输变电设备运维智能化调控关键技术研究与系统应用-第3页-北极星输配电网

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5）提出实时策略+“人员和现场”远程作业管控方法，做到人员作业安全可控、生产计划有效执行，解决了实时运维调控的难题。

采用智能移动终端和移动互联网技术，实现了四个方面的生产现场调控：

①实现了基于大数据和历史数据的巡维路径跟踪、优化和智能导航；

②建立了基于地理位置信息点的知识库，能够实时搜集设备周边的隐患等信息，并基于历史记录进行预测；

③对现场人员实时监控，实现人力和车辆资源的实时最优调度，实现紧急事件的远程应急处置；

④研发了一键求助、摔落告警等实时报警和紧急救助等功能。

（2）设备状态评估与诊断。

1）基于量子跃迁理论首创设备基准态模型表征设备状态，用设备强度和电网强度度量设备基准态，基准态是设备强度高于电网要求强度的状态，即设备健康运行的初态。在各种因素作用下，设备状态可能会偏离基准态，系统可识别这种变化并自动安排对应措施，使设备回归基准态。

设备强度主要基于设备自身因素，如设计参数、结构特点、制造工艺等，分析设备的机械性能、电气性能、热性能及附件性能。构建了设备的状态变化轨迹曲线，预测每一个可维护部件的劣化趋势及程度。电网强度既分析电网自身的系统参数、负荷水平、可靠性要求，又考虑环境及运行方式等评估其对设备健康状态的影响和要求。

在设备强度分析中，针对传统方法“重电气轻机械”的问题，首次引入了抗短路能力、X射线探伤等状态量的分析；并引入油纸绝缘频响分析等新型状态检测方法。针对输电线路预警方面还提出了计及输电线路运行状态与环境隐患的气象数据指向型分析预警模型，分析不同气象预警对线路隐患的影响，实现了不同气象条件下线路的定点、定级和定时的预警。

2）构建了设备参量置信度分析方法，提出采用动态阈值区间替代单一阈值，实现从群体到个体逐层开展状态量的大样本分析，同时引入欧式距离法替代传统打分，实现状态量的基准状态区间的划分。其中大样本分析采用了统计规律分析法、显著性差异分析法、趋势分析及指纹分析等技术手段实现状态量的横向对比和纵向对比分析。

3）提出了基于模糊推理与案例匹配的电力设备故障诊断方法。利用基于ANN、SVM等算法与专家经验相结合的状态特征量提取、判断、知识表达技术实现了对设备状态信息的多维分析；构建了状态特征量与故障模式的对应关系，预测故障情况，提出运维措施。

4）改良基于电网状态评估的风险管理方法，引入失效模式、效应和危害度分析方法和ALARP原则，将当前的设备信息、工程知识等与设备未来的状态、性能和资产的风险联系起来，实现货币化量化设备风险。同时通过系统实现了全自动实时的风险评估。

5）研发了基于状态评价导则的实用化系统。利用语义分析、结构化清洗等技术实现了17类设备的扣分自动化，同时还具备扣分原因自学习、全网评价分析报告自动生成等功能，处理效率较南网同类系统或传统表格软件高3倍以上。

6）提出了电力设备缺陷自识别及多系统协同智能处理技术。根据监测系统的告警信息等数据以及不同专业算法诊断，匹配标准缺陷库，智能生成标准缺陷单并派发，通过跨监测平台和生产系统间的实时业务交互，进而实时反馈处理进度和结果。基于该成果，深圳局在线监测装置在线率稳定在96%以上，误告率小于2%。

（3）数据处理应用技术研究。

1）首次研发了输变电设备数据结构化清洗工具，基于语义识别、模糊匹配、图像识别技术实现历史离线数据的标准化和结构化清洗。实现了深圳电网8年的历史试验、缺陷、台帐等数据标准化、结构化。

2）首次开发了基于多源数据交叉自检技术的设备档案数据自检、自校工具，实现利用试验和缺陷数据反推台帐缺陷、利用数据流检查数据模型、利用标准模型检查数据完整性和同步及时性等，提升了数据可靠性和数据质量。

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原标题：输变电设备运维智能化调控关键技术研究与系统应用

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