［關鍵詞］變電站環(huán)境管控；自動化運維；智能感知；數(shù)據(jù)驅動；可靠性

［中圖分類號］TM63 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0176–03

1變電站環(huán)境管控面臨的挑戰(zhàn)

1.1傳統(tǒng)人工巡檢模式效率低下，難以適應新形勢

面對日益增長的電力需求和不斷擴張的電網(wǎng)規(guī)模，傳統(tǒng)的人工巡檢模式依賴人力資源，不僅效率低下，而且難以全面、及時地掌握變電站設備的運行狀態(tài)。頻繁的人工巡檢不但增加了運維成本，還更容易出現(xiàn)漏檢、誤判等問題，使得設備隱患無法被及時發(fā)現(xiàn)和處理。此外，人工巡檢受巡檢人員經驗、技能等因素的限制，對設備狀態(tài)的判斷通常帶有主觀性和不確定性。在當前電網(wǎng)智能化、信息化的大背景下，傳統(tǒng)的人工巡檢模式已無法滿足變電站環(huán)境管控的要求，亟需通過技術革新和管理創(chuàng)新實現(xiàn)模式的轉變和升級。

1.2極端天氣事件頻發(fā)，對變電站環(huán)境管控提出更高要求

近年來，全球氣候變化加劇，極端天氣事件頻發(fā)，給電網(wǎng)安全運行帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。暴雨、冰雪、高溫、臺風等惡劣天氣都會對變電站設備造成不同程度的影響，增加設備故障的風險。尤其是一些露天布置的關鍵設備，更容易受到極端天氣的侵襲。應對極端天氣對變電站環(huán)境管控提出了更高要求，需要建立完善的災害預警和應急響應機制，提高設備的抗災能力。同時，還需要加強對極端天氣下設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和評估，及時調整運維策略，確保變電站的安全穩(wěn)定運行。這就要求變電站環(huán)境管控系統(tǒng)具備更高的智能化水平和自適應能力，能夠在惡劣環(huán)境下實現(xiàn)自主決策和優(yōu)化控制。

1.3能源互聯(lián)網(wǎng)時代，變電站運維復雜度不斷增加

隨著能源互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大規(guī)模新能源的接入，多元化負荷的涌現(xiàn)，電動汽車的廣泛普及，都給變電站的運行管理帶來了新的挑戰(zhàn)。新能源的間歇性和波動性，使得變電站潮流更加復雜多變，對電壓、無功的控制要求更高。多元化負荷的接入，如數(shù)據(jù)中心、電動汽車充電站等，對電能質量和供電可靠性提出更嚴苛的要求。

能源互聯(lián)網(wǎng)背景下，變電站不再是單純的電能傳輸和分配節(jié)點，而是承擔著更多的能量管理、信息交互等功能。這使得變電站的運維復雜度不斷增加，對環(huán)境管控系統(tǒng)的智能化、協(xié)同化水平提出更高要求。如何在復雜多變的場景下實現(xiàn)全局優(yōu)化和自適應控制，是能源互聯(lián)網(wǎng)時代變電站環(huán)境管控面臨的重大課題。

2以提升自動化運維水平為導向的變電站環(huán)境管控系統(tǒng)核心理念

2.1智能感知

智能感知即系統(tǒng)能夠在全方位、全天候、全過程中實現(xiàn)對變電站環(huán)境的全面感知和管控。通過在變電站內部和外部廣泛部署各類傳感器，并利用物聯(lián)網(wǎng)技術將其無縫連接，環(huán)境管控系統(tǒng)可實時采集溫度、濕度、噪聲、電磁輻射等各種環(huán)境參數(shù)，以及設備運行狀態(tài)、電能質量等關鍵指標，形成一個全面而動態(tài)的環(huán)境感知網(wǎng)絡。這種全方位的感知能力使系統(tǒng)能夠掌握變電站內外部環(huán)境的每一個細節(jié)，為后續(xù)的分析、決策、控制提供充實的數(shù)據(jù)支撐。同時，系統(tǒng)具備全天候的感知能力，確保在任何時間、任何情況下都能持續(xù)不斷地獲取環(huán)境信息，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，為運維決策提供可靠依據(jù)。此外，智能感知還需貫穿于變電站運維的全過程，從設備狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷，到維修決策、效果評估，實現(xiàn)對運維活動的全流程感知和追蹤。

2.2大數(shù)據(jù)分析

智能感知為系統(tǒng)提供了海量的環(huán)境和設備運行數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析則賦予了這些數(shù)據(jù)價值和意義。通過對采集到的多源異構數(shù)據(jù)進行清洗、融合、挖掘，并運用機器學習、深度學習等先進算法，環(huán)境管控系統(tǒng)能夠從紛繁復雜的數(shù)據(jù)中提煉出有價值的規(guī)律和見解，揭示設備性能退化、故障發(fā)生的內在機理，預測環(huán)境參數(shù)變化趨勢，為優(yōu)化運維策略提供科學依據(jù)?；诖髷?shù)據(jù)分析的智能決策支持，使得運維人員能夠及時、準確地制訂預防性和預測性維護計劃，合理調配運維資源，減少事后維修和緊急搶修，從而大幅提升運維效率。同時，通過對歷史運維數(shù)據(jù)的深入分析，環(huán)境管控系統(tǒng)還能夠持續(xù)優(yōu)化運維流程，改進作業(yè)方式，挖掘節(jié)能增效的新途徑，推動變電站運維模式從被動應對向主動預防轉變，從經驗驅動向數(shù)據(jù)驅動轉變。

2.3自適應運維

自適應運維即系統(tǒng)能夠通過自學習、自優(yōu)化、自主運行，不斷適應變化的環(huán)境條件和運維需求，最終實現(xiàn)變電站的智能化運維。自學習是自適應運維的基礎，環(huán)境管控系統(tǒng)通過持續(xù)學習和更新，不斷完善自身的知識庫和規(guī)則庫，使其能夠應對各種復雜多變的場景。例如，通過對歷史運維數(shù)據(jù)和專家經驗的學習，系統(tǒng)可形成一套行之有效的故障診斷和處理策略；通過對設備性能數(shù)據(jù)的分析和挖掘，系統(tǒng)可掌握設備健康狀態(tài)的演變規(guī)律，從而優(yōu)化維護策略。在自學習的基礎上，自適應運維具備自優(yōu)化能力，即能夠根據(jù)學習到的知識和實時采集的數(shù)據(jù)，動態(tài)調整運維策略和控制參數(shù)，使其始終保持最優(yōu)狀態(tài)，進而應對環(huán)境的波動和干擾，維持變電站的穩(wěn)定運行。自適應運維的目標是實現(xiàn)變電站的自主運行，即在監(jiān)督學習和強化學習的支持下，環(huán)境管控系統(tǒng)能夠自主地感知環(huán)境、分析決策、執(zhí)行控制，最大限度地減少人工干預，提高運維的智能化水平。

3變電站環(huán)境管控系統(tǒng)關鍵技術與應用

3.1物聯(lián)網(wǎng)技術

在變電站內部和外部，部署了大量的溫度、濕度、噪聲、電磁輻射等多種類型的傳感器，形成了一個覆蓋全面、分布廣泛的感知網(wǎng)絡。這些傳感器采用了先進的MEMS、光纖等敏感元件，具有體積小、功耗低、靈敏度高等特點，能夠準確、快速地感知環(huán)境參數(shù)的變化。例如，采用高精度的數(shù)字溫濕度傳感器，可在-40～+125 ℃實現(xiàn)±0.3℃的測量精度，相對濕度測量范圍為0～100%，精度達到±2%。

采集到的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)需要通過可靠、高效的通信網(wǎng)絡進行傳輸，以支撐后續(xù)的分析和決策。物聯(lián)網(wǎng)技術提供了多種通信方式，如Zigbee、LoRa、NB-IoT 等，可根據(jù)數(shù)據(jù)量、傳輸距離、功耗要求等因素進行靈活選擇。以Zigbee 為例， 其工作頻段為2.4 GHz，傳輸距離可達100 m，數(shù)據(jù)速率高達250 kbps，非常適合于變電站內部的短距離、低功耗通信。而對于變電站外部的遠距離通信，則可采用LoRa 或NB-IoT 等技術，傳輸距離可達數(shù)公里，同時具備良好的穿透性和抗干擾性。

在數(shù)據(jù)傳輸過程中，需考慮數(shù)據(jù)的安全性和完整性。物聯(lián)網(wǎng)技術采用了多種安全機制，如數(shù)據(jù)加密、身份認證、訪問控制等，可確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被竊取、篡改或破壞。同時，通過數(shù)據(jù)壓縮、分片傳輸、重傳機制等技術，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎涂煽啃浴＠?，采用AES-128加密算法，可實現(xiàn)對敏感數(shù)據(jù)的強力保護；采用MQTT 協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸，可在保證可靠性的同時，顯著減少通信開銷。

3.2機器視覺與深度學習

變電站內部安裝了多臺高清工業(yè)攝像機，可對關鍵設備進行實時成像和錄制。這些攝像機采用了先進的CMOS傳感器，分辨率可達1080P甚至4K，幀率高達60fps，能夠捕捉設備運行過程中的細微變化。同時，還配備了紅外熱成像儀，可精確測量設備表面溫度分布，發(fā)現(xiàn)過熱等異常情況。

獲取到的海量圖像和視頻數(shù)據(jù)，需要通過智能化的分析算法進行處理和理解。傳統(tǒng)的圖像處理算法，如邊緣檢測、模板匹配等，難以應對復雜多變的設備狀態(tài)。深度學習技術為設備狀態(tài)監(jiān)測帶來了革命性變化。卷積神經網(wǎng)絡（CNN）是深度學習中最常用的一種模型，其通過多層卷積和池化操作，自動提取圖像中的關鍵特征，再經過全連接層進行分類或回歸預測。例如，采用ResNet-50網(wǎng)絡對變壓器油位計的刻度盤圖像進行識別，可達到99% 以上的準確率，遠超傳統(tǒng)的OCR方法。

對于視頻數(shù)據(jù)，還需要用到時序建模和目標跟蹤等技術。例如，采用長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM），可建模設備運行狀態(tài)隨時間的演變規(guī)律；采用卡爾曼濾波和粒子濾波等算法，可實時跟蹤設備部件的位置和運動軌跡?；谏疃葘W習的異常檢測算法，如自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡（GAN），可從正常數(shù)據(jù)中自動學習異常模式，一旦發(fā)現(xiàn)超出閾值的偏差可及時預警。

3.3極端天氣預警與應急響應機制

變電站周邊部署了多種氣象傳感器，如氣溫、氣壓、風速、風向、降水等，實時采集各項環(huán)境參數(shù)。同時，環(huán)境管控系統(tǒng)還接入了來自氣象部門的雷達、衛(wèi)星等觀測數(shù)據(jù)，以及數(shù)值天氣預報模型的輸出結果。海量的氣象數(shù)據(jù)為極端天氣預警奠定了堅實的基礎。

預警模型的核心是機器學習算法，特別是時間序列預測模型，如LSTM、門控循環(huán)單元網(wǎng)絡（GRU）等。這些模型能夠自動學習氣象要素隨時間演變的復雜非線性關系，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行多步預測。例如，利用過去24 h 的氣象數(shù)據(jù)，預測未來6 h 內是否會出現(xiàn)暴雨、冰雹等極端天氣。在訓練過程中，還可以融合地理信息、地形數(shù)據(jù)等多源異構數(shù)據(jù)，提高預測的空間分辨率和準確性。

對于已探測到的極端天氣事件，系統(tǒng)可快速評估其可能的影響范圍和程度。這需要結合變電站的地理位置、地形特征、設備布局等因素，利用大氣物理模型和數(shù)值模擬技術，對極端天氣的發(fā)展趨勢進行動態(tài)預報。例如，利用WRF（Weather Research andForecasting）模式，對雷暴、冰雹等對流性天氣進行精細化模擬，判斷其移動路徑和影響區(qū)域；利用有限元分析和流體動力學模擬，評估強風、暴雪等災害對變電站設備的結構安全性。

根據(jù)極端天氣預警的結果，系統(tǒng)可自動啟動相應的應急響應機制。這需要提前制訂詳盡的應急預案，明確各種極端天氣情況下的防范措施和操作流程。例如，當預警雷暴即將來臨時，系統(tǒng)自動切換變電站供電線路，避開雷擊高發(fā)區(qū)；當預警暴雨可能引發(fā)內澇時，系統(tǒng)自動關閉地下設備間的通風口，啟動排水泵；當預警寒潮來襲時，系統(tǒng)自動調節(jié)變壓器、開關等設備的運行參數(shù)，防止因低溫而導致的絕緣失效。

3.4區(qū)塊鏈技術

區(qū)塊鏈技術以其去中心化、防篡改、可追溯等特性，為變電站運維數(shù)據(jù)安全與追溯提供了創(chuàng)新解決方案。將運維過程中產生的設備狀態(tài)、操作記錄、維修日志等海量數(shù)據(jù)，以交易的形式存儲在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡中。每筆交易都會經過共識算法驗證，并被打包到密碼學相連的區(qū)塊中。一旦數(shù)據(jù)寫入?yún)^(qū)塊鏈，就無法被任意修改或刪除，確保了數(shù)據(jù)的真實性和完整性。

區(qū)塊鏈網(wǎng)絡采用分布式賬本技術，每個節(jié)點保存一份完整的數(shù)據(jù)副本，消除了單點故障風險，提升了數(shù)據(jù)可用性和容災能力。所有節(jié)點共同參與交易驗證和數(shù)據(jù)同步，實現(xiàn)了全網(wǎng)一致性和可信度。例如，PoW 共識機制需要礦工節(jié)點投入大量算力解決密碼學難題，獲得記賬權和獎勵；PoS 共識機制需要驗證者節(jié)點鎖定一定代幣作為抵押，獲得與權益成正比的記賬權。

基于區(qū)塊鏈的運維數(shù)據(jù)管理實現(xiàn)了數(shù)據(jù)可追溯和審計。每筆交易附帶時間戳和數(shù)字簽名，記錄了數(shù)據(jù)產生的時間、操作人員等關鍵信息。這種不可篡改的鏈式結構，使得任何數(shù)據(jù)修改歷史都能被準確追蹤，為事后審計和責任追究提供可靠依據(jù)。

4結束語

以提升自動化運維水平為導向的變電站環(huán)境管控系統(tǒng)全面提升了變電站智能化水平，為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供了保障。未來，還需進一步加強跨領域技術融合創(chuàng)新，推動變電站環(huán)境管控系統(tǒng)與泛在電力物聯(lián)網(wǎng)、智慧能源管理系統(tǒng)的一體化集成，為實現(xiàn)電網(wǎng)的高質量發(fā)展和能源的可持續(xù)利用貢獻力量。