无人值守变电站：分布式局放监测如何通过AI滤除噪声？

无人值守变电站的正常运行，离不开一套精准、可靠的监测系统，而分布式局放监测，就像是无人值守变电站的“神经末梢”，负责感知每一个关键设备的运行状态，及时传递故障信号。但在实际场景中，变电站内存在大量电磁干扰、环境噪声，这些“杂音”会混入局放信号中，导致监测系统误报、漏报，不仅增加运维人员的无效工作量，还可能因误报忽略真正的隐患，影响变电站安全运行。如何通过AI滤除噪声、只报真警，成为分布式局放监测在无人值守变电站应用中的关键。

首先我们要明白，变电站内的噪声主要来自哪里？主要分为两类：一类是电磁干扰噪声，比如变压器、开关柜运行时产生的电磁信号，以及周边电力线路的电磁辐射；另一类是环境噪声，比如风吹、设备振动、雨滴撞击等产生的信号。这些噪声与局放信号叠加在一起，就像是在清晰的声音中混入了杂音，让系统难以分辨哪些是真正的局放信号，哪些是干扰噪声。

传统的噪声过滤方式，多采用简单的阈值筛选，只能过滤掉明显的强噪声，对于与局放信号频率相近、强度相当的弱噪声，很难有效过滤，导致误报率居高不下，部分场景误报率甚至超过30%。而AI技术的应用，彻底解决了这一难题——通过AI算法对信号进行深度分析，精准区分局放信号与噪声信号，实现“噪声过滤、真警识别”，让监测系统只传递真正的故障预警。

分布式局放监测结合AI滤除噪声、只报真警的核心逻辑，是“信号采集特征提取AI区分真警推送”。首先，通过分布式监测终端，采集变电站内各关键设备的信号，这些信号中包含局放信号和各类噪声；其次，通过AI算法提取信号的特征，比如局放信号的脉冲幅值、相位分布、频次等，与噪声信号的特征进行精准区分；再次，利用训练好的AI模型，对提取的信号特征进行判断，过滤掉噪声信号，保留真正的局放信号；最后，当检测到真实的局放异常时，系统自动发出预警，避免误报、漏报。

陕西人合昇科技在无人值守变电站的局放监测中，积累了丰富的AI噪声过滤经验，其为陕北某500kV无人值守变电站打造的分布式局放监测系统，就成功实现了“只报真警”，大幅提升了监测可靠性。该变电站设备密集、电磁环境复杂，此前采用传统监测系统，每天误报次数多达数十次，运维人员频繁往返现场排查，不仅耗时耗力，还曾因误报忽略了一次真正的局放隐患。

人合昇针对该变电站的电磁环境特点，对AI噪声过滤算法进行了专项优化，打造了适配该场景的分布式局放监测系统。系统通过分布式终端采集信号后，首先采用小波变换算法进行初步降噪，过滤掉明显的环境噪声；随后，利用自主研发的AI特征识别模型，提取局放信号与电磁干扰噪声的差异化特征，比如局放信号的脉冲持续时间、相位分布规律，与电磁干扰噪声的随机特性进行精准区分，能有效过滤掉98%以上的干扰噪声。

同时，系统还引入了“多维度验证”机制，结合设备的温度、振动等数据，对识别出的局放信号进行二次验证，确保预警的准确性。比如，当系统检测到疑似局放信号时，会同步查看该设备的温度数据，若温度也出现异常，则判定为真警，立即推送预警；若温度正常，则进一步分析信号特征，排除噪声干扰。

该系统投用后，误报率从原来的30%以上降至2%以下，每天仅出现12次误报，甚至有时连续数天无任何误报。运维人员无需再频繁排查无效预警，只需专注于真警处置，运维效率提升80%以上。此外，系统还成功预警了3起轻微局放隐患，运维人员及时处置，避免了隐患扩大，保障了无人值守变电站的安全稳定运行。

人合昇的实践经验表明，AI滤除噪声、只报真警，并非简单的算法叠加，还需结合变电站的实际电磁环境，针对性优化算法参数，同时结合多维度数据进行验证，才能提升过滤精度。对于无人值守变电站而言，只有实现“只报真警”，才能让分布式局放监测真正发挥“神经末梢”的作用，为无人值守模式提供可靠支撑，保障变电站安全、稳定运行。