刘艺多 洪涛
国电南瑞南京控制系统有限公司，江苏 南京 210000
摘要：智能配电网运维技术在电网工程的各个方面应用广泛，且随着科学和社会的不断进步，实现配电网故障的远程监测和准确定位。但在应用过程中，仍然存在改进创新空间。这需要相关工作人员加深对智能配电网运维技术的认识和了解，结合电力工作实践，不断创新优化技术性能、技术方式和技术应用条件，促进我国电气工程事业的高效和稳定发展。
关键词：深度学习；智能配电网；运维策略
1 引言
人工智能技术和深度学习技术的应用是构建智能配电网的关键，在包括与储能技术进行联合调度、提高对配电系统异常数据识别的准确度等智能配电网的运维中，应扩大人工智能技术和深度学习技术的应用。
2 人工智能与深度学习概述
人工智能与深度学习技术所包括的内容较多，如在实际中有采用深度学习算法，自动获取实时配网拓扑结构并结合设备历史信息，如设备故障记录、维护记录、跳闸记录等用于评估配网的供电可靠性，同时考虑受电用户供电重要等级，从而决定是否需要改变系统的运行方式，甚至还可基于上述的深度学习算法给出最优化策略，从而进行配电网的故障隔离和自愈。按照上述状态进行故障隔离后，无故障段电源自动恢复，停电时间缩短。就以某个配电网为例，通过花瓣形接线和集中式的保护配置，可提高有效的进行故障隔离，提高了供电可靠性。此外，基于深度学习大数据的故障数据可对常态化的故障区域进行加强优先巡视，缩短巡视周期。通过各类信息手段，如5G摄像头、自动化巡视无人机、智能视频监控分析等技术联合安监部门防范无外力破坏，最终提高电网运行可靠性。
3 智能配电网运行和维护技术的重要性
3.1 智能配电网运行和维护中所面临的难题
电力系统是我国基础发展的一个重要组成部分，对我国的人民和社会的稳定与发展起着非常重要的作用，从目前的形势来看，在我国一些地区，配送网络设施还比较落后。由于投资成本高，智能配电网运维技术在项目开发和运行中受到了各种因素的影响。因此，有线配电网的建设和发展严重不平衡，难以实现全国各地的全覆盖，也难以提高部分居民的生活水平。智能配电网运维技术的基本要求是配电网领域的专业人员和维修人员在硬件设备上需要专业的维修工具和设备配件。在智能配电网的运行维护中，由于设备元器件和技术人员的投资费用会很高，所以，智能配电网部分区域的运维效果并不理想。
3.2 智能配电网的发展方向
利用互联网平台，利用信息技术实现传统产业与新兴产业的融合已成为一种新趋势。利用大数据和互联网技术，可以有效消除业务发展的地域差异，使智能配电网成为电网维护运行的枢纽，实现智能配电网服务与信息的统一。产业整合可以有效实现资源的优化配置，进一步提高能源的供需需求。还可以减少能源调度中成品的数量，更好地控制能源传输过程中所带来的损耗。设备的基本投资可以大幅度的减少。因此，使用智能配电网运维技术，可以有效地解决和避免传统电力系统存在的一些问题。
4 深度学习的智能配电网运维策略分析
4.1 信息采集
目前，我国输配电线路发展不平衡现象普遍存在。大部分配电线路分布在自然环境和自然气候较差的山区，有可能的会形成业务孤岛以及信息孤岛。
一旦线路出现故障，通常需要手动巡视，检查故障区域，直接影响故障排查效率，还有可能消耗大量的人力、物力以及财力，延长停电恢复时间，而以深度学习为基础使用终端能及时发现故障发生位置，对于全面收集电网运维相关数据具有着无可比拟的积极作用。同时，商业互联网也离不开互联网设备的支持。换句话说，智能配电网与互联网融合的前提是配电网和终端设备接入网。此时合理的部署发电设备、用电设备以及储能设备，还需要充分发挥各种监测终端的作用，例如：视频监控、控制器以及环境传感器等等，能够满足实时采集和控制单元的需求，全面采集环境、安全、发电以及用电等方面的安全数据，并基于深度学习升级为区域能源管理终端神经元。最后，采用平面汇聚、垂直渗透、树汇聚等流方式，形成以终端用户和调度平台为中心的智能配电网运维模式，大大提高人力、物力及财力的管理效率。此外信息收集的内容可以分为工厂数据分布的网络设备和特定的操作数据的分销网络,和终端过滤器放大器电路可以充分发挥的作用D转换芯片,从而将模拟信号转换成数字信号。
4.2 电力故障的鉴定
对供配电系统而言，正常工作频率是50Hz，在系统运行当中定时器会按照规定时间实现数据的自动采集，同时利用AD转换芯片对离散数据进行采集和通信，分析测定参数的最大值和有效值。将最终得到的数据和正常标准数据进行比对，以此判定系统运行状态。比对系统运行正常的时候，对程序发送数据，若系统运行状态值异常的时候，会进一步分析数据确定系统故障类型，将故障类型反馈给系统。系统根据得到的故障信息进一步分析，判断制定故障处理的可行性报告，主要包括以下几部分：首先判断供配电设备是否需要进行维修；其次初步判断分析供配电设备运维的经费运算，并初步制定运维方案。在运维方案制定的基础上，不断进行优化。
4.3 配电电力设备的异常数据处理
当采用深度学习技术发现了配电电力设备中存在异常数据时，应及时采取措施处理配电电力设备中存在的问题。如需要对配电电力设备进行拆卸操作，则应严格按照配电电力设备中的说明书要求进行操作，防止对配电电力设备造成损坏。同时还应对配电电力设备进行维护，保证配电电力设备的运行环境较为良好。在对配电电力设备进行维护的过程中，除对某些关键设施进行维护管理之外，也应对配电电力设备中其他的组件进行维护管理，使得这些组件的功能、性能都能得到很好的发挥，从而保证整个配电电力设备的性能。
4.4 维修及数据分享
基于深度学习的智能配电网运维平台可以发挥其作用。它离不开多人协同工作的支持，这是实时信息和数据共享的前提，而实时信息和数据共享往往需要一个数据共享平台。特别是一线运维人员、高素质科研人员和运维专家在信息数据共享平台中发挥着重要作用。例如：以一线操作员为例。他们的工作职责包括处理客户上传、测试、诊断和维修设备。在这个过程中，一线维修人员必须与维修专家和技术人员共享数据。经过大量的讨论和分析，互联网技术已经被用来有效的解决客户的问题和失败。此外，您还可以通过微信的公共平台或应用程序共享数据，进一步缩短用户之间的距离。
5 结语
在我国经济发展的过程之中，电力工业起着非常重要的作用。电力行业在运行期间需要专业人员对设备和线路进行维护与检查，确保各项设备和线路能够安全稳定运行，防止出现故障给配电工作带来严重负面影响。在运行期间，通过引入移动互联网智能配电网运维技术，可以通过移动互联网对设备和线路进行全面监控，全面提升运维工作效率，为我国的电力行业发展做出了应有的贡献。
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