集控站条件下变电设备状态分析与检修决策关键技术研究

20240902

电力、热力、燃气及水生产和供应业

1.研究集控站条件下变电站典型设备全景信息标准库 研究变电设备与状态信息的关联关系，采用特征提取、数据挖掘、专家知识库等模型或方法，分析站间、站内变电设备与状态信息的关联关系，构建以主变、断路器为例的典型一二次设备的全景信息标准库；研究多元异构信息数据的量化分析模型，提取视频、文本等非常规数据的关键信息，将异构信息转化为可量化的数据，进而建立异构模型的量化方法。 2.研究基于多源信息融合的变电设备多维度全周期评估模型 研究变电设备多元信息融合技术，针对变电设备海量多维的状态信息，结合不同数据的量化模型，采用聚类分析等融合方法实现多元信息的融合；研究基于多方法融合的变电设备及系统状态评估模型，结合专家系统、案例匹配、智能算法等多种评估模型，建立变电设备健康状态评估、风险分析、寿命预测等模型，完成典型变电设备的智能诊断、智能预警。 3.研究变电设备异常状态下智能决策模型与联合控制策略 研究变电设备异常状态下智能决策模型，基于典型异常情况，综合考虑电压等级、设备类型、运行方式等因素，结合运检人员的专家经验，建立异常状态下的智能决策知识库，并编制突发性事件的应急处置标准方案；研究基于状态监测的典型变电设备联合控制模型，以仿真模型和各个监控站点信息的相互智能感知为基础, 建立集控站范围内所有一二次设备的联合控制模型，能够实现对突发事件的快速处置，并以当前设备状态状况作反馈以修正对典型一二次设备的控制达到闭环的效果, 实现系统运行数据和设备状态的智能化监控。

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仅限国内转让

市场需求： 提高电力系统可靠性和稳定性：电力系统的可靠性和稳定性对于供电服务至关重要。市场需要技术，以最小化意外故障和停电时间，确保电力供应的连续性。 降低运维成本：电力公司和供应商需要降低运维成本，通过减少不必要的维护、降低人力和设备成本，以提高效率。 提高维护效率：市场需求在不降低质量的前提下提高维护效率，以减少设备停机时间，减轻人员的工作负担，并延长设备的使用寿命。 智能电网需求：随着智能电网的发展，需要能够实时监控、控制和优化电力系统的技术，以满足可再生能源的集成、分布式能源资源和电动车充电等需求。 合规性和安全性：市场需要确保电力系统的合规性和安全性，以避免事故和安全漏洞。这需要监测设备状态和采取相应措施，以确保符合法规和标准。 经济效益： 减少停电损失：通过减少意外停电和设备故障的时间，可以减少商业和工业客户因停电而产生的损失，从而提高经济效益。 延长设备寿命：通过实施智能检修决策，可以提高设备的使用寿命，降低设备更换和维护成本。 减少人工维护成本：自动化检修决策可以减少人工维护工作的需求，降低人力成本。 提高电力系统效率：通过优化电力分配和降低能源浪费，可以提高电力系统的效率，减少成本。 满足可再生能源需求：智能电网技术和设备状态分析可以更好地集成可再生能源，降低能源生产和分配的成本。 减少环境影响：通过提高电力系统的效率和可再生能源的使用，可以降低对环境的不良影响，提高可持续性。

北京市昌平区人民政府

电力系统调控一体化发展，对变电站综合监控提出了新需求，变电站无人值守已经成为了未来发展的趋势，一二次设备以及辅控设备的运行、监视和检修等各类信息进入中台“数据池”，无法实时预测和分析当前设备状态，需要研究当前集控站条件下的多元信息融合技术，实现变电站内设备模型及监测数据的远端复现，构建变电设备状态分析与诊断模型，支撑设备缺陷主动预警、故障智能研判分析。