具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

实施例

参照图1-5，一种基于数字化、智能化的仿生变电站，包括一体化运维管控平台，一体化运维管控平台包括业务应用、NARI-AI算法应用单元和数据采集，业务应用包括边缘业务应用和边缘物联代理，边缘业务应用包括智能巡检、告警设置、运维管理、人员管理、全面监视和权限管理，边缘物联代理包括边缘分析、云边协同、协议适配、安全认证、资源监视和容器管理，NARI-AI算法应用单元包括样本采集、算法训练和应用管理，样本采集、算法训练和应用管理依次连接，数据采集与样本采集连接，数据采集包括主设备在线监测系统、辅助控制系统、蓄电池监测系统、PMS系统、声纹监测系统和红外测温系统。

在本实施例中，变电站为舱式设备一体化设置，舱框架与舱体一体化成型。舱体结构主要钢材材质应选用优质碳素结构钢，屈服强度不小于235MPa。在起吊、运输和安装时不会变形或损伤。箱体内开关柜不会因起吊运输造成变形，影响开关、隔离等设备的操作、运行，具备良好的抗震性能和抗风性能。预制箱体防护等级达到IP55。箱体的底架强度应可满足箱体整体拖拽移动时的要求，且箱体拖拽移动时不影响底座下表面防腐层。箱体底座内设置的线缆夹层必须采用耐火阻燃型材料进行隔离，形成专用的耐火阻燃型线缆通道。

在本实施例中，舱体采用喷砂、热喷锌、喷锌加涂料、喷户外高档聚氨酯面漆防腐处理，不锈钢板采用喷砂、喷户外高档聚氨酯面漆防腐处理。金属材料经防腐处理后表面覆盖层应有牢固的附着力，并均匀一致，以保证箱体50年不锈蚀；舱体底架槽钢必须经过喷砂、喷锌处理后，采用重度防腐处理，保证底架50年不锈蚀。

舱体喷表面喷锌，锌层厚度不小于为55～65μm。涂层表面必须是均匀的，不允许起皮﹑鼓泡﹑大熔滴﹑裂纹﹑掉块及其它影响涂层使用的缺陷；舱体的面漆采用抗紫外线、抗老化、长寿命的聚胺脂类高档面漆，喷涂厚度不小于30～40μm，保证使用年限内不退色、不氧化、不粉化。

舱体接地及抗干扰设计

舱体应采用屏蔽措施，满足舱内二次设备及辅助设施的抗干扰要求。舱体设置有静电地板，静电地板下层按机柜布置的方向敷的专用铜排，将该专用铜排首末端连接，形成预制舱内二次等电位接地网，二次等电位接地网应与舱体绝缘，机柜内部接地铜排采用100mm2的铜带(缆)与二次等电位接地网连接。舱内二次等电位接地网采用4根以上截面积不小于50mm2的铜带(缆)与舱外主地网一点连接。连接点处应设置明显的二次接地标识。

舱体内暗敷接地干线，每个预制舱在离活动地板300mm处宜设置临时接地端子，六安沙埂变四个预制舱宜设置3个临时接地端子，连接点处应设置明显的一次接地标识。

如图3所示在本实施例中，一体化运维管控平台通过样本采集提供数据给算法训练自我学习，迭代更新算法用于变电站的应用管理。

在本实施例中，应用管理包括设备巡检、倒闸操作和综合防误，综合防误包括临时接地线管理、高压开关柜管理、微机五防管理、智能锁具和电子周界及门禁。

在本实施例中，变电站智能巡检，通过采集视频、机器人、红外、在线监测等信息，实现对一二次设备全面状态监测、各类系统信息整合；然后进统计分析，根据自动巡检任务，展示巡视结果数据，支持结果数据的统计分析功能，变电站进行智能识别，对现场缺陷图像识别、异常图像判别、设备音频识别、实物ID识别，并对巡检任务进行管理，通过一体化平台制定和下发巡检任务，最终生成巡检结果自动告警，按照预设实现巡检结果的自动告警，支持识别状态异常或无法识别的巡检点的汇总查询功能，具备对比分析、生成巡检报表等功能。能够支持巡视中对于异物悬挂、表计读数异常等状态的主动预警推送。

如图2所示，在本实施例中，一体化运维管控平台还包括检修系统，检修系统包括原始数据模块，原始数据模块连接有边缘计算模块，边缘计算连接有类脑算法模块，类脑算法模块双向连接有规则引擎模块，规则引擎模块与边缘计算模块连接。规则引擎模块包括趋势分析模块、历史数据对比模块和关联数据查询模块。

如图4所示，在本实施例中，一体化运维管控平台还包括用于变电站的火灾自动报警系统，火灾自动报警系统包括智能型光电感烟探测器、红外光束感烟探测器、分布式光纤测温、火灾报警控制器、声光报警器、手动报警按钮、火灾显示盘、消防信息传输控制单元、与火灾报警控制器配套的消防通信板卡，智能型光电感烟探测器、红外光束感烟探测器、分布式光纤测温与火灾报警控制器的输入端连接，火灾报警控制器的输出端分别与声光报警器、手动报警按钮、火灾显示盘、消防信息传输控制单元、消防通信板卡连接。

如图5所示，在本实施例中，一体化运维管控平台还包括用于变电站环境控制的环境控制系统，环境控制系统包括温湿度变送器、空调控制器、照明控制器、水浸传感器、智能环境控制单元、规约转换器、硬盘录像机、二层交换机、显示器、光网转发设备，温湿度变送器、空调控制器、照明控制器和水浸传感器与智能环境控制单元连接，智能环境控制单元分别与规约转换器、硬盘录像机、二层交换机、显示器和光网转发设备连接。

在本实施例中，全面监视包括运行监视单元、事件监视单元、告警展示单元、视频监视与控制单元、一键顺控视频确认单元、设备控制单元和三维全景可视化单元。

在本实施例中，一体化运维管控平台还包括用于变电站的暖通系统，暖通系统包括空调、加热器、风机和风机开关。

在本实施例中，一体化运维管控平台还包括就地研判系统，就地研判系统包括：

油色谱分析：采集气体组分数据，通过三比值法、大卫三角法进行故障类型的判断，推送合理处置建议；

局放分析：采集局部放电量、脉冲个数、谱图数据，结合诊断模型对放电类型进行判断，推送合理处置建议；

机械特性分析：采集断路器分合闸线圈、储能机二次回路电流波形，通过模型分析，判断三相同期性、弹簧卡涩、拒动故障；

声纹分析：采集录音文件，对声纹进行分析，判断设备运行状态。

在本实施例中，人员管理中包括人员安全管控，人员安全管控包括人脸识别、人数识别、安全帽检测、电子周界、登高检测、工作服检测。人员倒地检测：人脸识别，通过高清视频实时数据接入及人脸识别算法的应用，对进站人员进行人脸识别；人数识别；通过高清视频实时数据接入及人数算法的应用，对站内人员人数进行识别；安全帽检测：人员倒地检测通过高清视频实时数据接入及安全帽检测算法的应用，对违章行为进行告警；电子周界：通过可穿戴设备实时定位，划分电子周界，对靠近危险区域的人员进行警告；登高检测：通过高清视频实时数据接入及登高检测算法的应用，对站内人员的登高行为进行检测；工作服检测：通过高清视频实时数据接入及工作服检测算法的应用，识别站内人员的工装着装及是否按照要求作业；人员倒地检测：通过高清视频实时数据接入及人员倒地检测算法的应用，识别是否有人员发生倒地现象。

在本实施例中，变电站进行风险预警，通过对设备运行状态监测预警和对站内各设备进行监测，将收集到的数据在系统中进行横向、纵向进行分析比对，对超出限制的异常设备状态及时预告警提示；通过全景视频监视、周界多维立体防护、有害气体检测、站域微环境监测及红外测温等技术手段实现生产环境危险源的实时预警，及时排除危险。可以对安全作业行为监测预警，利用智能视频分析技术，通过人脸识别、人数检测、安全帽确认等智能分析方法，实现事前预警-事中处理-事后分析。本发明可以实现管理辅助决策，自动推送处理策略，建立故障处置决策库。根据告警和预警等故障信息，自动匹配智能决策库，推送故障处置建议，辅助人工进行故障处理。

本发明的变电站为舱式设备工厂化安装调试，一体化运输，模块化建设，助力变电站建设方式从传统的现场基建向“工厂化预制、模块化搭建”转变，减少现场工作量，缩短建设周期，提升作业安全，提高建设效率。本发明通过主设备在线监测系统、辅助控制系统、蓄电池监测系统、PMS系统、声纹监测系统和红外测温系统收集到的运行信息汇集到一体化运维管控平台—通过样本采集、算法训练的自我学习，迭代更新算法性能，不断提升一体化运维管控平台的水平，帮助变电站安全、稳定、高效的完成设备巡检、倒闸操作、防误闭锁装置管理等运行任务，实现全业务场景下的实时在线防误功能，极大提高变电站内操作、检修、运维等工作的安全性。本发明结合在线监测全天候不间断的感知数据积累，监视数据变化趋势，并通过类脑算法对各类采集数据进行综合分析，结合预警决策库，在形成故障点之前做到及时预警，为检修人员开展例行检修工作提供侧重点。同时逐步将设备检修方式由“周期性例行检修”向“预判检修”转变，提升设备本质安全水平。结合远程智能巡视功能，及时发现如变压器温度异常、套管渗漏油等突发性故障，在第一时间推送含有故障点精确位置的告警信息，为检修人员开展故障抢修工作争取宝贵时间。

以上，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。