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变电站一次设备运维状态智能感知与态势感知技术

发布时间：2021-12-06T08:24:02.010Z来源：《福光技术》2021年19期作者：胡阳
[导读]智能传感与状态感知技术是电网数字化、物联网、大数据、智能化的基础，而各类感知传感器及终端是电网运行状态的神经末梢，
各个维度的感知数据支撑着电网生产指挥决策体系，是电网可靠运行的重要保障。随着大、云、物、移、智、链等技术在电网中的深度应
用，电力设备状态感知技术也正在向智能化设备融合的方向转变。

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摘要：随着我国科技、经济的快速发展，电力企业得到了极大进步，整体科技水平有所提高，同时加强了安全防护意识。变电站作为
电力行业重要组成部分，关系到电力输送的稳定性，所以必须探析变电站一次设备运维状态的智能监测技术。

关键词：变电站；一次设备；运维状态；智能感知；态势感知

智能传感与状态感知技术是电网数字化、物联网、大数据、智能化的基础，而各类感知传感器及终端是电网运行状态的神经末梢，各
个维度的感知数据支撑着电网生产指挥决策体系，是电网可靠运行的重要保障。随着大、云、物、移、智、链等技术在电网中的深度应
用，电力设备状态感知技术也正在向智能化设备融合的方向转变。

1.研究现状

变电站的智能感知与态势感知技术，是近年来兴起的新型变电站技术，能够通过智能监测等多项技术，弥补人工监测的不足之处，同
时能够降低电力企业实际生产中的安全隐患，提高电力生产整体的工作效率，保证电力生产的稳定性。同时，能够提高电力监测各项设备
数据的有效性。但是，由于我国变电站的智能监测起步较晚，仍以传统的变电站为主，其监测效率低下，不能够进行实时监督检测，同
时，传统的变电站设备经过长时间的使用，已经出现老化现象，不能良好的应对新环境下的各种要求。我国对于变电站智能监测的研究较
晚，且并没有引起足够的重视，导致变电站智能监测的技术仍不完善，不能提出有效地发展方案。进入新时代后，国家提高了对于电力能
源的重视程度，变电站的研究有了一定程度的发展，并取得了重大的突破，新型的监测设备，已经逐渐应用于变电站中。当前我国变电站
一次设备运维的检测设备包括自动监测处理设备，以及人工监测诊断设备。相比于传统设备有了较大的提升，但是实际功能单一，不能解
决突发情况，且不能对问题进行预防，而是解决问题。所以，必须要对变电站一次设备运维状态的智能感知、态势感知技术进行研究，提
高变电站的工作质量和效率。

2.智能监测评估一体化平台架构

变电站智能监测评估一体化平台，是以变电站视频监控、智能传感器监测、巡视机器人为数据采集层，以基于IEC61850通信协议的站
用有线/无线网络为传输层，以基于人工神经网络、感知哈希算法等人工智能算法为分析决策平台的一体化平台。该平台采用智能传感器监
测主变油在线、主变局部放电、GIS状态、SF6压力、避雷器状态等一系列状态列数据，利用视频监控系统采集变电站人员活动、异物入
侵、围墙损坏，地基塌陷等数据，采用智能机器人采集变电站红外测温、设备物理损坏、油位异常，呼吸器变色等数据，并将数据通过综
合监测单元IED进行就地数据化后，通过站用有线/无线网络传输至智能分析决策平台。

3.智能监测评估一体化平台关键技术

智能监测评估一体化平台是集设备状态采集、传输、智能分析、缺陷告警、状态预测的一体化智能平台。其数据采集主要依赖于传感
器、视频监控系统以及智能巡视机器人。所采集的数据经过本地数字化后通过以太网传输至智能决策分析平台。传输至平台的数据主要包
含传感器采集的文本类数据和视频系统、机器人采集的图像类数据。平台对于文本类数据(如SF6压力、温度、泄漏电流等)建立点表库，使
采集数据与相应设备状态判据相对应，直接判断所测量的文本类数据是否在合格范围之内并输出检修状态，而对于所采集的图像类数据(如
围墙、呼吸器、设备外壳照片等)。考虑到系统的可扩展性问题，点表库可通过BP神经网络识别法进行改进。具体通过设备标牌识别设备所
在间隔，然后运用感知哈希算法，判断采集图像与历史标准图像的差异度，裁剪出差异度较大区域，则为设备受损。可进一步用SIFT(尺度
不变特征变换)匹配算法识别受损设备。对未受损设备，可识别出其状态变化，然后根据历史数据库，运用人工神经网络预测设备状态发展
趋势，并给出提示。

其中，传感器数据采集平台可采用CAN总线和以太网共存的方式，在需要进行大量数据传输智能分析决策平台和中间层采用以太网传
输方式，提高传输效率;在传输数据相对较小的间隔层和中间层之间，通信方式选用装置预留的CAN总线方式。由传感器和就地数字化设备
组成监测装置，监测装置之间交叉跨越通信可经过以太网或CAN总线进行，根据监测装置之间实际传输的数据量大小