王巍瀚
国网内蒙古东部电力有限公司赤峰供电公司 红山输电工区 内蒙古赤峰市024000
摘要：运维业务是保证电网安全运行的核心环节。面对电网规模的不断扩大和运行检查任务难度的不断增加，传统的运行检查模式难以适应时代和电网的发展。机器智能在信息识别、仿生仿真、深度学习等方面的发展和突破。为传统的电力运输检测带来了新的分析思路和技术手段。在智能交通检测系统建设的背景下，从机器智能的概念出发，介绍了机器智能技术的研究和应用现状。在此基础上，介绍了机器智能在电力运输检测全过程中的应用，并对相关技术的发展趋势进行了展望。
关键词：电力网；电力系统运行；电力运检；机器智能
运维服务是保障电网设备安全和大型电网安全运行的核心环节。中国电网是国家重要的能源配置平台，覆盖全国95%以上的土地面积。它运营着世界上电压跨度最大、输电线路最长、地形最复杂、多种发电方式和输电方式并存的电网。电网巡检系统肩负着设备维护、质量监督和安全管理的重任，对保证大型电网的安全运行起着非常重要的作用。
随着智能传感器、机器人等技术的深入应用和发展，机器智能给传统的电力运输检测带来了新的分析理念和技术途径，不断推动运输检测系统的自动化、智能化和集约化变革。
本文以智能交通检测系统建设为背景，从机器智能的概念出发，介绍了目前机器智能技术的研究和应用现状。在此基础上，介绍了机器智能在电力运输检测全过程中的应用。最后，展望了机器智能应用技术在交通检测中的发展趋势。
1机器智能在电力运行和检修全过程中的应用
1.1电网状态感知应用
1.1.1带点检测
目前，带电检测主要包括红外热成像检测、紫外成像检测、局部放电检测、油气检测、设备结构检测等。红外热像检测主要针对红外热像缺陷的自动识别和在线监测系统的开发。紫外成像检测主要判断异常电晕的属性、发生位置和严重程度，根据电气设备的电晕状态对缺陷进行分级。
局部放电检测主要用于检测设备局部放电过程中产生的各种信号，包括超高频信号、超声波信号和高频信号；油气检测技术比较成熟，有国家和行业标准可供参考；设备结构检测主要包括声学振动检测技术、基于超声波的设备内部缺陷检测、基于声学成像的设备异响检测，但整体应用尚未普及。
1.1.2设备和环境条件的在线监测
电力设备状态在线监测主要分为变电站在线监测和输电在线监测。
变电站在线监测是一种基于先进传感、监测和通信技术的监测系统，能够实时掌握设备的关键状态量，预测设备状态的发展趋势，保证设备健康稳定运行，解决离线检测出现的停电、工作量大、设备状态掌握不及时等问题。
输电线路在线监测主要是在输电线路设备上安装一套能够实时记录设备运行状态特征的测量系统和技术，从而实现实时状态检测和维护。随着现代通信技术的成熟和普及，输电线路在线监测广泛应用于杆塔倾斜、覆冰、微气象、导线舞动、视频/图像等在线监测。
1.2设备智能检测应用
1.2.1机器人检查
目前，我国在实践中使用的机器人主要包括以下几种类型:变电站巡检机器人、架空输电线路带电维护机器人、电缆隧道巡检机器人和架空配电线路带电作业机器人。变电站巡检机器人主要采用基于激光和视觉融合的定位导航、复杂环境下的识别定位技术、闸刀开关和仪表读数识别技术，辅以扩展工具，实现设备状态检测、检测数据分析、带电水冲洗等功能。
架空输电线路带电维护机器人主要采用移动越障技术、带电作业技术、绝缘子串检测技术、图像识别技术等。，监控输电线路和通道环境的运行状态。
电缆隧道巡检机器人类似于变电站巡检机器人，主要实现电缆隧道环境的可视化监控、红外测温等功能。目前，一些地区已经试验使用机器人来监测隧道中的有害气体。
架空配电线路带电作业机器人作为一种移载平台，主要利用主从式液压机械臂、系列化智能工具和绝缘保护系统实现配电网带电作业。
1.2.2无人机巡逻检查
无人机(UAV)主要用于输电线路的巡检，主要是利用可见光、红外探测、紫外探测等任务设备对输电线路进行巡视和探测。其中巡逻任务包括日常巡逻、协助运维人员控制设备本体和通道环境缺陷、无人机协同人工巡逻、无人机辅助树障测量、协助防冰、防外破、防山火等应急响应、“三跨”隐患排查、无人机清除异物、基于无人机激光扫描技术的传输通道可视化运维。无人机巡检技术的引入大大提高了架空输电线路的巡检效率，直观准确地反映了线路的运行情况，成为输电线路的重要巡检手段。近年来，基于无人机三维激光扫描数据的无人机灾害调查与抢修、无人机清除地线异物等辅助维修作业、工具仪器辅助传输、传输通道可视化运维等应用逐步开展，拓展了无人机技术的应用范围，提高了传输线路运维效率。
1.2.3移动操作
随着机器智能技术的发展和应用，传统的“PC+服务器”模式已经不能满足日益增长的电网运行和巡检业务需求。越来越多的小型化、智能化移动终端和智能可穿戴设备越来越多地应用于巡检、抢修和日常办公业务中。作为电力企业内部运营和外部服务的延伸，移动终端及相关设备和移动应用极大地拓展了各级管理者的工作范围，也为基层班组开展现场作业提供了有力的辅助支持。
目前，移动工作设备主要包括智能穿戴设备、手持终端和移动监控设备。其中，智能可穿戴设备以智能头盔、智能眼镜、智能服装等形式发展迅速。智能可穿戴设备的核心是利用人机交互技术来扩展人体的肢体和记忆功能。手持终端主要利用摄像头、5G通信、GPS等模块来扩展运营和巡检服务。移动监控设备主要用于工作现场的远程控制和多方咨询。
1.3设备状态诊断和分析应用
目前，电力设备智能状态诊断主要是大数据和人工智能技术的应用。电力设备状态大数据分析的核心是充分利用设备状态、电网运行、环境气象等多源数据进行深度融合分析和机器学习，提高设备状态评估、故障诊断和预测的实时性和准确性。人工智能技术与设备状态诊断的融合，明显加快了设备智能评估与诊断的应用。一些先进的人工智能技术，如神经网络、小波分析、专家系统、模糊诊断、模式识别等。，已应用于状态评估、预测和缺陷诊断，并取得了良好的效果。电力设备状态检测与评估技术发展迅速。
在电网安全与控制领域，人工智能技术可以应用于电力系统的仿真分析，识别交流/DC混合电网的故障特征和智能控制，建立基于人工智能的辅助决策系统；在输变电领域，将图像识别技术应用于输变电设备检测和输电通道风险评估、输变电设备故障智能诊断和状态评估；重大电网灾害预警预报；无人机和机器人的自然检查；在配电领域，AI可以帮助配电设备监控状态的智能检测和管理；将商业机器人引入配电管理流程；人工智能用于用电领域高效运行和安全风险的智能预警。
2结束语
未来，机器智能在电力运输和巡检全过程中的应用应实现二维交互感知、四种融合分析和三层集约化管控。其中，二维交互感知是实现设备状态信息的二维交互感知，如设备本体与传感器集成技术、基于物联网的互联感知技术等。利用“集成化、标准化、模块化”的智能设备，构建基于物联网的设备状态和运输检测资源感知系统；四类融合分析实现了环境预警数据、三维检测数据、不间断电源检测数据和设备评估大数据的深度融合分析，构建了基于环境检测的通道预测预警系统和基于智能设备的三维检测系统；三级集约化管控是指实现指挥决策层、业务管理层和现场作业层的集约化管控。
参考文献：
［１］ 周安春．电网智能运检［Ｍ］．北京：中国电力出版社，２０１９．
［２］ 张立华．机器智能的灵感与顿悟［Ｊ］．大数据时代，２０２０
（９）：１８－２５．