智慧变电站

2023-03-17 18:44

行业痛点

数据采集成本高
传统变电站数据采集需要工作人员深入变电站进行采集海量数据，不仅人力成本高，而且容易出现遗漏，造成数据不完整。
信息孤岛统筹难
变电站的各业务系统相互独立，缺乏统一的数据管理平台，在需要进行数据分析时，工作量大且缺乏联动影响决策。
事件追溯困难
事件追溯依靠监控回放，监控盲区评断困难，多个管理系统基本相互独立，缺乏关联分析，更多依赖于现场或后台的人工管理，导致时间追溯困难。
风险告警难预判
在运维作业区域划分时，无法对现场作业情况及设备状态实时了解，基本采用视频监控方式，无法对设备信息进行联动查看管理，导致设备风险难以预判。
工作安全无保障
越界、误区、操作错误等危险行为无法实时告警，视频监控利用率低，检修主要采用围栏防护，准备工作繁琐，且有引电风险。

系统功能提升电站运维水平

设备状态全方位立体感知
整合站内主设备在线监测等存量系统，在站内次要设备安装成熟的感知终端、新型物联网传感装置和智能装备，包括主变、GIS断路器、开关柜、电缆层、变电站地网和变电站环境的感知传感器和巡检机器人，全面获取设备和环境的状态信息，推进站端设备状态的全方位立体感知能力。
多系统数据交互联动
结合变电站实际需求，开展边缘智能汇聚平台设计开发和现场部署工作。遵循国网智慧物联体系标准规范，应用物联协议适配模块全面汇聚变电站各个离散系统、新型物联网感知终端等多源异构数据，开展边缘计算和数据就地处理，实现站内多元数据实时汇聚，设备状态自主快速感知，以及站内设备物联互动。
设备状态全寿命数据分析
利用汇聚的站端实时感知数据，以及数据中心的跨专业、跨部门的设备全寿命数据、检修巡视数据、故障缺陷数据、外部气象数据等，深挖数据之间关联关系，解析、提取各系统库中同设备不同形态数据，按照特征、规则等建立各类大数据分析模型，最终实现变电设备状态深度感知、缺陷主动预警、故障智能决策和设备评价等。
实现变电站全生命周期监控
利用实时感知数据和设备三维数字模型，在虚拟空间构建出变电站数字孪生体，融合汇聚换流站设备感知数据、运检信息、台账信息、三维模型等设备全量数据，通过设备精准定位、实时数据查看、部件级三维细节展示、异常告警提示等综合管理，开展研判分析和在线诊断设备健康状态，“对症下药”输出差异化、精细化检修策略，精准掌控设备状态。