智能变电站建设中的自动化设备选型与检修技术优化研究

崔 凯

（国网山东省电力公司莒县供电公司，日照 276500）

随着全球电力行业的持续进步，变电站作为电力系统的重要组成部分，其建设和运维方式也在经历深刻变革。传统的变电站在建设和运维中存在效率不高和安全隐患问题。智能变电站将先进的自动化技术引入电力系统，以提高系统效率和安全性。自动化设备作为智能变电站的核心组件，在选型和后期检修方面对整个系统的性能产生了深远影响。因此，如何选择适合的自动化设备和如何对其进行有效检修，已成为当下研究的重点。

1 智能变电站与自动化技术的融合

1.1 自动化技术在变电站中的关键作用

在变电站工作过程中，自动化技术能够实时监测、分析和控制电力流动，确保供电的连续性和稳定性。此外，配合先进的传感器和数据处理技术，自动化系统可以精确识别和预防故障，大大降低了突发事故的发生风险。这不仅提高了变电站的运行效率，还为运维人员提供了更安全的工作环境。

1.2 自动化设备的角色定位

自动化设备在智能变电站中是关键的执行和响应元件，是实现现代电网智能化和高效化的物理基础。这些设备包括智能开关、传感器、控制器和高速通信设备等，共同构成一个复杂的、高度互联的网络系统。它们互相协同工作，确保电力的稳定输送与分配。自动化设备可以实时响应外部和内部变化，如负荷变动、电网故障或其他异常情况，从而自主调整工作状态以适应变化。这些设备不仅在传统电力转换和分配环节发挥重要作用，而且在数据采集、处理和传输环节起到重要作用，可为上层的决策支持系统提供准确、及时的数据支持[1]。

2 自动化设备选型的策略与准则

2.1 选型过程的基本步骤

自动化设备的选型过程是一个系统性、多层次的决策活动，基本步骤如图1 所示。

图1 自动化设备选型过程的基本步骤

首先，进行需求分析，明确智能变电站的具体功能需求、运行环境、预期性能及长期发展目标，为后续选型提供指导。其次，基于需求进行市场调研，收集并筛选市面上符合需求的设备类型和品牌，同时深入了解各个设备的技术参数、性能指标和实际应用案例，进一步对筛选的设备进行性能评估和比较，考虑设备的稳定性、可靠性、扩展性、经济性等多方面因素，确保选型结果与实际需求高度契合。最后，与供应商进行深度沟通和谈判，确保设备供应的及时性、质量保证以及后续的技术支持和服务，完成最终的设备选型决策。

2.2 影响设备选择的关键因素

第一，设备的技术性能是最基础的考虑因素，包括处理能力、响应速度、数据精确度等核心技术指标，直接关系变电站的实时监控和故障响应能力。第二，设备的系统集成性和兼容性至关重要，因为智能变电站中的各类设备需要与现有的监控系统、通信网络和其他自动化设备无缝对接。第三，考虑变电站的长期运营，设备的稳定性和耐用性也是关键的选型因素，决定了设备的维护周期和潜在的更换成本。第四，随着技术的快速发展，设备的升级和扩展能力不容忽视，决定了变电站在未来技术更新时的灵活性和升级成本[2]。第五，从经济角度来看，设备的性价比和后期的维护与支持也是影响选型的重要因素。

2.3 基于性价比和性能的选型策略

在智能变电站建设中，自动化设备选型策略是一个核心议题，涉及技术前沿与经济效益的综合评估。性价比不仅要对比价格与功能，而且要全面考虑设备在其生命周期内的综合投入与产出。设备的稳定性、可靠性、技术参数以及与其他系统的集成能力是其性能的重要组成部分。

3 自动化设备检修技术面临的主要问题与挑战

智能变电站中的自动化设备在为电网带来高效率、高稳定性和高安全性的同时，带来了新的检修技术问题与挑战。随着设备的复杂度增加，检修人员需要掌握更多的技能和知识，才能有效维护设备。其中，设备之间的互联互通使得单一故障可能影响整个系统的稳定性，也使得诊断和定位问题变得更加困难。此外，自动化设备的高集成度和封闭性导致传统的物理检修方法变得不再适用，需要依靠更先进的远程监测、诊断和预测性维护技术[3]。

4 检修技术的优化策略

4.1 基于大数据技术和人工智能技术的预测性维护方法

在智能变电站的运维管理中，基于大数据技术和人工智能技术的预测性维护方法日益关键。与传统的维护方式相比，这种方法通过大数据技术深度分析海量的运行数据，从而及时发现潜在的设备故障和系统异常。人工智能技术使得预测性维护不限于对现有数据的分析，更能通过机器学习模型预测未来可能出现的问题，提前制定相应的维护策略。

基于大数据技术和人工智能技术的预测性维护方法，在变电站的自动化设备管理中展现出巨大潜力。对于变电站的每个数据点，包括自动化设备的运行状态、环境参数和整体系统行为，这一方法可以进行实时采集，并经过数据处理，将原始数据转化为设备健康状态和预警信息等有价值的信息，如图2 所示。借助深度学习模型的构建和训练，系统能够实时监测每一台自动化设备，及时识别与历史数据模式不符的异常，并预测潜在的故障种类及其可能发生的时间。此方法显著延长了变电站自动化设备的使用寿命，并有效减少了由设备故障导致的经济风险和安全风险[4]。

图2 基于大数据技术和人工智能技术的预测性维护方法

4.2 自动化设备的远程监控与维护技术

随着现代通信技术和信息技术的蓬勃发展，远程监控与维护技术在智能变电站的自动化设备中扮演着日益关键的角色。它使变电站设备能够实现实时的数据传输和远程操作，大大提高了电力系统的响应速度和运维效率。

首先，远程监控技术允许工程师和运维团队通过安全的通信渠道，从远程位置实时接收和查看变电站设备的运行数据。这些数据包括设备的工作状态、电流、电压、温度等关键参数，为分析设备性能和识别可能的故障提供了丰富的信息。当系统检测到任何异常时，远程监控系统会立即向工程师发送告警，确保及时发现问题并得到合理解决。

其次，远程维护技术为运维团队提供了直接、远程操作和调整变电站设备的能力。通过安全的网络连接，工程师可以进行参数设置、故障排除和设备复位等操作，无须亲临现场。这不仅大大减少了因故障停机带来的经济损失，还降低了现场运维的安全风险[5]。

最后，现代的远程监控与维护系统通常与先进的数据分析和预测模型相结合，不仅可以实时监控，还可以预测未来可能发生的故障，使维护工作从被动转向主动，进一步提升了电力系统的稳定性和可靠性。

4.3 提高检修效率与准确性的关键技术与方法

提高自动化设备检修效率与准确性是确保变电站持续、稳定运行的重要环节。在现代电网环境下，人们对检修技术要求严格，特别是随着自动化设备技术的快速发展，对设备的检修策略和方法也提出了更高要求。

数字孪生技术为自动化设备建立一一对应的虚拟模型，实时模拟设备的工作状态和潜在故障，为前期检修提供准确的数据支持。当设备在运行中出现异常，数字孪生技术可以迅速定位问题，为工程师提供及时的反馈和建议，大幅缩短故障诊断时间。

物联网技术通过与自动化设备上的传感器相结合，为中央控制系统提供实时数据，确保在设备出现异常时能够得到及时响应。这些传感器不仅能够监测设备的基本状态，还能深入设备的各个部分，如驱动模块、控制逻辑等，确保全面监控设备。

深度学习方法通过分析自动化设备历史数据，深度识别故障模式。这种方法可以根据设备的运行数据，预测其未来的工作状态和可能出现的故障，从而为检修工作提供有力的数据支撑。

5 结语

在电力行业的现代化进程中，智能变电站凭借先进的自动化技术，显著提高了整个电力系统的效率，增强了系统安全性。随着技术的进一步发展，能够预见未来的变电站不仅将更加智能化，而且将更加人性化，能够满足更加复杂和多样化的需求。为了达到这一目标，研究者、工程师和决策者需要持续投入、深入研究、持续创新，从而确保电力系统持续、稳定和安全运行。