2024年基于智能传感和物联网技术的变电设备状态感知及主动分析系统报告

数智赋能新质生产力·助力新型电力系统建设

EPICT新技术大会

1. 研究背景

• 形势所迫：十三五期间，电网规模爆发式增长，变电设备数量激增，检测范围和非结构性数据大幅增加，需要更智能的检测手段。
• 设备状态监测需求：当前设备状态监测系统存在传感器型号多样、数控终端不统一、低功耗水平不足等问题，需要更加智能化的传感技术和监测模式。
• 可靠性要求提高：随着人员不足和非机构数据增多，处理复杂性和检测范围扩大成为挑战。

2. 数据意义

• 通过技术创新实现变电全站设备运行状态的主动感知，提升设备状态自诊断决策能力，提高生产效率并减少人力成本。
• 推动智能传感及物联网技术的发展和应用，适应变电环境的需求。

3. 国内外研究状况

• 国外研究：大多数传统仪器制造商技术落后，缺乏有效的数据管理系统和大规模数据管理平台。
• 国内研究：
  • 某供电局提出了智能变电站一、二次设备融合模型。
  • 某省级电网研制了立体监测关键装备，研发了多维立体化监测系统和智能化运维平台。
  • 某省级电网开发了基于物联网技术的多用途GIS绝缘缺陷智能检测系统。
• 南网状况：南网发布了多项文件，提出“以业务需求为导向，以提质增效为目标”的原则，推进全域物联网建设。

4. 研究内容

• 智能传感技术：基于智能传感、物联网、深度学习和数字建模技术，研究适用于电力设备状态感知的智能传感技术。
• 数控汇集技术：适用于变电站环境的数控汇集技术。
• 深度学习状态云诊断技术：适用于电力设备的深度学习状态云诊断技术。
• 全站设备检测模式：智能终端诊断、后台主动分析系统、传感器研制、实时诊断后台建设。

5. 数据管理

• 构建了设备状态评价可视化展示、设备状态预警平台、应用服务器、数据服务器、网络口层等行业专网。

6. 成果

• 智能传感技术：开发了适用于局放图谱、绝缘性能、机械特性、红外图谱、泄露电流、距离位置、温湿度等多种检测的智能传感技术。
• 主动感知及边缘计算技术：解决了多点接入、主动感知、边缘计算的问题，实现了数据汇集点数量减少80%。
• 深度学习状态云诊断技术：改进了现有缺陷模型，提高了缺陷图谱识别准确度，计算量减少60%。

7. 面临挑战

• 智能传感器设计：根据不同应用环境和信号设计相应的智能传感器。
• 集成与成本：实现高度集成、微功耗、安全加密，并降低成本。
• 信息安全：解决物联网通信的信息安全问题，包括可信WAPI模块的功耗、体积和价格问题。

结语

• 未来展望：通过智能传感器、物联网和云后台技术，实现变电设备状态采集和诊断系统的云-端协同。
• 新型电力系统：利用大数据和计算技术，实现电力系统的高可靠性、灵活性和透明化，物联网和智能传感是必要的技术手段。