人工智能在配电网运维中的应用研究
国网天津市电力公司的研究人员安灵旭、唐其筠、李中成、王楠、刘涛，在2019年第10期《电气技术》杂志上撰文，从信息化管理、设备巡视、设备检修和故障抢修4个方面对配网运维业务进行了分析，提出了配电网智能化运维整体思路，并设计了配网设备全生命周期管理、配网线路智能化巡检、配网设备主动运维及配网故障智能化诊断4个具体方案，为全面实现配网智能化发展提供了新的思路。
随着以信息化、互联网为代表的第三次工业革命的兴起，电网智能化运行将成为电网企业提升运营能力的主要途径。然而随着设备数量日益庞大、电网结构日益复杂以及员工人数减少，在内部粗放式管理成本难以压缩和外部电力体制改革环境下收入趋窄的背景下，电网公司必然要提升管理水平和生产效率，然而运用传统的技术手段和管理模式无法实现电网企业的精益管理。
近年来，国内外学者对电网数字化和智能化等方面开展了大量研究，美国电力研究院和美国能源部在未来电网构想中提到了数字化电网的概念，一些院校和企业开展了电力设备数字化和智能化技术研究，并对人工智能在电力系统中的应用进行了研究。
从研究现状来看，目前的智能化研究处在碎片化、离散化的状态，智能化应用未形成系统化、实用化的方案。从实践现状来看，电网企业虽然在信息化建设和运维中投入了大量的人力和物力，但受限于信息系统和业务的融合度、业务系统之间的贯通程度以及业务人员的信息化技术水平，智能化应用深度和广度受限，效果事倍功半。
本文分析了配电网运维业务现状，研究了人工智能技术与配电网运维的融合点，提出了配电网智能化运维方案，为提升配电网智能化水平、提高配电网运营效率提供了新的思路。
1 配电网运维业务及现状
配电网运维业务主要有设备巡视、设备检修、故障抢修等，目前各类业务已基本实现信息化，但存在信息系统和业务融合度不高、部分数据需人工录入以及各业务之间协同度不高的问题。
1）信息化管理
信息化管理是配电网的一项重要业务，需要动态更新设备的台账信息、地理信息、运行信息以及项目管理信息等。目前的设备信息化管理主要通过手动录入或线下台账管理的方式，受限于人工成本和数据及时性要求，无法保证数据质量和管理效率。
2）设备巡视
设备巡视的主要目的是了解配电网运行状况，发现线路或设备存在的缺陷、设备的运行状况，及时消除紧急缺陷，并为配电网检修计划制定、项目储备提供参考。目前的设备巡视大多通过业务人员现场巡视的方式，望远镜是主要巡视工具，巡视记录多通过先手工记录再录入系统的方式，巡视工作量大、效率低且巡视质量无法保障。
3）设备检修
配电网设备检修的目的是为了改善配电设备运行状态和运行方式，确保配电网可靠稳定运行。目前的设备检修大多是计划检修或故障检修，由运维人员提出并通过逐级上报汇总审批后进行。目前的检修方式无法根据运行状态制定差异化检修计划，同时逐级审批的流程持续时间较长，不利于配电网精益化管理。
4）故障抢修
配电网故障抢修的目的是为了在配电设备发生故障时，短时间内隔离故障或恢复送电，如何在最短时间找到故障点是故障抢修的关键。目前的配电网故障抢修大多依然靠用户报修或调控指令告知，故障点确定多依靠人工巡视的方法，故障查找效率低、耗时长，不能满足用户对供电可靠性的要求。
2 配电网智能化运维整体思路
根据目前配电网业务及信息系统应用现状及存在问题的情况，本文提出了配电网智能化运维总体架构，以实现配电网智能化运维。
在基础设施层面，开展移动手持终端配置、无线专网建设、信息系统建设、全业务数据中心建设、智能电表覆盖以及配网自动化覆盖；
在支撑技术层面，推广实物身份识别（identity document, ID）技术、无人机巡检技术、状态检修技术，同时加强人工智能、大数据和物联网技术的融合应用；
在智能应用层面，通过基础设施建设和支撑技术应用分别实现配网设备全生命周期管理、配网线路智能化巡检、配网设备主动化运维和配网故障智能化诊断。
2.1 配网设备全生命周期管理
依托实物ID技术、信息通信技术实现配电设备项目储备、物资采购、设备检修、新设备投入、设备巡视、状态评估、设备抢修和设备退役等全过程管理。
图1 配电网智能化运维总体架构
在这个过程中，信息系统根据巡视信息、设备状态信息和设备故障信息智能化制定检修计划，并在新设备投入后自动同步设备运行名称、电气和设备参数、验收信息、地理信息等台账，实现配电台账智能化生成。从而满足配电精益化管理要求，并减少业务人员图形和文本台账录入负担，提高配电网数据的准确性和及时性。
图2 配网设备全生命周期管理
2.2 配网线路智能化巡检
配网线路智能化巡检，架空线路主要依靠无人机巡视，根据巡视计划智能化设定无人机巡航路线，拍摄过程中智能化识别线路名称、杆号、设备类型等，对路线上设备进行全方位、各视角抓拍，并将图像信息发送至人工智能缺陷判断模块。
人工智能缺陷判断模块，通过图像识别和机器学习技术，与典型缺陷库中缺陷图像进行逐一比对，从而进行缺陷判断，并将包含缺陷判断结果的巡视信息自动传送到信息系统。电缆设备主要依靠红外和局放等带电检测手段，检测完成后将检测图片和地理信息及设备名称智能化对应，利用自然语言处理技术智能化生成检测信息报告，自动发送给信息系统。
基于掌上电脑（personal digital assistant, PDA）的人工巡视作为辅助巡视手段，集成了设备台账信息和地理信息，在巡视中智能化提醒巡视人员当前巡视线路名称以及历史巡视记录、故障记录以及检修记录等，巡视结束后更新巡视记录数据库，并将本次巡视信息发送给信息系统。
图3 配电线路智能化巡检
2.3 配网设备主动运维
在信息系统中建立设备全生命周期健康档案，将设备从投入开始的运行状况、巡视记录、检修记录、故障记录全部保存下来。健康分值评估和判断模块调用系统内全量设备的巡视记录、状态评估记录、检修记录和故障记录，并基于机器学习技术对设备故障率与运行状态的关系进行分析，建立设备健康分值动态评估模型。
设备的健康分值反映的是设备健康运行概率的大小，根据设备运行状态和系统全量设备运行状况动态调整，设备初始健康分值设置为100分，评估时调用当前设备投运以来的全量巡视记录、检修记录、故障记录以及每年运行状况评估等信息，并根据设备健康分值动态评估模型计算健康分值。
健康分值低于设定阈值的设备起动主动运维管理，利用自然语言处理技术对设备的档案信息、运行信息和电网调度信息进行处理，利用机器学习技术对历史检修计划和项目储备建议书进行学习，判断检修类型或项目储备类型，然后利用自然语言处理完成检修计划或项目储备自动编制，最后利用机器学习技术进行智能化审批。
图4 基于健康档案的主动运维管理
2.4 配网故障智能化诊断
通过配网自动化建设、智能电表覆盖、无线专网以及物联网技术，实现配网故障智能化诊断系统与配网各采集终端的信息交互，实现故障抢修自动定位。配网故障智能化诊断系统首先通过对历次故障中各采集终端及智能电表的电压电流进行深度学习，建立故障信息知识库。
当接收到调控故障信息时，主动启动信息采集，并将采集到的电压电流信息与故障信息知识库进行比对，确定故障区域，并通过机器学习技术迅速完成故障隔离和网络重构。当接收到用户报修信息时，通过语音识别和自然语言处理技术，自动定位到报修用户所对应的智能电表，同时启动主动召测，依次对用户所属线路同分支箱、同低压线路但不同分支箱、同变压器不同分支线路、不同变压器的智能电表进行召测，根据召测信息智能化判断故障点。
当判断出故障区域后，将故障区域在地理信息图上进行显示，并利用自然语言处理技术将故障点地理信息和故障信息发送给抢修人员，并根据故障区域智能电表档案信息，将故障信息主动推送给用户，减少用户投诉，提升客户体验。
图5 配网故障智能化诊断
本文对目前配电网数字化运维现状进行了分析，提出了配网设备全生命周期管理、配网线路智能化巡检、配网设备主动运维及配网故障智能化诊断4个具体方案，为真正实现配电网智能化运维提供了新的思路。