基于人工智能技术无人值守供能站建设研究

基于人工智能技术无人值守供能站建设研究

梁昊祎

天津市泰达工程设计有限公司

摘要：随着我国能源需求量的不断增长，供能站的数量不断增加，对供能站的运行与监测也越来越重要。不但要保证作业及检验资料处理的正确性，而且要尽量增加资料处理的效率。智能技术的发展使得供能站系统实现了自动化。采用智能化的数据采集与监控系统，可以将原来有人值班的供能站改为无人值班，从而减少了运行费用，提高了供能站的管理水平。通过探讨人工智能技术无人值守在供能站中的应用，并提出了相应的安全管理措施，以期为无人化供能站的应用提供借鉴。

关键词：人工智能；无人值守；能源供给

引言

随着时代的发展，尤其是人工智能技术的不断进步，人们可以通过一个高集成度、高智能的系统来解放双手。随着无人职能技术的发展，采用智能化的数据采集与监测系统，实现了由现场操作者向调度中心管理者的转变，既可提高生产效率，又可改善生产环境。针对高风险性的供能行业，对供能站的传统管理方式进行了改进。

一、无人值守变电站

随着人工智能技术的普及与应用，许多企业纷纷将目光投向了无人值守供能站，以其高效、低能耗、低运行成本等优点，极大地降低了生产成本。鉴于各主控中心的工作内容不一致，且维修人员不可能长期驻扎在供能站，因此无人值守供能站系统将成为今后发展的主要趋势。在传统的供能系统中，三到四套遥测系统是供能系统计划自动控制的主要部分，但是，由于缺少智能化的预警与决策体系，使得无人值守供能站系统具有很强的不确定性与不完备性。这很大程度上是由于供能系统作为一种重要的能量供给方式，对于供能站系统的安全性有着极高的要求。由于供能站系统高度集中，监控装置分布范围广、数量多。如果每个供能站都有自己的仿真录像监视系统，并且有专人负责，那将会是一种非常劳动密集型的工作。利用网络，建立起环境监测远程视频监控系统，使供能站通过集中管理，实现无人管理和实时自动化监控，从而可以及时对现场具体情况做出各种反应。

二、无人值守供能站存在的问题

（一）供能设备的操作不规范

目前，已颁布了相应的供能作业规程，对供能作业规程的认识也较深。但是，维修作业规程的实施却不尽如人意，很多操作员都能凭借自身的工作经验，对维修作业规程进行修改。这就意味着，很多运营商虽然在维修中取得了良好的效果，但是却没有严格按照规范进行维修。不标准的操作会导致设备的破坏，虽然还没有被人们所注意到，但是从一定意义上来说，却是导致事故的主要因素。另外，不规范的运行方式也会对维修人员的生命安全造成威胁。

（二）对变电设备的监测不准确

目前对供能系统中已有设备的监控程度较低，误报警、漏报警等现象时有发生，影响了供能设备的日常维修工作，浪费了大量的人力资源。

这些问题促使了无人值守供能站的快速发展，而其信息处理系统又离不开人工智能技术的支撑。利用人工智能技术对供能站运行过程中所需的数据进行采集与处理，以辅助供能站的智能预警与决策。

三、人工智能技术

（一）神经网络

神经网络既能模仿人脑，又能模仿人脑，通过对已有的知识进行归纳和归纳，最终求解出一个复杂的问题。因此，人工神经网络在组合优化，负荷预测，目标跟踪，模式识别等领域得到了广泛的应用。

第一，分布式储存信息。网络中大量的信息被分散在各个位置，并通过各神经元间的权值和门限来进行传递。这样，即使网络出现了一些小的扰动，也能使网络的输出保持在满意的水平上。

第二，实现信息的平行和协作。很多类似的神经元组成了一个各自独立但又互相联系的巨型神经网络。每一个神经元起到了一个微型加工单位的作用。这样，网络就具备了很强的并行性，能够很好地协作完成大规模的任务。

第三，实现信息的储存与加工一体化。每一个神经细胞都具有一种功能，即加工并储存信息。两个神经元间的权值及门限的不同说明这两个神经元都储存并加工有关的资讯。

第四，自组织、自学习的信息处理方式。当外界参数发生改变时，很多方法都要进行调整，而神经网络则可以通过反复学习来调整。当初值改变时，可以根据新的初值重新训练神经网络[1]。

（二）网络学习

神经网络是一种在学习过程中，通过反复的学习，才能记忆到相应的算法。神经网络的学习过程，简言之，就是一个不断变化其内在功能关系的过程。

第一，监督学习。有指导的学习过程是在不正确的反馈情况下进行的。这个学习方式会产生相应于所有输入的结果。在一个学习过程中，一个与输入、输出相应的数据集被称为一个训练样本集。该网络依据训练的方式来进行学习，在每次学习之后，都会参照输出的结果，计算出误差，再对学习过程进行调整，反复学习，直至将误差降到最小。

第二，无监督学习。这是基于该体系自身所具有的有关特性而展开的。这个学习过程中，并没有什么反馈资料可供参考。该方法符合网络特有的结构特点，并具有一定的学习规律。是一种自我组织、自我学习的过程，这样的学习方式会造成很大的偏差。

第三，再励学习。再励学习主要有两种方式，外界条件并不能直接给出一个清晰的结果，但是却能提供一个合适的诱因。神经网络可以通过增强正向刺激、削弱负向刺激、不断调整相关参数等方式来提高神经网络的精度。

（三）BP神经网络的模型

神经网络一般由三个层次组成：输入层，中间层，输出层。在不同水平上，元是互相联系的。但是，同一层的不同神经元间并无连接。在神经网络中加入一个隐含层，从而实现了输入与输出的任意函数关系的映射。对 BP神经网络进行训练与学习的方法主要有四个方面。

第一，依次进行图样的传递，将输入图样通过一个中间级从一个输入级过渡到一个输出级。

第二，错误是按照反向的次序传递的，在网络期望与实际的输出间的错误信号中，由输出层经中间层向输入层逐步修正的权值[2]。

第三，以上两种方式重复进行。

第四，在网络的实际结果与期望结果的偏差值达到一定值时，使网络的整体收敛性达到最优，从而达到最优。用于 BP神经网络，通常被认为是一种误差反馈方法。

四、无人值守供能站的功能实现

（一）无人值守供能站的运行优势

由于供能站在实行人工调度的情况下，需要对海量的资料进行分析处理，从而降低了调度的效率。没有及时发现和维修车站设备，没有对车站突发事件做出反应；不同类型的基站管理者之间存在着不同层次的差异，这对站点的运行效率产生了较大的影响。由于运行管理者下达的调度指令不能得到及时的执行，使得调度中心和控制中心很难得到全面的数据，对实时的数据进行分析，从而对整个管线系统的产能进行及时的调配。

而在无人值守供能站中，可以按照实际需要，对压力控制站内相关设备的技术参数展开实时监测，具体内容有以下几个方面：电动阀门的开闭状态、进出口管道中的气体压力和温度、流量计的测量数据，压力调节器过程的打开和关闭以及压力调节器的打开、火灾气体泄漏报警的操作状态、加臭器的气味量和其他参数。远程信息和控制单元（RTU）的现场安装通过控制电缆，定期地收集现场仪表的实时数据，并在执行操作说明之前，根据内置程序收集数据。通过现场高清摄像头，将车站内的实时监控画面上传到控制中心，并对其进行解码、压缩，形成一套完整的数字视频流，送至控制中心[3]。

（二）无人值守供能站功能的实现

电源部分的主要作用是计量环节和调压环节。无人式供能系统的主要特点是对检测流程、压力控制流程的自动化、支路的自动化开关等。

在无人值守的供能站中，通过对各分支仪表的监测，实现了对各分支仪表工作状态的自动监测。当支路状态下的实际流量与流量计阀位的设定开启值一致时，控制装置就会发出一个指令，使测量支路向流量计转换。在流量计所处的管路中，电动式阀门可自动开启或关闭，使加药程序自动转换至其他加药支路，以获得较高的加药量。在水流较小的情况下，可自动转换投料器。同时，在无人值守供能站内，由控制中心分配机通过遥控系统对各分配机进行人工操作，完成各分配机的自动切换。

在供能系统中，无人值班的供能站采用了自动选线的方法。在加压工艺中，进气门和出气门都应该采用电气阀门，并且至少要有一条主压路。在现场站运行的时候，如果主压力控制过程中的压力调节器设备出现故障或过滤器阻力增大，导致管道压力低于0.38 MPa，控制信号反馈到分支回路输入和输出的电动阀，使其自动关闭或打开，从而实现压力控制过程的切换。

五、无人值守供能站的安全防护管理

（一）站控及通信工程

采用站场监控系统，实现了全站场的集中监控、管理与自动化。站控制系统是保障供能生产过程中的重要环节，站控系统将计算机技术、通信技术和自动化控制技术相结合，完成了数据的自动采集、传输、处理、报警、控制、存储和报表打印等功能，确保了供能站的自动化运行[4]。

由于无人值守供能站具有独特而重要的地位，其对自动控制的要求也很高，因此，构建一个先进、可靠的无人供能通讯体系就显得尤为重要。基于对已有私有网的支持不足，公用网的长期费用高昂，企业的组织结构限制，可考虑采用与管线相连的光纤通讯系统。在现有的备份通讯体系中，公共网络通讯无疑是最佳的选择。另外，在装有交换机的通信台上，可采用4- Flux EM法与公用网建立继电器连接，方便台通讯系统与局域公用网间的通讯业务。

（二）安防监控工程

为了能更好地保证无人值守供能站周围现场环境的安全，把在线视频监控系统、红外监控报警系统、声光报警系统和门禁系统进行了密切的结合，并运用先进的通信技术，将现场带电检测的报警信号和现场监测图像信号传送至控制中心，在控制中心展开动态监测。对远程无人值班的供能站内、外工作环境进行监控。

首先，形成在线影像监视系统。系统由摄像，传输，控制，显示，记录等五大部分构成。在此基础上，管理者可以对其进行有效的数据、图像、声音等信息的采集与监测，并将其记录下来，以便于管理者进行有效的决策。通常，高解析度云台摄影机被安置在工地四角，并被安置在3.5米至5米的高度。照相机装有过电压保护装置，影像讯号的输入端必须装有过电压保护装置。照相机被安置在一个可能发生爆炸的地方，而且距离被监视的对象很近。

其次，设计红外线监视与报警系统。红外线监控与报警系统，是一种在变电站受到侵犯时，能够实现自动报警、应急报警等功能的设备。三光束红外线侵入检测仪被安装在现场站区域的墙壁上。如果在同一时间，该警报被证实。利用红外线感应器，可以实现对有无外来入侵的监测，也可实现对有无外来入侵的监测。将探测到的红外线讯号及所侦测到的影像讯号传送至控制中心，发出警报讯号。站内管理员能立刻侦测到，并利用人工或自动化的操作将现场的声光警报连结起来。

第三，访问控制。系统具有身份识别、电子锁定、传感器与报警、管理与设定等多种功能，主要是为了保证供能站的人身与财产的安全。在车站区域入口设置出入控制系统，通过读卡，口令，远距离开启等方法进出供能站区域[5]。

（三）无人值守供能站安全预测及预警控制技术

供能站工作电压一般大于700 V，且在高压直流输电系统中，对供能站的绝缘与保护要求非常高。由于线路及结构的复杂性，一旦发生老化、潮湿及粉尘等情况，将引起绝缘性能下降，从而引起着火及接触电阻升高等安全事故。在无人值守的供能系统中，由于工作环境的严酷，极易引起设备的虚警、失灵，进而引发不可预料的安全事故。将系统的安全状况划分为两个阶段，即系统的安全预报和系统的预警预报。在供能系统的正常运转过程中，要建立一套对供能系统进行监控、定期维修的管理体系，在运行过程中的安全性会随运行时间的增长而改变，其安全性可以划分为正常运行、渐进错误发展、误用错误触发以及热触发四种情形。能够对能量存储系统的安全状态进行早期预报，并能够对故障逐步演变的过程进行跟踪，从而实现对异常情况的预警；通过外部激励、早期火灾检测等方式，利用热敏效应和热敏效应，实现了对蓄能热敏失效的早期预警，从而起到了安全防护的作用。

结语

无人值守供能站的普及，改变了以往供能站人工巡检的管理方式，使供能站的运行和管理更加智能化。通过对人工智能技术进行充分运用，将其转向高度集成和智能化的系统，从而实现了对供能站和环境的动态实时监控，从而节省了劳动力，产生了明显的经济效益。

参考文献：

[1] 王大光,鄢庆锰,张榕林,等. 调相机无人值守监控系统中的人工智能技术[J]. 电力自动化设备,1999,19(5):50-52.

[2] 段宏海. 国家能源集团重载铁路中间站无人值守模式探讨[J]. 铁道货运,2022(11):23-28.

[3] 刘大为,史明亮,史沁,等. 新能源站实现"无人值班、少人值守"的运行管理模式探索[J]. 电力设备管理,2022(14):43-45.

[4] 涂中华,程浩然. 风光组合能源在无人值守雷达中的应用研究[J]. 通讯世界,2020,27(6):196,198.

[5] 高原. 电力企业无人值守仓库管理系统设计研究[J]. 现代经济信息,2023,38(8):35-37.