當(dāng)前電網(wǎng)對(duì)部分輸電設(shè)備引入了基于代理的狀態(tài)監(jiān)測(cè)管理模式,但該模式存在單點(diǎn)故障安全隱患且嚴(yán)重依賴(lài)通信的高可靠性,分布廣泛的配電設(shè)備也并不適用于此模式。即當(dāng)前電力設(shè)備只執(zhí)行功能不具備"智慧",無(wú)法實(shí)現(xiàn)狀態(tài)智能感知,不符合能源互聯(lián)網(wǎng)需求。為此,闡述了"智能電力設(shè)備"概念,并全面詳述了其智慧功能,包括自我傳感、自我告警、自我狀態(tài)分析、健康狀態(tài)評(píng)估以及自我保護(hù)。該設(shè)備管理模式基于電力設(shè)備對(duì)自身的智能感知、狀態(tài)分析與健康管理,使其具備自主思維,成為可與外界智能交互的獨(dú)立個(gè)體,實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的高效全面感知,適應(yīng)電網(wǎng)智能感知與靈活運(yùn)維的要求。此外,研究了支撐該模式的關(guān)鍵技術(shù),包括傳感技術(shù)、故障預(yù)測(cè)算法、故障診斷算法、設(shè)備退化模型、健康評(píng)估方法、通信方式與傳輸協(xié)議。最后,討論了智能電力設(shè)備的運(yùn)維管理。 

【文章來(lái)源】：電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2020年20期 北大核心

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【部分圖文】：

智能電力設(shè)備運(yùn)維體系示意圖

在建立健康評(píng)估離散模型時(shí)，可采用基于變權(quán)理論的智能算法增強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)變化的敏感性，降低權(quán)值主觀(guān)性，還要考慮離線(xiàn)參量（檢修次數(shù)、材料特性、環(huán)境參數(shù)等）對(duì)設(shè)備狀態(tài)的影響。建模路線(xiàn)如圖3所示，首先將設(shè)備參量分級(jí)，根據(jù)變權(quán)算法確定權(quán)重實(shí)時(shí)計(jì)算HI。然后，根據(jù)物元可拓模型中待評(píng)物元與規(guī)格化經(jīng)典域間距離[41]，利用貼近度函數(shù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)級(jí)，即正常、異常、危急、故障，當(dāng)狀態(tài)等級(jí)發(fā)生改變時(shí)主動(dòng)上報(bào)。在獲取健康等級(jí)后還要研究健康評(píng)估的連續(xù)模型，基于設(shè)備性能參數(shù)在時(shí)間序列上的分布建立可靠度函數(shù)，建模方法如下。

智能電力設(shè)備不僅包含電力生產(chǎn)基本功能，還基于以上智慧功能實(shí)現(xiàn)了自主態(tài)勢(shì)感知，即設(shè)備的自主思維能力。如圖2所示，AI模塊首先將設(shè)備內(nèi)置傳感系統(tǒng)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并基于狀態(tài)數(shù)據(jù)設(shè)定動(dòng)態(tài)閾值，然后進(jìn)行自我狀態(tài)分析，設(shè)備自檢并感知自身故障信息。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，基于退化模型實(shí)時(shí)評(píng)估健康狀態(tài)。設(shè)備根據(jù)態(tài)勢(shì)感知結(jié)果自主向控制中心和關(guān)聯(lián)運(yùn)維人員發(fā)送告警信息，接收并執(zhí)行遠(yuǎn)端控制策略，危急時(shí)進(jìn)行自我保護(hù)。而后臺(tái)服務(wù)器只負(fù)責(zé)設(shè)備側(cè)算法參數(shù)的訓(xùn)練和更新。3 關(guān)鍵技術(shù)研究及可行性探討

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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