电气一次设备在线监测与智能维护系统研究

王浪

（重庆大唐国际彭水水电开发有限公司，重庆 409600）

电气一次设备，包括变压器、断路器、隔离开关等，作为电力系统的核心组成部分，对于整个电力系统的可靠性和稳定性具有至关重要的影响。随着设备运行年限的增加，设备的性能可能逐渐下降，甚至导致设备故障。因此，研究电气一次设备在线监测与智能维护系统显得尤为重要。因此，结合大数据分析和机器学习技术，构建智能维护系统成了研究的关键。本文主要研究电气一次设备在线监测与智能维护系统，旨在提高设备的运行效率，延长设备寿命并降低维护成本。

1 电力一次设备在线监测与智能维护的内涵

电力一次设备在线监测与智能维护是一种针对电气一次设备的现代化维护手段，通过实时监测设备运行状况，分析设备健康状况，预测潜在故障并制定相应维护策略，以提高设备运行效率，延长设备寿命，降低维护成本和保障电力系统的稳定运行。在线监测是指在设备运行过程中对其关键参数进行实时或定期监测，以了解设备的实际运行状况。电力一次设备在线监测的主要目标是发现设备的异常运行状态，及时预警潜在故障，从而为后续的智能维护提供数据支持。在线监测涉及多种技术，包括：（1）传感器与互感器技术。用于实时采集设备的关键参数，如电流、电压、局部放电、温度、湿度等。（2）数据采集与传输技术。用于将传感器与互感器采集到的数据实时传输至数据中心或云平台。（3）数据处理与分析技术。用于对收集的数据进行处理、分析和可视化，以便操作人员实时掌握设备运行状况。

智能维护是指基于在线监测数据、设备运行历史数据以及相关领域知识，运用大数据分析、机器学习等技术，对设备的健康状况进行评估，预测潜在故障，并制定相应的维护策略。电力一次设备智能维护的主要目标是实现对设备维护的精细化管理，提高维护效果，降低维护成本。智能维护涉及多种技术，包括：（1）设备状态评估。通过分析在线监测数据，评估设备的健康状况，发现潜在问题。故障预测与预防：运用机器学习算法，基于设备历史数据和运行状态预测潜在故障，为预防性维护提供决策支持。（2）维护策略优化。根据设备状态评估结果和故障预测，制定合适的维护策略，以实现维护资源的合理分配和最优化。（3）故障诊断。利用专家系统、模式识别等技术对设备的故障原因进行分析和诊断，提高故障处理的准确性和效率。（4）维护计划与调度。根据设备健康状况、故障预测结果和维护策略，制定维护计划，对维护任务进行优先级排序和调度。（5）知识管理。收集、整理和更新电力一次设备的运行经验、故障案例和维护策略等相关领域知识，为智能维护提供知识支持。（6）绩效评估。通过对比设备维护前后的运行状况和故障发生率，评估智能维护系统的实际效果和价值。（7）用户界面与交互。设计直观的用户界面，使操作人员能够方便地查看设备运行状态、故障预警信息和维护任务，同时提供友好的交互方式，方便操作人员输入设备信息、反馈维护结果等。

2 在线监测技术

在线监测技术是实现电气一次设备智能维护的关键，涉及互感器和传感器的选型、数据采集与传输以及无线通信技术在监测系统中的应用。

2.1 互感器和传感器的选型

互感器和传感器是在线监测系统的核心部件，用于实时采集设备的关键参数。在选型过程中，应根据需要监测的设备类型和参数特点选择合适的互感器和传感器。经常运用到的设备有电流互感器、电压互感器、介损传感器、局部放电传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器等。

2.2 数据的采集与传输

数据采集与传输是在线监测系统的重要环节。采用高性能的数据采集设备，可以确保数据的准确性和实时性。此外，需要考虑数据传输方式，如有线传输或无线传输。具体方法如下。

（1）数据采集设备。可以选择如采集卡、嵌入式数据采集模块等，根据实际需求选择合适的采样率、分辨率和通道数量。

（2）有线传输。可以采用如以太网、RS-485、光纤等传输方式，具有较高的传输速率和稳定性，但布线成本和维护成本较高。

（3）无线传输。可以采用如LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、蓝牙等无线通信技术，具有布线成本低、部署灵活等优点，但受到信号覆盖范围和干扰影响。

3 智能维护系统

3.1 设备状态评估方法

设备状态评估是智能维护系统的核心，它可以帮助我们了解设备的健康状况和潜在问题。常用的设备状态评估方法有四种，分别是基于物理模型的评估方法、数据驱动的评估方法、模型融合方法以及专家系统方法。

基于物理模型的评估方法主要根据设备的物理特性和工程原理建立数学模型，从而评估设备的状态。这些模型通常需要对设备的工作原理有深入了解，并能够准确地描述设备的动态行为。基于物理模型的评估方法优点是具有较强的理论依据，但可能受到模型复杂度和参数不确定性的影响。

数据驱动的评估方法依赖大量的设备运行数据，通过数据挖掘、统计分析和模式识别等技术，发现设备状态与数据之间的关联规律。其优点是可以处理复杂和非线性的关系，但可能需要大量的历史数据和计算资源。

模型融合方法将物理模型和数据驱动方法相结合，既利用设备的物理特性和工程原理，又充分利用实际运行数据。模型融合方法可以克服单一模型的局限性，提高评估的准确性和可靠性。

专家系统方法主要依赖领域专家的经验和知识，通过构建知识库、推理机制和用户接口等模块，实现对设备状态的评估。专家系统方法可以处理不确定和模糊的信息，但需要大量的专家知识和维护工作。

3.2 基于机器学习的故障预测

基于机器学习的故障预测方法利用历史数据来训练模型，从而预测设备未来的故障行为。其中包括监督学习方法、无监督学习方法、半监督学习方法和时间序列分析方法。监督学习方法需要有标记的数据集，包括正常状态和故障状态的数据，常用的算法有决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等，可以较准确地预测设备的故障类型和发生时间，但需要大量的标记数据进行训练。无监督学习方法不需要标记数据，而是根据数据的自然分布和相似性进行聚类和异常检测，常用的算法有K-means 聚类、DBSCAN、自编码器等，可以发现潜在的故障模式，但对异常值和噪声敏感。半监督学习方法结合了监督学习和无监督学习的优点，利用少量的标记数据和大量的无标记数据进行训练，常用的算法有标签传播、生成对抗网络等，可以降低标记数据的需求，提高模型的泛化能力。时间序列分析方法专门针对时间序列数据进行故障预测，如自回归模型、滑动窗口、长短时记忆网络（LSTM）等，可以捕捉数据的动态变化和周期性规律，有助于提高预测的准确性。

3.3 大数据分析在智能维护中的应用

大数据分析为智能维护带来了新的机遇。在实际应用中，我们可以利用大数据平台，如Hadoop、Spark 等，进行高效的数据处理和分析。这些平台为处理海量数据提供了分布式计算能力，可以有效地处理来自设备传感器的实时数据、历史数据以及其他相关数据源（如运维记录、环境信息等）。首先，大数据平台可以帮助提高数据清洗和预处理的效率。数据清洗是智能维护的基础，可以剔除异常值、噪声和冗余数据，为后续的分析提供高质量的数据。大数据平台可以在短时间内处理大量数据，提高数据清洗的速度和质量。基于大数据平台的数据分析可以挖掘设备运行数据中的隐藏规律和关联。通过聚类、关联规则挖掘等数据挖掘技术，可以发现设备之间的关联性、故障模式、运行趋势等信息。再者，大数据分析可以帮助实现设备运行状态的实时监控。基于实时数据流处理技术，如Apache Kafka、Apache Flink等，可以在数据产生的同时进行分析，实时发现设备的异常状态，为设备维护提供及时的预警信息。最后，将大数据分析结果与知识图谱、专家系统等技术相结合，可以为维护决策提供更加全面和精确的支持。知识图谱可以整合设备领域的专家知识和经验，帮助理解和解释数据分析结果。专家系统可以根据分析结果和知识图谱，生成针对性的维护建议和策略，提高维护决策的准确性和可靠性。

4 在线监测与智能维护系统集成

4.1 系统架构设计

针对电力一次设备在线监测与智能维护的需求，设计了一种基于物联网和云计算技术的智能维护系统。该系统包括三个部分：终端设备、云平台和客户端。终端设备通过传感器和监测设备采集设备运行数据，并将数据传输到云平台进行存储和分析。客户端可以通过云平台访问设备运行数据，并查看设备状态、运行趋势和维护计划。

（1）终端设备。选择了具有传感器和通信模块的智能电力一次设备，如SF6 断路器、配电柜、变压器等。这些设备可以通过采集电流、电压、温度、湿度等参数来实现设备的在线监测。

（2）云平台。采用基于物联网的云计算平台，如阿里云、华为云等。该平台可以提供高可靠性、高并发、低延迟的数据存储、分析和处理能力。选择阿里云作为我们的云平台，利用云上物联网平台、大数据平台和人工智能平台来实现数据处理、分析和维护决策支持。

（3）客户端。提供了Web 和移动端两种客户端，以便用户可以方便地查看设备状态和维护计划。用户可以在客户端上查看设备的实时状态、历史趋势和报警信息，同时可以根据维护计划进行相应的操作。

4.2 关键技术集成

在实现系统架构的过程中，集成了多种关键技术，具体如下。

（1）互感器和传感器选型。根据设备型号和要求，选择了具有较高精度和可靠性的电流、电压、温度和湿度传感器，以保证数据的准确性和稳定性。

（2）数据采集与传输。采用了Modbus 和MQTT 协议来实现终端设备和云平台之间的数据采集和传输。Modbus 是一种通用的串行通信协议，支持点对点通信和多节点通信；MQTT 是一种轻量级的消息传输协议，可以在低带宽和不稳定的网络环境下实现可靠的数据传输。

（3）无线通信技术。我们选择了LoRaWAN 协议作为无线通信技术，以实现设备数据的长距离、低功耗、低成本传输。LoRaWAN 协议可以支持终端设备的自组网和低功耗睡眠模式，同时具有高抗干扰能力和大覆盖范围。

（4）机器学习算法。为了实现设备的故障预测和状态评估，我们采用了基于机器学习的算法，如决策树、支持向量机和随机森林等。这些算法可以对大量的历史数据进行学习和分析，从而提高故障预测和状态评估的准确性和精度。

（5）大数据分析。为了提高维护决策的精度和全面性，使用大数据分析技术对设备运行数据进行分析和处理。我们采用了Spark 和Hadoop 等大数据处理平台，利用机器学习算法、自然语言处理技术和知识图谱等技术实现数据挖掘和知识发现。

5 实际案例分析

5.1 案例背景

选择某发电厂发电机作为实际案例。该发电机容量为350MW，已经投运多年。近年来，发电机中性点铜排温度较高，且三相分布不均衡。运行中存在温度过高、接触电阻变化导致机组直阻超标等风险。为了解决这些问题，发电厂决定采用在线监测与智能维护系统，对发电机进行实时监测和分析，以提高设备运行的可靠性和安全性，同时降低维护成本和停机损失。

5.2 在线监测与智能维护系统的实施过程

在实施在线监测与智能维护系统的过程中，安装了多个在线红外测温摄像头进行数据采集。这些摄像头采集的数据与机组监控系统采集的发电机温度、有功、无功、振动等数据，均传输到云平台上进行存储和分析。通过对这些数据的分析和处理，可以实时了解发电机中性点铜排的运行状况，及时发现潜在的故障风险，为维护决策提供支持。同时，还利用大数据分析技术对历史数据进行分析和挖掘，提取了一些有用的知识和规律，用于制定维护策略和决策支持。通过在线监测与智能维护系统的实施，成功地实现了对发电机中性点铜排的全面监测和智能化维护，提高了设备的可靠性和维护效率。

6 结语

本文详细探讨了在线监测与智能维护系统在电力一次设备中的应用。首先，介绍了在线监测的内涵，阐述了互感器和传感器的选型、数据采集与传输。其次，详细阐述了智能维护系统，包括设备状态评估方法、基于机器学习的故障预测和大数据分析在智能维护中的应用。最后，结合一个实际案例，阐述了在线监测与智能维护系统的实施过程和系统效果评估。该案例表明，通过在线监测和智能维护系统的应用，可以提高设备的维护效果，降低维护成本，提高生产效率。未来，在线监测与智能维护系统将成为电力一次设备维护的主流方式，有望进一步提升设备的可靠性和安全性。