变电站智能三维运检平台开发模式探析

变电站智能三维运检平台开发模式探析

周朝奎

安徽南瑞继远电网技术有限公司  230088

摘 要：基于智能三维运检平台的变电主设备高精度三维数字建模技术和可视化重构技术是变电主设备高保真数字孪生模型建立的重要支撑。根据对相关模型信息数据的挖掘，实现对综合性多元数据的融汇与解析。提升设备运维实时监控、辅助决策的水平，感知设备状态变化态势，深入挖掘设备运行规律，提高在线感知水平，大幅提升设备运行潜力，延长设备寿命，减少设备停电时间，有效降低电网投资。

关键词：数字变电站；三维建模；数字孪生；智能运检

前言

数字化转型是变电站发展的必然趋势。充分利用大数据、人工智能、三维建模、数字孪生、云边协同等新一代信息技术和自动控制技术，实现变电站设备状态全息感知。基于智能三维运检平台，通过变电站全景数字孪生信息交互和变电设备综合状态评估分析，实现变电设备巡检缺陷数字化智能预警。

1. 变电站智能三维运检平台开发意义

1. 设备管理精益化

精益化是提升运维管理的内在需求。空间维度建设统一集中的变电站数字化系统，实现站内多个系统融合协同，数据共享集成，减轻一线人员工作强度。时间维度实现设备全生命周期的管控，提高大型设备离线检测和在线监测能力，提升全生命周期管理的水平，变被动预试定检为主动预测式运维，达到减少检测时间，降低故障时间，最终减少停电时间。

变电站的智能三维运维检查平台，实现控制和维护计划、直接设备故障和紧急维修的实施、监督风险预控制措施的常规和特殊操作，实现安全生产和可控性^[1]。在工作管理和控制界面中，根据工作个性等对工作数量进行计数，并且可以显示开始的工作地点地理位置的地图。可以检查现场工作和与现场工作人员的视频链接，实现全面过程控制。变电站智能三维运检平台全面整合输变电设备资产全寿命周期数据，运用大数据等新技术，重点解决设备资料零散缺失、知识关联度不高等问题，逐步实现电网主设备在资产全寿命周期各环节应用，严把入网关口，提升管理质效，实现设备管理从传统模式向数字化转型升级^[2]。

2. 故障诊断智能化

通过基于孪生数据的变电主设备负载能力动态评估技术，充分利用数字孪生数据提高电力设备的运行效益，利用多源复杂关联分析等数据分析工具，建立设备动态评估模型，提出多运行状况下的设备状态分析和调度策略，为电网调度提供参考依据基于孪生融合全景异质数据，采用关联分析、深度学习等方法，揭示设备状态特征参量与故障类型、故障部位和故障严重程度的关联对应关系，提出设备健康状态预测方法，建立主动分层预警模型，结合风险评估结果为运维检修决策提供参考。提高巡检准确度，减轻运维人员工作压力，提升检测准确率，最大程度地避免因人工疲劳而导致的准确率下降问题。

3. 安全监管可视化

通过智能三维运检平台，实现变电站内设备、设施、消防系统、建筑物等高精度三维建模，精准刻画变电站现场实景。形成设备三维专题图，将设备运行状态进行多角度、多维度的剖析，以三维专题图的形式将海量状态数据进行解读，支撑运维人员进行设备缺陷和隐患分析，合理规划设备试验及检修作业计划。在三维场景中进行火灾模拟，包括起火位置、火灾影响到的设备，辅助管理人员制定合理的消防预案。在三维场景中模拟检修作业车辆停靠位置、机械臂长度和角度调整等，为运维人员实际检修作业提供指导。

2. 变电站智能三维运检平台开发模式探析

1. 智能变电站与人工智能相结合模式

通过摄像机、传感器等前端设备与变电站运维场景相结合，采用数据采集和视频图像等数据的实时分析，实现变电站智能化运检。人工智能使用独特的算法和计算能力进行数据分析，实现变电站的“智慧化”^[4]。例如，华为公司人工智能Atlas计算解决方案联合多家电力行业算法合作伙伴，创建智能变电站运行检查程序。

2. 智能变电站与三维扫描技术相结合模式

变电站设备空间位置信息是影响其数字化摸型的最基础数据，通过常规测量或者根据零件特征尺寸数据，获得的信息量无法支撑完整数字模型的建立。智能传感技术的日新月异，使得采集设备空间位置相关的三维坐标数据变为可能，结合计算机信息技术中的逆向工程对数据进行处理、加工、运算，能够获取设备的具体形状、零件待装配约束等全特征信息。

利用计算机三维仿真技术模拟智能变电一次设备、二次设备，提供三维场景漫游和三维场景交互功能，依据实际变电站监控技术构建智能变电站监控系统，提供高度真实化、形象化的智能变电站故障处理虚拟仿真环境。围绕全息地图表达与建模、空间聚合与地理分析等关键科学问题，从全要素、全信息、全内容视角，突破全息地图快速获取、自主更新与融合建模、自适应综合与虚实融合表达、时空泛在信息溯源等关键技术，构建自主可控的保真型三维GIS、视频GIS、物联网GIS、泛在数据GIS等，实现与主流图形图像软件的无缝对接。

3. 智能变电站与大数据边缘计算技术相结合模式

随着5G技术的逐渐推广，运用方面技术日益成熟，基于5G与大数据技术的边缘计算已成为很多企业突破当前技术瓶颈的新选择^[6]。边缘计算数据站可以有效降低通信传输和主站接收的负载压力，同时处理优化数据，提高数据质量。例如，上海率先提出边缘计算数据站与变电站智能三维运检融合，将其外接运检智能分析管控系统，跟其生产业务、调度业务相结合，可以自动地分析出，电路故障、低电压检测、线损情况。再例如，中国电力科学研究院使用电网安全运营中的基本数据进行三维仿真模拟计算，以支持大规模电网运营决策。对储能电池特性进行大规模数据分析，以减轻风能和太阳能的波动，跟踪发电计划、系统频率调整电压，实现参与和其他多用途应用程序控制功能，推广并应用于变电站的运行控制。

结语

电网运行和管理涉及不同类型数据的采集与分析，为孪生体融合、数据融合分析和大数据分析等人工智能技术提供了极好的场景。目前的设备状态评估技术主要依赖于数学模型和传感数据，借助智能算法对目标设备的状态进行分析。随着智能传感技术、新融合技术、全寿命周期管理数据分析以及高性能计算技术的不断发展，设备巡检巡查、故障诊断、预测预警和设备健康数据管理技术的发展前景变得更加广阔，这些现代技术支撑着其向着功能更完备、计算更准确、分析更智能的方向发展，整个体系开始向着三维全景数字孪生的方向进行演变。

参考文献：

[1]余土忠,郑明富,崔元旭,等.变电站智能三维运检平台开发与应用研究[J].科技资讯,2020,18(4):31,33.

[2]王会勤,周育才,左萃, 等.变电站三维智能虚拟运检系统[J].电力科学与技术学报,2017,32(4):73-78.

[3]田晓芸.超高压电网三维图形资源管理平台的设计实现[D].天津:南开大学,2015. DOI:10.7666/d.Y2941285.

[4]任仕玖.变电站巡检机器人双目视觉导航系统设计与实现[D].四川:西南科技大学,2011. DOI:10.7666/d.y1998110.

[5]王志毅,邵松涛,余淼, 等.基于三维智能平台的变电站设计、运维技术研究及应用[Z].中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司.2015.