电力系统电气工程自动化智能监测技术的应用

引言

电气自动化设备属于现代工业生产核心组成部分，依靠自动化控制技术达成生产过程高效精准运行，不过因设备长期运行、环境因素以及操作不当等缘由，很容易出现各类故障影响生产正常进行，甚至还会引发安全事故，所以开展电气自动化设备安全监测与故障诊断技术研究具备重要现实意义。

1 电力系统智能监测技术的应用架构与核心技术

1.1 泛在电力物联网的分层架构

泛在电力物联网作为智能监测的基础平台，采用 " 感知 - 网络 - 平台 - 应用" 四层架构实现全要素互联。感知层通过温湿度传感器、振动传感器及 RFID技术对变压器、断路器等一次设备进行状态采集，例如在变电站部署的红外热成像装置可实现设备温度场的实时监测；网络层依托电力光纤网、无线专网构建数据传输通道，支持海量监测数据的低延迟传输；平台层通过云计算技术实现数据汇聚与标准化处理，破解传统 " 烟囱式 " 系统的数据壁垒；应用层则针对运维、调度等业务需求提供定制化服务，如设备健康度评估、故障定位等功能。该架构在湖北、冀北等地区的变电站应用中，使设备状态监测覆盖率提升至 98% 以上，数据共享效率提高 40% 。

1.2 人工智能驱动的数据分析技术

人工智能技术为监测数据的深度挖掘提供关键支撑。在数据处理环节，OCR 技术可自动识别扫描版巡检报告中的文本信息，将非结构化数据转换为结构化数据，处理效率较人工提升 30 倍以上；机器学习算法通过训练历史数据建立设备正常运行模型，如基于随机森林的变压器油色谱分析模型，对潜伏性故障的识别准确率达 95% 。广西大学研发的轻量型深度学习模型，通过图像增强和温度特征提取技术，实现了输变电设备热状态的实时诊断，在 220kV 变电站应用中使过热故障预警响应时间缩短至秒级。

1.3 无人机巡检与立体监测技术

无人机巡检系统通过自主航线规划和多模态数据采集，弥补了传统固定摄像头在中高层设备监测中的盲区。江行智能研发的无人机远程巡视系统，在蒙东 220kV 变电站实现全自动化巡检，其搭载的高清相机和红外测温模块可完成避雷针、母线等设备的外观检查与温度测量，结合自研 AI 算法支持 9 大类、50小类缺陷识别。该系统与地面摄像机协同构建空地一体化监测体系，使巡检效率提升 60% ，同时将人工劳动强度降低 70% ，已在全国近百个变电站推广应用。

2 优化对策与发展建议

2.1 基于信号处理的故障诊断方法

⑴ 时域分析：在对设备运行信号的时域波形做一番深入分析之后，就可以提取出一系列相当关键的特征参数，这些特征参数涵盖了均值、方差、峰值、波形形状、周期性以及信号稳定度等内容。对这些参数开展综合分析能够帮助我们判断设备运行状态，举个例子来讲，当设备出现故障的时候，振动信号的峰值有可能会显著增大，与此同时波形也许会出现异常尖锐或者平坦的部分，信号的周期性也有概率会被打断，呈现出不规则的波动情况。⑵ 频域分析：频域分析是通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号来分析信号频率成分，这种分析方法可揭示信号在不同频率上的分布状况以识别设备运行异常频率，不同类型故障会产生特定频率特征且在频谱图上表现为特定峰值或波峰，例如滚动轴承正常工作时其频谱图会显示一定背景噪声，当轴承出现裂纹或磨损等故障时会在频谱上出现特定故障频率且这些频率通常与轴承几何尺寸和转速相关。⑶ 时频分析：对于非平稳信号来说传统时域或频域分析方法没法提供足够多信息以准确诊断设备故障，时频分析方法如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等能同时给出信号时域和频域信息进而更准确提取故障特征，这些方法通过把信号分解成一系列有不同时间窗口和频率范围的分量可捕捉信号随时间变化的频率特性，比如短时傅里叶变换借助滑动窗口技术将信号分割成多个小段后对每段信号开展傅里叶变换以得到信号在不同时间点的频率分布，小波变换运用一系列不同尺度的小波函数来分析信号可提供信号在不同尺度上的局部化信息这对分析瞬态信号或有复杂结构的信号尤为有效。

2.2 故障诊断

通过对电力系统中采集的数据进行全面分析与处理，可以显著提高设备运营和维护的效率。在大数据的支持下，采用现代统计学方法与算法技术不仅能够帮助发现电力系统中潜在的缺陷和异常情况，更能在问题演变为实际故障前做出预警，从而有效防止停机事件的发生，提高电力供应的稳定性。在对电力系统中的电压、电流及温度等参数进行实时监控的过程中，运用时序分析的方法如 ARIMA（自回归积分滑动平均模型）或 LSTM（长短期记忆网络）模型能有效捕捉电力设备的状态变化趋势，并基于当前数据点对未来若干个数据时间点的趋势进行预测。例如，ARIMA 模型可以通过分析过去的电压记录得出电压波动模式的变化，以识别是否存在即将导致系统性能降低的异常现象；LSTM 作为一类递归神经网络模型，适合处理长期依赖性问题，可以利用历史数据中隐藏的时间序列关系对未来某段时间内可能发生的电力设备运行状态变更做出准确的预测。为了确保故障预报的精准度，还要引入机器学习技术中的决策树、支持向量机和随机森林等多种分类算法，并结合监督学习方法来构建一个混合预测框架，用于评估与优化模型参数的设定。同时，通过集成各种预测工具与算法，实现对各类设备可能存在的隐患进行多层次交叉校验与判断。此外，利用 Python 语言的 Scikit-learn 库、TensorFlow 深度学习库或者 XGBoost 模型，可以在实际应用环境中快速开发出符合项目需求的高效故障预报解决方案。这种综合手段不仅极大地提高了系统的预测精度，还能显著减少由于预测失误引发的成本浪费问题，提高企业运维工作效率。通过这一系列技术组合的实施，能够在不增加额外的人力成本支出条件下，大幅度提升整个电力基础设施网络的服务质量，使得用户能够在最安全可靠的电力保障环境下工作和生活。这样的做法不仅具有长远的社会经济效益，也在不断推动电力系统运维向着智能化和数字化方向发展。

2.3 强化设备环境适应性设计

针对特殊环境开发专用监测设备：在沿海地区采用防腐蚀涂层和密封设计，将传感器寿命延长至 5 年以上；为无人机配备毫米波雷达，提升恶劣天气下的航线稳定性。此外，通过数字孪生技术构建设备运行虚拟模型，模拟不同环境下的监测误差，实现动态校准。

结语

综上所述，电力系统电气工程自动化智能监测技术的应用，是现代电力系统发展的重要趋势。其优势不仅在于提高电力系统的稳定性和安全性，更在于提高电力供应的效率和质量，降低运营成本。未来，随着技术的不断发展，智能监测技术将在电力系统电气工程自动化中发挥更加重要的作用。

参考文献

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