AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统_43页_3mb

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，介绍了任洲洋副教授及其团队在新型电力系统概率安全评估、电氢综合能源系统等领域的研究进展。系统研发旨在应对新能源大规模接入后主配变重过载问题，提升电力系统的安全运行水平，减少停电、设备损毁等事故。通过融合人工智能技术与电力系统特性，构建了涵盖数据管理、负载预测、重过载预警和管控的全流程智能系统。

主要观点

1. 新能源接入带来的挑战：随着新能源装机容量的增加，电力系统的不确定性显著上升，传统平衡分析与调控技术面临挑战，亟需基于数据密集型科研范式的智能技术支撑。
2. AI在电力系统中的应用：深度学习、强化学习、迁移学习等AI技术被引入主配变负载预测与预警领域，以提升模型的泛化能力、适应性与精度。
3. 智能预警技术体系：提出了“概率预测-边界刻画-智慧决策”的技术体系，结合高斯过程、MAML算法和热老化模型，实现对主配变重过载事件的精准预警。
4. 系统功能全面：系统实现了主配变“监测-预警-治理-评价”全过程管控，具备多时间尺度预测、数据管理、风险评估、自定义关注等功能，具有高度可定制性。
5. 应用成效显著：系统已部署至14个地级市供电局，实时监控26万余台主配变，实现97.5%的重过载预警精度，显著提升运维效率，减少客户投诉。

关键信息

研发背景

• 主配变重过载问题日益严重，影响电力系统的安全运行。
• 新能源、充电桩等新型负荷的接入改变了负荷波动特性，使传统预测方法难以适应。
• 2022年春节期间，A省配变重过载达3800余台，B省每年因重过载导致的10kV线路停运超过13000次。

技术思路与模型

• 时序分布漂移现象：在度夏度冬期间，负荷数据的统计特性发生显著变化，需构建具备自适应能力的预警模型。
• 改进Informer模型：结合泛化误差特征，构建基于迁移学习的负荷预测修正模型，实现对当前负荷数据的适应性更新。
• N-BEATS模型：通过数据增强与元学习方法，捕捉特殊事件对负荷波动的影响，提升模型在小样本情况下的预测精度。
• 热老化评估模型：基于冷却效率因子与油黏度因子，修正热阻计算，准确量化变压器动态载荷能力。
• 动态载荷能力评估：通过热点温度计算模型，评估变压器在不同工况下的载荷能力，实现精准预警。

系统功能

• 负载数据管理：展示主配变台账、运行状态、油温、负载率等信息，支持数据搜索、排序、导出等操作。
• 重过载管控：提供管控措施审批、编制、查询与结果审查功能，支持调度、运维、规则与基建等策略。
• 负载预测：实现小时、日、周、月、年等多时间尺度的负载预测，包括总负载与分相负载预测。
• 风险评估：基于历史数据与运行状态，实现设备风险的量化评估与管理。

应用案例

• 系统已部署至14个地级市供电局，实时监控26万余台主配变。
• 实现多时间尺度（小时、日、周、月、年）的单相/分相重过载预警。
• 重过载预警准确率达到97.5%，有效减少停电与设备损毁事故。

研究成果与贡献

• 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。
• 提出“概率预测-边界刻画-智慧决策”新型电力系统概率安全评估与智慧决策技术体系。
• 研发四款商业软件，包括新型电力系统供需平衡智慧分析与决策系统、配电网-氢能系统运行与规划仿真分析系统、主配变负载智能监控与预警系统、新能源智能预测系统等。
• 发表SCI/E论文90余篇，主持国家自然科学基金等项目30余项，获国家发明专利30余项。

专题征稿信息

• 《中国电机工程学报》拟于2025年下半年出版“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”专题。
• 《Towards Zero Carbon Emission Smart Cities Driven by Hydrogen Energy》专题征稿截止日期为2025年5月31日。

总结与展望

• 多时间尺度精准预警算法：融合多元数据，基于AI技术实现多时间尺度的主配变负载与分相重过载智能预警。
• 全过程闭环管控：系统实现了主配变重过载事件的“监测-预警-治理-评价”闭环管理，显著提升运维效率。
• 高度可定制性：可根据不同需求自定义重点关注主配变，实现多级管控与月报自动生成等功能。
• 未来展望：继续深化AI在电力系统中的应用，推动新型电力系统与氢能系统的深度融合，提升智能预警与调控水平。

联系方式

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