智能化技術(shù)在電力工程自動(dòng)化中運(yùn)用分析

國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司十堰供電公司 候先超 李 琴 趙麗俊 周楷又

在當(dāng)今迅速變化的能源領(lǐng)域，電力工程自動(dòng)化成為確保電力系統(tǒng)高效、可靠運(yùn)行的關(guān)鍵，隨著智能化技術(shù)的不斷進(jìn)步，電力行業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革，不僅提高了電網(wǎng)的操作效率，而且還為維護(hù)、監(jiān)控和管理提供了新的方法，極大地提升了電力系統(tǒng)的性能和安全水平。同時(shí)智能化技術(shù)的融合也為電力工程自動(dòng)化帶來(lái)了預(yù)測(cè)性維護(hù)、實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障快速響應(yīng)和優(yōu)化調(diào)度等多個(gè)方面的革新，通過(guò)智能化手段可以更好地應(yīng)對(duì)電力需求的波動(dòng)，保障電網(wǎng)的穩(wěn)定性，并為應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的能源需求和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)能源發(fā)展目標(biāo)提供支持。

以本公司參與的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組維修項(xiàng)目為例，該風(fēng)力發(fā)電機(jī)組面臨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)維效率低下和故障響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，為提升運(yùn)維自動(dòng)化水平，本公司通過(guò)引入基于人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的智能化技術(shù)，安裝多種傳感器收集風(fēng)機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)，并利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)傳輸這些數(shù)據(jù)到中央控制系統(tǒng)，利用人工智能算法如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。

實(shí)施后風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維效率顯著提高，故障檢出時(shí)間由原先的48h 縮短至2h 以內(nèi)，故障響應(yīng)時(shí)間從24h 減少至4h。此外基于AI 的預(yù)測(cè)性維護(hù)準(zhǔn)確率達(dá)到92%，大大降低因突發(fā)故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間和維修成本，年度運(yùn)維成本節(jié)約20%，同時(shí)整體發(fā)電效率提升約5%。

1 預(yù)測(cè)與調(diào)度

1.1 大數(shù)據(jù)和人工智能負(fù)荷預(yù)測(cè)

負(fù)荷預(yù)測(cè)指的是預(yù)估未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)電網(wǎng)的電力需求量，對(duì)于電網(wǎng)的調(diào)度、優(yōu)化運(yùn)行以及減少能源浪費(fèi)具有重要意義，傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法主要依賴歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析，但在處理復(fù)雜模式和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)方面存在局限。而利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以收集和處理來(lái)自智能電表、天氣站、用戶行為等多種來(lái)源的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅包括歷史負(fù)荷信息，還有溫度、濕度、節(jié)假日、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等影響負(fù)荷的因素，為負(fù)荷預(yù)測(cè)提供了更全面的信息基礎(chǔ)[1]。

與此同時(shí)，人工智能（AI）尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、識(shí)別復(fù)雜模式和進(jìn)行預(yù)測(cè)方面展現(xiàn)出卓越的能力，通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型，可以學(xué)習(xí)電力負(fù)荷與各種因素間的非線性關(guān)系，并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)短期或長(zhǎng)期負(fù)荷。

以深度學(xué)習(xí)模型中常用的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）為例，LSTM 是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），特別適合處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中LSTM 能夠根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)因素（如天氣條件、日期類型等）來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)某個(gè)時(shí)段的電力需求量，而訓(xùn)練LSTM 模型時(shí)首先需要定義損失函數(shù)，通常用于回歸問(wèn)題的損失函數(shù)是均方誤差（MSE），計(jì)算公式為：其中：m是測(cè)試集中的樣本數(shù)量，Yi是第i個(gè)樣本的實(shí)際負(fù)荷值，Y是模型預(yù)測(cè)的負(fù)荷值。

1.2 智能化調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)用

智能化調(diào)度系統(tǒng)采用人工智能（AI）算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，這些預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為調(diào)度提供重要的決策支持，然后調(diào)度系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)收集各種電網(wǎng)設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，如變壓器、配電線路和發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行信息，這些信息通過(guò)高速通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至中央處理單元，中央處理單元將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與AI預(yù)測(cè)模型結(jié)合，通過(guò)高級(jí)優(yōu)化算法如遺傳算法或粒子群優(yōu)化動(dòng)態(tài)調(diào)整電力資源分配，從而在需求峰谷期間實(shí)現(xiàn)電力的高效流動(dòng)。緊接著智能化調(diào)度系統(tǒng)中的智能合約能夠自動(dòng)執(zhí)行與電力交易相關(guān)的合同條款，確保交易的透明度和快速結(jié)算，最后通過(guò)高級(jí)可視化工具，操作員可以實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)電網(wǎng)的狀態(tài)，并在必要時(shí)手動(dòng)介入，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。以本公司所參與的項(xiàng)目為例，對(duì)智能調(diào)度系統(tǒng)引用前后進(jìn)行對(duì)比，詳細(xì)內(nèi)容如表1所示。

表1 智能調(diào)度系統(tǒng)前后對(duì)比表

從表1可以看出，采用深度學(xué)習(xí)算法后智能調(diào)度系統(tǒng)不僅提高了負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，還實(shí)現(xiàn)了快速響應(yīng)和高效的資源分配，再加上IoT 技術(shù)的應(yīng)用，使得數(shù)據(jù)采集更加全面和實(shí)時(shí)，為系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度提供了可靠的數(shù)據(jù)支持，且智能合約的引入極大提升了電力交易的效率和透明度，為電力系統(tǒng)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益[2]。

2 PLC 技術(shù)應(yīng)用

在電力工程自動(dòng)化領(lǐng)域中，PLC 主要通過(guò)接收傳感器信號(hào)對(duì)電力系統(tǒng)中的各種設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制，以此提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性。通常PLC 負(fù)責(zé)收集變電站內(nèi)部的溫度、濕度、電壓等重要參數(shù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)的條件執(zhí)行相應(yīng)的控制策略，如啟動(dòng)風(fēng)扇冷卻、調(diào)節(jié)變壓器的負(fù)荷等，以確保變電站穩(wěn)定運(yùn)行。如，在計(jì)算變電站內(nèi)部平均溫度的過(guò)程中可用以下公式完成：其中：Tcurrent表示當(dāng)前平均溫度（℃），Ti表示第i個(gè)傳感器測(cè)量的溫度值，n表示傳感器總數(shù)，當(dāng)平均溫度超過(guò)預(yù)設(shè)的安全溫度閥值時(shí)PLC 會(huì)發(fā)送指令啟動(dòng)冷卻系統(tǒng)。

同時(shí)PLC 還可以定期計(jì)算負(fù)載電流與額定電流之間的比例，以此評(píng)估是否需要調(diào)節(jié)變壓器的輸出，具體計(jì)算公式如下：Iratio=Iload/Iratcd，其中：Iload表示實(shí)際負(fù)載電流（A），Iratcd表示變壓器額定電流（A），當(dāng)負(fù)載電流與額定電流之間的比例超過(guò)一定安全范圍時(shí)，PLC 會(huì)調(diào)整變壓器的負(fù)載或啟動(dòng)備用設(shè)備來(lái)分擔(dān)過(guò)載。

此外PLC 還能與上位機(jī)系統(tǒng)（SCADA）緊密結(jié)合實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和控制，操作人員可通過(guò)SCADA 界面獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整控制策略，進(jìn)一步優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)配電網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)PLC 能夠快速響應(yīng)，根據(jù)故障信號(hào)和位置信息自動(dòng)切斷故障區(qū)段，同時(shí)向健康區(qū)段供電，最小化事故影響范圍并縮短恢復(fù)時(shí)間。

3 設(shè)備監(jiān)控與維護(hù)

3.1 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控應(yīng)用

利用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，可以通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)快速識(shí)別設(shè)備的異常行為或故障跡象，從而在問(wèn)題發(fā)生前采取預(yù)防措施，減少停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本，同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持對(duì)大量設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和管理，極大地提高了監(jiān)控效率，降低了人力成本。而基于物聯(lián)網(wǎng)收集的大數(shù)據(jù)，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)設(shè)備的未來(lái)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)一步指導(dǎo)維護(hù)計(jì)劃的優(yōu)化和調(diào)整[3]。

以本公司參與的項(xiàng)目為例，通過(guò)設(shè)置專門的傳感器，由傳感器收集數(shù)據(jù)并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)監(jiān)控變壓器，此變壓器被裝配了溫度、振動(dòng)和聲音傳感器，這些傳感器每分鐘采集一次數(shù)據(jù)，然后將信息實(shí)時(shí)發(fā)送至中心處理系統(tǒng)。溫度傳感器監(jiān)測(cè)到變壓器的正常運(yùn)行溫度區(qū)間應(yīng)在40℃到60℃之間，但在連續(xù)的三次測(cè)量中發(fā)現(xiàn)溫度超過(guò)了65℃，指示著潛在的過(guò)熱風(fēng)險(xiǎn)；振動(dòng)傳感器通常在0.1mm/s 到2mm/s 范圍內(nèi)波動(dòng)，如果振動(dòng)持續(xù)超過(guò)2.5mm/s，預(yù)示著機(jī)械故障或結(jié)構(gòu)問(wèn)題；聲音傳感器則能檢測(cè)到不尋常的噪聲，如因絕緣材料老化導(dǎo)致的嗡嗡聲。在此過(guò)程中對(duì)傳感器一個(gè)月內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，詳細(xì)內(nèi)容如表2所示。

表2 傳感器數(shù)據(jù)收集表

從表2可看出，在3號(hào)到5號(hào)期間監(jiān)控到的最高溫度持續(xù)超過(guò)了65℃的閾值，并且振動(dòng)水平亦高于正常范圍，同時(shí)異常聲音事件的數(shù)量也發(fā)生了增加，這些都強(qiáng)烈暗示了變壓器存在某種問(wèn)題，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的及時(shí)響應(yīng)，本公司立即派遣技術(shù)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢查，避免了一次昂貴的設(shè)備故障和停電事件。

3.2 基于AI 的預(yù)測(cè)性維護(hù)

基于人工智能的預(yù)測(cè)性維護(hù)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)能夠分析來(lái)自電力設(shè)備的大量歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以預(yù)測(cè)潛在的故障并及時(shí)進(jìn)行維護(hù)，具體方法包括使用時(shí)間序列分析、異常檢測(cè)和生存分析等技術(shù)。如，時(shí)間序列分析可以幫助識(shí)別設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)；而異常檢測(cè)則用于監(jiān)測(cè)與歷史性能數(shù)據(jù)顯著不同的實(shí)時(shí)操作數(shù)據(jù)，兩者結(jié)合可及早發(fā)現(xiàn)故障信號(hào)；生存分析進(jìn)一步評(píng)估設(shè)備發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)和剩余壽命，這些預(yù)測(cè)由高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行，并且隨著數(shù)據(jù)的積累持續(xù)優(yōu)化[4]。

將這些方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)中的變壓器、開(kāi)關(guān)、線路等關(guān)鍵資產(chǎn)上，可以減少意外停機(jī)時(shí)間，延長(zhǎng)設(shè)備壽命，并最終節(jié)省維護(hù)成本。為了實(shí)現(xiàn)有效的預(yù)測(cè)性維護(hù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性是關(guān)鍵，因此需要確保傳感器和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。為了處理和分析這些龐大的數(shù)據(jù)集，需要強(qiáng)大的計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)以建立和訓(xùn)練精確的預(yù)測(cè)模型。如，可使用線性回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)電力設(shè)備的剩余使用壽命，使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練線性回歸模型。如，可使用訓(xùn)練LSTM 模型來(lái)預(yù)測(cè)電力設(shè)備的剩余使用壽命，并通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。

4 故障檢測(cè)與處理

4.1 人工智能故障診斷應(yīng)用

人工智能（AI）在故障診斷中的應(yīng)用是提升系統(tǒng)可靠性和效率的關(guān)鍵，已被廣泛應(yīng)用于檢測(cè)和診斷電網(wǎng)中的異常和故障，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測(cè)并準(zhǔn)確識(shí)別出潛在的問(wèn)題區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和故障修復(fù)。利用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行模式識(shí)別，比如可通過(guò)收集和分析電網(wǎng)的負(fù)荷數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)等信號(hào)，使用CNN 模型訓(xùn)練得到95%以上的故障診斷準(zhǔn)確率，可以有效地從海量數(shù)據(jù)中提取特征，進(jìn)而精準(zhǔn)定位故障類型和位置；或者采用基于自然語(yǔ)言處理（NLP）的技術(shù)來(lái)分析維護(hù)日志和報(bào)警記錄，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)識(shí)別和分類故障信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障原因的快速排查，大大縮短故障診斷時(shí)間[5]。

4.2 自動(dòng)化故障定位和修復(fù)技術(shù)

在智能化技術(shù)指導(dǎo)下，電力工程自動(dòng)化領(lǐng)域的故障檢測(cè)與處理顯著提升，尤其是自動(dòng)化故障定位和修復(fù)技術(shù)應(yīng)用，在快速準(zhǔn)確診斷電網(wǎng)中異常情況的前提下并自動(dòng)采取糾正措施。具體方法包括利用分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)，這些傳感器能捕捉到微小的電流、電壓變化，甚至在預(yù)警階段就能發(fā)現(xiàn)潛在故障，一旦檢測(cè)到異常數(shù)據(jù)即被送往中心處理系統(tǒng)，后者運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析數(shù)據(jù)以確定故障的具體位置和性質(zhì)。如一種常用的方法是基于支持向量機(jī)（SVM）的故障分類模型，它能夠以高達(dá)98%的準(zhǔn)確率識(shí)別和定位系統(tǒng)中的短路故障，而在故障定位之后，智能系統(tǒng)會(huì)根據(jù)故障類型和位置自動(dòng)調(diào)整電網(wǎng)的運(yùn)行參數(shù)或啟動(dòng)預(yù)設(shè)的修復(fù)程序[6]。

綜上所述，在現(xiàn)代電氣系統(tǒng)中使用智能化技術(shù)，能夠有效提高電氣設(shè)備自動(dòng)化水平，在實(shí)現(xiàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)對(duì)設(shè)備系統(tǒng)的故障定位，提高監(jiān)控管理效果，根據(jù)故障類型自動(dòng)化采取有效解決措施，不斷提高智能化以及自動(dòng)化特點(diǎn)，從而有效促進(jìn)我國(guó)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。