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保電業務的痛點和難點,數字孿生在智慧保電業務中的實踐

來源:云智慧 更新日期:2021-11-09 作者:佚名

    保電業務的痛點和難點

    變電站作為電網中最基礎、最關鍵、最龐大的組成要素,在整個保電過程中是最重要的一個環節,直接關系著保電任務的成敗,但是目前變電站的保電業務主要有以下3個痛點:

    作業模式陳舊:每次保電前都需要大量的巡檢人員對保電設備進行特巡,效率低且巡檢質量難以保證,需推動巡視模式從“有人巡視”向“無人巡視”轉變;數據錄入從有紙化向無紙化轉變;現場作業從“人工研判”向“智慧研判”轉變;作業模式從“以人力驅動”向“以數據驅動”轉變,從而全面提升運維檢修工作效率。

    設備運維成本高:缺乏對設備多源數據的綜合分析,無法做到對缺陷的提前預警、精確定位和原因分析。在故障發生后進行排查、定位、處置,不僅效率低且需要大量人力,成本高昂。

    數據利用低:傳統的變電站運維只是將設備的狀態數據進行收集,對單個設備的數據進行簡單分析,沒有對數據進行深度融合、綜合分析、挖掘潛在的數據價值。傳統變電站運維是一種“后知后覺”的運維模式,需要喚醒沉睡的數據價值,實現設備運維模式的“先知先覺”轉變。

    智慧保電解決方案

    當前,以物聯網、大數據、人工智能等新技術為代表的數字浪潮席卷全球,數字世界為了服務物理世界而存在,物理世界因為數字世界變得高效有序。在這種背景下,數字孿生體技術應運而生。

    基于國際上的數字孿生技術、應用的成功案例和云智慧對數字孿生理念的理解,我們發現可以利用數字孿生技術,建立安全、可靠、經濟、精準的數字化運維檢修新模式,實現設備狀態評價更加智能,狀態檢修決策更加科學,缺陷發現更加及時,缺陷診斷更加精確,縮短不必要的停電檢修時長,增強隱患發現及故障排除能力,從而全面提升供電可靠性與穩定性,降低故障停電風險,充分落實電力保障工作。新型保電體系主要架構如下圖所示:

案例與場景實踐

    01、保電設備可視化綜合管控

    保電的管理人員在保電過程中,通過大屏可以實時查看轄區內保電設備的整體運行情況。包括設備當前運行狀態,設備告警情況、運維人員當前實時位置、備品備件庫存信息。這樣保電管理人員可以在設備運行狀態出現異常時,根據保電設備當前運行情況,在第一時間快速做出決策,及時調動距離異常點最近的運維人員和物質進行消缺,將故障范圍和停電檢修時長控制在最小范圍內。

    02、智能預警

    作為保電設備運維人員,希望對一些將要發生但還未發生的故障進行提前預警,將傳統的后知后覺的運維模式轉變為先知先覺,實現“未病先防”。提前制定檢修計劃,延長設備使用壽命,減少因設備故障造成的電網風險、設備損壞和停電造成保電任務失敗。預警類型分為以下3類:

    基于專家驗證過的經驗和明確的機理作為預警條件;

    可直接使用前置傳感器設定的預警信號作為預警條件;

    可通過算法模型對設備歷史數據進行分析得出預警條件;

   03、自動巡檢

    現在大多變電站已經引入了巡檢機器人,保電運維人員可以在系統中提前設定巡檢策略,控制巡檢機器人對指定區域和設備進行自動巡視,幫助運維人員方便實時獲取巡視內容,而不需要再到設備現場進行巡視,可大幅提高保電運維人員設備巡檢效率。

    04、智能分析

    變電站運維人員,通過大屏或者PC觀測設備狀態的發展趨勢,根據已訓練完成的算法模型、環境溫度以及負荷電流等的狀態變化趨勢進行分析可以得出設備變化趨勢下的設備加健康狀態。按照相關處置規程進行處理,避免了出現設備損壞等嚴重故障的發生。

    數字孿生智慧保電系統

    基于保電業務的痛點和解決方案,企業需要建設一套新型智慧保電系統。該系統可基于無人機、機器人和傳感器等多種監測手段,匯聚變電、配電一次、二次設備數據資源,以人工智能為核心,利用深度學習、知識圖譜等能力,結合5G、大數據、邊緣計算等技術進行智能診斷、預測性維護,實現設備的精益管理、精益檢測和精益管控。

    云智慧根據保電業務解決方案,打造出的數字孿生智慧保電系統主要有以下6大功能:

    設備全態數據采集:基于無人機、機器人和傳感器等多種監測手段,對變電和配電等一次設備全生命周期的數十萬測點數據進行采集匯聚。

    全態信息感知:通過3D全景實時展示一次設備四遙數據,讓運維人員及時掌握設備運行情況,對設備常見的溫度異常、局部放電異常等數百種故障進行及時處理。

    設備狀態在線評估:建立設備指標評價體系,實時展示變電和配電一次設備健康度、負荷率等運行指標,為設備檢修提供決策依據。

    智能分析:基于海量歷史數據,通過知識圖譜、神經網絡等技術,開發設備狀態評估、設備狀態趨勢預測、設備缺陷處置建議、設備檢修時點評估等算法模型,實現在線診斷設備健康狀態,提前掌握設備異常發展趨勢,讓數據價值得到體現。

    故障預警:基于設備缺陷報告、檢修記錄、運行工況等歷史數據,建立開關柜局部放電異常、變壓器溫度異常等故障預測模型,采用人工智能算法,反映故障發生規律,實現對故障的精準預測。

    語音交互:建立離線語音環境,提供語音切換頁面、語音查詢、語音報警、語音播報等交互式功能,在系統頁面上減少手動操作,豐富人機交互方式,提高信息傳遞效率。

    該系統已在保電任務中成功實施落地,不僅對保電業務提供了強有力的支撐,還對保電業務的工作效率起到明顯的提升作用:

    綜合管理效能提升38%以上

    故障搶修時間縮短100分鐘

    缺陷消缺效率提升至85%以上

    每年減少檢修設備1500臺次以上

    檢測準確率提升至99.85%以上

    總結和展望

    根據我們在保電業務中的實踐經驗,數字孿生技術和理念可以很好地解決保電業務的難點和痛點。根據數字孿生技術打造的數字孿生智慧保電系統,對保電業務起到了強有力的支撐,滿足了保電業務的多種場景需求,實現設備精細化管理,數據精益分析,從而打造出了一套完備的新型保電業務體系。隨著產品技術的持續創新,數字孿生智慧保電系統將更加智慧化,數字孿生智慧保電系統將成為保障電力安全穩定供應強有力的后盾,助力各供電公司更好得完成保電這一使命光榮、責任重大、任務艱巨、萬無一失的任務,讓保電不再難,不再痛!

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