人工智能辅助的变电站作业立体防控系统设计与评估

贺 威

（国网安徽省电力有限公司宿州供电公司）

0 引言

1 人工智能在安全管理领域的应用

人工智能技术已经逐渐被应用于各个领域中， 其中在安全管理领域的应用尤为广泛。以变电站作业为例， 借助人工智能技术， 可以实现对整个作业环节的自动化、 智能化管理， 提高作业安全性能。下面介绍人工智能在安全管理领域的几种典型应用：

1.1 风险预测模型

在电力行业中， 变电站作业是危险性最高的操作之一。由于变电站运行时存在诸多的危险因素， 如果不加以控制和管理， 很容易发生事故并导致人身伤害和财产损失。因此， 建立一套科学的风险预测模型非常必要。风险预测模型是一种利用人工智能技术对历史数据和实时数据进行分析和整合， 通过机器学习、大数据等方式构建出来的模型， 可以提前预测潜在的危险因素， 从而采取相应的措施来降低事故风险。风险预测模型的建立离不开数据的支持。在实际应用中， 需要收集和整理各种与变电站作业相关的数据，如变电站设备运行状态、 员工作业时间、 气象数据、历史事故记录等。将这些数据整合并进行深度挖掘，在风险预测模型中形成有效的指标体系。以变电站的安全监测为例， 通常会采用视频监控、 传感器等手段获取数据， 并使用数据处理技术将其整合成统一的格式， 形成数据库。利用人工智能技术， 可以分析这些数据， 并从中提取关键特征， 形成风险预测模型。通过对历史数据和实时数据的分析， 模型可以预测出潜在的危险因素， 如设备故障率、 人员操作疏忽等， 帮助管理者及时发现问题并采取相应措施。当模型检测到风险因素时， 会自动触发风险告警功能并报警。同时， 监管部门也可以根据风险预测模型的指标来给予变电站安全等级评估， 以明确变电站安全水平， 并指导其管理措施的制定和改进。

1.2 人员定位和安全监督

在电力行业中， 变电站的作业环境非常复杂， 管理人员需要实时了解变电站工作人员的位置和活动轨迹以保障其安全。为此， 利用人工智能技术实现对变电站工作人员的实时监控成为了趋势。人员定位和安全监督系统是一种基于人工智能技术， 将视频监控、定位系统和云技术等进行整合的综合性系统。如图1所示。

图1 人员定位和安全监督系统

该系统可以通过跟踪变电站工作人员的位置、 行动轨迹等信息来及时发现异常情况， 并采取相应预防措施， 确保变电站工作人员的安全。具体来说， 人员定位和安全监督系统通常由监控设备、 定位设备、 数据处理器和报警装置组成。其中， 监控设备可以对变电站内所有区域进行监控和录像， 定位设备可以实时获取并上传员工的位置信息， 数据处理器则负责将不同来源的信息整合起来形成统一的数据库， 并通过数据挖掘技术生成关键指标。当发现异常情况时， 报警装置会立即发送告警信号， 以便管理人员及时采取相应的措施。使用人员定位和安全监督系统有很多好处。首先， 该系统可以提供实时、 准确的员工位置信息， 有助于管理人员了解员工实际工作状态。其次，系统还可以通过算法分析数据， 预测变电站作业中可能出现的安全隐患， 并提前采取相应措施避免事故发生。最后， 基于云技术的数据传输和存储方式可以大大提高系统的可用性和可靠性。需要注意的是， 人员定位和安全监督系统在设计和应用中需要尊重员工的隐私权， 并制定相应的保护措施。这包括： 设立专门的数据访问机制、 对敏感信息进行加密处理、 明确管理规范等。

1.3 设备状态监测

在电力行业中， 变电站的稳定性和安全性对于整个电网系统的运行至关重要。为了确保变电站设备运行的稳定性和可靠性， 借助人工智能技术进行设备状态监测已经成为电力行业的一大趋势。设备状态监测是一种利用数据采集、 传输和处理等技术手段来实现对变电站设备运行状态的精准监测的方法。如图2所示。

图2 设备状态监测

通过获取变电站内各种设备的电流、 电压、 温度、 振动等数据， 并使用机器学习、 大数据分析等技术对这些数据进行深度挖掘和分析。从而能够提前预判可能出现故障的设备， 并及时采取维护措施。同时， 也可以根据对历史数据的分析， 推断未来设备的运行情况， 为做好预防和维修工作提供数据支持。设备状态监测的优势不仅在于提高电力设备的运行可靠性和稳定性， 还在于其能够节省人力物力成本， 并降低变电站维修周期和停机时间。通过精准的监测和诊断， 管理者可以将设备维修计划合理化， 避免突发事件对生产和安全的影响。

2 基于人工智能辅助的变电站作业立体防控系统设计方案

2.1 风险预警模块

风险预警模块是基于人工智能辅助的变电站作业立体防控系统的重要组成部分之一。该模块通过应用机器学习和大数据等先进技术， 构建了一个强大的风险预测模型， 实现对潜在危险因素进行预测和提醒，进而减少事故发生的可能性。该模块主要包括三个功能： 安全监测报告生成、 事件识别与告警以及风险评估与分析。通过对历史数据和实时数据进行分析和挖掘， 系统可快速生成安全监测报告， 识别潜在危险因素， 并自动启动相应的告警系统。在应急情况下， 系统还能够通过分析实时数据， 及时产生预警信息以提前预防事故发生。同时， 通过对收集数据的深入挖掘和分析， 系统还能够对风险进行评估和分析， 制定科学化安全管理计划， 从而不断优化安全管理流程。

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2.2 人员定位和安全监控模块

通过人脸识别、 视频监控和定位系统等手段， 监测变电站内员工的实时位置和行动轨迹， 实现实时监控和安全管理。该模块主要包括： 视频监控管理、 人员活动轨迹监测、 实时报警与处置等功能。

2.3 设备状态监测模块

借助物联网和传感器技术等手段， 对变电站设备的状态、 运行情况等进行实时监测和诊断， 提前预判可能出现故障的设备， 并会自动发出警报。该模块主要包括： 设备信息采集、 设备状态监控、 故障诊断与处理等功能。

2.4 作业指导和流程规范模块

为变电站作业流程制定标准化操作步骤和流程规范， 同时设置作业指南， 及时为操作员提供科学、 规范的作业指导。该模块主要包括： 标准化操作流程制定、 作业指南编写和发布等功能。

3 评估

3.1 实时监控保障员工安全

1） 测试方案

在测试方案中， 利用视频监控和RFⅠD 设备等实时监控系统， 对变电站内工作人员的行动轨迹和位置进行实时监控。在危险区域或有异常行为时， 系统会自动启动警报并记录相关信息。整个测试周期为两个月， 以保证测试结果的有效性和可靠性。

2） 测试结果

测试结果表明， 该系统能够实时监控变电站内人员的行动轨迹和位置， 保障员工的人身安全。同时通过该功能， 可以及时发现和处理一些异常情况， 最大限度地减少事故的发生。

3.2 大数据分析预警提高安全

1） 测试方案

为了使用机器学习和大数据分析等技术构建风险预测模型， 收集了大量的历史数据和实时数据， 并根据这些数据建立了潜在危险识别模型。该模型针对多种可能的风险因素进行预测， 及时发现并预警潜在的安全隐患。

2） 测试结果

测试结果表明， 该模型具备较高的准确度和可靠性， 能够通过数据分析提前预测潜在的危险因素， 从而有效减少事故发生的可能性。采用基于人工智能辅助的变电站作业立体防控系统后， 管理人员可以更好地了解整个变电站的运行情况， 并更加科学地进行安全管理。

3.3 标准化操作流程专注工作

1） 测试方案

在测试中， 为员工提供了标准化的操作流程指南， 使员工们按照规范化的操作流程进行工作。同时， 数据显示出员工对该措施的接受度很高。

2） 测试结果

测试结果表明， 标准化操作流程可以有效提高员工的工作效率， 并避免由于人为原因带来的事故。系统提供的标准化流程能够保证员工按照规范化的方式进行操作， 维护工作的高效性和安全性。

3.4 管理效率提高， 易于维护

1） 测试方案

在测试方案中， 设计了结构紧凑、 操作简单的变电站作业立体防控系统， 并进行了长时间的试运行。期间， 对系统进行全面测试和评估， 以验证其效率和易用性。

2） 测试结果

测试结果表明， 基于人工智能辅助的变电站作业立体防控系统结构紧凑、 操作简单、 易于维护和管理， 提高了变电站作业安全管理的效率和可行性。系统开放0 式架构设计使得软硬件线路设备更容易交换和集成， 降低了系统维护费用。

4 结束语

基于人工智能辅助的变电站作业立体防控系统设计方案可以有效提升电力行业安全管理水平， 保障员工的人身安全和设备运行的稳定性。在未来， 人工智能技术将继续发挥重要作用， 为电力行业的可持续发展带来更大的推动力。