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    人工智能技術(shù)對(duì)變電站運(yùn)維效率提升的影響

    2025-04-13 00:00:00黃志坡
    關(guān)鍵詞:人工智能

    摘 要:本文針對(duì)變電站運(yùn)維效率提升問題,進(jìn)行了基于人工智能技術(shù)的綜合研究。本研究采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)的故障預(yù)測(cè)模型以及結(jié)合無人機(jī)和機(jī)器人巡檢的智能巡檢系統(tǒng),構(gòu)建了變電站智能運(yùn)維系統(tǒng)。經(jīng)實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證,設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率顯著提升,故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率為96.5%,巡檢覆蓋率為99%,整體運(yùn)維效率提升了30%。本研究深度集成多種AI技術(shù),特別是在故障預(yù)測(cè)和無人巡檢方面,提出了具有前瞻性的解決方案,能夠?yàn)樘嵘冸娬具\(yùn)維智能化水平提供技術(shù)支持,在節(jié)約運(yùn)維成本和提高安全性方面具有重要應(yīng)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:人工智能;變電站運(yùn)維;LSTM;CNN;智能巡檢

    中圖分類號(hào):TM 63" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會(huì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施,變電站是電能傳輸和轉(zhuǎn)換的核心節(jié)點(diǎn),其運(yùn)維效率直接影響電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定。傳統(tǒng)變電站運(yùn)維主要基于人工巡檢和定期維護(hù),存在工作量大、反應(yīng)不及時(shí)和風(fēng)險(xiǎn)高等問題,尤其在大規(guī)模復(fù)雜電網(wǎng)中,無法有效應(yīng)對(duì)突發(fā)故障[1-2]。同時(shí),人工巡檢在高壓環(huán)境下存在安全隱患,并且不能進(jìn)行全天候監(jiān)控。隨著電網(wǎng)復(fù)雜度提升,運(yùn)維模式的智能化轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢(shì)[3]。

    人工智能技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用已逐步深入,尤其在智能電網(wǎng)、配電自動(dòng)化和設(shè)備監(jiān)測(cè)等方面具有巨大潛力。利用AI技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)與優(yōu)化調(diào)度,顯著提升運(yùn)維效率和準(zhǔn)確性。但是,如何將多種AI技術(shù)系統(tǒng)化應(yīng)用于變電站運(yùn)維,仍需要進(jìn)一步探索[4-5]。

    本文引入了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、深度學(xué)習(xí)故障診斷與預(yù)測(cè)(例如CNN和LSTM算法)以及無人機(jī)和機(jī)器人智能巡檢系統(tǒng),能夠提升變電站的運(yùn)維效率,并且開發(fā)了一套智能運(yùn)維系統(tǒng),結(jié)合實(shí)際運(yùn)維數(shù)據(jù),驗(yàn)證了其在提高設(shè)備監(jiān)控準(zhǔn)確性、減少人工投入和提高故障預(yù)測(cè)精度方面的優(yōu)勢(shì)。

    1 人工智能技術(shù)在變電站運(yùn)維中的應(yīng)用

    在變電站運(yùn)維中的整體流程中,人工智能技術(shù)包括數(shù)據(jù)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)/診斷以及智能巡檢系統(tǒng)3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。具體流程如圖1所示。

    1.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

    健康評(píng)估模型基于這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)設(shè)備的健康狀況進(jìn)行量化打分。設(shè)定某設(shè)備的健康狀態(tài)指標(biāo)為H(t),表示設(shè)備在時(shí)間t時(shí)刻的狀態(tài)。該模型使用參數(shù)權(quán)重wi和xi(t)表示設(shè)備在t時(shí)刻各個(gè)維度的運(yùn)行狀態(tài),整體健康狀態(tài)可以通過線性回歸模型計(jì)算,如公式(1)所示。

    調(diào)整權(quán)重wi,可以優(yōu)化不同維度參數(shù)對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)的影響權(quán)重。云平臺(tái)根據(jù)該模型輸出進(jìn)行設(shè)備健康評(píng)分,如果評(píng)分低于閾值,那么發(fā)出報(bào)警信號(hào),提醒運(yùn)維人員進(jìn)行設(shè)備檢查或維護(hù)。

    為了有效監(jiān)測(cè)變電站設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),本研究采用大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)。傳感器安裝在關(guān)鍵設(shè)備(例如變壓器、斷路器等)上,實(shí)時(shí)采集溫度、電壓、電流和振動(dòng)等參數(shù)。數(shù)據(jù)經(jīng)無線網(wǎng)絡(luò)傳輸至云平臺(tái),進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去噪和異常檢測(cè),并進(jìn)行多維度分析。某設(shè)備在100 d內(nèi)的狀態(tài)變化曲線如圖2所示。設(shè)備的健康狀態(tài)指標(biāo)整體呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)。在初始階段(前20 d),設(shè)備狀態(tài)波動(dòng)較頻繁,但是大多數(shù)時(shí)間低于閾值。從第20 d開始,設(shè)備狀態(tài)顯著提升,多數(shù)時(shí)間的狀態(tài)值超過健康閾值。這表明設(shè)備經(jīng)過初期的不穩(wěn)定后,進(jìn)入了一個(gè)較穩(wěn)定和健康的運(yùn)行狀態(tài)。在第60 d~80 d,設(shè)備的健康指標(biāo)出現(xiàn)較大波動(dòng),可能與設(shè)備運(yùn)行中的某些周期性維護(hù)活動(dòng)或臨時(shí)的操作問題有關(guān)。進(jìn)入第80 d以后,設(shè)備狀態(tài)再次表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性,但是健康指標(biāo)有輕微下降趨勢(shì),提示未來可能需要注意的潛在維護(hù)需求。

    1.2 基于深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)測(cè)與診斷

    為了進(jìn)一步提高對(duì)設(shè)備故障的預(yù)測(cè)能力,本研究引入深度學(xué)習(xí)算法,尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),用于設(shè)備故障的自動(dòng)識(shí)別和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。系統(tǒng)利用歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練CNN模型,提取特征模式。卷積操作可以有效識(shí)別設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)中的空間特征,利用卷積層和池化層的多次迭代,提取設(shè)備運(yùn)行中的潛在故障特征。

    LSTM網(wǎng)絡(luò)用于處理設(shè)備運(yùn)行的時(shí)間序列數(shù)據(jù),能夠捕捉設(shè)備狀態(tài)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特征。LSTM的核心是其記憶單元和“遺忘門”,用于對(duì)長(zhǎng)期依賴進(jìn)行處理。這種網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的時(shí)間依賴關(guān)系過程中具有優(yōu)越的性能,能夠預(yù)測(cè)設(shè)備未來的故障趨勢(shì)。LSTM預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)如圖3所示。假設(shè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)為{xt}T t=1,表示某設(shè)備在時(shí)間t的狀態(tài)參數(shù),其計(jì)算過程如公式(2)、公式(3)所示。

    1.3 智能巡檢系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用

    為了進(jìn)一步減少人工運(yùn)維的工作量和安全風(fēng)險(xiǎn),本文開發(fā)了基于無人機(jī)和機(jī)器人巡檢的智能巡檢系統(tǒng)。無人機(jī)配備紅外攝像頭和高清攝像頭,主要用于進(jìn)行高空電力設(shè)備檢查,例如高壓線、絕緣子和塔架等。無人機(jī)巡檢的優(yōu)勢(shì)是可以迅速覆蓋變電站內(nèi)的大面積區(qū)域,特別是在人工無法接近的高壓區(qū)域。攝像頭采集的圖像利用深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法(例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN)進(jìn)行分析,自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的物理?yè)p壞或異常狀態(tài)。

    同時(shí),地面巡檢機(jī)器人配備了多種傳感器,例如超聲波、紅外線和高清攝像機(jī),用于變電站地面設(shè)備的近距離檢查。機(jī)器人可以自主導(dǎo)航,并結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)自動(dòng)避障。關(guān)于采集的圖像和數(shù)據(jù),使用損壞檢測(cè)模型進(jìn)行分析,如公式(4)所示。

    利用上述模型,巡檢機(jī)器人可以自動(dòng)識(shí)別設(shè)備的物理?yè)p壞,及時(shí)上傳數(shù)據(jù)并進(jìn)行維護(hù)決策。

    整個(gè)智能巡檢系統(tǒng)由無線網(wǎng)絡(luò)與監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行連接,能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程操控和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋。與傳統(tǒng)人工巡檢相比,該系統(tǒng)不僅提升了巡檢的效率和精準(zhǔn)性,而且減少了人員在高危環(huán)境中的工作時(shí)間,從而提高了變電站運(yùn)維的整體安全性。

    2 運(yùn)維效率的提升分析

    2.1 傳統(tǒng)變電站運(yùn)維模式的局限性

    傳統(tǒng)的變電站運(yùn)維模式基于人工巡檢,存在明顯的局限性。不同運(yùn)維指標(biāo)在傳統(tǒng)人工模式下的具體情況見表1。

    2.2 運(yùn)維效率評(píng)估指標(biāo)及分析

    為了評(píng)估人工智能技術(shù)對(duì)變電站運(yùn)維效率的提升效果,本研究設(shè)定多個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo)(Key Performance Indicator,KPI),包括設(shè)備故障率、運(yùn)維響應(yīng)時(shí)間、巡檢覆蓋率和運(yùn)維成本等。運(yùn)維效率對(duì)比見表2,其中設(shè)備故障率表示AI輔助的預(yù)測(cè)系統(tǒng)能夠提前預(yù)警,減少設(shè)備故障發(fā)生的概率。運(yùn)維響應(yīng)時(shí)間表示AI系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),縮短了從故障發(fā)現(xiàn)到解決的時(shí)間。巡檢覆蓋率表示智能巡檢設(shè)備能夠覆蓋更多區(qū)域,尤其是高危或偏遠(yuǎn)區(qū)域。運(yùn)維成本表示減少人力和巡檢周期可以降低整體運(yùn)維成本。

    智能巡檢效率分析見表3。由表3結(jié)果可知,人工巡檢的覆蓋率低、耗時(shí)長(zhǎng)且需要較多人員。無人機(jī)巡檢的覆蓋率高,時(shí)間和人力成本較低。機(jī)器人巡檢的覆蓋率最高,顯著減少了巡檢時(shí)間和人力需求。

    3 結(jié)論

    試驗(yàn)結(jié)果表明,AI技術(shù)顯著提升了變電站運(yùn)維效率。狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí),故障預(yù)警準(zhǔn)確率為95%以上,設(shè)備維護(hù)周期延長(zhǎng)了20%。無人機(jī)與機(jī)器人巡檢覆蓋率為99%,人工投入減少了50%,巡檢時(shí)間縮短,運(yùn)維效率明顯提高,同時(shí)還降低了高危環(huán)境中的人工風(fēng)險(xiǎn)。本文將AI與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合,構(gòu)建了集數(shù)據(jù)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)和智能巡檢于一體的系統(tǒng)。利用CNN和LSTM算法,處理大規(guī)模數(shù)據(jù),提高了故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。無人機(jī)和機(jī)器人巡檢突破了傳統(tǒng)運(yùn)維的局限,實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的全面智能監(jiān)控。

    參考文獻(xiàn)

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