系統將指令發送給機器人。一旦機器人接收到指令后，它會自動規劃巡檢路徑，并將路徑反饋至監控中心，待工作人員確認無誤后，巡檢才會正式開始。執行巡檢時，機器人根據指令逐項完成各個子任務，并將執行記錄實時傳送回監控中心。同時，機器人所拍攝的圖像也會實時傳輸至監控中心，實現遠程可視化監控。在巡檢過程中，所有產生的數據會實時顯示在監控中心的大屏幕上，方便工作人員隨時查看巡檢進度和狀態。巡檢任務完成后，系統會對機器人的執行情況進行全面評估，并生成詳細的工作報告和性能分析。

4.2 設備狀態實時監測

要想了解變電站設備實時運行狀態，需要利用傳感器技術進行實時監測。多類型傳感器對變電站中的設備而言至關重要，能夠隨時感知周圍環境變化、了解設備運行狀態。例如：紅外溫度傳感器可以用于監測變壓器關鍵部位，第一時間發現以上關鍵部位溫度異常升高。為了能夠最大程度上體現出傳感器在采集數據方面的優勢，需要利用無線通訊技術，將采集到的數據傳遞給監控中心。利用Wi-Fi技術可以提高數據傳輸效率，Mesh網絡技術能夠保證數據傳輸過程的穩定性，5G通信技術可以在傳輸速度、帶寬等方面實現提升。變電站的監控人員使用人工智能算法，對傳感器采集到的數據進行分析與處理，例如：深度學習算法通過對歷史數據故障模式的學習完成設備故障的判斷；應用向量機算法，即便采集小樣本數據，依然能夠精準判斷出設備的異常狀態；應用時間序列分析算法，主要對設備今后的狀態做出預測，制訂前瞻性設備維護方案，使變電站中的設備狀態監測能保證全面性、精準性、實時性。

4.3 故障診斷與預警

變電站智能巡檢的實踐中，對于設備故障診斷與預警，可以采用無線通訊技術傳輸關鍵數據。一旦監測人員在變電站設備巡檢中發現故障，如傳感器實時監測中發現設備溫度和氣體成分異常，利用人工智能算法捕捉設備異常數據，并由智能巡檢系統做出響應。此時，可以利用深度學習算法構建神經網絡模型，該模型可以深層次的分析傳感器采集的異常數據，對比已有故障模式完成設備故障的判斷；應用時間序列分析算法，能夠分析設備儲存的歷史運行數據，從而提前預測設備有可能發生的故障，提醒技術人員及時處理。智能巡檢機器人協同視覺傳感技術，可以精準識別圖像、跟蹤目標，及時捕捉到設備外觀出現的異常；利用溫度傳感技術采集設備的溫度信息，無線通訊技術可以將數據傳遞給監控中心，為技術人員制定故障處理策略提供參考。例如：變電站中引入智能巡檢機器人，該設備在無人自主巡檢技術的支持下可以自動執行巡檢任務，提高了巡檢頻率。與傳統的人工巡檢相比，機器人的巡檢速度更快，并且不會受地理環境、時間等因素的限制，能夠快速完成變電站巡檢任務，保證巡檢結果的準確性，很少發生誤檢、漏檢等狀況。對于采集數據的處理，智能巡檢系統負責分析傳感器獲取的設備數據，以便通知運維人員提前維護設備，降低設備故障的發生率。例如：某省電力公司建設220 kV的智能巡視樣板站，建設期間，利用智能巡視系統，對設備進行遠程控制，提高異常情況的處理效率與成功率，同時推動變電站運維向智能化升級。

4.4變電站高效運維

變電站運行與維護應用智能巡檢技術，可以解決人工巡檢效率低的問題。例如變電站內部使用智能巡檢機器人負責自主巡檢，這與傳統的人工巡檢相比，能增加巡檢頻次，而且巡檢效率更快，無需受到地理、時間等條件的約束，解決傳統巡檢模式可能出現的誤檢、漏檢等問題。對于變電站數據的處理，建議應用智能巡檢系統對傳感器獲取的數據進行實時分析，第一時間發現設備潛在故障，以便運維人員預先做出維護，以免設備故障造成大面積停電故障。某省電力公司修建220kV智能巡視站，技術人員應用智能算法搭建巡視系統，對變電站進行遠程巡視，不需要親自前往現場便能發現設備異常情況，根據制定的研判方案做出處理。在智能算法的作用下不僅提高了異常故障的處理效率與成功率，也提升了變電站智能化運維水平。

5結語

隨著智能巡檢技術的不斷發展，變電站的巡檢工作通過引入無人巡檢系統、傳感器技術、無線通訊技術，能夠顯著提升變電站的設備管理效率，確保設備運行的安全與穩定。然而，在實際應用中，還需要解決一些技術問題，如定位精度、地圖質量等。未來，隨著技術的不斷進步和完善，智能巡檢將在變電站管理中發揮越來越重要的作用，為提高設備的可靠性和保障電力系統的安全穩定運行作出更大貢獻。

參考文獻

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