電網(wǎng)智能運(yùn)檢技術(shù)創(chuàng)新及實踐

耿明

【摘?要】以物聯(lián)網(wǎng)為生產(chǎn)要素互聯(lián)基礎(chǔ)，以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為數(shù)據(jù)分析手段，以移動互聯(lián)技術(shù)為作業(yè)基礎(chǔ)，全面推進(jìn)“大云物移智”與運(yùn)檢業(yè)務(wù)深度融合，持續(xù)對運(yùn)檢業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)化、實現(xiàn)智能驅(qū)動成為當(dāng)前電網(wǎng)運(yùn)檢技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的必然方向。

【關(guān)鍵詞】電網(wǎng);智能;運(yùn)檢技術(shù);創(chuàng)新;實踐

前言

智能電網(wǎng)的運(yùn)行工作內(nèi)容是一個龐大而復(fù)雜的綜合體，但是其可靠性、安全性非常重要，這就對電網(wǎng)的設(shè)備有著非常高的要求，其必須要不斷地提高其穩(wěn)定性，才能保證人們的供電需求。而智能運(yùn)檢技術(shù)利用了科技技術(shù)來對設(shè)備進(jìn)行實時的監(jiān)控、跟蹤，將其工作內(nèi)容進(jìn)行了模擬，以直觀的形式來讓人了解到供電的實際情況。這種方式即還原了其工作內(nèi)容，又實現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享，因此其開發(fā)、應(yīng)用有著非?，F(xiàn)實的意義。

1電網(wǎng)運(yùn)行影響因素

1.1短路問題

線路出現(xiàn)短路故障，嚴(yán)重的情況下將會導(dǎo)致變電站主變開關(guān)跳閘，造成大面積停電。根據(jù)研究總結(jié)得知，電網(wǎng)短路問題出現(xiàn)的原因主要有：鳥害、外力破壞、導(dǎo)線風(fēng)偏、異物懸掛、電纜內(nèi)部絕緣擊穿，另外因雷擊等原因?qū)е陆^緣擊穿引起的多相接地也會引起短路。以上所列舉的原因，都會造成電網(wǎng)短路故障發(fā)生，如果不及時有效處理，最終必定會導(dǎo)致電力系統(tǒng)發(fā)生較為嚴(yán)重的事故。

1.2斷路問題

電力系統(tǒng)的斷路與短路問題在很大程度上具有一定的相似性，但是也并不是完全一樣。斷路問題發(fā)生的直接現(xiàn)象是電線被斷開，主要是非人為因素造成的，其發(fā)生原因與短路差不多。然而需要注意的是斷線問題一旦發(fā)生之后，其危險程度是較大的，如果不加以注意極有可能會造成生命危險。部分人員并沒有過于重視斷線的危害，有時候直接用手去觸摸，這樣的方式是非常危險的。假如接觸到了身體，電流也就會從你的身體中直接流過，這主要是因為配網(wǎng)電流非常的大，會從根本上直接危及個人的生命安全[1]。

1.3配網(wǎng)自身結(jié)構(gòu)問題

眾所周知，我國的電網(wǎng)通常都是電纜-架空混合結(jié)構(gòu)，線路布置上錯綜復(fù)雜，線路交叉跨越非常普遍。隨著用戶負(fù)荷與日俱增，給電網(wǎng)運(yùn)行帶來了更大挑戰(zhàn)，且由于用戶自身用電的不規(guī)范操作，短路問題時有發(fā)生，從而提升了配網(wǎng)故障的發(fā)生率。

2電網(wǎng)智能運(yùn)檢技術(shù)創(chuàng)新與實踐應(yīng)用

2.1推進(jìn)運(yùn)檢全要素自動感知

2.1.1電網(wǎng)運(yùn)檢人員信息感知

一是基于智能芯片、人臉識別等技術(shù)，開展作業(yè)現(xiàn)場人員的身份識別，實現(xiàn)員工基本信息、技能水平的智能識別和自動匹配;二是基于智能手環(huán)和健康監(jiān)測系統(tǒng)，及時掌握和動態(tài)感知員工健康狀態(tài);三是應(yīng)用遠(yuǎn)程視頻和移動終端等技術(shù)，開展人員行為、語言綜合感知。

2.1.2電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)感知

一是傳感器與設(shè)備本體一體化設(shè)計制造。圍繞設(shè)備自感知、自診斷能力提升，從設(shè)備運(yùn)檢角度提出海量、常用、主要設(shè)備的設(shè)計、制造、基建等環(huán)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)化典型需求，研究智能設(shè)備設(shè)計制造，推進(jìn)設(shè)備狀態(tài)全面可知、可控。二是設(shè)備狀態(tài)自主感知。研制溫度、形變、油色譜、振動、桿塔傾斜等微功耗/低功耗的高可靠性傳感器，實現(xiàn)設(shè)備本體狀態(tài)量自主實時感知，彌補(bǔ)人工巡檢對關(guān)鍵信息感知的空白[2]。大力推進(jìn)新型智能配變終端規(guī)?；茝V建設(shè)，對配電網(wǎng)核心設(shè)備和線路的運(yùn)行工況、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境情況等信息的全方位實時深度采集，實現(xiàn)配電網(wǎng)狀態(tài)全感知。依托無人機(jī)、機(jī)器人、視頻監(jiān)測、移動作業(yè)終端等多類型同構(gòu)或異構(gòu)感知裝備，從時間、空間上拓展設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境感知覆蓋范圍，作為傳感器感知設(shè)備狀態(tài)信息的補(bǔ)充手段，促進(jìn)多元采集手段相輔相成、綜合應(yīng)用。三是存量設(shè)備身份標(biāo)簽編碼設(shè)計。遵循唯一性、實用性、可擴(kuò)展性等原則，參照EPC國際編碼標(biāo)準(zhǔn)，開展包含設(shè)備所屬單位、電壓等級、出廠（投運(yùn)）年份、設(shè)備類型等信息的身份標(biāo)簽設(shè)計，最大限度反映設(shè)備的基本信息。

2.1.3運(yùn)檢裝備資源感知

研究RFID射頻技術(shù)和統(tǒng)一編碼標(biāo)準(zhǔn)，制定統(tǒng)一的電子身份標(biāo)簽，實現(xiàn)人員、設(shè)備以及裝備與電子標(biāo)簽的一體化，完成電力運(yùn)檢人員、車輛、設(shè)備身份的快速識別及設(shè)備的檢測技術(shù)研究，實現(xiàn)運(yùn)檢資源合理調(diào)配和運(yùn)檢進(jìn)度友好管控。

2.1.4生產(chǎn)環(huán)境異常狀況感知

針對輸電線路“三跨”（跨高速鐵路、跨高速公路、跨重要輸電通道）隱患問題，基于人工智能的線路“三跨”隱患智能識別方法，采用“自積累、自更新、自學(xué)習(xí)”的智能化運(yùn)行方式，隱患識別結(jié)果主動推送，及時發(fā)現(xiàn)和處理輸電線路“三跨”隱患，有力提升輸電線路“三跨”區(qū)段發(fā)現(xiàn)隱患的能力，提高運(yùn)維保障工作的效率和質(zhì)量。

2.2推動云霧融合協(xié)同應(yīng)用

以運(yùn)檢要素信息全面感知為基礎(chǔ)，開展面向運(yùn)檢全業(yè)務(wù)場景的要素互聯(lián)邏輯分析，以“智能前端化”思想為指導(dǎo)，圍繞人員、設(shè)備、裝備、環(huán)境等要素泛在互聯(lián)、互動感知關(guān)系，搭建基于云霧融合的層次化運(yùn)檢信息分析、協(xié)同和控制網(wǎng)絡(luò)，全面應(yīng)用人工智能等技術(shù)推進(jìn)運(yùn)檢業(yè)務(wù)鏈條的智能化改造。

云霧資源均衡模型構(gòu)建。開展運(yùn)檢業(yè)務(wù)全景需求分析，充分利用云霧計算優(yōu)勢，搭建基于NB-IoT（窄帶物聯(lián)網(wǎng)）框架的云霧資源均衡模型，一方面將霧層的感知數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理、過濾，及時判斷應(yīng)對緊急事件，另一方面根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)調(diào)整負(fù)載分配，將云數(shù)據(jù)或終端設(shè)備數(shù)據(jù)緩存本地的同時，將較多的負(fù)載分配給計算能力較強(qiáng)、鏈路通信開銷較小的計算節(jié)點，協(xié)調(diào)運(yùn)檢計算需求在物聯(lián)網(wǎng)云層和霧層的分配布局，綜合平衡計算、存儲和傳輸成本，提高運(yùn)檢數(shù)據(jù)處理和運(yùn)檢決策效率和質(zhì)量[3]。

基于霧計算的異常數(shù)據(jù)就地實時分析響應(yīng)。通過霧計算對高速、實時的感知數(shù)據(jù)（毫秒）就地進(jìn)行初步分析運(yùn)算，快速判斷異常數(shù)據(jù)并做出相應(yīng)控制動作，實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實時評估，及時提出檢修建議。對中等速度、半實時感知數(shù)據(jù)（秒）進(jìn)行實時分析處理，實現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備的故障診斷。同時，為云計算中心中、長期預(yù)測所需的數(shù)據(jù)提供特征提取，降低網(wǎng)絡(luò)時延和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險，提高電網(wǎng)設(shè)備管理效率。

基于云計算的多元數(shù)據(jù)融合分析預(yù)測。通過云計算對實時數(shù)據(jù)的特征提取及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實現(xiàn)電網(wǎng)設(shè)備的監(jiān)測預(yù)警及評價診斷輔助決策。對資源進(jìn)行分析，包括運(yùn)行維護(hù)（巡檢、檢修、技改）、處置（退役、轉(zhuǎn)移、報廢）的全過程，提高電網(wǎng)設(shè)備資源利用效率。

2.3構(gòu)建運(yùn)檢全業(yè)務(wù)知識圖譜

為充分利用電網(wǎng)運(yùn)檢積累的大量實踐經(jīng)驗和專家知識，通過知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的交互應(yīng)用，拓展設(shè)備管理專業(yè)內(nèi)在邏輯關(guān)系模型，構(gòu)建運(yùn)檢全業(yè)務(wù)知識圖譜。符合運(yùn)檢業(yè)務(wù)邏輯的知識圖譜構(gòu)建。基于海量運(yùn)檢案例，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的典型故障知識庫，以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為推理工具，推動機(jī)器對運(yùn)檢資源及其屬性、資源與各類運(yùn)檢任務(wù)交互等關(guān)系的理解，構(gòu)建符合運(yùn)檢業(yè)務(wù)邏輯的知識圖譜。知識圖譜與深度學(xué)習(xí)交互融合。探索知識圖譜在深度學(xué)習(xí)模型中的應(yīng)用，將運(yùn)檢全業(yè)務(wù)知識圖譜中的語義信息輸入到深度學(xué)習(xí)模型中，將離散化知識圖譜表達(dá)為連續(xù)化的向量，從而使生產(chǎn)過程積累的海量知識成為深度學(xué)習(xí)的輸入，提升深度學(xué)習(xí)效果[4]。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的知識圖譜動態(tài)優(yōu)化，有效完成電力運(yùn)檢物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點至節(jié)點的運(yùn)檢資源識別、關(guān)系抽取和補(bǔ)全等任務(wù)。

總之，開展配網(wǎng)營運(yùn)電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)研究。通過對供電服務(wù)海量客戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)多維度比對分析，深挖數(shù)據(jù)價值，打造電力服務(wù)新標(biāo)準(zhǔn)，有效提升了客戶對電力服務(wù)的滿意度和獲得感。

參考文獻(xiàn)：

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[4]任艷瓊.基于狀態(tài)檢修技術(shù)的智能變電站運(yùn)維策略分析[J].中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2017（44）：206+208.

（作者單位：國網(wǎng)山東省電力公司東明縣供電公司）