【关键词】智能运检技术；机器人；无人机；人工智能；边缘计算

引言

变电站，作为电网的核心枢纽，其运行状态与整个电网的安全性和可靠性直接相关。传统的变电站人工巡检方式存在效率低下及劳动强度大的问题，难以适应新形势下的要求。且近年来，以机器人、无人机、人工智能为代表的智能运检技术，在变电领域中得到了广泛应用，有效地提升了变电运维的智能化水平。

一、变电运行智能巡检技术的应用现状分析

（一）变电站传统人工巡检存在的问题

变电站传统人工巡检依靠巡检人员肉眼观察和人工操作，存在诸多问题，包括巡检效率低下、周期长难以及时发现设备隐患，巡检质量受人员经验和责任心影响大易出现漏检和误判，部分设备位于高空或狭窄区域致使巡检难度大、安全风险高，还有巡检数据记录和管理方式落后缺乏有效数据积累和分析手段等。随着变电站规模扩大与复杂度不断提高，传统人工巡检模式已难满足智能电网发展需求，亟须引入智能运检技术以革新传统变电运维模式。

（二）智能运检技术的主要类型及优势

智能运检技术主要类型涵盖机器人巡检、无人机巡检、智能辅助决策系统等方面，其中机器人巡检凭借多传感器融合技术，配备红外热成像、可见光、超声等多种传感器，借助自主导航及智能避障来实现对设备全方位立体化的状态感知与缺陷诊断；无人机巡检突破人工登高作业限制，依靠其灵活机动性可对高空输电线路、变压器等大型设备快速巡视；智能辅助决策系统基于大数据和人工智能技术，通过汇聚多源运行数据来构建设备健康评估模型，进而及时预警故障隐患并优化检修策略，与传统人工巡检相比，智能运检技术有着效率高、质量好、覆盖全、安全可靠等突出优势，代表着变电运维技术的发展方向[1]。

（三）智能运检技术的典型应用案例

国网某变电站部署变电作业机器人，借助机器视觉及机械臂操作自动完成设备外观检查、红外测温、紧固件检测等任务，每年可节省大量人工工时；某风电场变电站引入无人机巡检系统，针对风机、变压器等关键设备定期自主巡航，结合图像识别算法快速准确判别设备缺陷以提高故障发现及时性；某智能变电站实施设备状态综合评估系统，融合历史运行数据、实时监测量等多源信息，应用大数据挖掘与机器学习技术评估预测设备健康状态，从而支撑检修决策优化，有效降低设备故障率。

二、智能运检关键技术研究进展

（一）机器人与无人机平台技术发展

智能运检离不开先进的机器人与无人机平台技术。机器人方面，着重研究适应变电站复杂环境的灵活移动技术，如轮腿复合、柔性履带等创新底盘设计，以增强机器人的越障能力和环境适应性。此外，机器人末端操作技术的进步，如灵巧手爪、多自由度机械臂等，使其能够完成阀门旋转、螺栓紧固等精细操作任务。无人机领域，垂直起降和狭小空间飞行能力不断增强，微型四旋翼设计、高精度定位悬停控制算法等技术实现了无人机在狭窄变电站场景下的稳定飞行和近距离设备巡检。机器人与无人机平台技术的发展为智能运检奠定了重要基础。

（二）多源异构运检数据融合技术

智能运检过程中，多源异构数据的高效融合至关重要。热像仪、可见光相机、振动传感器等设备采集的多模态数据具有不同的特征和格式。针对这一问题，多模态数据关联配准技术实现了不同来源、不同类型数据的时空对齐和语义关联，如视觉与振动信号的同步映射。此外，变电设备运检数据具有跨度大、粒度多样的特点[2]。跨尺度时空数据整合分析技术通过时间序列分析、空间聚类等方法，实现了运检数据在不同时间尺度、空间尺度下的特征提取和关联挖掘。多源异构运检数据的有机融合，构建了全面真实的设备健康画像，为智能运检决策提供了数据支撑。