广东电网有限责任公司中山供电局 齐 明 邱天怡 曾令诚 孟晨旭 肖 星 范德和 曾新雄

变电站作为电网的重要组成部分，是连接发电厂和用户的枢纽，其安全稳定运行不仅关系到电力系统的供电可靠性，还关系到国民经济的发展[1]。

早在20世纪80年代，各种人工智能技术就引起了电力系统的广泛关注，主要以专家系统和人工神经网络为研究重点，集中应用于故障诊断、在线监测等场景，但由于当时数据、算法及算力等因素的限制，其应用效果较差[2]。近年来随着云计算、计算机技术、传感器技术及网络通信技术的快速发展，以深度学习、虚拟现实、增强现实等智能技术为代表的新一代人工智能技术得到突破性进展，促使传统变电站逐渐向着高度自动化、数字化、智能化方向发展，在这个过程中不断出现针对变压器、开关等一次主设备的状态监测装置及在线监测系统[3]。

针对变电站的作业人员、车辆多，周边环境难以监控，引入了计算机视觉技术，构建了变电站的视频监控系统，使变电站内的人员及环境得到了全方位的智能管理[4]；针对变电站的设备的温度、湿度和空气质量等数据监控不足，设计了变电站微环境智能控制系统，为变电站的智能运维和智能检修提供了有效的技术支持[5]。智能技术的不断突破为变电站智能化发展带来新的机遇，开展智能技术在变电站运维数据分析中的应用研究，有利于保障变电站内设备、环境和人员的安全，提高变电站的运维管理水平。

本文针对智能技术在基于3D数据平台上进行变电站智能管理的研究应用，结合基于传感器和摄像头的监测系统的智能辅助设备，梳理人工智能技术在变电站运维管理多个领域中的应用研究总结，其中应用领域包括智能信息化平台、智能巡视、智能操作、智能安全，并对当前人工智能技术应用存在的问题和未来的应用方向及重点突破领域进行探讨。

1 基于3D数据平台的变电站智能系统的概述

1.1 3D数据平台

采用构建三维模型的方式，通过多图层立体可视化展示将变电站所有的设备设施构建成三维数字化、可视化物理模型，与实际场景坐标系一一对应，实现变电站全景展示、数据共享、实时监控、同景感知、实景交互，同时3D数据平台与SCADA系统、在线监测系统等多种系统融合，并将电网遥信、遥测信息和设备的运行状态、检修状态及异常告警状态等都在平台中可视化展现，为变电站多系统交互提供了一个可视的、立体的、全方位信息数据平台，极大地提高变电站智能运行管理水平。

1.2 基于3D数据平台的变电站智能巡检系统

对变电设备进行巡检、及时发现设备缺陷隐患并消缺是保障电网安全稳定运行、提高供电可靠性的常规基础工作[6]。目前电网企业普遍采用人工方式，通过运行人员对变电设备进行定期巡检或特殊巡检。但由于变电站场地大、设备多，导致变电站运行人员巡视时存在劳动强度大、工作效率低、人身安全无保障、人机工效差等问题，同时受运行人员素质、恶劣气候条件影响，巡检质量不稳定、管理成本高，容易产生漏判、误判。

近年来，随着计算机性能的大幅提升以及通信技术、人工智能技术、高清摄像技术、图像识别技术、红外测温技术及视频监控技术的大力发展，大大提高了变电站智能巡检的能力，智能技术的运用可代替人工巡检，提高了巡检效率和质量。通过与变电站SCADA系统的信息交互实现了变电站开关、刀闸设备状态的远程智能识别，变电站智能巡检可实时监控开关、刀闸的分合状态,实现对开关状态的综合判断；及时发现并预警设备状态隐患，在变电设备倒闸操作时实现远程控制并能通过智能平台实现远程设备状态监控；替代定期巡检和专项巡检提高巡检能力。

1.3 基于3D数据平台的变电站智能操作系统

随着人工智能、AR技术、UWB定位技术的发展，电网系统陆续开展变电站智能操作系统的研究，主要研究方向为对变电设备的智能检修系统、对变电站现场作业安全的智能监控系统等智能操作系统[7]。变电设备智能检修系统综合应用变电站各智能系统数据，结合AR及激光雷达定位等关键技术，实现了基于3D数据平台的变电设备智能操作。该智能系统具有检修计划智能管理、检修方案智能编制、检修预演、检修过程智能管控功能，可有效提高变电设备检修工作质量及效率，降低现场作业风险。

变电设备智能检修系统设计原则是利用站内多个系统数据全面反映设备当前运行状况，为设备检修作业提供支持。变电设备智能检修系统打破了以往各个数据系统间独立的状态，采用多种交互方式融合站内多个系统数据，实现了变电站数据的交互和分析，根据分析结果得到全站的设备状况，有效识别出故障的设备，并及时发出警报。同时智能检修系统运用AR设备及激光雷达定位技术，制定出有针对性的设备故障解决方案，AR设备链接3D数据平台，实现数据共享，实时向管理人员反馈检修作业现场进度，并实现远程指导，为设备故障的排除提供有利支撑。

变电站智能监控系统应用UMB信号定位技术，结合全站的智能监控设备实现了基于3D数据平台的智能监督现场。该智能监控系统具有三维可视化作业区域定位功能、作业人员、作业设备及特殊车辆定位功能、误碰告警响应功能，有效的解决了现阶段变电站人工作业监管不到位、不实时、难度大、效率低的问题。变电站智能监控系统采用基于交点质心的UWB信号测距的三维定位算法，实现了监控系统从二维监控到三维精准定位和三维可视化显示，结合电子安全围栏与UWB定位技术，在作业人员进行设备检修时能够精确划定作业围栏,且反馈给智能终端并在3D数据平台三维可视化显示，智能终端判定作业人员是否跨越作业区域,一旦作业人员跨越作业围栏则作业现场及时报警响应，并将现场异常作业信息反馈给3D数据平台，从而通知运行人员制止现场的危险行为。

同时，在变电站检修过程中会有特殊车辆进出作业区域，如在检修过程中要用到吊车、高空作业车等大型机具，这时需特别注意人员以及吊车、高空作业车等大型机具是否在作业区域内，防范其因跨越作业围栏，扩大作业范围，误碰设备而造成的人身、设备、电网事故。采用变电站3D建模技术以及UWB信号测距的三维定位算法，实现对人员以及吊车、高空作业车等大型机具的三维定位和移动轨迹的实时跟踪，通过智能终端的数据分析及传输，将现场的实际情况实时映射到3D数据平台上，实现对现场作业人员、特殊车辆、作业区域以及作业行为的智能监控和异常告警。

1.4 基于3D数据平台的变电站智能安全系统

变电站设备多、人员分散，仅依靠人工难以做好全站设备和人员的安全管理，为此研究并提出了一种基于智能视频识别技术的变电站安全监控系统[8]。

变电站安全监控系统采用视频识别技术，结合变电站的智能监控技术、卷积神经网络算法以及智能系统之间的数据交互，实现了全站的智能视频覆盖、入站时车辆的识别和人员身份的识别，同时智能系统与其他系统进行数据交互,可确认作业人员进入变电站不同区域的权限，如根据SCADA系统和车辆管理系统可获取当天入站工作的作业人员、运行人员、车辆以及作业区域，采用人脸识别技术和卷积神经网络算法，可运算出允许进入该安全作业区域的人脸特征向量，实现了变电站作业人员、车辆的身份识别、区域化权限管理以及智能监控功能，防止外来人员、车辆不经确认进入变电站以及非工作人员误入作业区域，实现变电站安全管理及异常预警响应。

变电站安全监控系统针对作业人员作业过程中可能存在的异常危险行为，采用基于卷积神经网络的视频人体识别技术，识别出作业人员跨越安全作业区域、未正确佩戴安全帽和穿工作服等不安全行为，并及时预警响应，将异常行为反馈给3D数据平台，提醒运行管理人员制止和约束作业人员的不安全行为，保障了变电站人员的安全。

2 变电站智能系统的关键技术

2.1 AR技术

AR技术是一种实时计算摄影机影像的位置、角度并加上相应图像的技术，利用该技术可实时将真实的环境和虚拟的物体同时叠加到同一个画面进行呈现[9]。

变电设备AR作业支持技术的实现建立在变电站三维建模的基础上。检修人员可手持AR移动作业平板描识别出设备检修设备，并将设备的相关联的数据以AR技术进行展示，检修人员可查询检修工单关联的检修计划、检修方案、作业指导书，确认检修对象、检修任务，并可进行AR检修预演，通过AR移动作业平板进行三维零部件级模型AR检修预演，展示设备的拆解、安装、调试、试验、整组传动等工序、工艺、流程及要求内容，从而加深变电设备结构原理的理解，确保变电设备检修工作顺利开展。检修人员还可通过AR移动作业平板快速查询检修对象台账信息、历史缺陷记录、历史检修记录、历史试验记录，为现场检修工作提供综合数据支持。AR移动作业平板的作业指导书上记录的内容可实时上传到变电设备智能检修系统智能终端，实现远程指导。

2.2 视频监控技术

变电站的安全监控系统需在变电站相关监控区域设置摄像头，并将不同区域的影像数据传输到相应的分析服务器，通过分析服务器与其他系统进行数据交互来对人员身份、车辆身份、作业行为进行智能识别，为保证识别的准确度和实时性，主要采用基于3D卷积神经网络(3D-CNN)的视频识别技术（图1），首先卷积神经网络模型需要大量的样本集得到模型的适应参数，再运用卷积层、激活函数、池化层、全连接层反复训练，确定输入数据（人员、车辆、行为）的特征向量，并与允许通过数据的特征向量进行对比运算，当结果小于阈值时则意味数据正常、无异常状态，若结果大于阈值则存在异常行为或可疑人员、车辆，并将异常结果实时传到3D数据平台且立即告警提醒[10]。

图1 视频监控技术原理图

2.3 UWB三维定位技术

UWB三维定位技术实现了人员、车辆等移动目标在安全作业区域的三维空间中的定位，通过建立的XYZ三维坐标，在三维坐标中设置参考节点、目标坐标、定位基站，参考节点随机分散部署在三维空间中，收集三维空间中的物理量数据并将数据由链路的方式传递给定位基站，定位基站通过以太网将数据反馈给智能终端[11]。同时智能终端产生响应的控制信号，定位基站收到相应信号后产生新的检测任务并收集移动目标信息，收集到的信息与智能终端中原有的身份数据库对比，锁定人员、车辆等移动目标身份，然后按照基于交点质心的三维定位算法，确定人员位置（图2）[12]。

图2 UWB三维定位原理图

交点质心的三维定位算法是以信号到达移动目标的时间来测算距离，在三维空间中设置4个参考节点，且4个参考节点离移动目标的距离越近越好，以每个参考节点到移动目标为半径建立球模型，然后算出4个球的交点，交点即是在三维空间内移动目标的定位坐标点。UWB三维定位技术采用交点质心的定位算法，能精确定位在安全作业区域内的移动目标点，同时以智能终端为核心进行数据库信息共享，实现对移动目标的身份确认、授权管理以及异常行为告警，并能在3D数据平台上显示，实现安全作业的三维可视化智能监控[13]。

3 应用实例

500kV某变电站是南方电网智能技术应用示范点，在变电站三维建模、智能巡检、智能操作、智能安全监控等领域方面累积了一定的应用经验。全站三维建模界面如图3所示，运行人员可以查看叠加在模型上的设备台账信息、电网潮流数据、在线监测系统的监测数据等多源信息，实现了全站设备状态三维可视化、信息立体化，为运行人员提供了立体而全面的技术支持。

图3 全站三维模型界面

现场设备数据可实时传输到智能巡检系统，该系统结合SCADA系统的遥控指令和现场设备（如开关、刀闸）的实际状态可判断遥控分合是否成功，图4是智能巡检系统显示的现场5031开关状态情况，运用图像识别技术确认5031开关状态是否正确执行遥控命令。同时通过智能安全监控系统可以确认设备操作现场是否存在异常人员和异常作业行为，保证了作业的安全进行、提高巡检效率和质量并降低了运行人员的劳动强度。若这时智能操作系统检测出设备出现故障，检修人员可手持AR移动作业平板描识别出设备检修设备进行智能诊断和检修，利用AR设备模拟现场设备检修情况制定检修方案，AR设备关联智能终端和3D数据平台实现远程指导，为变电站检修人员提供更直观、智能的技术支持。

图4 综合判断5031开关合位界面

在3D数据平台上，通过多个系统的综合应用，数据相互交互、共享，实现了全站的智能管理，提高了变电站的运维安全、效率，保障了作业人员安全和设备的可靠运行。

4 结语

变电站智能技术的突破将促进变电站的智能化发展，开展以AR技术、智能优化为代表的人工智能技术在变电站运维中的应用研究，有利于保障变电站内设备、环境和人员的安全，提高变电站的运维管理水平。同时智能信息系统通过基于传感器的遥测系统和基于摄像头的遥视系统实现对变电站的运维管理，具体包括全站的智能巡检、站内电力设备状态的评估诊断、站内安防环境的智能感知、站内人员行为的检测判别等。目前智能技术在变电站运维管理已有了一定的发展，提高了对变电设备及其运行环境的全面监测维护的能力，但仍存在智能化程度不够、推广难度大的现状，因此变电站智能技术的发展将还有很长的路要走，要在现有的智能技术的基础上努力探索，与物联网、大数据、边缘计算、云计算、区块链等新技术深度融合，才能发挥最大优势。