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新型电力系统下数字电网智能运维技术发展与思考

技术知识库 时间:2023-03-27 13:56:23 483 次浏览

文章来源:中国电力网

文章标签:【智慧电力运维】【电力系统】【电网机房动力环境监控】【电源及环境监控】【UPS电源监控】【蓄电池监控

 

与传统电力系统相比,新型电力系统受新能源随机性、波动性、间歇性特点的影响,其系统调节资源需求大,在持续可靠供电、电网安全稳定和生产经营等方面将面临重大挑战。《南方电网建设新型电力系统行动方案(2021—2030年)白皮书》明确提出要加快数字电网建设,提升数字电网运营能力,确保面向千万级新能源客户的高效服务水平,支撑以海量新能源为主体的新型电力系统运行管理及控制。

新型电力系统建设的要求必然给电网运维方式带来巨大的挑战与变革。以云大物移智为代表的数字技术是电网生产领域数字化转型的关键技术支撑,将显著提升电网透明化水平,提升能源供给环节的质量与效率,保障高比例新能源接入后的新型电力系统安全运行。  

 

高精度数字化建模构建数字电网的空间基础  

随着三维量测技术的发展,以南方电网公司为代表的电力企业利用倾斜摄影和三维激光扫描技术,规模化开展了输电、变电、配电等设备资产的高精度三维建模。目前通过实景三维重建技术可以获得精度优于1毫米的空间物理模型,实现电网实物资产向数字资产转化,全方位获得电网设备的高精度空间坐标,对电力规划、基建、运维、作业风险管控等提供了精准的空间基准信息,为进一步的数字孪生奠定了地理信息基础。随着新能源风电、光伏场站的建设,高精度数字化建模技术可以复制到新能源建设及运维领域,形成涵盖发、输、变、配、用一体化的全息、高清、高精的结构化实体和电力能源数字空间,从较为单一的GIS数据升级为融合多源、异构、多时态空间的数据,以满足新型电力系统各类应用和分析对空间信息的需求。  

 

先进传感量测是实现物理电网数字化的基础  

新型电力系统将接入大量的新能源、电力电子装备,电力系统对设备状态、对外部运行环境的感知能力有更高的要求,必然需要通过大量的传感终端,实现智感、智测、智控,为新型电力系统的智能运行奠定实物基础。目前,对于主要电力设备已经建立了系列化的检测传感手段,如油中溶解气体传感装置、特高频传感装置、SF6传感装置、接地电流传感装置、超声流速传感装置、光纤压力传感装置、微水传感装置、油中电场传感装置等,南方电网公司研发了系列化微型智能传感器,电力系统的物联体系也正在逐步建立。  

随着材料技术、光学技术、新型通信技术、集成电路技术等的快速发展,以及光学、化学、生物学、电子学等学科深度渗透和融合,针对新型电力系统下节点繁多的高电力电子化的装备,研发高精度、高可靠、快响应、智能化、微型化的状态传感装置是进一步的重点研究方向。得益于上述各类新型传感装置的研发和广泛应用,对新型电力系统各类设备运行状态进行全面感知也将成为现实。  

 

无人化、少人化作业将是数字电网智能运维的重要特征  

新型电力系统的能源生产、供给将更为分散分布,尤其是海上风电、陆上风电、分布式光伏等,不再是单机组大容量设备。单纯依靠传统电力系统的人工运维方式,已经无法满足电网安全性的需要。设备的操作、巡视、检修、带电作业等将更依赖于无人化智能运维技术,进而实现巡视智能化、操作程序化、检修少人化、作业零风险。  

巡视智能化方面,机器人、无人机等先进装备将进一步发展应用,南方电网公司已经实现全国规模最大的省域配网机巡自动驾驶,自动巡视作业将进一步代替人工开展重复、低效的巡视作业,人工智能技术将更为深入地开展数据分析处理和巡视结果智能判断;操作程序化方面,广东中山220千伏光明站、佛山220千伏松夏站等一批示范站已经建成,电力设备的自动化水平将进一步提高,物联网、激光测距、北斗定位等技术将进一步融合,辅助开展程序化操作的判断复核;检修少人化方面,电力特种作业机器人将是重点研发方向,复杂环境下的作业机器人需求极为迫切,如高压带电作业机器人、风机检修机器人等。  

 

多源信息融合的状态监测是数字电网智能运维的关键  

传统电力系统的状态监测大多面向特定设备和特定监测参量,各类监测数据之间相互独立、信息割裂。而在数字电网中,系统面临的不确定性将显著增加,新能源广泛接入,设备节点更为丰富多元,信息与能源深度耦合。多源信息的融合对于设备状态的精准掌握将更为必要。  

基于物联网技术,在电网生产管理数据的基础上,融合各类设备在线监测、离线检测、运行工况、巡视维护、移动终端等数据,以及卫星监测、气象、地质、水文等环境信息,构建电力设备全息状态监测网络,实现设备全生命周期数据的完整获取,全工况运行参数的感知测量,全场景影响要素的信息交换,为设备的精准管控奠定基础。  

 

基于大数据的数字孪生是数字电网智能运维的必然趋势  

随着数字化建模技术、先进传感量测技术、多源融合的状态监测技术的广泛应用,必将构建起越来越真实的设备状态数据集。依靠人工智能和神经网络对状态的科学评价,并逐步建立自动学习、持续迭代、自我完善的深度学习模型,实现知识的自我学习和成长,进而对设备的状态进行判断、预测、预警等,在数字世界推演电力系统运行态势将成为可能。  

目前,基于大数据的电力设备数字孪生技术架构已经取得了阶段性的成果。物联网技术、5G通信技术、新型传感技术、大数据分析技术、数据挖掘技术、人工智能等技术已经应用于电力设备的状态评估中,初步形成了电力设备状态评估数字孪生技术应用体系。然而,结合实际的业务需求以及现场的各种工况,数字孪生技术还面临着传感信息有限、数据复杂多样融合度不高、数字孪生模型准确性和普适性不足等一系列问题。这些问题在新型电力系统下将变得更为复杂。进一步开展数值计算技术、多物理场耦合仿真的同时,开展基于知识协同、知识图谱的模型构建是提高数字孪生模型准确性的有益探索。  

得益于大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术的快速发展,数字电网智能运维的技术架构已经初步成型,提升了电网生产运行水平和设备健康水平。而新材料技术、量子通信技术、量子计算、芯片技术、融合人工智能和物联网技术等前沿技术的持续发展,也必然会推动数字电网智能运维技术不断发展和完善,为新型电力系统建设提供更为坚强的支撑保障。


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