【关键词】数字智能化技术；变电运维技术；运维效率

引言

在当今数字化时代，电力系统的安全稳定运行对社会经济发展至关重要。变电运维作为保障电网可靠性的关键环节，正面临着技术升级与创新的迫切需求。随着传感器、物联网、大数据和人工智能等数字智能化技术的发展，传统的变电运维模式正在经历深刻变革。这些先进技术不仅提高了设备监测精度和故障预测能力，还优化了运维决策支持系统，实现了从被动维护到主动预防的重大转变。特别是在复杂环境下的智能巡检以及应对突发状况时的快速响应方面，展现出显著优势。本文将深入探讨数字智能化技术如何革新变电运维工作流程，旨在为相关从业者提供前沿的技术参考，并推动行业向更高层次的自动化与智能化发展。通过实例分析，展示新技术带来的实际效益与未来潜力。

一、数字智能化技术在设备状态监测中的应用

（一）传感器技术

传感器技术是数字智能化技术在变电设备状态监测中的基础，通过实时采集设备的运行数据，为设备的健康状态提供科学依据。变电设备配备不同类型的传感器，如温度传感器、压力传感器、振动传感器、电流传感器、电压传感器等，用以监测变电设备的各项运行参数，及时发现潜在故障。例如，温度传感器可监测变压器的油温和绕组温度，精度为±0.1℃。当温度超过设定阈值如85℃时，传感器会发出报警信号，提示设备可能过热，避免发生损坏[1]。振动传感器用于检测设备的振动情况，精度可达±0.05 mm，捕捉设备内部的不平衡状态或潜在故障，通过振动频率和幅度分析识别异常情况。压力传感器监测油箱压力或气体压力，常用于密封装置的监控，确保设备正常运行。传感器通过高灵敏度和高精度的特点，在设备运行过程中提供实时监测数据，帮助运维人员精准识别设备状态，及时做出维护决策，提升设备运行的可靠性与安全性[2]。

（二）数据采集与传输技术

数据采集与传输技术确保传感器采集到的数据准确、实时地传输到监控中心，以便进行分析和决策。首先，数据采集装置将传感器采集到的模拟信号通过模数转换器转换为数字信号，如温度传感器的输出信号被转换为0～1 023之间的数字值，以确保数据的精度和稳定性。其次，采集的数据会通过不同的通信方式进行传输。光纤通信是长距离、大规模数据传输的首选技术，具备较高的抗干扰性和高速传输能力，适合用于大范围的变电站监控。对于灵活性较高、局部区域内的设备监控，4G/5G网络和WiFi也是常用的传输方式，具备较低的延迟和高带宽特性，实现实时数据传输。

二、数字智能化技术在故障诊断与预警中的应用

（一）故障特征提取与模式识别

数字智能化技术通过采集到的设备运行数据来提取故障特征信号，并进行精准分析。故障特征信号包括振动信号、电气信号、声音信号等。这些信号在设备正常运行和发生故障时呈现出不同的特点。通过对信号的对比分析，有效地识别设备故障类型及故障位置。例如，在断路器的故障诊断中，通过监测设备操作过程中的振动信号，捕捉设备内部的异常振动模式，进而确定是机械故障还是电气故障。在具体实施中，利用傅里叶变换对振动信号进行频谱分析，可将信号从时域转换至频域，提取频率成分，进而识别设备的潜在故障[3]。

在模式识别方面，利用神经网络和支持向量机算法，根据提取到的故障特征，对其进行分类和识别。通过训练大量的正常和故障数据，支持向量机能够识别不同故障类型及其发生的具体位置。支持向量机的目标是通过找到最佳的超平面来区分正常与故障状态，其决策函数如公式（1）所示：

f（x）=∑ni=1αiyiK（xi，x）+b（1）

其中，αi是训练数据的拉格朗日乘子，yi是类别标签，K（xi，x）为核函数，b是偏置项，n是样本的数量。利用该模型，可快速、准确地判断设备的故障类型，为运维人员提供实时诊断结果，提高故障识别效率。

（二）故障预警模型构建

为防止设备在运行中突然出现问题，可在运维系统构建故障预警模型来提前判断风险。