基于人工智能的变电站倒闸智能防误技术研究-葫芦时刻

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基于人工智能的变电站倒闸智能防误技术研究

作者任杰张明阳

发表于 2025年9月

【关键词】人工智能；变电站倒闸；智能防误

引言

随着新一代智能电网的快速发展，变电站设备操作的交互性和动态性持续增强。传统防误闭锁系统受限于固定规则配置与人工经验依赖性，在处理多设备协同操作及非典型运行状态时存在安全隐患。人工智能技术依托其在海量数据处理、复杂模式辨识及自主决策支持方面的优势，为提升变电站倒闸操作智能化水平提供了创新解决方案[1]。

一、变电站倒闸操作概念与流程

倒闸操作是电力系统运行调度中的核心控制手段，指通过有序切换断路器、隔离开关等关键设备的工作状态，实现电网运行方式的优化调整。其本质是通过改变电气主接线网络架构，重构电能传输路径，在保障供电稳定性的前提下，完成设备检修、负荷分配及故障隔离等任务。典型操作流程分为停电与送电两大类别，两类操作均需严格遵循设备特性与电气安全规律[2]。

执行停电操作时，首先切断断路器，利用其内置电弧熄灭功能切断负荷电流，形成物理断点，然后按照“先负荷侧后电源侧”原则分断隔离开关，确保无电流状态下完成机械隔离。送电操作则逆向执行：先闭合电源侧隔离开关建立初始连接，再合入负荷侧隔离开关构成完整回路，最终投入断路器恢复供电。此流程设计基于设备功能差异：断路器承担通断负荷电流的核心任务，隔离开关仅作为明显断开点的辅助装置。操作过程中必须遵循“断路器优先动作”准则，避免带负荷拉合隔离开关引发电弧放电事故。实际操作需配合五防联锁系统验证设备状态，严格执行操作票制度，通过双重监护机制防范误操作风险。

二、人工智能技术在变电站倒闸智能防误中的应用原理

（一）图像识别技术

图像识别技术在变电站倒闸智能防误中的应用原理，体现为基于视觉感知的闭环控制机制，该技术依托部署于设备区域的高分辨率摄像装置，持续捕获隔离开关操作机构、断路器机械联锁装置等关键部件的实时影像数据。在数据解析环节，系统采用自适应直方图均衡化与小波变换相结合的复合算法实施图像增强处理，有效消除环境光照波动与电磁干扰造成的噪声影响。特征提取阶段运用深度卷积网络的多层结构，通过可变形卷积核动态捕捉设备部件的空间形变特征，针对刀闸倾斜角度、触头位移轨迹等关键参数建立高维特征向量。采用迁移学习策略构建设备状态判别模型，将实时提取的特征张量与预置在知识库中的标准状态图谱进行余弦相似度计算。当检测到刀闸实际开合角度与操作票指令要求偏离超过允许误差时，系统自动触发闭锁程序并生成包含时间戳与偏差参数的告警事件。以断路器操作为例，在执行分闸命令时，若识别到动触头与静触头接触面仍存在导电区域重叠，防误系统将立即切断控制回路电源并启动声光警示装置。

（二）自然语言处理技术

在智能防误系统运行过程中，该技术主要应用于操作票的结构化信息提取与合规性验证环节，系统核心算法框架首先对人工填写的操作票进行深度语义分析，采用分词模型将连续文本分割为独立的词汇单元，继而通过命名实体识别模型抽取出操作对象、执行步骤、设备编号等核心要素。在此基础上，运用语义理解模型将提取的信息与电力系统操作规程进行匹配校验，借助知识图谱技术构建设备关联关系网络，利用逻辑推理算法检测操作顺序的合理性及设备状态的兼容性。当检测到设备命名不符合规范标准、操作步骤违反电气五防原则或存在安全间隔不足等风险时，系统自动触发多维度校验机制，结合上下文语境生成修正建议。例如针对隔离开关与断路器操作顺序倒置的典型错误，系统能够基于电网拓扑结构分析准确识别逻辑矛盾，并参照历史操作案例库推荐标准操作流程。

（三）机器学习算法

在变电站倒闸智能防误系统中，人工智能技术依托机器学习算法构建智能化决策机制。决策树算法采用树状逻辑模型，依据设备状态参数与操作规则构建分类路径，通过特征属性分层判别实现操作指令的合规性验证。支持向量机算法运用核函数映射技术，将设备运行数据投射到高维特征空间，构建最优分类边界以精准识别异常操作模式。神经网络算法基于深度学习框架建立多层感知模型，通过多层次非线性变换自动提取电气参数间的复杂关联特征，有效处理时序数据中的动态模式识别任务，在变电站倒闸智能防误系统中应用广泛。以神经网络为例，可通过建立多层感知器模型对海量历史倒闸操作记录进行训练学习，使网络自主提取数据特征和潜在规律。假设一个包含n层的网络结构，权重矩阵为W（l），偏置向量为b（l），激活函数为σ，则前向传播公式如式（1）、式（2）所示：

z（l）=W（l）x（l）+b（l）（1）

x（l+1）=σ（z（l））（2）

其中，z（l）是第l层的线性组合结果；x（l+1）是激活函数的非线性变换生成输出信号，作为后续层的输入。训练阶段采用反向传播算法持续优化网络参数，逐步缩小模型预测值与真实值之间的差异。实际应用时，系统将实时获取的操作信息输入已训练完成的神经网络，依托模型内部学习获得的特征表达对操作流程进行智能分析。当检测到当前操作步骤与历史正常模式存在显著差异时，例如操作序列顺序出现异常变动，模型将触发预警机制，向操作人员提示潜在误操作风险。

三、人工智能技术在变电站倒闸操作中的优势

（一）自动化和智能化

人工智能技术在变电站倒闸操作领域，通过有机融合智能算法框架与机器学习范式，实现了电力系统管控机制的革命性升级。依托跨源异构数据的全景式挖掘与即时处理能力，系统可准确判定电网实时工况特征，借助实时仿真模型同步整合设备运行参数与历史缺陷数据库，构建电网设备全生命周期行为表征体系。该模式突破传统数据应用边界，赋予系统自主辨识异常状态的核心能力；针对过电流、接地故障等突发情形，能够超前识别潜在异常，自主生成最优操作方案。自动化执行链路彻底消除人因失误风险源，尤其在应对高并发操作任务时，可同步规避注意力与经验不足带来的操作偏差。智能决策中枢通过深度迭代训练百万量级操作样本，使设备状态切换的时序精度与参数匹配度不断提高[3]。

（二）实时监测和预警

人工智能技术在变电站倒闸操作的实时监测与预警领域凸显显著效能，通过即时获取设备运行参数并应用智能学习模型进行特征提取，系统可快速识别操作过程中的异常信号。在电气量测层面，智能平台实时捕捉断路器动作时的电流瞬态响应与电压暂态特征等关键指标，结合设备历史运行数据建立动态预测模型，当检测值超出预设安全限值时立即触发预警机制。针对设备物理状态在操作中的动态变化，系统整合温度传感网络与振动监测数据流，精准识别触头温升异常等潜在故障模式，预防操作不当导致的设备性能衰减。相较于依赖人工判读的传统监测模式，智能监测平台支持全天候自主运行，消除人为响应延迟，在涉及多间隔设备联动的复杂倒闸场景下，实现故障源的精确定位及分级预警信息定向推送。

四、基于人工智能的变电站倒闸智能防误技术系统架构

（一）数据采集层

数据采集层作为人工智能驱动的变电站倒闸智能防误系统基础架构核心环节，依托多元化感知终端构建全维度信息获取网络，主要涵盖设备运行参数、操作行为记录与环境状态监测三大类数据。在设备状态监测方面，部署于电力设施关键节点的位置传感器实时捕获断路器与隔离开关机械位置信息，高精度电流互感器及电压互感器持续获取线路动态电气参数，智能电表同步进行电能计量与质量分析。操作过程监控通过身份识别装置精确记录操作人员信息，结合时序数据库完整存储操作步骤执行时间节点与逻辑顺序。环境感知单元集成温湿度变送器、光照强度探测器等物联设备，形成物理环境动态监测矩阵。视觉感知系统采用高清工业摄像机实现设备外观状态的可视化采集，结合红外热成像技术捕捉设备异常温升现象。信息传输网络采用异构组网模式，针对固定设备优先选用光纤通信与工业以太网保障海量数据稳定传输；移动巡检终端则通过5G切片网络与WiFi 6协议实现灵活接入。

（二）数据处理层

数据处理层作为基于人工智能的变电站倒闸智能防误系统的核心环节，主要承担数据清洗、预处理与特征分析任务。该层次核心功能涵盖数据去噪、滤波等基础处理：通过中值滤波消除信号中的脉冲噪声，采用高斯滤波抑制随机噪声干扰，同时运用滑动窗口机制结合标准差阈值法检测异常数据点，构建多维数据质量评估模型。

然后，利用机器学习算法进行数据分析，通过特征提取与规律挖掘构建操作行为模型。以K均值聚类算法为例，样本集合X={x1，x2，…，xn}，被划分为k个簇，其中第i个簇中心为μi，样本xj到该簇的欧氏距离计算公式如式3所示：

d（xj，μi）= ∑mk=1（xjk－μik）2（3）

其中，m是样本的特征维度。

每次迭代更新簇中心的公式如式4所示：

μi=1|Ci|∑x∈Cix（4）

其中，|Ci|表示第i个簇的样本总数，Ci为对应簇的集合。应用聚类分析算法对历史操作数据进行类别划分，将行为相似的操作归为同类，形成操作判断的分类基准。同时结合关联规则挖掘技术，深入解析操作步骤间的关联特性，揭示潜在的操作模式与规律特征，为行为模型优化提供多维数据支撑。

（三）智能决策层

在变电站智能倒闸控制架构中，智能决策层作为核心决策单元，依托底层处理系统输出的多维数据特征，集成实时工况监测、逻辑合规校验与风险态势感知的闭环决策机制[4]。该层级通过分布式传感节点实现与电力设备的微秒级同步机制，将操作行为特征与预设规则库的时序约束进行动态匹配，同步融合断路器机械特性参数与隔离开关运行状态等设备劣化趋势，采用多源信息融合模型输出操作置信度评估值。其算法框架采用混合推理模式：一方面，基于本体知识图谱的规则推理引擎对操作序列进行防误闭锁逻辑验证，确保每一步操作符合电力安全规范；另一方面，结合深度时序网络构建操作轨迹预测模型，通过挖掘历史操作记录形成的特征张量，预判后续操作的合规性。这种“规则+预测”的双轨机制，既能保证基本操作逻辑的准确性，又能提前识别潜在风险。

在操作链路发生异常工况时，系统同步激活分级阻断机制，依托边缘侧计算单元向作业终端下发规范化处置指令集，有效阻断操作风险传导路径。该决策架构集成迁移学习框架，可针对差异化电压参数及设备拓扑的变电站运行特征，自适应调节规则参数权重配置，建立风险评估的实时校准机制，保障决策模型在全场景应用中的判别精度，最终为变电站倒闸操作构建具备环境感知能力的动态防护体系。

（四）人机交互层

在基于人工智能的变电站倒闸智能防误系统架构中，人机交互层作为操作人员与智能系统间的核心交互通道，采用多模态界面实现双向数据传输与指令交互[5]。操作终端配备触控面板、物理按键及语音控制模块，支持操作指令的多样化输入，系统采用三维可视化界面，实时动态呈现变电站设备拓扑结构、操作指引及安全状态信息[6]。设备连接状态以分层着色方案进行直观展示：正常运行设备采用渐变色动态标识，直观反映其稳定运行状态；待执行操作节点则以醒目的琥珀色高亮显示，引导操作人员快速定位目标。同时，借助智能路径标记技术，将倒闸操作步骤以可视化形式呈现，有效降低操作失误风险。

面对异常运行状态，系统通过边缘计算单元即时触发风险警示信号，并与预设知识库联动生成定制化处置策略。操作人员可调用集成式辅助模块，实时访问规范化操作流程库及应急处置预案，获取分步骤技术指导。环境感知单元配置高精度光敏元件，结合自适应亮度调节算法，实现显示屏在昼夜交替及极端天气条件下的光学参数动态优化，确保不同光照条件下界面信息的可读性。

交互层集成的语音交互终端融合语义解析引擎与生物特征识别模块，具备多轮次上下文对话管理能力。运维人员在设备巡检时，可通过自然语音指令实现操作票核验与流程确认，配合声纹加密认证技术完成双重安全校验。这种非接触式交互模式在提升操作流畅度的同时，通过减少物理接触点显著降低误触风险，为变电站倒闸操作构建多重安全保障机制。