智能巡检系统在变电运维中的实践研究

引言

随着电力系统向智能化、规模化发展，变电站数量增多且设备类型日趋复杂，传统变电运维依赖人工现场巡检，不仅消耗大量人力成本，还易受环境与人员经验影响，导致设备缺陷漏检、故障预警滞后等问题。计算机技术的快速发展推动变电运维向无人化、智能化转型，智能巡检系统整合图像识别、传感器感知、数据传输与智能分析技术，可实现对变电站设备状态的实时监测、自动识别缺陷与风险预警，从根本上改变传统运维模式的被动性。作为计算机专业视角下的实践研究，本文聚焦智能巡检系统的技术逻辑与运维应用，旨在厘清系统如何通过技术整合解决变电运维痛点，为系统的进一步优化与推广提供理论支撑。

一、智能巡检系统的技术架构与核心功能

（一）技术架构

智能巡检系统遵循分层设计、协同联动原则，分为感知层、传输层、平台层与应用层四层，各层级依托计算机技术实现数据流转与功能落地。感知层通过高清摄像头、红外热像仪、各类传感器，实时采集设备外观图像、温度、局部放电等信息，分别捕捉外观缺陷与运行参数异常；传输层采用 5G、工业以太网、LoRa 等技术，将数据实时传至平台层，保障传输稳定安全；平台层作为核心中枢，基于云计算与边缘计算构建处理平台，集成算法与模型，对数据进行预处理、特征提取与智能分析，如用卷积神经网络识别缺陷、异常模型判断参数阈值；应用层面向运维需求，提供可视化监控、缺陷预警、报表生成等功能，运维人员通过终端即可查看设备状态、接收提醒，实现精准决策[1]。

（二）核心功能

基于技术架构支撑，智能巡检系统具备三大核心功能，覆盖变电运维监测、分析与决策全流程。设备状态自动监测功能打破传统人工周期性巡检局限，实现 24 小时不间断监测，通过计算机视觉实时抓拍比对设备外观，结合红外热像仪监测温度异常，如变压器套管超温时自动标记预警；缺陷智能识别功能依托成熟图像识别与机器学习模型，自动识别绝缘子污秽、断路器漏气、电缆接头过热等常见缺陷，通过特征提取与模型匹配降低主观漏检率，并自动分类缺陷等级以辅助运维优先级排序；运维决策辅助功能基于历史与实时数据构建设备健康度模型，预测剩余寿命并生成运维建议，如针对严重缺陷自动生成检修工单，明确部位、工具与安全事项，缩短运维决策时间[2]。

二、智能巡检系统在变电运维中的实践价值

（一）提升运维效率，降低人力成本

传统变电运维中，巡检人员需定期到变电站现场巡查，不仅耗时耗力，还受变电站地理位置与天气条件限制，导致巡检周期长、覆盖范围有限。智能巡检系统通过自动化监测与远程操控，大幅减少人工现场巡检的频次，运维人员无需到岗即可完成对多座变电站的集中监测，例如某区域变电站群通过一套系统实现统一管理，巡检效率较传统模式提升 50% 以上。同时，系统的自动缺陷识别功能省去人工逐一排查的环节，避免因人员疲劳、经验不足导致的效率损耗，将运维人员从重复性劳动中解放，转而聚焦缺陷处理与系统优化，实现人力成本的优化配置。

（二）保障运维精准性，降低安全风险

变电设备缺陷的早期识别是避免故障扩大的关键，传统人工巡检依赖肉眼观察与手持设备检测，难以发现细微缺陷，且易受电磁干扰、光线不足等环境因素影响。智能巡检系统通过高精度设备与智能算法，提升缺陷识别的精准性：计算机视觉设备可捕捉到毫米级的设备外观变化，红外热像仪能检测到 0.1^∘C 的温度差异，局放传感器可识别微弱的局部放电信号。同时，系统通过历史数据比对与模型分析，能发现设备状态的渐变趋势，例如绝缘子污秽程度的逐步加重，实现缺陷的早期预警。

（三）推动运维模式转型，适配智能电网发展

现代智能电网强调源网荷储协同，对变电运维的实时性与协同性提出更高要求，传统分散式、经验型运维模式难以满足需求。智能巡检系统通过数据整合与智能分析，推动变电运维从事后检修向状态检修、预测性检修转型：系统基于设备运行数据与健康度评估，提前预判设备故障风险，制定针对性检修计划，避免传统到期必修导致的过度检修或漏检；同时，系统可与电网调度系统、设备管理系统实现数据互通，将巡检数据纳入电网整体运行决策，例如当巡检发现某条线路设备缺陷时，系统可将信息同步至调度系统，辅助调度人员调整供电方案，确保电网稳定运行。这种转型不仅提升变电运维的适应性，也为智能电网的整体优化提供数据支撑[3]。

三、智能巡检系统应用中的现存挑战

尽管智能巡检系统在变电运维中展现出显著价值，但从实践应用来看，仍面临三方面挑战，需结合计算机技术进一步突破。一是复杂环境下的识别精度不足，变电站现场存在电磁干扰、粉尘覆盖、极端天气等复杂因素，会影响感知层设备的采集质量，例如大雾天气导致图像模糊，使计算机视觉算法难以准确提取缺陷特征，进而降低缺陷识别准确率；二是算法模型的泛化能力有限，当前系统的缺陷识别模型多基于特定场景、特定设备的数据集训练，当遇到未见过的缺陷类型或设备型号差异时，模型识别效果会大幅下降，难以适应不同变电站的设备多样性；三是数据安全与隐私保护风险，系统在数据采集与传输过程中，涉及变电站设备参数、运行状态等敏感信息，若遭遇网络攻击或数据泄露，可能影响电网安全运行，而当前部分系统的加密技术与访问控制机制仍不完善，存在安全隐患。

四、智能巡检系统的优化方向

针对现存挑战，结合计算机技术的发展趋势，智能巡检系统可从三方面进行优化，提升其在变电运维中的适用性与可靠性。一是优化感知层与算法适配能力，针对复杂环境影响，一方面改进感知设备的抗干扰性能，例如采用抗电磁干扰的摄像头、防尘防水的传感器；另一方面引入图像增强与多模态融合技术，将图像数据与传感数据结合分析，例如当图像模糊时，通过温度数据辅助判断设备是否存在异常，提升复杂环境下的识别精度；二是提升算法模型的泛化能力，基于迁移学习、联邦学习技术，利用多变电站的异构数据训练模型，减少模型对特定数据集的依赖，同时构建缺陷样本库，持续补充新型缺陷数据，通过增量学习更新模型参数，使模型能适应不同设备类型与缺陷场景；三是强化数据安全防护，采用区块链技术实现数据溯源与不可篡改，通过国密算法对传输数据进行加密，同时建立严格的访问控制机制，划分运维人员的操作权限，避免未授权访问，保障系统数据安全与电网运行安全。

结语

智能巡检系统通过整合计算机视觉、人工智能、物联网等技术，为变电运维解决传统模式痛点提供了有效路径，其在提升运维效率、保障精准性、推动模式转型方面的实践价值已得到初步体现。作为计算机专业视角下的研究，需明确系统的技术优势与现存挑战，未来通过优化感知设备、改进算法模型、强化数据安全，可进一步释放系统的应用潜力。随着计算机技术的持续迭代，智能巡检系统将更深度地融入变电运维全流程，为电力系统的稳定运行与智能升级提供更强有力的技术支撑，同时也为计算机技术在工业领域的落地应用提供可借鉴的实践范式。

参考文献：

[1]季竹清.智能巡检系统在变电运维中的应用分析[J].中国高新科技,2025,(04):72-74.

[2]朱笑葵,王顺超.智能巡检机器人在变电运维系统中的应用[J].集成电路应用,2025,42(01):190-191.

[3]张宁,路禺.智能巡检系统在变电运维中的应用[J].集成电路应用,2024,41(09):212-213.