配电房多维度状态智能在线监测系统

 

项目简介

 

配电房作为电力供配网络的核心节点，其内部设备（如变压器、高低压开关柜、电容器、备用电源等）的运行状态直接关系到供电安全与可靠性。当前，配电房运维普遍依赖人工定期巡检，存在监测盲区大、响应滞后、数据孤岛等问题，难以满足现代化、精益化管理的需求。为此，水电院研发了配电房多维度状态智能在线监测系统，该系统集成多维度小微智能传感器、智能摄像头、红外成像及人工智能技术，依托自主研发的智慧能源云平台，实现对配电房环境、设备及人员状态的全时段、全方位、智能化在线监测、分析诊断与风险预测，显著提升配电房运维的智能化和安全性。

 

业务挑战

 

1. 设备老化与隐性风险突出：大量配电房设备长期运行，老化严重，传统人工巡检难以发现如局部过热、内部放电、绝缘劣化等深层隐患，故障风险累积，安全管控压力巨大。

 

2. 运维管理数字化水平低下：运维流程依赖纸质记录，信息零散、追溯困难；人员流动易导致设备历史档案与维护经验断层，缺乏统一、连续的数字化管理工具，决策缺乏数据支撑。

 

3. 隐患发现与处置严重滞后：人工巡检频次与覆盖范围有限，无法实时感知电容漏液、柜体积尘、接头过热、环境异常等众多潜在风险点，隐患发现往往滞后于事故发展，预防性维护难以落实。

 

技术特点

 

1. 全景融合感知监测:系统集成温湿度、SF6气体浓度、烟雾、水浸、噪声、局放、红外测温等多种小微智能传感器及高清智能摄像头，实现对配电房环境参量、设备状态、人员行为的全维度、无死角实时数据采集与融合分析。

 

2. 设备深度状态监控与预警：对变压器、高低压柜、电缆接头等关键设备的运行温度、局部放电等进行连续在线监测，结合历史数据与算法模型，实现设备健康状态的深度评估与故障的早期预警。

 

3. 智能巡检与行为安全管控：通过预设巡检规则与AI视频分析，自动执行设备状态识别、仪表读数、人脸识别、安全着装检测、非法入侵告警等任务，大幅提升巡检质量与效率，强化现场安全管控。

 

4. 基于大数据与AI的预测性维护：依托智慧能源云平台，对海量监测数据、运维记录进行大数据分析与机器学习，构建设备故障预测模型，精准研判设备性能退化趋势，实现从“定期检修”到“预测性维护”的跨越。

 

5. 远程集控与联动处置：支持通过云平台对站端视频、照明、门禁、空调/除湿机等设备进行远程集中控制，并可根据告警规则自动触发联动，提升应急响应速度。

 

应用业绩

 

本成果产品已在多家工厂和企事业单位成功部署应用，显著提升了配电房运维的自动化与智能化水平，有效降低设备故障率和安全隐患。

 

来　源 | 大唐水电科学技术研究院 科研管理部

 

编　辑 | 党建工作部