基于通信技术的变压器设备故障管理与维护系统设计

靳 武，李 磊

（国网宁夏电力有限公司超高压公司，宁夏 银川 750001）

0 引 言

随着社会经济的快速发展，电力系统的规模不断扩大，变压器设备作为电力系统的关键设备，其运行状态直接影响着电网的安全稳定运营。长期高负荷运行的变压器易发生各种故障，如绝缘故障、超温故障等，不仅会引起事故，还会造成巨大的经济损失[1]。因此，实时监测变压器运行状态并进行故障预测，有助于及时处理故障和维护。传统的变压器故障管理以人工定期检查和维护保养为主，效率较低。随着工业互联网和智能化技术的出现，基于先进传感器和通信技术构建自动化变压器故障管理与维护系统，能够实现对设备运行参数的智能监测、故障预测及预警、远程维护与管理，提高变压器的运行可靠性，延长使用寿命。

1 变压器设备故障类型和管理分析

1.1 变压器设备故障类型与特点

变压器是电力系统的重要设备之一，其运行状态直接影响电网的稳定。长期运行的变压器容易出现各种故障，常见的变压器故障类型与特征如表1 所示。

表1 常见变压器故障类型与特征

变压器故障类型复杂多样，严重影响设备安全稳定运行。因此，实时监测与评估变压器健康状态，预警潜在威胁，并及时处理故障，是保证系统可靠运行的关键措施。

1.2 现有故障管理方法与技术

1.2.1 传统的定期人工检查与维护

这种方法一般每年对设备进行1～2次全面检查，检查内容包括外观检查、通风系统检查、控制和保护系统检查、绝缘和耐压试验等。定期人工检查方式经济实用，可以发现设备外部故障，但是检测周期长达1 年，无法实现实时监测，存在漏检风险[2]。

1.2.2 在线监测系统

这种系统通过在变压器内部安装温度传感器（精度为0.1 ℃）、振动传感器（测量范围为10 ～1 000 Hz）、气体传感器（测量SF6、H2、CH4、C2H6等气体）等，并通过有线或无线网络（通信速率100 Mb/s 以上）采集传感器信号，实现对变压器的实时监测。这种方法可以有效获取设备的内部运行参数，但是传感器种类与数量有限，无法全面监测设备状况。此外，系统构建成本较高。

1.2.3 基于物联网和大数据技术的智能电力物联网系统

该系统通过在设备上安装射频识别（RadioFrequency Identification，RFID）智能电子标签，采集设备的实时运行和环境数据，并结合云端知识库（知识容量可达10 TB 级）和多维数据模型（维度可达数十维），实现对设备健康状态的智能评估和预警诊断。这种方法虽然可以全面感知设备状态，但数据复杂度高，算法实现复杂，准确度有待考察。

2 通信技术在设备管理与维护中的应用

2.1 通信技术概述

随着物联网、5G 通信技术等的发展，工业物联网应用于各个领域。在设备管理与维护中，通信技术主要实现对设备状态信息的实时采集与传输，构建设备监测预警、故障诊断与预测、远程控制维护等智能化应用，提高系统的自动化水平[3]。一般采用无线通信技术，如窄带物联网（Narrow Band-Internet of Things，NB-IoT）、远距离无线电（Long Range Radio，LoRa）、ZigBee 等，传输监测数据，以减少布线，降低系统构建成本。这些无线技术在免许可的工业科学医疗（Industrial Scientific Medical，ISM）频段工作，通信距离在1 ～10 km，数据速率为50 ～250 kb/s。常用的通信网络拓扑结构有点对点、星型及网状等。为确保数据传输的稳定可靠，网络通常设置冗余机制，并采用安全可靠的通信协议，如消息队列遥测传输（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）、受限应用协议（Constrained Application Protocol，CoAP）等。通过无线模块与传感器集成，1 台NB-IoT 基站最多可以连接10 000 个终端，网络容量高达数千兆。结合云计算和大数据分析，可以高效处理海量设备数据，构建精确的数字孪生系统，准确预测异常，优化设备运维。

2.2 通信技术在设备管理与维护中的应用原理

通信技术的应用改变传统的设备管理与维护模式，实现故障预警、状态监测、远程诊断与控制的智能化和信息化。在此基础上，构建包括设备智能感知层、通信网络层以及应用计算层的3 层架构[4]。其中，智能感知层主要由稳定可靠的工业传感器组成，包括温度传感器、湿度传感器、振动传感器以及图像传感器等。这些传感器精度高、抗干扰性强、测量范围广，频率响应范围可达10 ～5 000 Hz，分辨率高达16 位，能够满足工业测量需求。首先，通过控制器局域网总线（Controller Area Network，CAN）、Modbus、可寻址远程传感器可寻址远程传感器高速通道（Highway Addressable Remote Transducer，HART）等工业通信总线或NB-IoT、5G 等无线通信模块与传感器集成，组建无线智能传感网络，实现对设备的全面监测。其次，通过星型、树型或网状拓扑的安全可靠网络(传输速率大于50 Mb/s)，采用传输控制协议/网际协议（Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP）、MQTT 等工业通信协议，以毫秒级时延将监测数据传输至工控机或计算中心。最后，应用大数据和深度学习算法，构建包含辨识模型、预测模型及评估模型的智能分析平台，实现对设备运行状态和故障模式的实时预测、评估和诊断，输出设备健康度评分与维护建议，并以App、短信等形式推送给相关维保人员进行远程智能决策。这种模式克服传统周期性检查的盲点，能主动发现故障迹象，优化设备运行与维护，提高系统的可靠性与可用性。

3 变压器设备故障管理与维护系统设计

3.1 数据采集与监测

基于先进通信技术的变压器设备数据采集与监测系统主要由智能传感器网络、采集网关以及通信模块3 部分组成。智能传感器网络通过在变压器关键部位布置温度传感器、湿度传感器、振动传感器以及气体传感器等，精确捕获变压器工作参数[5]。网络采用自组织的无线Mesh 拓扑结构，节点间通过ZigBee（2.4 GHz）通信，速率为250 kb/s，传输距离可达1.5 km。由于网络设置冗余机制，任何一个节点故障都不会影响数据传输。智能传感器集成信号调理、数据处理和无线通信功能，直接在节点采集并计算参数，输出过滤后精炼的数据，能够降低对通信系统和计算平台的依赖性。采集网关采用工业级计算机如西门子工控机IPC627D 与传感器网络对接，作为数据汇聚与预处理平台。网关缓存数据库容量为2 TB，可以存储3 年原始数据。网关集成对象连接与嵌入的过程控制（Object Linking and Embedding Process Control，OPC）统一体系架构（OPC Unified Architecture，OPC UA）、CAN/HART 等主流工业通信接口，支持30种工业通信协议，可以实现对异构传感器网络的融合。网关上设置MQTT 协议的Broker 服务器，与平台保持TCP 长连接，用于实时数据传输。基于4G 的工业级无线通信模块实现远距离、低延时数据传输，通信模块按照Cat.1bis 标准，最大下行速率为10 Mb/s，采用低功耗设计，支持广域和NB-IoT 网络，能够确保信号稳定可靠。同时设置双模冗余设计，具备VPN 数据安全与身份认证功能。该系统充分利用先进的通信技术与网络架构，实现变压器参数的精准高效采集，为后续状态评估、故障诊断奠定基础。

3.2 故障诊断与预测

基于先进通信技术的变压器故障智能诊断与预测系统主要通过构建数字孪生平台实现。系统收集传感器采集的温度、湿度、气体生成速率以及振动等多源异构数据，经过融合处理构建变压器高保真数字孪生模型。模型通过仿真统计学习变压器多状态下的特征模式，识别不同故障对应的特征指标和阈值，建立状态评估与故障分类识别模型。平台采用深度学习等算法持续优化模型，实现对故障的准确判别。例如，采用卷积神经网络对不同故障模式的振动噪声信号进行特征提取和分类，假设输入节点数为2 000 个，训练数据集为100 万组数据，其平均识别精度可达97%。对稀有故障采用迁移学习算法进行训练，能够解决数据不足的问题。模型同时集成关联分析模块，基于传感器数据相互间的关系建立故障关联知识图谱，知识体系包含上万条关联规则。综合运用模型预测结果和知识推理判断故障类型。预测方面，平台结合态势感知、数字孪生及人工经验建立混合智能预测模型，实现对变压器故障过程的模拟预测。利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）传感器监测数据，预测关键参数的未来趋势，评估故障发展态势，同时综合考虑设备健康状态、运行环境、维保保养等信息，修正预测结果。平台采用概率风险模型评估影响，并进行多级预警，指导运维人员采取对应措施。该系统充分利用先进智能算法与数字化建模手段，能够准确判别故障过程，实现变压器状态精确评估与故障科学预测。

3.3 远程维护与管理

基于5G、NB-IoT 等通信技术实现的远程智能维护与管理系统，可对变压器设备开展故障预测、状态评估、远程控制及智能优化等全生命周期运维。该系统通过无线传感器网络、工业互联网平台与5G 通信网络的深度融合，构建精准的设备数字孪生，实现信息物理系统深度协同，突破物理距离限制，对设备实施主动式远程监管。现场变压器布置无线Mesh 传感网，节点采用ZigBee 模块，发射功率为100 mW，网络冗余度不小于50%，覆盖变压器关键部件。传感器采用工业级设计，测温精度达0.1℃，动态响应时间小于50 ms。网络采集变压器振动、温升、油质等数据，通过低功耗NB-IoT 一体化通信模块上传至5G 基站，下行速率可达1 Gb/s，时延小于10 ms。

5G 站点与区域性工业互联网平台对接，构建电力企业信息物理融合系统。首先，平台应用数字孪生技术构建变压器的高保真虚拟模型，能精确反映设备实时状态。其次，平台可生成变压器3D 图像，渲染精度达0.5 mm，还原绝缘、铁芯、绕组等部件的内部结构与运动过程。再次，平台与数字孪生系统双向交互数据，驱动虚拟模型动态演变，实现物理设备的镜像映射。最后，平台利用OPC UA 等工业协议，与变压器现场控制系统互联互通。远端运维人员可登录平台，像操作实体设备一样对数字孪生变压器开展故障预测、状态评估、远程测试等智能维护与优化。将最终形成的方案下发现场智能终端，指导工程师运用AR 设备执行维护任务，实现变压器远程闭环管控。该系统充分利用先进通信与数字化建模技术，打通信息孤岛，实现高效精确的远程设备监管与智能维护。

4 结 论

变压器作为电网的关键设备之一，其故障会严重威胁电网安全运行。文章基于先进通信技术建立智能化故障管理与远程维护系统，通过构建精确的数字孪生模型，充分利用物联网、5G 通信、云计算、大数据以及人工智能等前沿技术手段，实现变压器运行参数的智能高效采集、状态评估和故障预测，从而达到远程闭环控制和主动式维护。未来，随着关键技术的不断成熟，将深入推广应用类似系统，加速电力系统的数字化和平台化转型升级，使电网运行更加可靠、高效。