设备故障

本书围绕电力无线传感网技术创新应用，聚焦于低功耗无线传感网在发电、输电、变电、配电、用电等电力行业领域的应用，具体包括电力发电厂监测区域的事故预警、环境状态判断、劣化趋势分析，输电线路的电力巡检和运维管理，变电站内电力设备的运行状态、环境状态等在线监测，配电领域储能和配电自动化业务的监控和故障定位系统，用电采集和精准负荷控制业务的监测和分析管理等。介绍了无线传感网及其产业发展现状，概述了无线传感网主流技术，总结提炼了电力无线传感网在电力领域的应用情况，分析研究了电力无线传感网的应用价值和挑战，探讨提出了电力无线传感网技术应用发展趋势及建议。 无线传感网是大量的静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络，可以感知、采集和处理信息，并将获得的详尽信息发送给需要的用户。 “十四五”期间，国家电网有限公司服务新型电力系统构建需求，将“全力推进电力物联网高质量发展”作为重点工作任务之一，其中的各项工作部署均离不开无线传感网的支撑。无线传感器网中众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等。潜在的应用领域可以归纳为军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。新型电力系统的一些重要的、需要被监控的设备上可以安装传感器，实时监控设备的运行状况。采用无线传感网络技术，将监测到的重要参数上传到集中处理平台，智能电力系统可以根据参数的变化，及时发现设备故障等，主动预防可能发生的各种事故。 与传统有线网络相比，无线传感网络具有很明显的优势，主要有：低能耗、低成本、通用性、网络拓扑、安全、实时性、以数据为中心等。无线传感网给电力行业带来应用价值的同时，也面临着极大的挑战。通用无线传感网技术无法满足某些特定的业务需求，变电站、输电线路等某些复杂的电力现场环境对于功耗控制、传输距离、组网灵活性等方面有特定需求，需要结合电力物联网的业务需求和应用场景来实现功耗和连接性能的协同优化；在终端接入和数据传输方面，设备和数据量均呈爆发式增长，海量数据给电力物联网带来了资源和数据传输带宽的压力；传感节点大多布置在户外环境中，恶劣环境和网络攻击均影响传感节点的运行和信息传递，因此，提升终端接入安全和抗干扰能力是保证电力物联网健康发展的重要基础；传感器小型化、无源化技术有待突破，利用电网沿线的磁场、电场、振动及温差等外部条件，实现微源取能是关键难点。为此，电力企业需要弥补现有的不足和短板，结合电力行业发展战略，研究低功耗无线传感网的网络与安全连接技术，全方位地提高感知数据的颗粒度、广度和维度，并持续积极探索基于人工智能的知识赋能、５G通信技术、基于边缘计算的技术、数据开发服务技术等方面融合发展。 联系人：陈姗姗 手 机：13261508443 邮 箱：chenshanshan@eptc.org.cn

噪声与振动是运行设备的固有特性，绝大部分异常状态(工况)都会伴随振动与声的变化 。异常振动会带来结构松动、绝缘老化、材料疲劳等问题，对电网安全稳定运行造成重大隐患。声振检测与诊断技术具有非接触、不停电、可连续等优点，可及时发现设备早期潜伏性缺陷，可以作为现有监测手段的必要补充。讲座将介绍变压器、绝缘子、水轮发电机等电力设备声纹识别技术，包括抗干扰检测方法、特征量提取与模式识别、基于人工智能的声纹识别技术等。

无人机+AI的巡检方式在电力巡检中采用目标物位置计算及闭环反馈控制的方法，使无人机巡检系统具备抗干扰、自识别、自追踪、自调整的功能；利用高精度视频设备对城市电力设施设备如输变配线路、杆塔及相关设备、配电设备进行可见光观测，通过模式识别和系统算法的应用，精确自动对焦城市电力设备故障发生点，自动拍照，自动识别故障类型及严重程度；从而起到降低巡检成本，提高巡检效率，保障巡检的准确性的作用。

大立科技的智能巡检机器人，拥有的各项核心技术可对变电站设备进行全天候巡检、数据采集、视频监控等，实现站内设备的安全运行，若发生异常紧急情况时，机器人可作为移动式监控平台，代替人工及时查明设备故障，降低人员的安全风险。

地下空间是国家国土空间的重要资源，也是基础设施建设的重要方向。盾构工程建设作为地下空间工程建设中一个核心环节，面临着分散难监管、安全隐患难排查、施工效率难保障、掘进风险难把控、设备故障难定位、盾构施工数据难存储等诸多难题。随着盾构装备向复杂化、巨型化发展，以及施工规模的扩大，如何对工程建设现场进行有效监控和管理，是所有施工单位和建设单位需要解决的问题。中铁工程服务有限公司以远程数据采集为手段，依托大数据处理技术与移动互联网技术成功开发研制了盾构在线监测云平台，为地下空间建设项目提供了施工现场集成化管理和智能分析预警服务。

输电线路作为电力传输的基本途径，是重要的能源基础设施，关系到国民经济命脉和国家能源安全。我国电网规模稳居世界第一，立项之初，超特高压输电线路长度11.5万公里，近十年电网规模呈爆发式增长，年平均增长率在15%以上，截至2019年，超特高压输电线路长度达26.2万公里，其中架空输电线路占比超过98%。随着电网规模的不断增长，线路走廊日趋紧张，关键输电通道运行环境愈发复杂，设备故障频发，线路运行风险大。依靠人力为主的传统运检模式已无法满足迅猛增长的电网运维需求，无法及时掌握输电线路缺陷和隐患，难以实现大电网安全稳定运行可控、在控。直升机搭载先进巡查仪器进行巡航，可从空中俯瞰输电线路及周边环境，具有观测立体化、巡视高效率、地域全适应等优势，已成为架空输电线路的新型高效巡视的重要手段，是架空输电线路精益化运维的发展方向。

数据可靠互联对虚拟电厂中各类能源生产、传输以及调度等环节的安全稳定运行至关重要。然而人为失误、采集设备故障、网络恶意攻击等因素导致虚拟电厂各环节业务系统中异常稀疏数据频繁产生。现有基于统计学或机器学习的集中式异常数据检测方法存在依赖数据分布和先验知识、计算复杂度较高、效率低下等缺陷。为了解决上述问题，文章提出一种虚拟电厂下基于基因表达式编程的云边协同分布式异常检测算法。首先，基于云边协同机制，构建虚拟电厂云边协同分布式异常检测体系架构；其次，从算法原理、基于最小二乘的全局异常检测模型生成等方面设计基于基因表达式编程的分布式异常检测算法。基于3个真实数据集和3个开源数据集的仿真实验结果表明，与现有模型相比，提出的算法在异常数据检测的准确率、漏检率、误检率、平均耗时以及加速比方面均具有明显的优势。

以“计量设备类型/故障代码/厂家”的分层分类方式构建计量设备故障智能诊断处置模型，并逐步形成面向多厂家、多装置、覆盖全面的专家运维知识库，方便客户应对实际现场的复杂运维需求。

特高频法对GIS/HGIS进行局部放电检测成为国内外局放检测领域研究的重点和热点，然而如今特高频检测技术遇到了瓶颈，主要是在线监测系统诊断结果的可靠性存在严重的问题，国内许多500kV及以上变电站都安装了特高频局放在线监测系统，运今为止，成功预警的次数很少，经常发出报警信息，虚警和漏警同时存在，严重扰乱了运维的工作秩序、降低了安装在线监测系统的必要性和价值。诊断结果的可靠性低，其本质是在超高压、特高压变电站存在请多的外部电磁干扰，目前特高频检测方法的免疫力还不够，既难以抑制，也难以判别。 光学检测方法由于检测的是发光现象，不受电磁环境干扰的影响，具有优良的抗干扰性能，另外，由于GIS/HGIS是全封闭的结构，在GIS/HGIS内部不存在千扰光源，能进一步提高光学检测结果的有效性，因而，从放电时会伴随发光现象的角度，采用光学方法检测GIS/HGIS内部的放电情况将会具有其它方法无法比拟的优势。 目前基于光电信息的监测系统已成功应用于欧洲、澳洲、亚洲多个变电站的GIS设备，取得了良好的效果，具有广泛应用前景，然而在国内变电站的应用中基本还处于空白。

红外热像技术是电网运维工作中效果最好、普及率最高的带电检测方法，广泛应用于温度检测、气体泄露、生物探测等场景，其中红外温度检测应用最普及。电力设备发热是电力生产中常见缺陷，为电网安全稳定运行带来极大的隐患，是电力设备故障的早期诊断依据。