基于大數據和人工智能的智慧變電站運營優化策略研究

金珊珊 孫博洋 劉鵬飛

［DOI］10.3969/j.issn.1672-0407.2024.07.065

［摘 要］智慧變電站運營優化的必要性在于提高運行效率、安全性和降低運維成本。大數據技術在智慧變電站中的應用包括設備狀態監測與預測、能源消耗分析與優化以及故障診斷與處理。人工智能技術在智慧變電站中的應用包括智能調度與控制、智能巡檢與維護以及智能安全防護?；诖髷祿腿斯ぶ悄艿闹腔圩冸娬具\營優化策略包括數據采集與處理、數據分析與挖掘、智能決策與調度、預測與預警。通過這些策略，可以實現變電站的高效運行和安全運行，降低運維成本，提高運維效率。

［關鍵詞］大數據技術；人工智能；智能變電站；運營優化

［中圖分類號］TM92文獻標志碼：A

隨著科技的不斷發展，大數據和人工智能技術在各個領域的應用越來越廣泛。在電力行業，智慧變電站作為新一代的智能電網建設的重要組成部分，其運營優化策略對于提高電力系統的可靠性、安全性和經濟性具有重要意義。

1 智慧變電站運營優化的必要性分析

智慧變電站是利用先進的信息技術手段和智能化設備，對傳統變電站進行升級改造，提高運營效率和管理水平的一種創新型變電站。智慧變電站運營優化的必要性在于滿足當前能源發展的要求，增強電網的可靠性和靈活性，提高電能傳輸的效率。其一，智慧變電站可以大大提升運營效率。傳統的變電站通常依賴于人工巡檢、手動操作和現場維護，存在著效率低下、人力資源浪費和操作風險高的問題。而智慧變電站通過自動化設備、遠程監控、數據分析等手段，可以實現遠程智能監測與管理，減少人工干預，提高設備運維的效率和響應速度。其二，智慧變電站還能夠提高電網管理的水平?；诖髷祿?、物聯網等先進技術，智慧變電站可以實現對電網設備、供電負荷、能源潮流等進行實時監測與控制。這樣可以更加精確地預測和分析電網運行狀況，并及時采取相應的安全措施，避免故障和事故的發生，保障電網的安全可靠運行。其三，智慧變電站還有助于提高電能傳輸的效率。通過數據收集和分析，智慧變電站可以優化供電鏈路，合理調配電能傳輸的路徑和負荷分布，減少能量損耗和電網的壓力。改進電能傳輸效率，不僅可以提高能源利用率，還可以降低運營成本，為用戶提供更加穩定和經濟的電力供應。智慧變電站的結構圖如圖1所示。

2 大數據在智慧變電站運營優化中的應用

2.1 大數據技術概述

2.1.1 大數據的概念與特點

大數據是指在傳統數據處理應用程序無法處理的龐大、復雜和多變的數據集合。它具有3v特點，即數據量大（volume）、數據種類多（variety）、數據價值高（value），同時還表現出高速處理（velocity）、真實性（veracity）和多層級（data hierarchy）的特點。

2.1.2 大數據技術體系架構

大數據技術體系架構主要包含數據獲取、數據存儲、數據處理和數據應用四大層級。數據獲取層主要負責從智慧變電站中不同來源獲取數據；數據存儲層用于存儲大數據，包括分布式文件系統和分布式數據庫等；數據處理層用于對大數據進行清洗、處理和分析等工作；數據應用層用于實現各種業務需求，如設備狀態監測預測、能源消耗分析與優化以及故障診斷與處理等。

2.2 大數據在智慧變電站中的應用案例

2.2.1 設備狀態監測與預測

利用傳感器等技術手段，采集變電站各設備運行狀態數據，借助大數據技術對數據進行處理和分析，能夠實時監測設備的運行狀況，提前預測設備故障，從而及時采取維護措施，最大限度降低故障發生率，并延長設備的使用壽命。

2.2.2 能源消耗分析與優化

通過采集變電站能源使用數據，將其與外部環境等因素進行關聯分析，發現能源的使用模式和規律，幫助制定合理的能源消耗策略。同時，通過大數據分析，可以發現能源消耗異常以及存在的能源浪費，進而提出相應的優化方案，實現對能源更加科學和高效的利用。

2.3 大數據在智慧變電站運營優化中的挑戰與問題

在應用大數據技術進行智慧變電站運營優化時，可能會面臨以下挑戰和問題。其一，數據安全。由于涉及大量的敏感數據，需要對數據進行保密和隱私保護，并建立完善的數據安全管理體系。其二，數據質量。不同設備產生的數據可能存在噪聲、缺失或錯誤等問題，需要對數據進行清洗和校驗，確保數據的準確和可靠性。其三，數據集成。需要對來自不同設備和系統的數據進行整合和融合，構建全面的數據集成平臺，實現數據的共享和協同分析。其四，數據分析能力。要實現更精準的設備監測、預測和優化，需要具備強大的數據分析能力和算法支持。其五，人員技術儲備。智慧變電站的建設和運營需要具備相關技術水平的人員，包括大數據技術、電力系統知識等方面的專業人才［1］。

3 人工智能在智慧變電站運營優化中的應用

3.1 人工智能技術概述

3.1.1 人工智能的概念與特點

人工智能是研究、開發和實現智能化機器的技術與方法。其核心目標是使計算機能夠具備類似于人類的知覺、理解、推理和判斷等智能能力。人工智能的特點包括自主學習能力、模仿人類思維能力、處理大規模數據和高速計算等能力。

3.1.2 人工智能技術體系架構

人工智能技術體系包括感知、推理、學習和決策等部分。感知包括圖像、語音、傳感器等數據的獲取和處理，推理包括邏輯推理、專家系統等知識推理的方法和技術，學習包括機器學習和深度學習等技術；決策則包括基于相關數據的決策和動態調整。

3.2 人工智能在智慧變電站中的應用案例

3.2.1 智能調度與控制

智能調度與控制是指通過人工智能技術實現對變電站的運行狀態、電力負荷、設備運行情況等進行智能化監測和調控。例如，通過數據分析和建模，可以預測負荷峰值，并合理調整變電站的發電量、輸電方案、電力分配等，以避免電力系統的過負荷或過電力現象的發生。

3.2.2 智能巡檢與維護

智能巡檢與維護主要應用于變電站設備的故障檢測與預測。通過人工智能技術，可以對變電設備的運行數據進行分析和監測，及時發現故障的信號，并進行智能的預測和診斷，以減少設備的故障停機時間，提高電網的可靠性和穩定性。

3.3 人工智能在智慧變電站運營優化中的挑戰與問題

人工智能在智慧變電站運營優化中具有較大的潛力，但也面臨一些挑戰和問題。其一，數據質量和數據安全問題。人工智能技術需要大量的高質量數據用于訓練和學習，但在變電站運營中獲得這些數據可能存在困難。此外，保護這些數據的安全性也是一個重要問題。其二，算法的可靠性和穩定性問題。人工智能算法和模型需要能夠在復雜環境下穩定運行，并具備較高的可靠性，以保證變電站的正常運行。其三，人工智能系統的可解釋性和透明性問題。人工智能技術是一種黑盒模型，難以直觀地解釋其決策過程。這會使得人們對系統的可信度和安全性產生疑惑。

4 基于大數據和人工智能的智慧變電站運營優化策略

4.1 數據采集與處理

一方面，構建完善的數據采集系統是實現智慧變電站運營優化的前提。智慧變電站需要采集各個環節的數據，包括電力設備的狀態數據、環境參數數據、運行參數數據等。因此，需要在變電站中部署傳感器和監測設備，實時采集各種數據并進行傳輸?？梢酝ㄟ^物聯網技術實現傳感器與云平臺的連接，實現數據的實時傳輸。另一方面，數據采集后需要進行處理和分析，深入挖掘數據的潛在價值。第一步是數據預處理，對采集到的原始數據進行清洗、去噪和數據準確性的驗證，確保后續分析的可靠性和準確性。第二步，通過數據挖掘和機器學習算法，對數據進行處理和分析，挖掘變電站運營中的規律和隱含信息?？梢詰镁垲愃惴▽υO備運行狀態進行分類，識別設備運行中存在的異常情況；還可以應用監控和預測模型，對電力設備的狀態進行實時評估和預測。通過數據的處理和分析，可以實現變電站運營中的故障預測、性能優化等目標［2］。

4.2 數據分析與挖掘

數據分析是指通過對大數據的處理，提煉出隱藏在其中的有意義的信息。在智慧變電站運營優化中，數據分析可以針對變電站各個方面的運營數據，包括電力負荷、設備狀態、運行參數等進行深入分析，發現數據的內在關系和規律，并將其轉化為可執行的操作策略。

一方面，數據分析可以幫助變電站優化電力負荷管理。通過對歷史電力負荷數據的分析，可以識別出高負荷峰值出現的規律和趨勢，避免負荷過載和能源浪費的情況發生。同時，還可以結合天氣數據、季節變化等外部因素，制定出更加準確的負荷預測模型，提前做好調度安排和資源分配，優化供需匹配，提高供電的可靠性和效率。另一方面，數據分析可用于變電站設備運行狀態監測和故障預測。通過對設備運行數據的分析，可以了解設備的工作狀態、健康狀況以及可能存在的隱性故障。通過與歷史數據進行對比，可以進行異常檢測和故障預測，提前采取維護和更換措施，避免設備故障的發生，減少維修成本和停機

損失。

4.3 智能決策與調度

基于大數據和人工智能技術的智慧變電站可以通過智能決策和調度優化運營策略，提高運行效率和安全性。智能決策和調度系統可以根據實時監測的數據、其他變電站的運行情況以及相關外部環境信息，輔助運營人員做出更加準確、科學的決策，提高變電站的運行效率和安全性。其一，智能決策和調度系統可以對大量數據進行分析和處理，從而提供準確的決策依據。通過數據挖掘、機器學習等算法，系統可以分析歷史數據和實時數據，發現變電站可能存在的問題，并提供相應的解決方案。例如，當系統檢測到變電設備故障之前，系統可以根據歷史數據和設備狀態預測，提前進行維修，避免可能的事故發生。同時，系統可以根據設備狀態、外部環境等信息，進行優化調度，合理安排設備運行和維護計劃，最大限度地提高設備的利用率和可靠性。其二，智能決策和調度系統還可以實現自主決策和自動調度。通過與傳感器、執行器等設備的連接，系統可以自動獲取設備的實時狀態，實現對設備的遠程監控和控制。系統可以根據不同情況自動調整設備參數和運行模式，以適應實時的電網負荷需求和電網故障情況。同時，系統可以與其他變電站進行數據交互和協同調度，實現智能聯動，提高供電的可靠性和穩定性。例如，在電力緊張或電網故障情況下，系統可以自主進行動態負荷調度、電能儲備調度等，保證電網的供電安全。其三，智能決策和調度系統可以提供決策支持和預警功能。系統可以根據數據分析結果，提供變電站設備狀態的預警和風險評估，通知運營人員及時采取相應措施，避免設備故障或事故的發生。同時，系統可以基于設備實時狀態和外部環境信息，提供合理、可行的運行決策，幫助運營人員做出科學決策，提高安全性和經濟性。

4.4 預測與預警

利用大數據和人工智能技術對運行狀態進行預測和預警可以實現以下方面的優化。其一，故障預測。智慧變電站可以通過實時監測和分析電力系統的工作狀態、檢測設備的運行數據，并使用人工智能算法對這些數據進行分析和處理。通過對歷史數據的學習，智能算法可以從中發現隱含的規律和異常，預測設備可能出現的故障，并及時進行預警。這樣可以幫助避免電力設備的突發故障，提高設備的可靠性和持續運行的能力。其二，負荷預測?；诖髷祿腿斯ぶ悄芗夹g，智慧變電站可以對電力系統的負荷情況進行實時監測和預測。通過采集和分析歷史負荷數據、環境數據、天氣數據等，并結合智能算法，可以準確預測未來負荷的變化趨勢。這有助于運營人員進行電力供需平衡的調配，合理制定運行策略，降低能源浪費和成本，提高供電可靠性。其三，安全預警。智慧變電站運用大數據和人工智能技術可以實時監測設備的運行狀態、重要參數，對異常情況和潛在的安全風險進行預警。通過設備的智能化連接和傳感器技術，實時采集和監測設備的運行數據，結合人工智能算法進行實時分析和處理，及時發現潛在的故障隱患和安全風險，并通過報警和自動控制等方式，實施預防和保護措施，確保變電站的運行安全。

5 結語

綜上所述，基于大數據和人工智能的智慧變電站運營優化策略具有重要的意義。通過構建完善的數據采集體系，實現數據的實時傳輸和處理，可以深入挖掘數據的潛在價值，為變電站運營提供準確的決策依據。利用大數據和人工智能技術對數據進行深入分析和挖掘，可以實現電力負荷管理、設備狀態監測和故障預測、能源管理策略優化等方面的優化。同時，智能決策和調度系統可以提高變電站的運行效率和安全性，預測與預警功能可以幫助避免設備故障和事故的發生。因此，基于大數據和人工智能的智慧變電站運營優化策略對于提高供電可靠性、降低能源成本、提高經濟效益具有重要意義。

參考文獻

［1］國家電網首個聯網運營多站融合變電站投運［J］. 農村電氣化，2019（8）：8.

［2］于山，秦福軍，卜廣沖. 淺談變電站管理系統及方法［J］. 科技創新與應用，2016（32）：94.

［作者簡介］金珊珊，女，上海人，國網上海市電力公司工程建設咨詢分公司，中級經濟師，碩士，研究方向：電力系統安全與管控、電力系統診斷技術、電力市場風險管理、電力系統相關設備的創新設計等。

孫博洋，男，內蒙古呼和浩特人，國網上海市電力公司工程建設咨詢分公司，工程師，碩士，研究方向：電力工程安全質量技術管理等。

劉鵬飛，男，上海人，國網上海市電力公司工程建設咨詢分公司，中級工程師，碩士，研究方向：電力系統的可靠性與穩定性研究、電能質量和智能電網技術等。