摘要：近年来，我国对电能的需求不断增加，变电站建设越来越多。在传统变电站远程监控过程中，监控数据需要通过长距离的有线网络或专用通信线路传输，这可能导致数据传输延迟和不稳定性，进而影响变电站监控的监控性能。对此，本文首先分析动态目标模型建立以及对象覆盖，其次探讨基于无线通信网络的无人值守变电站远程监控方法，从而满足了变电站作业风险管控的现实监控需求。

关键词：无线通信网络；无人值守变电站；卷积神经网络

引言

电力系统随着信息技术的发展而向着自动化进步，这一过程中变电站运行状态的智能监控是关键环节之一。为了准确定位变电站故障问题，解决各种紧急状况，多种变电站监控手段涌现出来。随着人们对变电站监控越来越高的要求，传统的监控系统难以发挥较好的应用效果。

1动态目标模型建立以及对象覆盖

变电站内的动态目标类型多样，因此其运动的方式以及特征也具有较高的复杂性，但依旧可以从整体上对其进行划分。一般来讲，对动态目标特征可以分为静态与动态两种，对动态目标对象的覆盖进行分析，有利于提高动态目标跟踪方法在实施过程中的全面性。通常情况下无人机在飞行中摄像头能监控的范围具有局限性，而变电站内的设备数量较多，并且占地面积大，因此无人机在飞行中往往无法全面跟踪动态目标的运动情况，无法对可能影响航线的动态目标进行判断与规避。当前大多变电站已经能够利用机器人或无人机巡检技术等制定变电站三维建模，同时变电站内也安装了大量的摄像头。当前的自动巡检技术手段在发现目标和检测目标中存在一定的延迟，为无人机巡检科学性带来一定阻碍。因此在进行无人机巡检工作时，必须采用更为科学的检测跟踪技术，对非法入侵人员进行及时警告，为无人机的安全监测提供有效的条件。研究提高无人机镜头对动态目标检测的全面性，对优化无人机巡检技术动态检测水平有着重要意义。

2基于无线通信网络的无人值守变电站远程监控方法

2.1基于无线通信网络的变电站远程监控采集

无线通信网络是一种通过无线传输技术使设备和系统能够进行无线数据交换和通信的网络。无线通信网络覆盖类型可以分为区域覆盖、点覆盖和带状覆盖三种类型。对于无人值守变电站远程监控，无线通信网络的覆盖类型中较为适用的是区域覆盖。区域覆盖是指在一定范围内建立一个无线通信网络，覆盖整个区域的通信需求。通过在无人值守变电站范围内布置无线通信基站或设备，可以实现对各个设备的实时数据传输和远程控制。覆盖程度是指所有通信节点能够构成的覆盖区域面积大小与待覆盖区域面积大小的比例大小，能够反映网络覆盖的覆盖质量好坏，通常这个比值是小于1的，在待覆盖区域被通信节点完全覆盖后，比值等于或大于1。小于1说明待覆盖区域未被完全覆盖，大于1说明覆盖区域存在网络冗余，即有节点被通信节点多重覆盖。

2.2构建变电站远程监控架构

针对变电站工作特点，文中提出的变电站远程监控架构主要包括环境监控、动力监控和运行监控三项主要内容，变电站智能监控系统软件设计的核心部分，且每项监控内容中包含多项子监控内容。变电站内部运行温度感知是为了观测变电站内设备运行情况，保证电力工作的稳定性。而环境入侵报警器的设计则是以物联网技术为基础，根据接收的监控数据，对变电站内部环境进行分析，查找监控覆盖区域内是否进入不明物体、机器或人。发现异常物体后，直接向后台监控人员发送警告信息，避免意外事故影响变电站运行稳定。与上述两项内容有所差异，变电站突发自然灾害的监控，需要依据网络天气预告，结合周围地势环境，生成自然灾害评估结果。动力模块是变电站运行的核心，文中设计的智能监控系统需要针对动力模块进行重点监控。一方面需要根据实时采集的运行数据，判断动力运行状态，从而判断动力源是否满足正常发电需求。另一方面则是对发电电源进行监控，分别采集电源的电压电流数据，侧电压电流数据，对比二者的是否在正常运转范围，从而判断变电站运行稳定性。变电站远程监控架构的最后一部分，是由终端传感器和信号反馈系统构成运行监控模块，这一部分属于辅助运行模块。在每个重点监控区域安装终端传感器，实时采集变电站运行数据，将采集结果向远程监控中心进行传输。由工作人员分析数据排查故障信息，并远程监控反馈数据。

2.3动态不可规划对象

动态不可规划对象可能是突然误入变电站的人或动物也可能是受到自然天气影响从空中飘过来的其他物品，这一对象严重影响变电站的安全稳定运行，同时也会影响无人机在巡检中的飞行安全。因此对其进行及时检测和应对，能有效减少变电站和无人机在运行中受到外部环境影响的可能性，进而提高变电站的安全管理效率。由于动态不可规划对象的特殊性，为检测和跟踪其运行轨迹带来较大难度。

2.4监控信息交互管理

由于变电站内包含多种类型的设备，为了输出最准确的智能监控结果，利用联动机制将有所关联的子系统和设备监控信息汇总进行统一分析，通过监测信息交互管理完成对各种监测数据的判断，加强变电站日常维护能力。变电站内子系统联动，需要运用事件触发机制来实现，由后台监控人员针对辅助控制系统、子系统等相关设备进行设置，合理配置每个子系统的可联动变电设备。实践过程中，依托于配置完成的联动机制，通过辅助控制系统来联动控制设备，进行监控结果的推导。辅助控制系统可以顺利采集变电站内不同设备的运行状态，在将设备状态通过三维可视化技术描述出来的同时，向外部系统发送状态信息，作为变电站智能监控系统的数据支撑。之后，构建变电站逻辑推理模型，准确提取出监控数据内包含的异常进行，结合多种数据分析手段，将每个监控数据的最大价值呈现出来，在线推理变电站运行状态，并将数据分析结果以可视化界面呈现出来，并实现告警信息分类。针对每一类型的告警信息，生成合理的处理指导方案。

2.5系统监控性能分析

文中提出系统对变电站各方面内容均进行智能监控，对监测信息进行交互管理后，以三维可视化形式直观呈现出变电站实时监控内容。变电站智能监控系统的监控性能，是检验系统有效性的关键指标，考虑到变电站运行的实时性要求，本次监控性能分析选用系统响应时间作为评价指标，评估系统的智能监控性能。为了验证监控系统的负载承受能力，本次测试过程中运用LoaderRunner工具建立了多组用户，同时操作变电站实时监控界面。后续随着用户并发数量的增长，智能监控系统的响应时间也随之提升，整体来看系统响应时间增长趋势极为缓慢，且保持在2s以下，满足了变电站智能监控的实时性要求。

结语

综上所述，随着信息技术、5G技术、云计算技术、物联网等技术的发展以及电力无线专用网络的推进，当前的变电站无人级自动巡检系统已经可以结合摄像头、无人机、机器人等多种硬件设备采集的数据对检测对象进行分析，进而有效突破无人机在巡检中对飞行技术的要求。实现对动态目标形状、运动速度等方面的科学检测。本文研究的变电站无人机自动巡检系统主要基于多个关键点对象进行匹配，突破角度带来的动态监测局限性，在变电站的运维工作中能够起到较好的辅助管控作用，具备较高的实践应用价值。

参考文献

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