电力电网运维实习报告

电力电网运维实习报告一、摘要2023年7月10日至2023年8月28日，我在电力电网运维部门担任实习生，负责输电线路巡检与设备维护。期间完成35条线路的无人机巡检，累计采集图像数据12,458张，识别设备缺陷127处，其中严重缺陷23处，提交维修报告并获采纳91%。应用无人机三维建模技术，对3处杆塔基础沉降进行测量，精度达±5毫米，为结构加固提供数据支撑。通过实践掌握线路巡检数据分析流程，建立缺陷分类标准，提升缺陷处理效率20%。总结出基于无人机与GIS系统的协同巡检方法论，可应用于类似场景，缩短巡检周期30%。二、实习内容及过程2023年7月10日到2023年8月28日，我在电力电网运维部门实习。主要是跟着师傅们做输电线路的日常维护和故障处理。刚开始几天，主要是熟悉220千伏线路的基本情况和巡检流程，师傅给我看了历年来的运行数据，特别是关于绝缘子劣化率的部分，有年份的统计，比如2019年到2022年，直线杆塔绝缘子自爆概率从0.8%上升到1.2%，我们就重点在那个区域巡检。7月20号开始独立参与无人机巡检，负责两条50千伏线路。8月1号到8月15号参与了一次线路跳闸事故处理。那是个雷雨天气，10千伏某线路跳闸，我们赶到现场时发现是铁塔基础被雨水冲刷，倾斜了大概1.5度。我们做了临时支撑，然后上报数据，最后更换了新的基础。这次事件让我印象深刻，因为之前在学校做的是理想状态下的计算，实际现场要复杂得多，泥土湿度、植被根系这些都要考虑进去。实习期间，我用了部门的标准缺陷识别软件，对无人机拍的照片自动识别，但准确率只有65%，很多细小的放电痕迹没挑出来，最后还是靠师傅的经验人工复核。我就额外学习了ENVI软件做图像增强，把对比度、锐度调到最佳，再配合软件，准确率提到了78%，师傅看了还挺惊讶。我们还用了GIS系统查线，有一次定位一个接地故障点，光靠电阻测量偏差太大，最后用GIS的电磁场模拟功能，误差控制在5米以内，比传统方法快了快一半时间。困难是有的，比如8月10号那会儿，负责的35千伏线路图纸太老了，很多设备编号都看不懂，沟通了好几次才弄明白。后来我就自己整理了电子版台账，把新旧编号对应上，效率高多了。另一个是培训不足，部门给的新设备操作手册太泛了，实际操作时很多细节没讲到，我就自己上网找视频教程，反复练习。收获就是真的懂了什么是“状态检修”，不是简单的定期检查，而是要根据运行数据来安排维护，比如我负责的那条线路，去年红外测温发现2号塔横担有热斑，今年巡检时果然发现接点过热，及时处理避免了更严重的事故。这次实习让我觉得，学校学的理论知识必须结合实际才能活过来，比如故障树分析，在学校是公式，现在看现场，一个跳闸可能导出十几条原因，要一条条查。也让我意识到，现在的运维越来越依赖数字化工具，像我学的那个无人机三维建模，精度能做到厘米级，以后肯定是大趋势。职业规划上，我更想往带电作业方向发展，但感觉现在技能还差得远，得多学才行。三、总结与体会这8周，从2023年7月10日到8月28日，在电力电网运维部门的经历，像把书本里的知识掰开了揉碎了看。以前觉得线路巡检就是看看有没有断线，现在明白，气象数据、历史故障记录、红外测温曲线、无人机影像分析，这些拼起来才是个完整的画像。比如7月25号参与的那次35千伏线路检修，就是因为综合分析发现沿线几个杆塔的接地电阻趋势异常，提前安排处理，避免了像去年夏天那样因为接地不良导致的连续跳闸事故。当时看运行数据，对比了三年来的趋势，那几处电阻值每年都在稳步升高，从50欧姆涨到80欧姆以上，超出了标准值。这次实习让我真切感受到，运维不是被动响应，而是主动预防，数据才是眼睛。实习最大的价值，就是让我把“学”和“用”形成了闭环。以前学保护原理，觉得抽象，现在跟着师傅调试微机保护装置，看着屏幕上定值整定、压板投退，再核对实际运行参数，那种感觉完全不一样。8月15号独立完成的那次无人机线路巡检报告，覆盖了2条110千伏线路，总共345公里，识别出52处缺陷，其中15处需要进一步确认，提交报告后得到了反馈，标记准确率在92%以上。这比单纯做实验有说服力多了。也让我意识到，做技术工作，细节决定成败，哪怕是无人机电池充裕率，都要提前算好，7月30号因为预留电量不足，返航错过了一次关键数据点，师傅就让我写了检讨。这种责任感，是学校里体会不到的。对职业规划来说，这次经历像打开了一扇窗。之前想往调度方向发展，现在更倾向于继电保护或状态检修，特别是看到部门如何利用大数据分析设备健康状态，感觉未来这方面机会很大。比如8月20号，师傅给我看了近五年的设备缺陷统计分析，发现某种型号的绝缘子在线路顶风区域劣化率是其他区域的2.3倍，这背后肯定有气象条件、运行环境等深层原因，这让我觉得很有探索价值。未来打算深挖这个方向，可能考虑考取专业资格证书，比如那个继电保护员证，先把基础打牢。行业趋势上，数字化、智能化确实是大方向。实习期间接触到的智能巡检机器人、在线监测系统，还有我们用GIS做电磁场仿真模拟，这些都让我觉得，未来的电网运维，人跟机器配合得越好，效率越高。8月25号部门组织的技术分享会提到，明年要推广基于AI的故障预测模型，现在看数据，去年通过模型提前预警的4起设备异常，准确率能达到85%。这让我觉得，学校里学的编程、数据分析课，真是用在了刀刃上。虽然实习只8周，但感觉像是提前预演了职场，知道了自己哪些地方还差得远，比如现场问题快速判断能力，现在看来还需要大量积累。但好在有了方向，接下来学习就不会那么盲目了。这种从学生到准职场人的心态转变，感觉比学多少知识更重要。四、致谢在此期间，衷心感谢电力电网运维部门提供宝贵实习机会。特别感谢指导我的师傅，在