智能變電站建設中的自動化設備選型與檢修技術優化研究

崔 凱

（國網山東省電力公司莒縣供電公司，日照 276500）

隨著全球電力行業的持續進步，變電站作為電力系統的重要組成部分，其建設和運維方式也在經歷深刻變革。傳統的變電站在建設和運維中存在效率不高和安全隱患問題。智能變電站將先進的自動化技術引入電力系統，以提高系統效率和安全性。自動化設備作為智能變電站的核心組件，在選型和后期檢修方面對整個系統的性能產生了深遠影響。因此，如何選擇適合的自動化設備和如何對其進行有效檢修，已成為當下研究的重點。

1 智能變電站與自動化技術的融合

1.1 自動化技術在變電站中的關鍵作用

在變電站工作過程中，自動化技術能夠實時監測、分析和控制電力流動，確保供電的連續性和穩定性。此外，配合先進的傳感器和數據處理技術，自動化系統可以精確識別和預防故障，大大降低了突發事故的發生風險。這不僅提高了變電站的運行效率，還為運維人員提供了更安全的工作環境。

1.2 自動化設備的角色定位

自動化設備在智能變電站中是關鍵的執行和響應元件，是實現現代電網智能化和高效化的物理基礎。這些設備包括智能開關、傳感器、控制器和高速通信設備等，共同構成一個復雜的、高度互聯的網絡系統。它們互相協同工作，確保電力的穩定輸送與分配。自動化設備可以實時響應外部和內部變化，如負荷變動、電網故障或其他異常情況，從而自主調整工作狀態以適應變化。這些設備不僅在傳統電力轉換和分配環節發揮重要作用，而且在數據采集、處理和傳輸環節起到重要作用，可為上層的決策支持系統提供準確、及時的數據支持[1]。

2 自動化設備選型的策略與準則

2.1 選型過程的基本步驟

自動化設備的選型過程是一個系統性、多層次的決策活動，基本步驟如圖1 所示。

圖1 自動化設備選型過程的基本步驟

首先，進行需求分析，明確智能變電站的具體功能需求、運行環境、預期性能及長期發展目標，為后續選型提供指導。其次，基于需求進行市場調研，收集并篩選市面上符合需求的設備類型和品牌，同時深入了解各個設備的技術參數、性能指標和實際應用案例，進一步對篩選的設備進行性能評估和比較，考慮設備的穩定性、可靠性、擴展性、經濟性等多方面因素，確保選型結果與實際需求高度契合。最后，與供應商進行深度溝通和談判，確保設備供應的及時性、質量保證以及后續的技術支持和服務，完成最終的設備選型決策。

2.2 影響設備選擇的關鍵因素

第一，設備的技術性能是最基礎的考慮因素，包括處理能力、響應速度、數據精確度等核心技術指標，直接關系變電站的實時監控和故障響應能力。第二，設備的系統集成性和兼容性至關重要，因為智能變電站中的各類設備需要與現有的監控系統、通信網絡和其他自動化設備無縫對接。第三，考慮變電站的長期運營，設備的穩定性和耐用性也是關鍵的選型因素，決定了設備的維護周期和潛在的更換成本。第四，隨著技術的快速發展，設備的升級和擴展能力不容忽視，決定了變電站在未來技術更新時的靈活性和升級成本[2]。第五，從經濟角度來看，設備的性價比和后期的維護與支持也是影響選型的重要因素。

2.3 基于性價比和性能的選型策略

在智能變電站建設中，自動化設備選型策略是一個核心議題，涉及技術前沿與經濟效益的綜合評估。性價比不僅要對比價格與功能，而且要全面考慮設備在其生命周期內的綜合投入與產出。設備的穩定性、可靠性、技術參數以及與其他系統的集成能力是其性能的重要組成部分。

3 自動化設備檢修技術面臨的主要問題與挑戰

智能變電站中的自動化設備在為電網帶來高效率、高穩定性和高安全性的同時，帶來了新的檢修技術問題與挑戰。隨著設備的復雜度增加，檢修人員需要掌握更多的技能和知識，才能有效維護設備。其中，設備之間的互聯互通使得單一故障可能影響整個系統的穩定性，也使得診斷和定位問題變得更加困難。此外，自動化設備的高集成度和封閉性導致傳統的物理檢修方法變得不再適用，需要依靠更先進的遠程監測、診斷和預測性維護技術[3]。

4 檢修技術的優化策略

4.1 基于大數據技術和人工智能技術的預測性維護方法

在智能變電站的運維管理中，基于大數據技術和人工智能技術的預測性維護方法日益關鍵。與傳統的維護方式相比，這種方法通過大數據技術深度分析海量的運行數據，從而及時發現潛在的設備故障和系統異常。人工智能技術使得預測性維護不限于對現有數據的分析，更能通過機器學習模型預測未來可能出現的問題，提前制定相應的維護策略。

基于大數據技術和人工智能技術的預測性維護方法，在變電站的自動化設備管理中展現出巨大潛力。對于變電站的每個數據點，包括自動化設備的運行狀態、環境參數和整體系統行為，這一方法可以進行實時采集，并經過數據處理，將原始數據轉化為設備健康狀態和預警信息等有價值的信息，如圖2 所示。借助深度學習模型的構建和訓練，系統能夠實時監測每一臺自動化設備，及時識別與歷史數據模式不符的異常，并預測潛在的故障種類及其可能發生的時間。此方法顯著延長了變電站自動化設備的使用壽命，并有效減少了由設備故障導致的經濟風險和安全風險[4]。

圖2 基于大數據技術和人工智能技術的預測性維護方法

4.2 自動化設備的遠程監控與維護技術

隨著現代通信技術和信息技術的蓬勃發展，遠程監控與維護技術在智能變電站的自動化設備中扮演著日益關鍵的角色。它使變電站設備能夠實現實時的數據傳輸和遠程操作，大大提高了電力系統的響應速度和運維效率。

首先，遠程監控技術允許工程師和運維團隊通過安全的通信渠道，從遠程位置實時接收和查看變電站設備的運行數據。這些數據包括設備的工作狀態、電流、電壓、溫度等關鍵參數，為分析設備性能和識別可能的故障提供了豐富的信息。當系統檢測到任何異常時，遠程監控系統會立即向工程師發送告警，確保及時發現問題并得到合理解決。

其次，遠程維護技術為運維團隊提供了直接、遠程操作和調整變電站設備的能力。通過安全的網絡連接，工程師可以進行參數設置、故障排除和設備復位等操作，無須親臨現場。這不僅大大減少了因故障停機帶來的經濟損失，還降低了現場運維的安全風險[5]。

最后，現代的遠程監控與維護系統通常與先進的數據分析和預測模型相結合，不僅可以實時監控，還可以預測未來可能發生的故障，使維護工作從被動轉向主動，進一步提升了電力系統的穩定性和可靠性。

4.3 提高檢修效率與準確性的關鍵技術與方法

提高自動化設備檢修效率與準確性是確保變電站持續、穩定運行的重要環節。在現代電網環境下，人們對檢修技術要求嚴格，特別是隨著自動化設備技術的快速發展，對設備的檢修策略和方法也提出了更高要求。

數字孿生技術為自動化設備建立一一對應的虛擬模型，實時模擬設備的工作狀態和潛在故障，為前期檢修提供準確的數據支持。當設備在運行中出現異常，數字孿生技術可以迅速定位問題，為工程師提供及時的反饋和建議，大幅縮短故障診斷時間。

物聯網技術通過與自動化設備上的傳感器相結合，為中央控制系統提供實時數據，確保在設備出現異常時能夠得到及時響應。這些傳感器不僅能夠監測設備的基本狀態，還能深入設備的各個部分，如驅動模塊、控制邏輯等，確保全面監控設備。

深度學習方法通過分析自動化設備歷史數據，深度識別故障模式。這種方法可以根據設備的運行數據，預測其未來的工作狀態和可能出現的故障，從而為檢修工作提供有力的數據支撐。

5 結語

在電力行業的現代化進程中，智能變電站憑借先進的自動化技術，顯著提高了整個電力系統的效率，增強了系統安全性。隨著技術的進一步發展，能夠預見未來的變電站不僅將更加智能化，而且將更加人性化，能夠滿足更加復雜和多樣化的需求。為了達到這一目標，研究者、工程師和決策者需要持續投入、深入研究、持續創新，從而確保電力系統持續、穩定和安全運行。