变电站智能管控新突破：大数据+物联网

变电站智能管控新突破：大数据+物联网

引用

网易

等

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来源

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https://www.163.com/dy/article/JKVM28QA05568REM.html

2.

https://qikanchina.com/thesis/view/8451219

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https://www.china-epower.com/news2.asp?id=3914

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https://epjournal.csee.org.cn/nxdl/article/id/9728a152-ac77-42ae-8798-73958cdc9886

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https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/D03317797

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http://www.pbids.com/aboutUs/pbidsNews/1861295774714925056

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https://gongkong.ofweek.com/2024-03/ART-310000-8100-30628502.html

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http://www.chinasmartgrid.com.cn/news/20180111/626805-2.shtml

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https://www.qikanchina.com/thesis/view/8849307

随着国家电网公司电网建设进入新时期，国网浙江杭州市富阳区供电公司研究人员提出了一种基于三维技术的变电站实景管控系统。该系统将精确空间坐标信息的三维实景彩色点云扫描重构技术引入变电站综合管控之中，通过融合现有的辅助监控系统、SCADA系统及PMS台账等各类电力数据，构建了一个交互性好、真实精确的沉浸式变电站三维全景可视化平台。这一创新不仅提升了变电站的运行维护效率，还实现了资源调配和科学规范的企业管理，为智能电网的发展提供了强有力的支持。

当前变电站设备故障多依赖人工巡检或单一传感器监测，存在响应滞后、误判率高的问题。比如，传统的视觉定位精度不足，无法满足复杂环境下的监测需求；而物联网数据分析虽然潜力巨大，但尚未在变电站运维中得到充分应用。

为解决上述问题，本发明提出了一套基于多模态感知的变电站设备智能诊断与预警系统。该系统通过部署多种传感器，结合AI算法进行实时分析和故障预测，从而实现预测性维护，减少停机时间。

1. 多模态数据融合

• 部署电流/电压传感器、红外热像仪、声纹采集设备、振动传感器等多维度感知终端，实时采集设备运行数据。
• 结合无人机搭载高清摄像头进行周期性设备外观巡检，弥补固定传感器的监测盲区。

2. AI驱动的故障预测模型

• 基于Transformer架构构建时序数据分析模型，预测设备老化趋势，如变压器绝缘劣化、断路器机械磨损等。
• 引入迁移学习技术，利用历史故障案例库优化模型泛化能力，提高预测准确性。

3. 动态风险评估与决策支持

• 构建数字孪生系统，将设备实时状态映射到三维可视化界面，实现沉浸式运维管理。
• 根据风险等级自动生成运维策略，如优先检修高风险设备、调整无功补偿配置等。

1. 首次将声纹识别与红外热成像联合用于变电站设备健康评估，提升故障检测覆盖范围。
2. 提出基于设备运行数据的动态寿命预测算法，替代传统固定周期检修模式。
3. 整合多源数据，构建跨模态特征融合模型，提高故障诊断的准确性和时效性。

1. 新颖性证明：对比现有技术，突出多模态数据融合、动态算法调整等差异化设计。
2. 技术细节披露：明确核心算法流程图、硬件部署图、实验数据等关键信息。
3. 产业应用价值：强调与新型电力系统建设、变电站数字化转型的政策契合度。

本发明通过多模态感知和AI算法的深度融合，实现了变电站设备的全方位监测和预测性维护，不仅提高了运维效率和安全性，还为智能电网的建设提供了有力的技术支撑。