无人值守变电站关键技术研究与应用进展

引言

电力系统作为国家关键基础设施，其安全高效运行对经济社会稳定意义重大。传统变电站依赖人工值守，运维成本高、响应效率低、安全风险大。伴随物联网、人工智能、机器人技术的突破性发展，变电站向“无人化、少人化”转型成为必然。无人值守变电站通过集成先进传感、实时分析、智能决策及远程控制功能，达成全天候自主运行与状态诊断目标，代表了电网智能化建设的核心方向。本文聚焦无人值守变电站前沿技术体系，深入探讨其研究现状与应用挑战，梳理未来技术融合路径，助力智能电网建设实践。

一、智能感知与多源数据采集技术

无人值守变电站的实时状态监控高度依赖前端感知网络的覆盖深度与精度。当前技术发展重点集中于多类型、高可靠性传感装置的集成部署与异构数据的协同采集融合。温度、电流、电压、局放、振动、视频图像等多维感知单元构成密集监测网络，实现对设备物理状态与运行环境的全域感知。新型光纤传感、无线传感网络、微型化智能传感器显著降低了部署复杂度与成本，并提升了对局部放电、机械形变等微弱信号的捕获能力。多源异构数据的高效融合是核心瓶颈，需解决时空对齐、置信度评估及特征级融合问题。基于边缘计算的数据预处理架构通过在近设备端部署轻量级AI 模型，实现数据清洗、压缩、实时特征提取与异常初筛，大幅降低传输带宽需求及中心系统解析负荷。该技术为上层智能分析提供高质量数据基础，是实现变电站智能化的前提保障，其发展将加速新型柔性传感器与自供能技术的工程化应用。

二、设备状态智能评估与诊断技术

基于海量感知数据，设备运行状态的精准评估与故障的早期精准诊断是保障变电站安全的核心。传统阈值告警方式逐步被基于人工智能的智能诊断模型取代。深度学习、机器学习及迁移学习等技术被广泛应用于设备健康状态建模、异常检测与故障预测。模型通过挖掘历史数据与实时数据中的深层关联与演化规律，实现对变压器、GIS、断路器等关键设备内部绝缘劣化、机械缺陷、接触异常的早期识别与风险评估。当前研究正向多模态融合诊断深化，结合声纹、红外热像、油色谱等多维特征构建联合诊断模型，显著提升复杂故障的辨识率。知识驱动与数据驱动的混合诊断框架成为新趋势，通过图神经网络（GNN）将设备拓扑关系、物理机理方程与运行数据融合建模，突破单一数据模型的泛化瓶颈。结合知识图谱技术，专家经验得以有效融入诊断过程，提升模型的可解释性和适应性，推动诊断模式由事后处理向事前预测转变，极大提升系统可靠性。

三、智能巡检与主动预警系统

智能巡检系统正全方位替代传统人工巡检，成为无人值守变电站日常运维的核心手段。巡检机器人搭载多光谱成像、红外热像、局放检测、激光扫描等先进载荷，依据预设路径或AI 动态规划路径执行自动巡检任务，实现设备外观、温度分布、异常放电等现象的精细化识别。机器人视觉定位（VSLAM）、环境感知与避障技术保障其在复杂站内环境中的稳定运行。新一代系统引入数字孪生驱动的虚拟巡检模式，通过三维点云重建构建高精度变电站数字镜像，支持远程沉浸式巡检与机器人动作预演。预警机制从单一事件告警升级为风险链预测，利用时序分析模型追踪设备参数劣化轨迹，结合电网负荷、气象等外部变量预测故障概率与时序，实现从“状态响应”到“风险预控”的跨越。融合实时感知数据和智能诊断模型的主动预警平台，能够对发现的异常状态进行自动分级、告警推送并给出初步处置建议，形成“感知-分析-预警-响应”闭环管理，显著提升运维效率和异常响应速度。

四、网络安全防护体系构建

高度自动化与网络化的无人值守变电站面临严峻的网络安全威胁。攻击面涵盖站控层网络、过程层网络以及与主站的通信链路。防御体系需覆盖纵深防御理念，涵盖物理安全、网络边界防护、主机加固、应用安全及数据安全等多层次。关键措施包括：防火墙、入侵检测/防御系统、单向隔离装置保障边界安全；工业主机安全加固与白名单机制防范恶意代码；基于国密算法的通信加密与认证技术确保数据传输的机密性与完整性；安全态势感知平台通过采集分析全网日志与流量，实现威胁可视化与快速响应。新型零信任架构（ZTA）正逐步应用于变电站网络，通过微隔离技术、持续身份认证和最小权限原则，消除传统边界防护的盲区。针对高级持续性威胁（APT），行为分析引擎结合威胁情报库构建动态防御模型，实现对未知攻击模式的主动拦截。量子密钥分发（QKD）技术为未来高等级通信安全提供理论储备。持续构建适应工业控制系统（ICS）特征、具备强韧性的安全防护体系是无人值守模式持续运行的基石。

五、协同控制与智能决策技术

无人值守变电站的终极目标是实现高度自治，这依赖于强大的协同控制与智能决策中枢。该中枢集成 SCADA 实时数据、设备状态评估结果、环境信息、电网调度指令等多源信息，运用优化算法、专家系统、多智能体协同决策等技术，对站内设备的运行方式、保护定值、开关操作、无功补偿等进行自主优化决策与远程/自动控制。边缘计算与云计算协同架构支持复杂算法的本地快速执行与云端深度训练。深度强化学习（DRL）在动态优化控制中展现潜力，通过模拟电网波动、故障场景训练智能体生成最优控制策略。联邦学习框架允许多站点共享模型参数而非原始数据，在保障隐私前提下提升决策模型的泛化能力。数字孪生技术通过构建变电站高精度虚拟模型，支持运行策略仿真验证与预测性运维，并实现物理实体与虚拟空间的实时交互优化。

结论

无人值守变电站作为智能电网的核心物理载体，其发展依赖于智能感知、状态诊断、智能运维、网络安全与协同决策五大技术的深度融合。当前研究表明：多源异构数据的高精度采集与边缘预处理技术奠定了全域感知基础；基于多模态融合与混合智能诊断的设备状态评估实现了故障早期精准预警；机器人巡检与数字孪生驱动的主动防御体系显著提升运维效能；零信任架构与动态安全模型构筑了网络攻击强韧性屏障；而深度强化学习与联邦学习赋能的协同控制中枢正推动变电站向认知自治演进。然而，复杂工况下的设备寿命预测精度、多系统协同优化的实时性、以及新型攻击模式的动态防御仍是亟待突破的瓶颈。未来需进一步深化机理模型与人工智能的耦合研究，强化跨域数据知识共享机制，并探索量子加密等前沿技术的工程化应用，以全面支撑高可靠、自适应的新一代无人值守变电站建设。

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