智能电网背景下主网输电线路在线监测系统设计与应用

引言：输电线路是电力系统里的关键构成部分，其能否安全稳定运行，对电力供应的保障以及经济社会的持续发展而言，意义极为重大。近年来，电网规模持续拓展，复杂程度也日益提升，在此情形下，传统输电线路监测方式已无法契合当下愈发严苛的需求。在智能电网蓬勃发展的大环境下，借助前沿的信息通信技术与人工智能算法，搭建输电线路在线监测系统，已然成为输电领域发展的必然走向。

一、智能电网发展和输电线路监测的重要性

现在智能电网发展得越来越快，对输电线路监测的要求也变得更严格，输电线路是电网里很关键的部分，其能否保持安全、稳定的运行状态，直接左右着整个电网系统的可靠程度。传统的人工巡检方式难以满足日益复杂的输电线路监测需求，因此，建立高效、智能的在线监测系统势在必行。在线监测系统可以实时采集输电线路的各种运行参数，还能深入分析这些数据。因为有这个功能，它能很快发现可能存在的故障风险，为维护人员提供坚实可靠的决策支撑，进而最大程度确保电网安全且稳定地运行。同时，在线监测数据的积累和分析还能够为输电线路的优化运行提供重要参考，通过合理调整线路运行方式，能够切实降低线损，提升输电效能，进而进一步优化电网的整体运行效能。

二、智能电网背景下主网输电线路在线监测系统设计与应用

（一）多源异构数据的采集与融合

在智能电网的发展格局下，输电线路在线监测系统遭遇了海量、多源且异构数据的采集与处理难题。这些数据包括电气量 ( 如电压、电流、功率等 )、环境量 ( 如温度、湿度、风速等 )、机械量 ( 如导线张力、杆塔倾角等 ) 以及图像视频等非结构化数据。为了实现对输电线路的全面监测和分析，系统必须具备采集和融合多源异构数据的能力[1]。首先，需要针对不同类型的数据，选择合适的传感器和采集设备，并优化数据采集的频率和精度。其次，得建立一个统一的数据管理平台，把采集来的原始数据清洗、转换后存起来，保证数据准确又一致。再次，需要研究和应用数据融合技术，如多传感器融合、数据关联分析等，将多源数据进行综合处理，提取关键特征和指标。最后，我们用数据挖掘和机器学习算法，深入分析融合后的数据，找到里面可能隐藏的模式和趋势，给输电线路的状态评估、故障诊断和预测性维护提供数据支持。

（二）实时在线监测与故障诊断

实现对输电线路关键参数的实时监测与故障诊断，是输电线路在线监测系统最为核心的功能之一。通过在输电线路上部署各种类型的传感器，如导线温度传感器、导线弧垂监测装置、杆塔倾斜传感器等，在系统运行过程中，可实现对输电线路运行状态数据的持续性采集。这些数据经过实时传输和处理后，可以形成反映输电线路健康状况的关键指标，如导线温度曲线、杆塔倾斜角度变化趋势等 [2]。监测系统需要根据这些指标，设置合理的预警阈值。当监测数据超出阈值范围时，系统应自动触发预警，并通过智能分析算法，判断可能发生的故障类型和位置。同时，系统还要结合电网拓扑结构、设备参数等背景知识，对故障进行综合诊断，确定故障原因和影响范围。诊断结果需要以直观、易懂的方式呈现给运维人员，并给出相应的处置建议，如紧急停电检修、调整运行方式等。此外，系统还应具备故障录波和故障复盘的功能，便于事后分析和经验总结。

（三）智能辅助决策与风险评估

智能辅助决策模型可以综合考虑输电线路的实时运行状态、历史数据、环境因素等多方面信息，为运行控制和检修策略提供优化建议[3]。例如，基于负荷预测和设备健康评估，系统可以给出未来一段时间内的输电线路运行方案，合理安排检修计划，减少对电网运行的影响。再如，当输电线路出现异常状况时，系统可以快速评估事故风险，并提供多个应对方案供调度员参考，如减载限电、负荷转移等。智能辅助决策还需要与专家知识库相结合，利用专家多年的运行维护经验，对决策结果进行评价和优化。此外，通过对历史事故数据、设备状态数据进行挖掘分析，系统可以建立输电线路风险评估模型，识别关键风险因素，预测风险发生的概率和影响程度。在此基础上，系统可以制定针对性的风险防控措施，如加强特定区域的巡检力度、优化备品备件储备等。智能辅助决策与风险评估的应用，可以显著提升输电线路的运行管理水平，实现更加精准、高效、安全的电网调度与维护。

（四）可视化展示与远程交互

为方便运维人员掌握输电线路的运行状态，监测系统应提供直观的可视化界面，以图表、曲线等形式展示关键监测输电线路地域分布广、环境复杂，运维人员难以对其进行全面、细致的现场监控。因此，构建一个直观、易用的可视化展示与远程交互平台，是提高输电线路在线监测系统实用性的关键。可视化展示需要将海量的监测数据进行分类整理，提取关键指标，通过图表、曲线、数字仪表盘等形式，清晰地展现输电线路的运行状态。例如，利用 _GIS 地图，实现输电线路的可视化展示，直观标识杆塔、导线、通道等重要设施的位置和状态信息。结合三维建模技术，可以构建输电线路的三维全景模型，实现 360 度全方位的可视化巡检。同时，可视化平台还要支持历史数据的查询和对比分析，用户可以方便地追溯输电线路的运行状况变化趋势。除了可视化展示，远程交互也是不可或缺的功能。通过 Web、移动 APP 等多种终端，运维人员可以随时随地访问在线监测系统，了解输电线路的实时运行状态。

（五）大数据分析与预测性维护

在线监测系统不断运行的过程中，输电线路生成并积累了海量历史监测数据。这些数据中囊括了大量设备状态信息与运行规律，为大数据分析及预测性维护提供了极为宝贵的资料。通过对历史数据的深入挖掘和建模分析，可以发现设备故障的隐含模式和演化趋势，实现设备状态的预测和预警。例如，利用机器学习算法，对输电线路的温度、振动、放电等监测数据进行训练，建立设备健康状态评估模型。在线监测系统可以实时采集输电线路的各种运行参数，还能深入分析这些数据。因为有这个功能，它能很快发现可能存在的故障风险。而且，它还能分析历史故障数据，挖掘故障发生的典型模式和规律，建立故障诊断知识库。当输电线路出现类似的异常状况时，系统可以快速匹配相应的故障模式，给出准确的诊断结果和处置建议。

结束语

在智能电网的大环境下，输电线路在线监测系统借助先进技术的运用，达成了对输电线路运行状态的全方位感知与智能化分析，显著增强了电网运行的安全性与效能。未来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的进一步发展和融合，输电线路在线监测系统还将不断优化和完善。这不仅需要技术层面的持续创新，也需要标准规范、数据共享等方面的协同推进，以构建更加智能、高效、可靠的现代电网，为经济社会的有序发展筑牢坚实的能源支撑。

参考文献：

[1] 杭泱，顾佳 . 智能电网环境下变压器在线监测技术研究 [J]. 无线互联科技，2025，22(04):76-79.

[2] 徐丁森，丁锦涛，骆小明. 智能电网输电线路在线监测技术分析[J].光源与照明，2024，(12):50-52.

[3] 刘洋，刘军 . 输电线路在线巡视系统的智能预警技术及实践 [J]. 电工技术，2024，(S2):550-552.