基于大数据技术的500 kV变电站运维监测与故障诊断研究

摘""要：随着电力系统的复杂性提升，传统运维和故障诊断方法难以适应500"kV变电站高效、安全运行的需求。基于大数据技术构建的运维监测与故障诊断系统，利用多类型传感器和高速以太网，实时采集、传输并存储设备数据，通过机器学习模型进行故障诊断，实现了对电力设备运行状态的实时监控和精准预警。系统应用结果显示，改进后的方法提升了故障检测准确性和响应速度，为电网安全稳定运行提供了重要支持。

关键词：500"kV变电站""大数据技术""运维监测""故障诊断""预警系统

中图分类号：TP311.13;TM63

Research"on"Operation"and"Maintenance"Monitoring"and"Fault"Diagnosis"of"500kV"Substations"Based"on"Big"Data"Technology

WANG"Junwei""HUO"Sheng""SHI"Huiguang""MA"Yujiao

Inner"Mongolia"UHV"Power"Supply"Company，"Huhehot，"Inner"Mongolia"Autonomous"Region，"010000"China

Abstract："With"the"increasing"complexity"of"power"systems，"traditional"operation"and"maintenance"and"fault"diagnosis"methods"are"unable"to"meet"the"requirements"for"efficient"and"safe"operation"of"500"kV"substations."The"operation"and"maintenance"monitoring"and"fault"diagnosis"system"based"on"Big"Data"technology"utilizes"multi-type"sensors"and"high-speed"Ethernet"to"facilitate"real-time"data"acquisition，"transmission，"and"storage"of"equipment"information."By"employing"machine"learning"models"for"fault"diagnosis，"real-time"monitoring"and"accurate"warning"of"the"operating"status"of"power"equipment"have"been"achieved."Application"results"indicate"that"the"improved"method"significantly"enhances"fault"detection"accuracy"and"response"speed，"providing"critical"support"for"the"safe"and"stable"operation"of"the"power"grid.

Key"Words："500"kV"substation;"Big"Data"technology;"Operation"and"maintenance"monitoring;"Fault"diagnosis;"Warning"system

随着我国经济快速发展与能源消费持续上升，电力系统的稳定性与可靠性变得至关重要。在“十四五”规划中，国家强调加速能源领域数字化转型，推动电力系统智能化、高效化发展[1]。500"kV变电站作为高压电网的核心枢纽，对电力传输与供应稳定性起着决定性作用。然而，传统运维方式存在信息滞后、响应慢、效率低等问题，难以满足当前复杂需求[2]。大数据技术的兴起为电力系统管理提供了新工具，通过实时数据采集、分析，能提前预警故障，为运维决策提供支持。尽管大数据技术已提升电力系统智能化水平，但在500"kV变电站的专门应用及故障诊断深度整合方面仍有待深入[3]。因此，本研究聚焦于利用大数据技术优化500"kV变电站运维，通过构建实时数据处理平台，结合机器学习与人工智能算法，实现设备全面监控与实时预警，以提高运维效率，确保电力系统安全稳定运行。

1""500"kV变电站运维监测与故障诊断需求分析

500"kV变电站在电力网络中起关键作用，需确保稳定运行以减少输电损耗并保障系统安全。设备易受负荷波动、环境变化影响，易发生故障，需实施全面实时监测与故障诊断[4]。传统方法依赖人工巡视和定期检查，但存在检测频率低、实时性不足、缺乏历史数据分析等局限，难以满足高效运维需求，详情见表1。因此，采用大数据技术至关重要，其能快速采集与处理海量数据，通过智能传感器和物联网技术实时获取设备状态信息，挖掘历史数据预测潜在故障，提高诊断前瞻性，并融合多源数据构建高效故障诊断系统，确保500"kV变电站的安全稳定运行。

2""500"kV变电站大数据运维监测与故障预警系统

2.1""数据采集与预处理

在500"kV变电站的运维监测与故障预警体系内，数据采集与预处理构成了系统的核心环节，其品质直接关联到后续分析及故障诊断的精确度[5]。为实现高效的数据采集，变电站关键部位与设备均装配有先进传感器，持续监测并记录电压、电流、温度、湿度等多项运行参数与环境数据。这些传感器借助物联网技术，确保实时数据能够迅速传递至中央处理系统，不仅提升了数据采集的全面性与即时性，还实现了广域设备信息的有效集成[6]。为确保数据的兼容性与标准化传输，系统采纳了IEC"61850国际标准，该标准作为电力自动化领域广泛应用的通信协议，极大增强了不同厂商与型号设备间的互操作性。在此框架下，智能电子设备（Intelligent"Electronic"Device，IED）成为数据交换的关键节点。特别是面向通用对象的变电站事件（Generic"Object"Oriented"Substation"Event，GOOSE）报文与采样值（Sampled"Measured"Value，SMV）的应用，分别负责快速事件通报与精确数据传输，两者协同工作，确保了变电站设备在任何异常状况下的即时响应与数据上报。数据传输层面，系统依赖于高速以太网技术，以保障大量实时数据的快速传递至中央处理平台。针对海量数据的存储挑战，系统采用了分布式存储架构，如Hadoop"HDFS，此方案不仅显著提高了数据存取效率，还增强了数据在设备故障或网络中断情况下的安全保存与恢复能力[7]。同时，结合大数据处理平台，系统能对海量数据进行深度挖掘与高效分析。进入数据预处理阶段，首要任务是执行数据清洗，旨在剔除噪声与错误数据，为后续分析奠定准确基础。随后，通过数据融合技术，将源自不同传感器与设备的数据进行整合，形成统一的监控数据集。标准化处理步骤则确保所有数据遵循同一标准，便于跨来源数据的比较与分析。最终，特征提取技术被用于从庞大数据集中提炼关键信息，为故障诊断与预测模型提供高质量的输入数据，该系统的整体流程如图1所示。

2.2""数据处理与故障诊断模型

在500"kV变电站的运维监测与故障诊断过程中，数据处理与模型构建发挥着关键作用。对于采集到的多源异构数据，系统运用数据清洗、缺失值填补以及异常值检测等一系列预处理技术，以有效保障数据质量。在预处理阶段，为消除特征之间量纲差异的影响，采用最小-最大归一化（Min-Max"Normalization）方法，将数据归一化至[0，1]区间。归一化公式（1）如下：

式（1）中：为原始数据；和分别为数据集的最小值和最大值；为归一化后的数据。

在模型选择方面，考虑到电力设备故障的复杂性和多样性，选用基于深度学习的长短期记忆网络（Long"Short-Term"Memory"Network，LSTM）模型。LSTM模型通过其独特的结构，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在LSTM模型中，遗忘门（Forget"Gate）用于控制前一时刻单元状态对当前时刻的影响，其计算公式（2）为：

式（2）中：为遗忘门的输出；为Sigmoid激活函数；为遗忘门的权重矩阵；为前一时刻的隐藏状态；为当前输入；为遗忘门的偏置项。通过遗忘门的调节，LSTM能够在时序数据的长短期依赖关系间实现平衡，增强故障诊断模型的准确性和适用性。

2.3""实时监测与故障预警系统设计

系统架构涵盖数据采集、传输、处理及应用4个层级，通过变电站内传感器实时获取设备运行与环境数据，依托高速以太网及IEC"61850标准协议确保数据传输的高效与互操作性，利用大数据平台进行数据存储、预处理及分析，最终在应用层呈现实时监测界面与故障预警模块。为满足实时监测需求，系统采用Apache"Kafka与Spark"Streaming等流处理技术，实现实时数据的高效处理与复杂事件分析。预警机制设计方面，系统依据故障严重程度与影响范围，设定多级预警与响应策略，通过监控界面、短信及邮件等多种方式即时通知运维人员，并支持自定义预警规则，增强系统灵活性与适应性。

3""应用效果分析

3.1""案例背景

为验证基于大数据技术的500"kV变电站运维监测与故障诊断系统是效性，该变电站配置500"kV主变压器、高压断路器、隔离开关、电流互感器、电压互感器、避雷器等关键设备，并采用3/2断路器接线方式，确保运行的高可靠性与灵活性。鉴于设备长期运行中可能受负荷波动、环境因素影响而引发故障，为提升运维效率、缩短故障停电时间，引入基于大数据技术的运维监测与故障诊断系统显得尤为关键。

3.2""数据分析与诊断结果

500"kV变电站运维监测与故障诊断系统展现出了出色的故障识别与诊断能力。系统基于大量历史数据的学习与分析，能够全面覆盖设备过载、温度异常、电流波动等常见故障，并实现风险的准确预测。故障检测准确率达到95.5%，在复杂工况下仍能保持高度的稳定性，为运维人员提供了精确的决策依据。同时，系统具备快速响应能力，平均诊断时间仅为2.3"s，满足了电力系统对实时监测与迅速反应的需求，有效遏制了故障的连锁效应，确保了电力系统的安全运行。为直观展示系统性能，部分常见故障的数据对比如图2所示。

该系统作为基于大数据技术的运维监测与故障诊断工具，以其高准确率和快速响应能力，对500"kV变电站的安全稳定运行起到了重要支撑作用。

4""结语

本研究聚焦大数据技术在500"kV变电站运维监测与故障诊断中的应用，构建了实时数据采集与预处理系统，运用机器学习算法建立故障诊断模型，实现了精准监测与故障预警，提升了检测的准确性与响应速度。研究强调数据采集的全面性、准确性及多源数据融合的重要性，同时指出机器学习模型性能依赖于高质量的训练数据。展望未来，该系统将致力于数据质量、模型算法及系统性能的持续改进，推动变电站智能化运维水平提升，确保电力系统安全、稳定运行。

参考文献

[1]李迪.大型变电站在线监测与故障诊断技术研究[J].电子元器件与信息技术，2023，7（7）：109-112.

[2]赵阳.基于物联网技术的变电站运行状态监测与预警系统研究[J].通信电源技术，2024，41（7）：76-78.

[3]金珊珊，孙博洋，刘鹏飞.基于大数据和人工智能的智慧变电站运营优化策略研究[J].南北桥，2024（7）：193-195.

[4]曹菜平，赵辉.基于AI的运维知识库模型的变电站智能运维技术研究"[J]."机械与电子，2024，42（10）：49-53.

[5]石绍松.面向智能变电站的设备故障监测系统设计与实现[D].济南：山东大学，2022.