AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统_43页_4mb

AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统总结

核心内容

本总结围绕“AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统”展开，旨在探讨如何利用人工智能技术解决主配变重过载问题，提高新型电力系统安全运行水平。该技术体系包括“概率预测-边界刻画-智慧决策”三个核心部分，结合多时间尺度的分析和实际应用，实现了对主配变运行状态的精准监控和预警。

主要观点

• 新能源接入带来的挑战：随着新能源和充电桩等新型负荷的大量接入，主配变重过载问题日益严重，成为电力系统运维中的关键痛点。
• AI技术的应用：通过引入深度学习、强化学习和迁移学习等AI技术，提升主配变负荷预测和重过载预警的精度和适应性。
• 动态载荷能力评估：提出考虑冷却模式和设备老化对变压器载荷能力影响的动态评估方法，提升预警的准确性。
• 系统功能全面：系统具备主配变负载数据管理、重过载管控、负载预测等核心功能，实现从监测到治理的全过程闭环管理。

关键信息

研发背景

• 主配变重过载问题：由于新能源和新型负荷的接入，主配变重过载事件频繁发生，导致设备损毁、停电等事故。
• 数据密集型科研范式：随着电力数据的密集化、多元化和实时化，电力系统研究正逐步向数据驱动方向发展。

技术体系

• 概率预测-边界刻画-智慧决策：构建基于概率预测的主配变重过载预警模型，通过边界刻画提升模型的适应性，利用智慧决策实现精准预警和管理。
• 多头概率稀疏自注意力机制与自注意力蒸馏机制：用于提升负荷预测模型的泛化能力和适应性，有效应对时序分布漂移现象。

研究现状与改进方法

• 现有方法不足：传统预测方法适应性差，缺乏对特殊事件（如春节）对负荷波动影响的量化分析。
• 改进方法：基于改进Informer和小样本驱动的预测技术，以及考虑热老化的动态载荷能力评估方法，提升了预测精度和预警准确性。

算例分析

• 预测精度对比：所提方法在多个变压器的预测误差指标（RMSE、MAPE）上显著优于传统方法（方法1、方法2）。
• 预警结果分析：在度夏和度冬期间，所提方法在降低虚警和漏警方面表现优异。

应用案例

• 系统部署情况：系统已部署至14个地级市供电局，实时监控26万余台变压器，实现多时间尺度的单相/分相预警。
• 预警精度：重过载预警精度达到97.5%，显著提升运维效率和供电可靠性。

系统功能

• 主配变负载数据管理：支持台账信息、运行状态、油温等数据的展示与管理，提供搜索、排序、导出等功能。
• 主配变重过载管控：包含管控措施审批、编制和查询功能，实现对重过载事件的全过程管理。
• 主配变负载预测：提供小时、日、周、月、年等多时间尺度的负载预测，支持总负载和分相负载的预测展示。

未来展望

• 多时间尺度精准预警算法：进一步优化算法，实现更精确的多时间尺度主配变重过载预警。
• 全过程闭环管控：完善系统功能，提升预警、治理和评价的自动化水平。
• 高度可定制性：支持根据不同需求进行个性化配置和管理，提升系统的适用性和灵活性。

学术贡献

• 提出理论体系：提出“低碳安全空间刻画-跨时空调配-全链条规划”电氢综合能源系统运行与规划理论体系。
• 研发商业软件：开发新型电力系统供需平衡智慧分析与决策、配电网-氢能系统运行与规划仿真分析等商业软件，应用于20余省市电网。

专题征稿信息

• 中国电机工程学报AI专题：聚焦数据密集型科研范式下的新型电力系统供需平衡分析与调控技术。
• Applied Energy电氢专刊：探讨氢能驱动的零碳智能城市构建路径和关键技术。

联系方式

• 邮箱：rzhouyang1108@163.com
• 地址：重庆市沙坪坝区重庆大学A区电气学院