流程机器人驱动10kV 配电网智能监测

Abstract： ∵ This paper focuses on the research of intelligent monitoring of the operating status of 10kV distribution network equipment based on Robotic Process Automation (RPA). By analyzing the current situation and challenges of operating monitoring for 10kV distribution network equipment, it delves into the application principles and technical implementation of RPA in various links such as data acquisition, status evaluation, and fault warning of distribution network equipment. Combined with practical cases, it verifies the advantages of RPA in improving monitoring efficiency, accuracy, and reliability. This study provides theoretical and practical references for realizing intelligent operation and maintenance of 10kV distribution network equipment, contributing to enhancing the safety and stability of distribution network operation.

Keywords：Robotic Process Automation (RPA); 10kV distribution network; equipment operating status; intelligent monitoring

0 引言

10kV 配电网作为电力系统与用户连接的关键，其设备运行状态关乎供电可靠性与电能质量。伴随电力需求增长与智能电网建设，传统人工巡检和简单在线监测难以满足高效运维需求。前者存在效率低、主观性强等问题，后者数据采集与处理能力不足。流程机器人自动化程度高、执行精准，将其用于10kV 配电网设备智能监测，可弥补传统方式缺陷，对保障配电网安全稳定运行意义重大。

1、10kV 配电网设备运行监测现状与挑战

1.1 监测现状

当前，10kV 配电网设备运行监测依赖人工巡检与在线监测结合。人工巡检借红外测温仪等设备，定期检查设备外观、测量参数；在线监测则靠电流、电压等传感器采集数据并传输至监控中心分析。不过，伴随配电网规模扩张与设备增多，二者弊端渐显。人工巡检频次低、覆盖不全，检测结果受人员经验影响大；传统在线监测系统数据处理能力差，难以深度分析海量数据，无法精准预测设备潜在故障，难以满足日益增长的配电网运维需求。

1.1 面临的挑战

数据处理难度大：10kV 配电网设备种类繁多，运行过程中产生的电流、电压、温度、振动等数据量大且类型复杂。传统监测方式下，数据的采集、存储和分析效率较低，难以快速从海量数据中提取出有价值的信息，从而影响对设备运行状态的准确判断。

（2）故障预测能力不足：由于缺乏有效的数据分析手段和模型，现有监测系统对设备故障的预测主要依赖于经验判断，无法提前发现设备的潜在故障隐患，导致故障发生的突发性较强，增加了配电网运维的难度和成本。

（3）运维效率低：人工巡检的周期长、范围有限，在发现设备异常后，需要进一步安排专业人员进行详细检测和维修，整个过程耗时较长，难以满足配电网快速响应和高效运维的需求。

2、流程机器人在10kV 配电网设备智能监测中的应用

2.1 数据自动化采集与处理

流程机器人能够模拟人工操作，自动登录各类设备监测系统、数据库，按照预设规则定时采集10kV 配电网设备的运行数据，包括电流、电压、温度、负荷等实时信息。与传统人工采集方式相比，流程机器人不受时间、环境和人员状态的限制，可实现 7×24 小时不间断数据采集，大大提高了数据采集的效率和频率。在数据处理方面，流程机器人可利用内置的数据清洗、转换算法，对采集到的原始数据进行预处理，去除噪声数据和无效数据，并将数据转换为统一的格式，便于后续分析。同时，它还能根据设定的阈值，对数据进行实时监测和预警，当设备运行参数超过正常范围时，及时发出警报信息，通知运维人员进行处理。

2.2 设备运行状态智能评估

流程机器人可结合机器学习、深度学习等人工智能算法，构建设备运行状态评估模型。通过对大量历史数据的学习和训练，模型能够准确识别设备运行状态的正常模式和异常模式。例如，利用神经网络算法对变压器的油温、绕组温度、负载率等数据进行分析，判断变压器是否存在过热、过载等潜在问题。此外，流程机器人还可综合考虑设备的运行环境、使用年限、维护记录等因素，对设备的健康状况进行全面评估，并生成可视化的评估报告。运维人员可以通过报告直观地了解设备的运行状态和潜在风险，为制定合理的设备维护计划提供依据[2]。

2.3 故障预警与诊断

基于设备运行状态评估结果和历史故障数据，流程机器人能够建立故障预警模型，对设备可能出现的故障进行提前预测。当监测到设备运行参数出现异常变化趋势时，机器人会根据预设的故障规则和算法，分析故障发生的可能性和类型，并及时发出预警信息。在故障诊断方面，流程机器人可利用故障树分析、案例推理等方法，对发生故障的设备进行快速诊断。通过收集故障发生时的各种数据信息，与历史故障案例进行对比分析，找出故障原因，并提供相应的解决方案和维修建议，帮助运维人员快速定位和排除故障，缩短故障处理时间，提高配电网的供电可靠性[3]。

3、基于流程机器人的智能监测系统实施案例

3.1 案例背景

某地区10kV 配电网规模较大，设备数量众多，传统监测方式下设备运维效率低、故障响应不及时。为提高配电网运行管理水平，该地区电力部门引入基于流程机器人的10kV 配电网设备运行状态智能监测系统。

3.2 系统实施

在数据采集环节，流程机器人接入该地区配电网的多个监测系统和数据库，实现对变压器、断路器、电缆等设备运行数据的自动采集。在设备状态评估方面，利用机器学习算法构建评估模型，对设备健康状况进行定期评估。同时，建立故障预警与诊断模型，实时监测设备运行状态，预测潜在故障。

3.3 实施效果

系统运行一段时间后，数据采集效率提升了 80% ，人工巡检工作量减少了 60‰ 。通过智能评估和故障预警，提前发现并处理了多起设备潜在故障，故障平均处理时间缩短了 50% ，配电网供电可靠性显著提高，运维成本降低了 30% ，有效验证了基于流程机器人的智能监测系统的可行性和有效性。

结束语

综上所述，本论文深入研究基于流程机器人的 10kV 配电网设备智能监测，剖析传统监测的问题与挑战，阐述流程机器人在数据采集、状态评估、故障预警诊断等方面的应用原理及实现方式。实际案例证实该技术可提升监测效率、准确性与可靠性，为配电网智能化运维提供新思路。未来，随着技术发展，流程机器人应用将更深入，后续可优化算法模型，加强与物联网、5G 融合，推进配电网智能化升级。

参考文献

[1]李斐刚,詹植振 .10kV 配电网用户分界智能开关的研究与实践[J].科学与信息化.2024(17):101-103

[2]周凯.10kV 配网设备状态监测与故障诊断技术研究[J].通信电源技术.2024(09):246-248

[3]陈继祥,陈冉.10kV 配电网线路连接线夹的智能监测模块研制[J].电子设计工程.2023(08):86-89,94王瑞（1995 年），男， 南方电网云南怒江福贡供电局生产指挥作业调控工作，（E-mail）601692361@qq.com和秋（1989 年），男，中级工程师，南方电网云南怒江福贡供电局，主要从事配电网规划及运维管理工作，（E-mail）511146383@qq.com。