2025年AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统报告.pdf
该文档是关于AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统的报告，主要内容包括：
**1. 研究背景**
* 主配变重过载问题是影响电力系统可靠性的关键问题，导致设备损毁、停电等。
* 传统方法难以应对新能源接入、负荷波动性增加带来的挑战。
**2. 研究内容**
* **核心目标**：基于AI技术，实现对主配变的智能监测和预警。
* **关键技术**：
* **基于Informer模型的预测**：利用Informer模型进行负荷预测，并结合小样本学习、考虑时序分布漂移修正。
* **考虑热老化的变压器动态载荷能力评估**：建立热点温度计算模型，评估变压器老化状态。
* **小样本驱动的负荷预测**：通过N-BEATS模型，量化春节等特殊事件对负荷的影响。
**3. 技术方法**
* **预测模型**：
* Informer模型：用于预测负荷，并结合边界权重矩阵的在线更新策略，提升预测精度。
* 基于迁移学习的负荷预测修正模型：提高模型在度夏、度冬等关键时期的预测准确性。
* MAML算法：捕捉负荷曲线的共性规律，提升预测模型的泛化能力。
* **动态载荷能力评估**：
* 构建热点温度模型：考虑冷却模式、老化状态等，量化变压器动态载荷能力。
* 采用热阻修正方法：基于冷却效率因子与油黏度因子，修正热阻计算公式。
**4. 技术成果**
* **预测精度提升**：所提方法在不同场景下均表现出更高的预测精度，降低了预测误差。
* **预警准确性提升**：所提方法能够更准确地预警重过载事件，减少漏报和误报。
**5. 系统研发**
* 与广西电网合作研发主配变负载智能监控与预警系统，支持迎峰度夏/度冬。
**6. 系统功能**
* **核心功能**：主配变负载数据管理、主配变重过载管控、主配变负载预测。
* **功能模块**：设备台账、断面信息、负载率曲线、油温曲线、重过载状况等，重载/过载主配变清单，管控措施审批、编制、查询和统计，以及预测结果的展示等。
* **定制化能力**：可根据需求，遴选重点关注的主配变，支持多级管控和月报自动生成。
**7. 应用案例**
* 系统已部署至14个地级市供电局，实时监控26万余台变压器。
* 实现小时、日、周、月、年等多时间尺度单相/分相预警，重过载预警精度达到97.5%。
**8. 总结与展望**
* 该系统融合AI技术，实现多时间尺度下的主配变总负载/分相重过载智能预警。
* 通过全过程闭环管控，有效避免变压器重过载引发的事故。
* 系统具有高度可定制性，方便运维人员进行个性化管理。
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