35kV变电站的远程监控与管理系统设计与实现

国网浙江省常山县供电有限公司 曾 凡 国网衢州供电公司柯城供电分公司 吴 超

现阶段，随着电力系统的不断发展和35kV变电站规模的不断扩大，远程监控与管理系统在电力领域中起到了至关重要的作用。传统的变电站监控与管理方式存在信息获取不及时、效率低下等问题，在确保电力系统安全稳定运行方面面临挑战。因此，针对35kV 变电站的远程监控与管理系统设计是尤为重要的。

1 35kV 变电站的远程监控与管理系统设计存在问题

1.1 网络安全问题

35kV 变电站的远程监控与管理系统需要通过网络进行数据传输和远程操作，但网络存在安全风险。未经适当保护，系统可能受到黑客攻击、数据泄露或篡改等威胁，影响系统运行和数据安全。

1.2 数据完整性问题

远程监控与管理系统需要准确获取35kV 变电站的实时数据，但在数据采集、传输和存储过程中，可能会出现数据丢失、错误或篡改的情况，导致运维人员基于不准确或不完整的数据做出错误的决策。

1.3 故障诊断准确性问题

远程监控与管理系统通常会使用故障诊断算法来分析35kV 变电站的数据，以便及时发现和处理故障情况。然而，算法的准确性和可靠性可能存在问题，导致误报、漏报或错误的故障诊断结果，给运维人员带来困扰和不便。

2 35kV 变电站的远程监控与管理系统设计的优化策略

2.1 构建稳定的网络安全体系

针对网络安全问题，需要建立健全的网络安全体系，包括严格限制系统对外的访问权限、建立强大的网络防火墙，网络防火墙能够监控和过滤进出网络的流量，阻止未经授权的访问和攻击[1]。通过适当配置和管理防火墙规则，以及及时更新和升级规则数据库，能够提供有效地保护，降低系统遭受入侵的风险。

除了建立防火墙，加强网络入侵检测与防范也是十分重要的一环。入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）可以监测网络流量，及时发现并阻止入侵行为。这些系统可以根据预设的规则或模式识别异常活动，并采取相应措施保护系统避免受到攻击（见表1）。

表1 IDS 和IPS 性能对比

表1所示的IDS 和IPS 都是关键的网络安全设备，但它们在工作方式、部署位置、目标和功能上有所区别。选择使用哪种设备取决于个人的网络安全需求和预算。若要更主动且具备实时的入侵防御能力，IPS 会是最佳选择，但在35kV 变电站中更注重对网络的监视与检测，所以通常选用IDS 作为主要设备。

同时，在系统监控与管理的过程中，供应商通常会定期发布安全补丁和更新，以修复已知的安全漏洞。在面临网络攻击或安全事故时，一个高效的紧急响应机制能够迅速识别和定位威胁，便于采取相应的措施来减轻损失并恢复正常运营。通过监控和日志分析等手段检测和识别潜在的威胁，一旦检测到潜在的威胁，安全团队需要对其进行评估，并确定其对系统和业务的影响程度。根据威胁的严重性和优先级，建立应对措施的优先级顺序。预先制定的应急预案可以指导员工在遇到安全事故时采取正确的行动，并协助恢复系统和数据。通过监控和日志分析等手段来检测和识别潜在的威胁，并建立紧急响应机制和预先制定的应急预案，能够帮助组织迅速应对安全事故，减轻损失，恢复正常运营，并提高系统的安全性和可靠性。

2.2 保障数据完整性，冗余备份、验证机制和质量检查

针对数据完整性问题，需要引入数据冗余技术。数据冗余是指将数据备份存储在多个地点，以免数据丢失[2]。这种技术能够提高数据的可靠性和可用性，即使一处存储发生故障，仍能从其他地点恢复数据。实现数据冗余，可采用磁盘阵列（RAID）技术，将数据分散存储在多个磁盘上。RAID 技术提供了不同的级别，如RAID0、RAID1、RAID 5等，根据不同的需求选择合适的级别来实现数据冗余和性能优化。RAID0使用带区集来分割数据，并将其并行写入磁盘组的各个磁盘。这种并行操作可以提高读写速度，因为数据可以同时从多个磁盘读取或写入。然而，RAID0没有冗余功能，如果其中一个磁盘出现故障，所有数据都会丢失。

相反，RAID1通过在多个磁盘之间进行数据镜像来提供冗余。数据被同时写入两个磁盘，如果其中一个磁盘发生故障，仍然可以从另一个磁盘中恢复数据。这种冗余提供了较高的数据可靠性，但存储容量利用率相对较低。另一种常见的级别是RAID5，它在磁盘组中使用奇偶校验来实现冗余。数据和校验值被分布存储在多个磁盘上，如果其中一个磁盘出现故障，校验值可以用于恢复丢失的数据。RAID5在保持较高存储容量利用率的同时提供了一定程度的冗余能力。在创建带区集时，选择合适的带区大小至关重要。如果带区过大，可能导致数据仍然只局限在少数几块硬盘上的读写操作，无法充分发挥并行操作的优势。相反，如果带区过小，每个I/O 操作都可能引发大量的读写操作，占用了过多的控制器总线带宽。因此，在创建带区集时，应根据实际应用需要慎重选择带区的大小。

此外，通过将数据存储在多个地理位置的云服务器上，可以实现数据的备份和容灾。当其中一处云服务器出现故障时，仍可以通过其他地点的服务器来恢复数据。此外，云存储服务通常具有良好的可靠性和灵活性，能够根据实际需求进行扩展和调整。在数据传输过程中，可以使用加密技术来保护数据的机密性和完整性。加密能够将数据转化为不可读的形式，只有获得解密密钥才能还原数据。此外，对传输数据设置校验码、散列算法等验证手段，可以检查数据是否被篡改或损坏。分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，并通过冗余备份来提供容灾能力，可用性公式如下：

式（1）中，A 为可用性；P 为系统发生故障的概率。通过冗余备份数据，当一个节点或磁盘发生故障时，系统仍然可以从备份中恢复数据，从而提供了容灾能力。冗余备份可以使用多种方法，如数据镜像、数据复制等。例如，在一个有3个节点的分布式存储系统中，每个节点都存储相同的数据副本，并通过故障容错机制实现数据的冗余备份。在考虑系统故障的概率时，需明确每个节点发生故障的概率。假设每个节点发生故障的概率为P。为了计算系统发生故障的概率，应考虑所有节点同时失效的情况。由于系统包含3个节点，所以系统发生故障的概率为P 失效=1-（1-P）^3。概率计算主要是基于概率的补集原则，即系统发生故障的概率等于1减去所有节点都正常工作的概率。每个节点正常工作的概率是1减去该节点发生故障的概率，然后将这个概率相乘并取三次方，最后取反即可得到系统发生故障的概率。

根据这个概率，可以计算系统的可用性。

如图1所示，通过比较不同故障概率情况下的系统可用性，根据具体需求和对系统可靠性的要求，可以选择适当的故障容错机制和数据冗余备份策略。通过增加数据副本数量或采用其他冗余备份机制，可以提高系统的可用性，并降低数据丢失的风险。这样即使某个节点发生故障，仍然可以从其他节点获取数据。分布式存储系统通常具备高可靠性和可伸缩性，并且能够有效处理大规模的数据。

图1 计算分布式存储系统的可用性

2.3 基于历史数据的智能故障诊断模型，优化故障诊断应用

针对故障诊断准确性问题，需要建立基于历史数据的故障诊断模型，通过收集和分析历史故障数据，可以发现故障的共性和规律，并将这些信息应用于故障诊断模型中[3]。例如，在某电力公司35kV变电站2号主变的定检工作中发现引线夹件螺钉松动或接头焊接不良引发了技术故障。断电时发现2号主变B 相套管的导电杆已经严重灼伤，仅余三分之一的连接。

针对上述故障现象，可以利用机器学习和人工智能等先进技术，从大量的历史数据中学习和归纳，发现特征和模式，实现更准确、更快速地故障诊断。采用分2000A 色谱分析仪对故障数据进行测试，获取氢气、乙炔、总烃等指标，通过跟踪和分析这些数据，发现故障性质与可能情况。训练模型的输入，结合其他辅助参数如温度、压力等，通过合适的机器学习算法，如监督学习的分类算法，预测未来故障的类型与可能的原因，并辅助工程师快速准确地定位故障点，机器学习算法中的监督学习分类算法可以用于预测未来故障的类型与可能的原因。其中，常见的分类算法包括逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（Support Vector Machines,SVM）、决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）等。

以逻辑回归作为分类算法来预测故障类型。逻辑回归模型可以建立以下公式：

式（2）中，P（y=1|x）表示在给定输入变量x时，目标变量y 取值为1的概率；exp 表示自然指数函数；z 是线性变换的结果，可以表示为：

式（3）中，β0、β1、β2…βn 是模型的参数，表示变量的权重。x1、x2…xn 是用于预测的特征变量。

模型训练过程中，通过使用历史故障数据作为训练集，首先利用最大似然估计等方法来估计出最优的β 参数。然后在应用模型进行预测时，将新的输入特征值替代x1、x2…xn，计算出给定输入变量时，目标变量取值为1的概率。

工作人员通过这样的分类模型，工程师可以根据输入的故障特征值来预测故障类型，并根据模型输出的结果来快速准确地定位故障点。当新的故障发生时，工程师只需将相关特征输入模型，模型会返回预测结果，从而指导维修工作。

最终，经过故障验算，现故障点已找到，将原来的导电杆进行了更换，该变压器故障消除，二次检测无异常现象发生。

为了确保诊断结果的可信度，需要加强对故障诊断结果的验证和比对。可以利用实验室测试环境或类似场景对故障诊断模型进行验证，评估其数据准确性。同时，还可以与实际应用场景进行对比测试，验证模型在实际环境中的适用性和可靠性。通过持续地验证和比对，可以及时发现和纠正故障诊断模型中的问题，提高诊断结果的可信度。随着时间推移和业务发展，系统可能会面临新的故障类型和复杂性。

因此，需要持续监测和分析系统运行状态和故障数据，及时调整和改进故障诊断模型。可以借助机器学习的增量学习技术，使系统能够不断从新的故障数据中学习和适应，提高故障诊断效果。