配电站机器人作业标准化研究

摘要】随着配电站无人化和泛在电力物联网建设的推进，巡检机器人、运维机器人、应急机器人等执行终端在配电站应用日趋广泛，提升了变电站智能运维的水平。然而运维中仍然存在设备投资大、技术路线不统一、信息融合度不高、知识共享度差等问题。近年来，大数据与人工智能技术的快速发展，为解决上述问题提供了新的技术手段。通过开展机器人作业标准化等关键技术研究，提出泛在共享的智能机器人标准化作业实施方案以提升配电站智能运维的技术水平和应用效益。通过开展配电站机器人作业标准化研究，实现机器人资源优化调度配置和协同作业，保障电网安全。

【关键词】配电站；机器人；作业；标准化 一、机器人作业标准化技术方案研究 1.1配电站机器人系统架构设计

1）智能执行终端是搜集和执行所有现场信息的终端，将智能机器人及传感器信息上传至云端，并接收来自云机器人的控制指令，实现执行终端单独作业、协同作业、人机交互、共享知识下载等任务；

2）通讯体系层包括通讯传输技术、通讯协议、安全防护、网络资源优化、执行终端模块化接口等任务，保证云机器人通讯高效、安全、精准运行；

3）云端资源库包括智能执行终端上传原始数据资源、模型算法库、共享知识库、任务标准库、资源协同优化库和执行终端决策控制库等，资源存储、配置、优化等基于资源属性采用特定方式进行，如将按服务类别区别为公开云服务和专业云服务，通过协同机制进行服务请求切换，利于云机器人的能力扩展；

4）云计算引擎是云机器人的核心部分，负责数据更新、分析、存储；模型算法建模、训练、执行；人-云机器人-终端相互及整体协同等，云计算引擎根据数据资源库，融合云和端实时数据，进行故障诊断预测、辅助决策、主动控制、共性及特性知识创建、作业标准化、人机多机协同等建模，最终实现配电站云机器人及智能执行终端智能决策、云控制和知识共享复用。 1.2配电站机器人作业任务标准化研究

第一，作业环境态势感知。机器人汇总配电站内终端测量的设备信息，经过基于配网云数据的故障分析和预警研判，评估出配电站运行状态。

第二，作业过程标准化。作业过程根据现有操作规程进行制定，不涉及到核心安全操作的作业步骤可以由云机器人代替。同时对于操作人员的操作指令，云机器人判断操作人员权限进行操作，并确保操作人员操作流程符合安全规章。比如在紧急倒闸作业过程中，云机器人迅速研判出的配电站运行状态，并给出倒闸操作的结果及影响范围供操作人员选择，避免操作人员在紧张时刻错误的操作。 第三，作业结果与预期比较。云机器人的记录下操作记录，并把作业结果与预期结果进行比较，并分析两者之间的差异，找出造成差异的原因。这些差异可能是预警模型不准确，也可能是操作流程有待改进。

第四，总结改进。完善作业流程并不断改进，形成云机器人作业任务标准化技术规范，从而确保云机器人对配电站安全可靠地运维。 1.3智能作业机器人多机协同关键技术研究

基于机器人、摄像头及各类检测设备等作业终端的作业特征，执行终端协同作业任务的数据模型，构建机器人执行终端多机协作任务智能决策方法，实现云机器人执行终端多机协同作业任务的智能化、标准化；

第一，分析各种机器人、摄像头、各类检测设备以及传感器所采集的多视角配电网作业云数据的特点，针对视频、slam等数据密集型和计算密集型的任务，应用边缘计算缩小执行终端与云端之间的广域网的传输瓶颈，缓解通信网络带宽、延迟以及抖动等因素对机器人应用和服务质量的影响；

第二，分析机器人、摄像头及各类检测设备等作业终端的作业特征，开展执行终端协同作业任务的数据模型研究，构建机器人执行终端多机协作任务智能决策方法。

1.4机器人跨地域任务模型和知识共享技术研究

1）本地端，引入本地识别码与上载数据标签机制，识别码解决广播方式共享知识与模型时的端与端、端与云互识问题，数据标签实现知识提取前的预分类，便于云端对资源进行识别分类。

2）云端，云服务器设置统一的资源分配器，同时也是云对外的接口。资源分配器实现了数据分类接收与知识的按需分发。同时，资源分配器按照数据标签不同将数据送入不同的计算模块进行标准化的知识提取，并进一步决定知识与模型的存储位置，确保其可用与可寻。 2创新点

2.1面向不同运行态势的“深度-强化-迁移”配电网辅助决策模型

提出了基于深度学习技术的配电网运行数据抽象感知与深度提取技术，并采用多视角显隐信息协同技术对配电网运行态势进行划分，在此基础上，提出了配电网运行态势与辅助决策模型之间关联知识库的构建方法，构建基于强化学习与一致性协同理论的配电网辅助决策模型，最终实现了基于启发式信息交互的配电网辅助决策的迁移应用。

2.2基于实测数据共享池的配电网故障分析预警和辅助决策模型进化技术 计及配电网多源异构实测数据的动/静态特性，提出了基于大数据流配电网实测数据的传输方法与存储模式，建立了配电网实测数据共享池，在此基础上，构建基于云边协同融合的配电网故障分析预警和辅助决策知识库，同时，考虑到配电网实测数据共享池的实时扩充，提出了基于分散式多智能体边缘计算与集中式强智能体云计算的知识库更新方法，最终实现了配电网故障分析预警和辅助决策模型的实时进化。

2.3云机器人执行终端多机协同作业技术

为了提高云机器人执行终端完成作业任务的效果和效率，基于机器人、摄像头及各类检测设备的作业特征，研究执行终端协同作业任务的数据模型，构建机器人执行终端多机协作任务智能决策方法，实现云机器人执行终端多机协同作业的智能化、标准化，提升执行终端的作业效率。 2.4大规模多源信息资源管理和云端调度技术

资源调度问题复杂性直接取决于资源大小。云端信息资源由配电站内的智能监控设备、状态监测设备、巡检机器人、作业机器人等不同作业终端信息资源汇集而成，提高终端信息资源高效存储与计算，避免资源冲突造成的数据丢失和时延。某些大数据量传感器会造成极大的信息量甚至冗余，采用数据压缩技术解决储存资源与带宽资源的压力，并通过本地边缘计算与云计算引擎的二次计算相结合进行，降低计算资源的负担，避免信息压缩技术造成的信号维度损失。 2.5通信保障和安全应急处理技术

项目为解决目前IPv4应用背景下P2P上云和Nat协议端口老化等可能造成的离线问题，项目采用稳定的心跳机制和判活切换机制进行故障监测预警和主动切

换，当监测到心跳异常时，主动进行通讯恢复操作，判定无法恢复后，主动进行切换，可以采用离线安全运行模式或通过附近智能机器人或执行终端进行通讯，以避免因离线导致的无法云端知识共享，信息丢失及可能的重大安全事故。 结语

电力机器人作业单元标准化，实现协同作业，为云机器人规模化应用奠定基础。配电站机器人作业任务标准化将实现配电站不同作业智能终端接入云机器人的标准化，具体包括标准化任务模式、标准化数据接口、标准化通讯体系、标准化多机协同、标准化人机协同、标准化资源优化调度和标准化知识共享模型等，标准化成果将极大促进配电站规范化、智能化和知识资源利用高效化，极大提升电力机器人的智能化水平和应用效益。 参考文献：

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[2]张苹.机器人产业的标准化进程[J].机器人技术与应用,No.168(6):15-19.