電力行業智能電網調度與智能運維方案TOC\o"1-2"\h\u1980第1章智能電網概述 3284201.1智能電網發展背景 359351.2智能電網關鍵技術 339251.3智能電網發展趨勢 429918第2章電網調度基本原理 4149802.1電網調度體系結構 497912.2電網調度業務流程 437692.3電網調度關鍵技術 527964第3章智能電網調度 5309893.1智能調度系統架構 5209883.1.1系統總體架構 6150313.1.2數據采集與處理層 6112303.1.3調度策略與算法層 611763.1.4應用服務層 6110843.1.5用戶界面層 6174603.2數據采集與處理技術 6131553.2.1數據采集技術 6218433.2.2數據預處理技術 624213.2.3數據歸一化處理 697063.3智能調度策略與算法 6209713.3.1基于最優潮流的發電調度 715253.3.2基于負荷預測的發電調度 7197493.3.3基于人工智能的調度策略 7274893.3.4網絡分析算法 77221第4章智能運維技術 7292624.1智能運維系統架構 7216854.1.1數據采集與傳輸層 7256274.1.2數據處理與分析層 792214.1.3應用服務層 792504.1.4用戶界面層 814544.2故障診斷與預測技術 859034.2.1故障診斷技術 8281054.2.2故障預測技術 85674.3運維決策支持技術 839814.3.1設備維護策略優化 826504.3.2資源優化配置 9270034.3.3風險評估與管理 9301254.3.4應急預案制定 919395第5章電力系統建模與仿真 9131045.1電力系統建模方法 9293855.1.1數學建模 9311185.1.2物理建模 9243205.1.3混合建模 987285.2電力系統仿真技術 972845.2.1時域仿真 9185985.2.2頻域仿真 10326895.2.3離散事件仿真 10162175.3智能電網仿真應用 10191905.3.1基于廣域測量系統的仿真 1075735.3.2集成化調度與控制仿真 1014805.3.3分布式能源與微網仿真 10111835.3.4人工智能在電力系統仿真中的應用 1025191第6章信息通信技術在智能電網中的應用 10146266.1信息通信技術概述 10101716.2電力通信網規劃與優化 1164676.2.1電力通信網概述 1129776.2.2電力通信網規劃 1189146.2.3電力通信網優化 1122556.3信息安全與隱私保護 11125066.3.1信息安全 11216676.3.2隱私保護 1222458第7章大數據與人工智能在智能電網中的應用 12318947.1大數據技術在智能電網中的應用 12223497.1.1數據采集與管理 12123397.1.2數據分析與預測 12234417.1.3數據可視化 1291427.2人工智能技術在智能電網中的應用 12264257.2.1電力系統調度 1263447.2.2故障診斷與預測 13245857.2.3智能巡檢 13179017.3智能電網數據分析與挖掘 13130477.3.1數據挖掘算法 13232067.3.2機器學習與深度學習 13303037.3.3云計算與邊緣計算 133410第8章智能電網設備管理與維護 13252958.1智能電網設備管理策略 13187638.1.1設備生命周期管理 13325618.1.2設備風險評估 1417588.1.3設備維護決策 148728.2設備狀態監測技術 14256108.2.1傳感器技術 14196018.2.2數據處理與分析技術 1431148.2.3通信技術 15226598.3智能巡檢與維護 15117668.3.1智能巡檢技術 15108398.3.2故障診斷技術 15313548.3.3維護與修復技術 1518409第9章智能電網調度與運維應用案例 15156179.1智能調度應用案例 15165719.1.1分布式能源優化調度案例 15232919.1.2電網故障智能診斷與處理案例 15288349.2智能運維應用案例 16175099.2.1變電站智能巡檢案例 1613159.2.2輸電線路智能監測與維護案例 16246499.3綜合應用案例 16170009.3.1智能電網調度與運維一體化案例 1677479.3.2基于大數據和云計算的電網調度與運維案例 1611577第10章智能電網調度與智能運維發展展望 162386010.1技術發展趨勢 161058810.2政策與產業環境分析 17628210.3未來挑戰與機遇 17第1章智能電網概述1.1智能電網發展背景全球能源需求的不斷增長，傳統能源體系正面臨前所未有的壓力。為應對這一挑戰，各國紛紛提出發展清潔能源和提高能源利用效率的戰略目標。在此背景下，智能電網應運而生，成為電力行業轉型升級的重要方向。智能電網融合了先進的信息通信技術、自動化控制技術和新能源技術，旨在構建一個高效、清潔、安全、可靠的現代能源體系。1.2智能電網關鍵技術智能電網涉及眾多關鍵技術，以下列舉幾個核心方面：（1）信息通信技術：智能電網采用高速、可靠的信息通信技術，實現電網設備、系統及用戶之間的信息傳輸與交互，為電網調度、運維等環節提供數據支持。（2）自動化控制技術：通過自動化控制技術，實現電網設備的遠程監控、自動調節和故障處理，提高電網運行效率。（3）分布式能源接入技術：分布式能源的廣泛應用，智能電網需具備良好的兼容性和調度能力，保證分布式能源的高效接入和利用。（4）儲能技術：智能電網通過儲能技術，實現電能的儲存和調節，提高電網的穩定性和可再生能源的利用效率。（5）大數據與人工智能技術：大數據分析和人工智能技術為智能電網提供了強大的決策支持，助力電網調度與運維環節的智能化發展。1.3智能電網發展趨勢智能電網的發展趨勢主要體現在以下幾個方面：（1）清潔能源的廣泛應用：可再生能源成本的降低，清潔能源在智能電網中的比重將持續上升，促進能源結構優化。（2）電網與信息網絡的深度融合：智能電網將不斷強化信息通信技術在電網調度、運維等環節的應用，實現電力系統的高效運行。（3）分布式能源與儲能技術的普及：分布式能源和儲能技術將在智能電網中發揮越來越重要的作用，提高電網的可靠性和靈活性。（4）智能化與自動化水平的提升：智能電網將持續提高電網設備的智能化和自動化水平，為用戶提供更優質的服務。（5）安全與隱私保護：在智能電網發展過程中，網絡安全和用戶隱私保護將成為關注重點，保證電網安全穩定運行。第2章電網調度基本原理2.1電網調度體系結構電網調度體系結構是智能電網調度的核心框架，主要包括以下幾個層次：（1）調度管理層：負責制定電網調度策略、計劃和應急預案，對整個電網調度過程進行監督和管理。（2）調度執行層：根據調度管理層的指令，執行具體的電網調度操作，包括發電、輸電、變電、配電等環節的調度。（3）調度支持層：為調度管理層和調度執行層提供技術支持，包括數據采集、處理、分析和傳輸等功能。（4）調度控制層：實現對電網設備運行狀態的實時監控，對調度指令的快速響應和執行。2.2電網調度業務流程電網調度業務流程主要包括以下幾個方面：（1）數據采集與處理：通過遠程終端單元（RTU）等設備，實時采集電網運行數據，進行數據預處理和校驗，保證數據準確可靠。（2）狀態評估：對電網設備運行狀態進行實時評估，發覺異常情況，為調度決策提供依據。（3）調度計劃：根據電網運行需求和設備狀態，制定發電、輸電、變電、配電等環節的調度計劃。（4）調度指令：根據調度計劃，具體的調度指令，包括發電機組的啟停、負荷的調整、線路的切換等。（5）調度指令執行：將的調度指令下發給相應的執行部門，對電網運行進行實時調整。（6）調度監控：對調度指令執行過程進行實時監控，保證調度操作的正確性和有效性。2.3電網調度關鍵技術電網調度關鍵技術主要包括以下幾個方面：（1）數據通信技術：實現電網運行數據的實時傳輸，為調度決策提供數據支持。（2）人工智能技術：通過機器學習、專家系統等方法，提高調度決策的智能化水平。（3）優化算法：采用遺傳算法、粒子群算法等優化方法，求解電網調度問題，提高調度效果。（4）模擬仿真技術：利用模擬仿真軟件，對電網運行情況進行模擬，為調度決策提供參考。（5）安全穩定控制技術：通過安全穩定控制策略，保證電網在遭遇突發事件時，能夠快速恢復正常運行。（6）可視化技術：將電網運行數據和調度結果以圖形、圖表等形式展示，提高調度的直觀性和便捷性。第3章智能電網調度3.1智能調度系統架構智能電網調度系統是電力系統安全、穩定、高效運行的關鍵技術支撐。本章將從系統架構的角度，詳細介紹智能電網調度的組成及功能。3.1.1系統總體架構智能調度系統總體架構包括數據采集與處理層、調度策略與算法層、應用服務層和用戶界面層。各層之間通過標準化接口進行數據交互，保證系統的高效運行。3.1.2數據采集與處理層數據采集與處理層主要負責實時采集電網運行數據，并進行預處理和歸一化處理，為調度策略與算法層提供可靠的數據支持。3.1.3調度策略與算法層調度策略與算法層是智能調度系統的核心部分，主要包括發電調度、負荷預測、網絡分析等功能模塊。3.1.4應用服務層應用服務層為用戶提供電網調度相關的業務應用，如發電計劃制定、設備監控與維護等。3.1.5用戶界面層用戶界面層提供友好的人機交互界面，便于用戶實時了解電網運行狀態，并進行調度操作。3.2數據采集與處理技術數據采集與處理技術是智能調度系統的基礎，本節將介紹數據采集與處理的相關技術。3.2.1數據采集技術數據采集技術主要包括遙測、遙信、遙調和保護等，通過這些技術實現對電網運行狀態的實時監測。3.2.2數據預處理技術數據預處理技術包括數據清洗、數據同步和數據壓縮等，旨在提高數據質量，減少數據傳輸和存儲的壓力。3.2.3數據歸一化處理數據歸一化處理是將不同類型和量綱的數據轉換為統一格式，便于調度策略與算法層的處理和分析。3.3智能調度策略與算法智能調度策略與算法是智能電網調度的核心，本節將介紹幾種典型的調度策略與算法。3.3.1基于最優潮流的發電調度基于最優潮流的發電調度算法以電網運行成本最低為目標，通過優化發電計劃，實現發電資源的高效利用。3.3.2基于負荷預測的發電調度基于負荷預測的發電調度算法通過預測未來一段時間內的負荷需求，制定相應的發電計劃，以滿足電網運行需求。3.3.3基于人工智能的調度策略基于人工智能的調度策略包括神經網絡、遺傳算法等，通過模擬人類專家的調度經驗，實現對電網的智能調度。3.3.4網絡分析算法網絡分析算法主要包括最短路徑算法、最小樹算法等，用于分析電網結構，為調度決策提供依據。第4章智能運維技術4.1智能運維系統架構智能運維系統架構是電力行業實現高效、自動化運維的關鍵。本節將從系統架構的角度，詳細闡述智能運維的技術構成及功能模塊。智能運維系統架構主要包括以下幾個層面：4.1.1數據采集與傳輸層數據采集與傳輸層負責從各類設備、系統及平臺中采集實時數據，并通過通信網絡將數據傳輸至智能運維中心。數據采集方式包括有線和無線通信技術，如光纖、以太網、無線傳感器網絡等。4.1.2數據處理與分析層數據處理與分析層主要包括數據預處理、數據存儲、數據挖掘和數據分析等功能。通過對海量數據的處理和分析，實現對電力系統運行狀態的實時監控和評估。4.1.3應用服務層應用服務層主要包括故障診斷、預測、運維決策支持等模塊，為電力系統運維人員提供智能化、自動化的運維工具。4.1.4用戶界面層用戶界面層負責向運維人員展示系統運行狀態、故障診斷結果、預測結果等信息，并提供友好、易用的操作界面。4.2故障診斷與預測技術故障診斷與預測技術是智能運維系統中的核心模塊，其主要任務是對電力系統設備進行實時監測，發覺潛在故障并預測故障發展趨勢。4.2.1故障診斷技術故障診斷技術主要包括以下幾種方法：（1）基于專家系統的故障診斷：利用專家知識庫和推理機制，對電力系統設備進行故障診斷。（2）基于機器學習的故障診斷：通過訓練故障樣本數據，構建故障診斷模型，實現對未知故障的識別。（3）基于狀態估計的故障診斷：利用狀態估計方法，對電力系統運行狀態進行實時監測，發覺異常設備。4.2.2故障預測技術故障預測技術主要包括以下幾種方法：（1）基于時間序列分析的故障預測：通過對設備運行數據的時間序列分析，預測設備未來可能出現的故障。（2）基于人工智能的故障預測：利用神經網絡、支持向量機等人工智能方法，構建故障預測模型。（3）基于數據驅動的故障預測：通過分析設備運行數據，挖掘潛在的故障規律，實現故障預測。4.3運維決策支持技術運維決策支持技術為電力系統運維人員提供科學、合理的決策依據，主要包括以下幾個方面：4.3.1設備維護策略優化根據設備故障診斷和預測結果，制定合理的設備維護策略，如定期維護、狀態維護等。4.3.2資源優化配置通過分析電力系統運行數據，優化資源配置，提高系統運行效率和經濟效益。4.3.3風險評估與管理結合故障預測結果，對電力系統進行風險評估，為運維人員提供決策依據。4.3.4應急預案制定根據故障預測和風險評估結果，制定應急預案，降低電力系統故障帶來的影響。第5章電力系統建模與仿真5.1電力系統建模方法電力系統建模是研究電力系統運行特性、穩定性及優化控制的重要手段。本節主要介紹電力系統的建模方法，包括數學建模、物理建模及混合建模。5.1.1數學建模數學建模通過對電力系統的各個組成部分進行抽象和簡化，建立數學模型來描述電力系統的運行狀態。常見的數學建模方法包括狀態空間建模、傳遞函數建模和阻抗建模等。5.1.2物理建模物理建模依據電力系統的實際物理過程，對系統中的設備、元件及控制策略進行詳細建模。物理建模方法主要包括電磁暫態建模、熱暫態建模和機電暫態建模等。5.1.3混合建模混合建模結合數學建模和物理建模的優點，對電力系統中關鍵部分采用物理建模，而對其他部分采用數學建模。這種建模方法可以提高仿真精度，降低計算復雜度。5.2電力系統仿真技術電力系統仿真是基于建立的數學或物理模型，模擬電力系統的實際運行過程，以便對電力系統的運行特性、穩定性和控制策略進行分析。本節主要介紹以下幾種仿真技術：5.2.1時域仿真時域仿真是在時間域內對電力系統進行動態過程仿真，包括電磁暫態、機電暫態和熱暫態仿真等。時域仿真可以全面揭示電力系統的動態行為，為系統運行和控制提供依據。5.2.2頻域仿真頻域仿真通過對電力系統的頻率特性進行分析，研究系統在特定頻率下的穩定性和響應特性。頻域仿真主要包括小信號穩定性分析和暫態穩定性分析等。5.2.3離散事件仿真離散事件仿真針對電力系統中的隨機事件和離散事件進行建模和仿真，如設備故障、操作切換等。離散事件仿真有助于分析系統在極端情況下的運行特性。5.3智能電網仿真應用智能電網仿真應用結合了先進的信息技術、通信技術和控制技術，為電力系統的調度和運維提供支持。以下為智能電網仿真的主要應用：5.3.1基于廣域測量系統的仿真廣域測量系統（WAMS）為電力系統提供實時的、全局的運行數據。基于WAMS的仿真技術可以實現對電力系統動態過程的實時監測和分析，提高系統穩定性和運行效率。5.3.2集成化調度與控制仿真集成化調度與控制仿真將電力系統的調度、控制策略與仿真技術相結合，實現對系統運行狀態的實時監控和優化控制，提高電力系統的安全性和經濟性。5.3.3分布式能源與微網仿真分布式能源和微網作為智能電網的重要組成部分，其仿真技術關注于多能互補、能量管理和運行控制等方面。分布式能源與微網仿真能夠為新能源接入和能源利用效率提升提供技術支持。5.3.4人工智能在電力系統仿真中的應用人工智能技術（如深度學習、神經網絡等）在電力系統仿真中具有重要作用，可以用于負荷預測、故障診斷、設備狀態評估等方面，提高電力系統仿真的智能化水平。第6章信息通信技術在智能電網中的應用6.1信息通信技術概述信息通信技術（InformationandCommunicationTechnology，ICT）在智能電網中扮演著重要角色。智能電網的發展離不開高效、穩定的信息通信技術支持，其涵蓋了數據采集、傳輸、處理和存儲等多個方面。本章主要介紹信息通信技術在智能電網中的應用，包括電力通信網規劃與優化、信息安全與隱私保護等方面。6.2電力通信網規劃與優化6.2.1電力通信網概述電力通信網是智能電網的基礎設施，主要負責為電力系統提供高速、可靠的通信服務。電力通信網主要包括光纖通信、無線通信、衛星通信等多種技術手段。6.2.2電力通信網規劃電力通信網規劃應根據智能電網的發展需求，結合現有網絡資源，制定合理的網絡架構和擴展策略。規劃過程中應考慮以下因素：（1）業務需求：分析各類業務對通信網絡帶寬、時延、可靠性等方面的需求，保證網絡規劃滿足業務發展需求。（2）技術選型：根據業務需求，選擇合適的通信技術和設備，提高網絡功能。（3）網絡拓撲：設計合理的網絡拓撲結構，提高網絡的可靠性、可擴展性和維護性。6.2.3電力通信網優化電力通信網優化旨在提高網絡功能，降低運營成本。優化措施包括：（1）網絡監控：實時監控網絡運行狀態，發覺并解決網絡故障。（2）資源分配：合理分配網絡資源，提高網絡利用率。（3）技術升級：跟蹤通信技術發展，及時更新網絡設備和技術。6.3信息安全與隱私保護6.3.1信息安全智能電網的信息安全，關系到電力系統的穩定運行和國家安全。信息安全措施包括：（1）安全防護：部署防火墻、入侵檢測系統等安全設備，防范網絡攻擊和非法入侵。（2）數據加密：對重要數據進行加密處理，保證數據傳輸和存儲的安全性。（3）認證授權：建立嚴格的認證授權機制，保證用戶身份的合法性和操作的合規性。6.3.2隱私保護智能電網中涉及大量用戶隱私數據，如用電信息等。為保護用戶隱私，應采取以下措施：（1）數據脫敏：對敏感數據進行脫敏處理，降低隱私泄露風險。（2）隱私合規檢查：加強對智能電網應用的隱私合規性檢查，保證用戶隱私得到有效保護。（3）法律法規：依據國家相關法律法規，制定智能電網隱私保護政策和措施。通過以上措施，提高智能電網的信息安全與隱私保護水平，為智能電網調度與智能運維提供可靠保障。第7章大數據與人工智能在智能電網中的應用7.1大數據技術在智能電網中的應用7.1.1數據采集與管理智能電網中，大數據技術的應用首先體現在數據采集與管理方面。通過對各類電力設備的實時監測與遠程控制，實現數據的高效采集。同時采用分布式存儲與計算技術，對海量數據進行有效管理，為智能電網調度與運維提供數據支持。7.1.2數據分析與預測大數據技術在智能電網中的應用還包括數據分析與預測。通過對歷史數據的挖掘，發覺電力系統運行規律，為電力調度提供依據。同時結合實時數據，利用機器學習等算法對電力需求、設備故障等進行預測，提高智能電網的運行效率。7.1.3數據可視化大數據技術在智能電網中的應用還體現在數據可視化方面。通過將復雜的數據以圖表、圖像等形式直觀展示，使電網運行狀態一目了然，便于調度人員快速做出決策。7.2人工智能技術在智能電網中的應用7.2.1電力系統調度人工智能技術在智能電網中的應用首先體現在電力系統調度方面。通過構建智能調度系統，實現對電力系統的優化調度，提高電力系統的運行效率和經濟性。7.2.2故障診斷與預測人工智能技術在智能電網中的應用還包括故障診斷與預測。利用深度學習、模式識別等技術，對電力設備進行實時監測，發覺潛在故障，并通過預測模型對設備壽命進行評估，為智能運維提供依據。7.2.3智能巡檢人工智能技術在智能電網中的應用還體現在智能巡檢方面。通過無人機、等載體，結合圖像識別技術，實現對電網設備的自動巡檢，提高巡檢效率，降低安全風險。7.3智能電網數據分析與挖掘7.3.1數據挖掘算法在智能電網中，數據挖掘算法的應用對提高電網運行效率具有重要意義。常見的數據挖掘算法包括關聯規則挖掘、分類與預測、聚類分析等，這些算法可應用于電力市場分析、設備故障診斷等方面。7.3.2機器學習與深度學習機器學習與深度學習技術在智能電網中的應用日益廣泛。通過對電網數據的訓練學習，構建智能模型，實現對電力系統運行狀態的實時監測、預測和分析，為智能電網調度與運維提供有力支持。7.3.3云計算與邊緣計算云計算與邊緣計算技術在智能電網中的應用，有助于提高數據分析和挖掘的效率。云計算為智能電網提供強大的計算能力和存儲資源，邊緣計算則可實現數據在源頭的實時處理，降低延遲，提高響應速度。兩者相結合，為智能電網的高效運行提供有力保障。第8章智能電網設備管理與維護8.1智能電網設備管理策略智能電網設備管理作為保障電網安全、可靠、高效運行的關鍵環節，其管理策略的優化顯得尤為重要。本節主要從設備生命周期管理、設備風險評估和設備維護決策三個方面展開論述。8.1.1設備生命周期管理設備生命周期管理是指從設備的選型、采購、安裝、運行、維護到退役的整個過程進行管理。通過對設備生命周期的監控與評估，實現設備價值的最大化。具體措施如下：（1）制定合理的設備采購和更換策略，保證設備功能與電網需求相匹配。（2）建立設備檔案，詳細記錄設備運行數據，為設備維護和故障診斷提供依據。（3）開展設備狀態評估，及時發覺潛在故障，制定針對性的維護措施。8.1.2設備風險評估設備風險評估是對電網設備可能存在的風險進行識別、評估和預警的過程。主要內容包括：（1）建立設備風險評價指標體系，包括設備故障率、設備老化程度、設備運行環境等因素。（2）運用數據分析方法，對設備風險進行量化評估，為設備維護和調度提供依據。（3）制定設備風險控制策略，降低設備故障率，提高電網運行可靠性。8.1.3設備維護決策設備維護決策是根據設備狀態監測和風險評估結果，制定合理的設備維護計劃。主要包括以下內容：（1）制定預防性維護策略，對設備進行定期檢查、保養和維修。（2）實施預測性維護，根據設備運行數據，預測設備故障，制定針對性的維護措施。（3）優化設備維護資源，提高設備維護效率，降低維護成本。8.2設備狀態監測技術設備狀態監測技術是對電網設備運行狀態進行實時監測和評估的關鍵技術。主要包括以下內容：8.2.1傳感器技術傳感器技術是設備狀態監測的基礎，主要包括溫度、濕度、振動、電流等參數的監測。通過安裝在設備關鍵部位的傳感器，實時采集設備運行數據。8.2.2數據處理與分析技術對采集到的設備數據進行處理和分析，提取反映設備狀態的特征參數。主要包括數據預處理、特征提取和狀態識別等環節。8.2.3通信技術通信技術是設備狀態監測數據傳輸的保障。采用有線和無線通信相結合的方式，實現設備狀態數據的實時、可靠傳輸。8.3智能巡檢與維護智能巡檢與維護是利用現代信息技術，對電網設備進行高效、精確的巡檢和維護。主要包括以下內容：8.3.1智能巡檢技術智能巡檢技術通過無人機、等載體，搭載高清攝像頭、紅外熱像儀等設備，對電網設備進行遠程、自動化巡檢。8.3.2故障診斷技術故障診斷技術是對巡檢過程中發覺的問題進行快速、準確的診斷。主要包括專家系統、機器學習等技術在故障診斷中的應用。8.3.3維護與修復技術維護與修復技術是對故障設備進行維修和更換的關鍵技術。主要包括現場快速維修、遠程指導維修和設備更換等環節。通過智能電網設備管理與維護的實施，有助于提高電網運行效率，降低設備故障率，保障電網安全、可靠、高效運行。第9章智能電網調度與運維應用案例9.1智能調度應用案例9.1.1分布式能源優化調度案例本案例針對某地區分布式能源進行優化調度，通過智能電網調度系統，實現風光儲聯合調度、多能互補和需求側響應。通過大數據分析和預測，提高了可再生能源的消納能力，降低了棄風棄光率，提升了電網運行經濟性和安全性。9.1.2電網故障智能診斷與處理案例本案例以某地區電網為背景，運用智能調度系統對電網故障進行快速診斷和智能處理。系統通過實時數據采集、分析，實現對故障類型的識別和定位，并提供相應的處理建議，提高了電網故障處理效率，降低了故障損失。9.2智能運維應用案例9.2.1變電站智能巡檢案例本案例介紹了一種基于無人機和人工智能技術的變電站智能巡檢系統。該系統可實現對變電站設備的自動巡檢、故障識別和預警，提高了運維效率，降低了人工巡檢成本，保證了電網設備的安全運行。9.2.2輸電線路智能監測與維護案例本案例以某地區輸電線路為對象