流程机器人驱动10kV 配网跳闸异常监测

Abstract：This paper focuses on the application of Robotic Process Automation (RPA) in the field of 10kV distribution network line tripping and equipment anomaly monitoring. It deeply analyzes the problems existing in traditional monitoring methods and elaborates on the technical implementation paths of RPA in aspects such as real-time data collection, intelligent anomaly identification, rapid fault location, and decision-making assistance. Through validation with actual engineering cases, RPA can significantly improve monitoring efficiency and accuracy, shorten fault handling time, provide strong technical support for the safe and stable operation of 10kV distribution networks, and facilitate the intelligent operation and maintenance upgrade of distribution networks.

eywords：Robotic Process Automation (RPA); 10kV distribution network; line tripping; anomaly monitoring

0 引言

10kV 配电网是电力输送关键环节，其运行稳定可靠关乎社会生产生活。线路跳闸与设备异常是常见故障，会致用户停电、影响供电质量，甚至引发更大电力系统故障。传统监测依赖人工巡检、简单在线监测装置及运维人员经验判断，存在效率低、数据整合分析差、易误判漏判等问题。流程机器人（RPA）作为新兴自动化技术，能模拟人类操作，按预设规则自动执行任务，具有高效、精准、稳定特点。将其应用于10kV 配电网相关监测，可克服传统弊端，实现实时全面监测，快速定位故障并提供决策支持，保障运行安全[1]。

1、 10kV 配电网线路跳闸与设备异常传统监测方式的不足

1.1 数据采集与处理效率低下

传统监测模式里，10kV 配电网线路与设备数据采集靠人工带仪器现场测量或分散在线监测装置获取。人工采集耗时费力，巡检周期长，难捕捉瞬时异常。在线监测装置虽能实时采集部分数据，但缺乏统一标准与协议，形成“信息孤岛”，数据难整合共享。而且大量采集数据需人工分析，面对复杂数据，人工分析速度慢、效率低，难及时发现潜在故障隐患。

1.2 故障定位与诊断困难

10kV 配电网发生线路跳闸或设备异常时，传统监测方式难快速精准定位故障。因缺乏全面实时数据，运维人员常需到现场逐一排查，通过观察外观、测电气参数找故障点，效率低且难发现隐蔽故障，如电缆绝缘损坏、设备局部放电等。此外，故障诊断依赖运维人员经验，技术水平与经验差异易致诊断结果不准，延误处理，延长停电时长。

1.3 缺乏主动预警能力

传统监测侧重于故障发生后的处理，缺乏对线路跳闸和设备异常的主动预警能力。无法通过对历史数据和实时运行数据的综合分析，预测设备可能出现的故障趋势，难以在故障发生前采取有效的预防措施。因此，配电网故障的发生具有较强的突发性，给运维管理带来较大压力，也难以满足用户对供电可靠性日益增长的需求。

2、流程机器人在10kV 配电网监测中的应用技术实现

2.1 数据自动化采集与整合

流程机器人能够自动登录配电网的各个监测系统，包括配电自动化系统（DA）、变电站监控系统（SCADA）、设备在线监测平台等，按照预设的时间间隔或触发条件，快速、准确地采集线路电流、电压、功率、开关状态、设备温度、局放信号等运行数据[2]。通过建立统一的数据接口和转换规则，机器人可将不同格式、不同来源的数据进行清洗、转换和整合，消除“信息孤岛”，形成完整、准确的配电网运行数据池，为后续的异常监测和故障分析提供可靠的数据基础。

2.2 异常智能识别与预警

基于采集到的大量数据，流程机器人利用机器学习、深度学习等人工智能算法构建异常识别模型。通过对历史正常运行数据和故障数据的学习训练，模型能够准确识别线路跳闸和设备异常的特征模式。例如，对于线路跳闸，机器人可根据电流、电压的突变情况，结合开关动作信息，快速判断跳闸事件的发生；对于设备异常，通过分析设备温度、振动、局放等参数的变化趋势，与正常运行阈值进行对比，一旦发现参数超出正常范围，立即发出预警信息。同时，机器人还可根据异常的严重程度，对预警信息进行分级分类，以便运维人员优先处理紧急故障。

2.3 故障快速定位与辅助决策

当检测到线路跳闸或设备异常时，流程机器人利用故障定位算法，结合配电网拓扑结构和实时运行数据，快速确定故障发生的位置。例如，采用行波定位法、阻抗法等技术，对线路故障进行精确测距；对于设备故障，通过分析设备内部传感器数据和关联设备的运行状态，锁定故障设备。此外，机器人还可根据故障类型和历史故障处理经验，自动生成故障处理建议和操作流程，为运维人员提供辅助决策支持。通过与调度系统、抢修系统的集成，机器人能够自动通知相关人员进行故障处理，实现故障处理流程的自动化和高效化[3]。

3、流程机器人应用案例与效果分析

3.1 案例背景

某地区10kV 配电网覆盖范围广，线路和设备数量众多，每年因线路跳闸和设备异常导致的停电事件频发。传统监测方式难以满足该地区日益增长的供电可靠性需求，为提升配电网运维水平，该地区电力公司引入流程机器人技术，构建10kV 配电网线路跳闸与设备异常监测系统。

3.2 系统实施

在数据采集方面，流程机器人接入该地区配电网的 12 个变电站监控系统、86 条线路的配电自动化终端以及 500 余台关键设备的在线监测装置，实现数据的实时自动采集。在异常识别与预警环节，利用深度学习算法训练异常识别模型，并设置不同级别的预警阈值。针对故障定位与辅助决策，开发了基于配电网拓扑的故障定位算法，并建立故障处理知识库。

3.3 实施效果

系统运行一年后，数据采集效率提升了 85% ，人工数据处理工作量减少了 75‰ 。异常预警准确率达到 90% 以上，故障平均定位时间由原来的30分钟缩短至 5 分钟，故障处理时间平均缩短了 40‰ 。通过流程机器人的应用，该地区 10kV 配电网的停电次数减少了 35% ，用户平均停电时间降低了 42% ，显著提高了供电可靠性和用户满意度，同时也降低了运维成本，取得了良好的经济效益和社会效益。

结束语

综上所述，本论文研究流程机器人在 10kV 配电网线路跳闸与设备异常监测中的应用，发现其能解决传统监测问题，为配电网智能化运维提供新手段。流程机器人通过数据自动化采集整合、异常智能识别预警、故障快速定位辅助决策等功能，提升监测效率与准确性，缩短故障处理时间，提高供电可靠性。未来可优化其算法模型，融合物联网、5G 等技术，拓展在配电网其他业务的应用，推动运维管理智能化、自动化。

参考文献

[1]张歌儿，肖伟.基于 RPA 机器人的配电网高损线路治理方法[J].电气时代.2024(08):95-98

[2]陈振宇,邹德华.10kV 配电网带电作业机器人及其作业臂绝缘分析[J].电气技术.2021(10):65-70

[3]刘庆.智能配电网中的线路监测与故障检测技术研究[J].今日自动化.2024(04):134-136

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。