变电站智能监测与控制系统的设计与实现

变电站智能监测与控制系统的设计与实现

李亮  杨磊

蒲城清洁能源化工有限责任公司  陕西渭南  715500

摘要：目前，我国对电能的需求不断增加，变电站建设越来越多。为了提升变电站的输出电压异常监测效率，有利于提早采取防护措施，对降低事故的发生具有重要意义。本文首先对智能变电站分析，其次探讨智能变电站监测与诊断技术的核心要素，所提方法的变电站输出电压监测实时性高、监控效果好。

关键词：变电站；智能监测；控制系统；机器学习；大数据分析

引言

随着互联网物体、数据分析的海量集合和机器智能等尖端技术的迅速兴起，变电所智慧监控及管理系统的构建与落实逐渐成为应对这些挑战的关键路径[1]。借助高端感应器技术的充分应用，可以对电力变换站的核心组件进行即时跟踪和信息搜集，该系统能敏捷地侦测出隐藏的难题，并提早告知潜在的缺陷威胁。物联网联接手段的运用让众多装置得以实施有效的数据交流和协作操作，极大增强了整个系统的反应能力。引入机器智能算法与海量数据挖掘同样赋予了该系统卓越的问题检测和前瞻性预判功能，进一步促进了电力网络的智能运作和自我调节特性。所以此项研究专注于深度分析和实施变电所智能化监控及管理系统的构建，融合尖端科技方法，目的是增强电网的作业效能，并提升其坚固性与信赖度。

1智能变电站

智能化变电所是一种新型的电力装置，它是在原有变电所的基础上，通过对变电所的改造而得到的。该系统主要由两部分组成：其主要包括有一次设备和二次设备两个方面。依次将该装置分成多个模块，如开关量的输入输出模块，采样值的采集控制模块，保护监测装置等；通过对设备进行智能化改造，提高了电力系统的安全性、稳定性和可靠性。智能化变电站得到了广泛的应用。该系统实现了高度的自动化，具有信息传送准确、及时、快速、简便等特点。对电力系统中的各类电器进行监测与调节，可以及时掌握电力系统的工作状况，更好地为用户提供更好的服务。该系统包括两个部分，一个是站控制层的设备，另一个是间隔层的主要变量。前者主要负责对站内控制电脑发出控制命令，对各种电器装置进行操纵，后者主要负责对数据进行传送，并把数据下载到传送控制中心，供监测和分析。这两项技术共同组成了一种新型的智能变电所。变电站是提高供电可靠性、降低断电次数、降低经济损失、推动经济可持续发展的重要手段。二次设备主要包括测量仪表，通信网络，供电，监测装置等。

2智能变电站监测与诊断技术的核心要素

2.1传感器技术是智能变电站监测的基础

传感器能够实时感知变电站关键参数，如电流、电压、温度等，并将数据传输到监控系统进行分析。传感器的准确性和可靠性对于监测与诊断的精确性至关重要。

2.2继电保护在线监测系统配置

基于单片机的分布式控制方案，对其进行实时采集、处理和存储，达到了快速停机和闭锁故障元件目的。系统能够及时检测出电力系统中的各类潜在危险，对电力系统的运行情况进行了全面的分析与评价，制定出更加合理有效的预防和控制措施，为以后的决策提供了依据，便于维护人员进行工作。另外，该系统还能按照使用者的要求，进行即时查询。在电力系统中，继电保护和在线监测是实现电力系统安全、稳定和经济运行的一项重要技术。在电力系统中得到了广泛的应用。继电保护在线监测系统主要由两个部分组成：一是硬件，二是软件。该系统的硬件部分包括了传感器单元，采样处理单元，通信接口等，软件部分包括了数据库的管理，图形的显示，打印等功能。

2.3智能辅助控制系统电缆选型

智能辅助控制系统包括一次设备在线监测子系统、火灾消防子系统、安全防卫子系统、动环子系统、智能锁控子系统及智能巡视子系统等。辅控子系统均为弱电控制系统，应根据弱电控制系统的特点，选择电缆的截面、芯数及屏蔽，与火灾消防控制系统联动控制电缆应该选择耐火电缆。火灾自动报警系统的供电线路、消防联动控制线路应采用耐火铜芯电线电缆，报警总线、消防应急广播和消防专用电话等传输线路应采用阻燃或阻燃耐火电线电缆。

2.4数据分析与机器学习在智能变电站监测与诊断中的应用

智能变电站监测与诊断中，数据分析和机器学习技术的应用为实现高效准确的监测和诊断提供了重要手段。（1）数据分析是智能变电站监测与诊断中不可或缺的环节。通过对传感器采集的大量数据进行统计分析和模式识别，可以挖掘出变电站运行状态的关键信息。数据分析方法如聚类分析、时序分析和异常检测等，能够发现潜在的故障特征和异常行为。这有助于及时发现设备运行异常和潜在故障，并采取相应的维修措施，提高变电站的可靠性和稳定性。（2）机器学习技术在智能变电站监测与诊断中具有广泛应用前景。通过机器学习算法的训练和学习，可以构建模型来自动识别和学习变电站的正常运行模式，并检测异常情况和潜在故障。例如，监督学习的分类和回归算法可以用于故障模式的分类和预测，从而实现故障的预警和预防。无监督学习算法可以发现数据中的隐藏模式和异常行为，提高故障诊断的准确性和效率。深度学习算法则能够从大规模数据中学习复杂的特征表示，实现高精度的故障检测和诊断。（3）数据分析和机器学习的应用使智能变电站监测与诊断技术更加智能化、高效化。它们能够实现对关键参数的实时监测和异常检测，提高故障诊断的准确性和及时性。同时，通过对历史数据的分析和学习，能够预测设备寿命和潜在故障风险，实现预测性维护和优化运行。这些技术的应用为提高电力系统的可靠性和运行效率，推动电力行业的发展提供了重要支持。未来，随着数据量和技术的不断发展，数据分析和机器学习在智能变电站监测与诊断中的应用将变得更加精确和智能。

2.5实地调研和系统测试

实地调研的过程中，选取某城市的500kV变电站作为研究对象。一线技术人员收集了众多现场操作信息，包括电流、电压、温度等各种关键数据。通过实地考察、精确计量变电所设施运作的即时信息，为考察智能监控与管理系统在真实环境下的适用性和功效实施一系列的系统检验做准备。在电力转换设施中，挑选系列装置作为实验样本，安装智能感测与管理系统，并与传统方法进行比较分析。在系统评估过程中，主要评估系统对潜在问题的识别能力，以及对不正常状况的反应速度，即通过多变情境中的能源网络故障，证实系统的即时观测与预警能力。系统检验阶段能捕获系统的操作记录、警报记录等，并将其与真实出现的故障作对照，目的是为了确认系统在实践运作中的稳定性。通过横向比较可以得出，自动化系统搜集的信息比传统方法在精确度和即时响应方面性能更强。

结语

综上所述，智能变电站监测与诊断技术是电力系统发展中的重要领域，其应用对提高电力系统可靠性具有显著影响和优势。通过实时监测、故障预警和远程管理等手段，智能变电站监测与诊断技术能够及时发现潜在故障、减少停电时间，并提高供电质量。同时，通过数据分析和优化调度，该技术能够实现能源的高效利用和系统的可持续发展。未来，智能变电站监测与诊断技术将进一步推动电力系统的智能化和可靠性提升。

参考文献

［1］丁登伟，韩先才，张鹏飞，等.基于暂态电压监测的特高压GIL故障定位方法及工程应用[J].高电压技术，2021，47（3）：1092-1099.

［2］李翊,潘存治,杨慧.智能变电站温度实时监测系统的设计与实现[J].石家庄铁道大学学报（自然科学版）,2020,33(1):74-81.

［3］刘军,朱克亮,李端超等.智能变电站的监控信息一体化自动验收系统设计与实现[J].微型电脑应用,2020,36(4):94-96,107.