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基于大数据与人工智能的变配电设备运维管理优化研究

2025-07-09 58 上传者：管理员

摘要：本文聚焦于基于大数据与人工智能的变配电设备运维管理优化研究。阐述大数据技术的原理，包括其数据规模大、处理速度快等特点，以及在数据存储管理和挖掘上的应用；介绍人工智能技术基础，涵盖机器学习（监督、无监督、强化学习）和深度学习（CNN、RNN）及其在设备运维中的作用；分析变配电设备运维管理的传统理论及以可靠性为中心的维护理论。

关键词：
人工智能
变配电设备
大数据
电力系统规模
运维管理
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在现代电力系统中,变配电设备的稳定运行对于保障社会生产生活的正常秩序起着举足轻重的作用｡传统的变配电设备运维管理方式主要依赖人工经验和定期巡检,伴随电力系统规模的不断扩大以及设备复杂度的日益增加,这种模式逐渐暴露出诸多弊端[1]｡大数据技术能够收集､存储和分析海量的设备运行数据,挖掘其中蕴含的有价值信息;人工智能技术则通过机器学习和深度学习算法,对设备故障进行精准预测和快速诊断,实现智能化运维决策｡

1、电磁式互感器和电子式互感器系统架构分析

电磁变压器的工作原理是电磁感应,一次系统电压互感器并联,一次系统电流互感器串联｡一次侧大电流和高电压通过电磁感应作用于二次侧,并转化为小电流和低电压｡通常,二次侧的额定电流为1A或5A,二次侧的额定电压为57.735V或100V｡但电磁变压器内置铁芯,本身体积比较大,还存在电磁饱和问题[2-3]｡

2、相关理论基础

2.1大数据技术原理

大数据作为一种海量､高速增长且多样化的信息资产,在当今数字化时代发挥着关键作用｡其核心特点包括数据规模庞大(Volume),从各类设备､系统中持续产生大量数据,变配电设备的运行参数､监测记录,其数据量远超传统数据处理系统的承载能力;数据产生与处理速度快(Veloci-ty),在变配电领域,设备的实时监测数据需迅速采集､传输和分析,以满足即时决策需求,确保电力系统稳定运行[4]｡

如图1所示,在数据存储与管理上,分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem,HDFS)是大数据存储的重要基础架构｡它通过将数据分散存储在多个节点上,实现高靠性和扩展性,能有效应对海量数据的存储需求｡NoSQL数据库,MongoDB､Cassandra,针对大数据的非结构化和半结构化特点进行设计,提供灵活的数据存储模式和高效的读写操作,满足变配电设备复杂数据的存储要求｡

图1大数据技术原理图

机器学习包含监督学习､无监督学习和强化学习重要分支｡监督学习基于已标记的数据集进行训练,通过构建输入特征与输出标签之间的映射模型来实现预测或分类任务｡在变配电设备运维中,利用大量带有故障标签的设备运行数据训练模型,使其能够识别不同故障类型对应的特征模式,基于支持向量机(SVM)对设备绝缘故障和短路故障进行分类,帮助运维人员快速定位问题根源[5-6]｡

深度学习作为机器学习的重要分支,以神经网络为主要模型架构｡卷积神经网络(CNN)在处理具有网格结构数据(图像､时间序列数据)上表现出色｡对于变配电设备的振动信号､电流电压波形时间序列数据,CNN能够自动提取其局部特征和全局特征,有效识别故障特征模式,实现高精度的故障诊断[7-8]｡

循环神经网络(RNN)及其变体,长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),特别适用于处理具有时间依赖性的序列数据｡

2.3变配电设备运维管理理论

传统运维管理理论主要包含预防性维护和故障维修两个关键｡预防性维护基于设备运行时间､运行次数既定周期,对设备进行定期检查､保养与维护,定期检测变压器油质､更换老化部件,以预防潜在故障发生,确保设备可靠性｡此方法依据设备平均故障间隔时间(MTBF)统计数据制定维护计划,在一定程度上降低设备突发故障概率,但存在过度维护或维护不足问题,因其未充分考虑设备实际运行状态差异[9]｡

3、变配电设备数据采集与预处理

3.1数据来源与类型

设备传感器是关键的数据产生源头之一｡各类传感器部署于变配电设备的关键部位,实时采集大量运行数据｡电压互感器和电流互感器持续监测电压､电流的幅值与相位信息,这些数据对于分析设备的电气性能和负载状况至关重要;温度传感器则密切关注设备各部件的温度变化,变压器绕组温度､开关柜触头温度,温度异常升高往往是设备故障的重要预警信号;此外,还有湿度传感器､压力传感器分别监测环境湿度和设备内部压力,这些数据有助于评估设备运行环境的稳定性,防范因环境因素引发的设备故障｡

3.2数据采集技术与系统架构

智能传感器技术在数据采集中占据核心地位｡高精度的电压､电流传感器采用先进的电磁感应或霍尔效应原理,能够精确测量变配电设备中的电气参数,将其转换为供采集设备识别的电信号｡无线传感器网络(WSN)的应用极大地提升数据采集的灵活性与便捷性,传感器节点分布式部署在设备各个关键部位,通过无线通信协议(ZigBee､蓝牙､Wi-Fi或LoRa)将采集到的数据传输至汇聚节点｡

在系统架构上,构建分层分布式的数据采集系统架构｡最底层是设备层,由各类传感器和智能设备组成,负责直接采集变配电设备的运行数据和状态信息｡中间层为传输层,其主要功能是实现数据的可靠传输｡对于近距离数据传输,采用有线通信方式,工业以太网,它具有高带宽､低延迟和高可靠性的特点,能够满足大量数据的高速传输需求;对于一些分布较为分散或布线困难的设备,无线通信技术则发挥重要作用,利用4G/5G网络实现远程数据传输,确保数据能够及时､准确地传输至监控中心｡最上层是数据存储层,通常采用分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem,HDFS)或云存储平台,将采集到的海量数据进行分布式存储｡

4、人工智能驱动的变配电设备故障预测与诊断算法设计

4.1故障预测模型构建

以LSTM为其内部独特的门控机制能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系,避免传统RNN中的梯度消失或梯度爆炸问题｡在模型设计中,输入层接收经过预处理的设备运行数据,通过隐藏层的LSTM单元对数据进行特征提取和序列建模,输出层则根据预测目标生成相应的故障概率或故障类型预测结果｡

在训练过程中,采用大规模的历史数据样本进行有监督学习｡结合优化算法Adam､Adagrad对模型参数进行迭代更新,不断优化模型性能,使其能够准确捕捉设备运行状态的变化趋势和故障发生的潜在规律[10]｡

为提升模型的泛化能力和稳定性,引入正则化技术和集成学习方法｡正则化手段L1和L2正则化对模型权重进行约束,防止权重过大导致过拟合;Dropout技术在训练过程中随机丢弃部分神经元,增强模型的鲁棒性｡

4.2故障诊断算法设计

深度学习算法在故障诊断领域也展现出强大优势｡卷积神经网络(CNN)自动提取变配电设备运行数据的特征｡卷积神经网络在图像识别､计算机视觉领域有着极为广泛的应用｡其核心在于卷积层,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作来提取特征｡

设输入图像为X,卷积核为K,输出特征图为Y,对于二维卷积操作,其公式表示为:

其中i和j表示输出特征图中的位置索引,m和n表示卷积核内元素的索引｡

卷积层之后通常会接池化层,最大池化层,其作用是对特征图进行降采样,减少数据量并保留主要特征｡最大池化操作可以表示为:

其中R表示池化区域｡

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN):

循环神经网络主要用于处理序列数据,文本､语音｡引入循环结构,使得神经元在不同时间步上共享参数并传递信息｡

设时刻t的输入为xt,隐藏状态为ht,权重矩阵分别为Wxh､Whh和bh,则隐藏状态的更新公式为:

其中,tanh为双曲正切激活函数｡在处理序列的最后一个时间步后,可以根据隐藏状态计算输出,在多分类任务中,设输出权重矩阵为Whq和偏置bq,输出yt的计算公式为:

表2变配电设备故障与维护记录

该函数用于将输出转换为各类别的概率分布,即

zi为输入向量的第i个元素｡

设网络中有n个防护模块,对于每个防护模块i,定义状态变量:

CPU(it):表示在时刻t防护模块i的CPU使用率(取值范围为[0,1])｡

Mem(it):表示在时刻t防护模块i的内存使用率(取值范围为[0,1])｡

Traffic(it):表示在时刻t防护模块i所处理的网络流量负载(标准化后的数值)｡

则整个网络安全防护系统在时刻t的状态s(t)可以表示为一个向量:

状态空间S就是所有的状态s(t)的集合｡

4.3案例分析

以某大型工业企业的变配电系统为研究案例,该系统为企业生产线上的各类设备提供电力支持,其稳定运行对企业生产至关重要｡通过部署在变配电设备上的高精度传感器网络,采集近一年来丰富且详细的设备运行数据,并结合企业完备的运维管理数据库,获取全面的运维记录信息｡

以下是部分具有代表性的设备运行数据(表1和表2)｡

表1主要变配电设备关键参数运行数据

将构建的故障预测与诊断模型应用于该企业变配电系统的数据｡在故障预测上,通过对变压器油温数据的深入分析,模型发现油温数据在一段时间内呈现出缓慢上升趋势,且与有功功率和环境温度存在一定的关联关系｡当有功功率持续维持在较高水平(大于1.2MW)且环境温度升高(超过25℃)时,变压器油温升高的速率明显加快｡基于此模型预测,在夏季高温期间,若生产负荷不进行适当调整,变压器在未来一周内出现油温过高故障的概率将达到30%｡运维人员根据这一预测结果,提前制定针对性的散热强化措施,增加散热风扇的运行数量､优化散热片的散热性能,有效避免潜在故障的发生,确保变压器在高温高负荷期间的稳定运行｡

在故障诊断上,当开关柜出现触头过热故障时,模型综合分析电流､触头温度､环境湿度多维度数据以及历史运维记录｡发现当前的电流值虽在正常范围内,但相较于历史同期同工况下的电流数据偏高10%左右,环境湿度较低(低于40%),增加触头表面氧化的可能性｡结合历史故障案例中类似情况多由触头氧化导致接触电阻增大引起过热的经验,模型准确判断出此次故障原因为触头氧化｡与以往传统的诊断方式相比,传统方式需要运维人员逐一排查不能的原因,耗时较长,通常需要4-6小时才能确定故障原因,而应用本模型仅需1.5小时即精准定位故障,大幅缩短故障诊断时间,提高维修效率｡

5、结束语

本研究成功地将大数据与人工智能技术深度融合于变配电设备运维管理领域,取得一系列具有重要实践意义的成果｡通过构建高效的数据采集与预处理体系,为后续分析奠定坚实基础;精心设计的故障预测与诊断算法,在实际案例中展现出卓越性能,大幅提升运维管理的精准度与时效性｡

参考文献:

[1]王磊,王展澳,王璐.大数据与人工智能在变电站设备巡检系统中的应用[J].集成电路应用,2023,40(01):194-195.

[2]刘兴明.基于大数据和人工智能的新能源运维优化研究[J].中国新技术新产品,2024(14):37-39.

[3]金珊珊,孙博洋,刘鹏飞.基于大数据和人工智能的智慧变电站运营优化策略研究[J].南北桥,2024(7):193-195.

[4]胡笑.基于大数据与人工智能的电力企业财务管理创新研究[J].财经界,2024(10):87-89.

[5]李文献.基于大数据技术和人工智能技术的配电网优化措施研究[J].无线互联科技,2023,20(23):103-106,110.

[6]张琬青.铁路电务设备智能运维管理研究[D].石家庄铁道大学,2024.

[7]孙立飞,支昊.人工智能与大数据技术在变配电系统中的应用[J].集成电路应用,2024,41(01):260-261.

[8]乔青青,赵晓利.变电站运维监控系统的设计与实施研究[C]//中国电力设备管理协会.全国绿色数智电力设备技术创新成果展示会论文集(一).国网宁夏银川供电公司,2024:245-247.

[9]石佳璐.基于大数据与人工智能的电力企业财务管理优化策略探究[J].老字号品牌营销,2024(14):138-140.