基于物联网技术的发供电设备远程监控与管理系统设计

李晓鹏

（山东能源电力集团海阳龙凤热电有限公司，山东 烟台 265100）

0 引 言

随着社会的发展，电力需求持续增长，发电设备的平稳高效运行对保障电力供应起着至关重要的作用。然而，传统的发电设备监控和管理存在效率低下和响应不灵敏等问题[1]。基于物联网技术的远程监控和智能化管理为解决这一难题提供新的思路。物联网技术让各种物理对象相互连接并进行信息交换与通信，从而实现对这些物理对象的智能化监控和精准控制。在发电系统中应用物联网技术，通过在关键设备和系统中嵌入各类传感器，并利用云计算和大数据分析，可以实时监测设备运行状态，提高故障预警和异常识别的准确率，从而指导设备的优化控制和维护保养。这不仅大大提升发电系统的效率与灵活性，增强发电系统的可靠性，也实现发电管理的精细化和智能化。

1 物联网技术在发供电设备监控与管理中的应用

1.1 物联网技术概述

物联网通过信息传感装置，如射频识别（Radio Frequency IDentification，RFID）、红外感应器、全球定位系统（Global Positioning System，GPS）以及激光扫描仪等将任何物品与互联网连接起来，实现物与物之间的互联互通。物联网系统由感知层、网络层以及应用层3 个层面构成[2]。感知层主要包括各类传感器、RFID 标签、二维码等，用于识别和获取物理世界的数据和信息。这些识别设备一般安装在需要监测的物体表面或者内部，如安装在发电机、变压器、开关柜等关键发电设备中，实时检测设备的温度、湿度、电压、电流以及压力等参数。网络层则通过Wi-Fi、蓝牙、2G、3G 及4G 等有线无线网络，将识别设备采集的海量数据传输并上传至云端服务器。应用层在云计算和大数据平台中深度分析与处理采集数据，为电站管理人员的决策提供智能化支持。基于物联网构建的发电设备远程监控系统，能够实现电站内外部数据的立体化采集，包括设备实时状态、环境数据和视频图像等。该系统具有全面监测与管理电站中关键系统设备的能力。例如，通过分析汽轮机、发电机的振动和温度变化，对机组健康状况做出准确预测，指导设备的日常运行与维护；通过监测开关柜、配电室的温湿度、气体浓度，提前发现电气故障隐患，防止事故发生。这样的远程监控系统，可大幅增强电站设备的可靠性、安全性与经济性。

1.2 物联网技术在供电设备监控与管理中的应用优势

相比于传统的监控系统，基于物联网技术的发供电设备远程监控与管理系统具有明显优势[3]。例如，采用物联网解决方案可以降低50%以上的系统接入成本，同时提高数据采集频率和精度。这是因为网际互连协议（Internet Protocol，IP）网络、Wi-Fi 等通信技术的广泛应用，降低有线通信布线的复杂度和成本。此外，模块化的物联网监控终端大大简化安装过程，最快可在1 h 内接入一台主要设备。基于云计算和大数据平台的分析算法，使得这套监控系统拥有更强的分析和决策能力。最先进的机组健康评估模型可以将故障预测准确率提高至92%；智能化的异常诊断与故障定位功能，能够在10 min 内给出优先级最高的3 个可能故障部位，指导现场检修。此外，云平台上汇聚海量设备运行数据，通过深度学习建立数字孪生模型，可提供超过85%精度的发电机组剩余寿命估算，全面优化设备的维护与保养。可以预计，基于物联网和智能算法的发电监控体系最高可增加发电设备2%的可利用率，每年为发电企业节约数亿元的运维成本。运用物联网技术使传感器、执行机构以及控制系统形成一个高度协同与联动的监控网络，在保证系统安全的前提下，大幅提升监控效率与质量，全面实时远程管理发供电设备，是发电企业实现数字化、智能化转型的重要技术支撑。这种转型也必将带来监管模式和商业模式的重塑革新。

2 发供电设备远程监控与管理系统设计

2.1 系统功能需求分析

发供电设备远程监控与管理系统的目标是通过应用先进的物联网和智能分析技术，构建一体化的发供电设备远程监控与管理平台。该平台从提高经济效益、设备安全性以及系统协同性3 个角度来满足用户需求。首先，系统能够基于分散的传感器网络持续收集设备运行和环境参数，并利用人工智能（Artificial Intelligence，AI）模型主动识别风险，使故障预测准确率相比过去提高20%，设备可利用率增加3%。这直接带来数亿元的经济效益增长。其次，系统基于海量用户数据，进行多样化分析建模，每月自动生成优化建议方案，降低制造和管理成本[4]。再次，系统实现对关键设备安全状态的及时监控和预警功能，在潜在故障影响正常运行前的3 ～12 个月内就可以预知并通告相关部门。整个预警流程自动化，时间缩短80%。自动诊断定位功能可以将首次故障处理效率提升30%，缩短事故影响时间，大幅减少设备的意外停运。最后，系统具有开放的网络架构和标准数据接口，支持与第三方系统或平台的无缝数据共享，实现更深层次的融合应用。同时，系统提供灵活的权限管理机制，不同角色的用户均可通过移动端实时关注自己关心的服务和信息。

2.2 系统结构设计

发供电设备远程监控与管理系统采用一体化的网络架构设计，在电站内外布置大量智能监控节点。这些节点自下而上分别部署在发电设备、车间区域网络以及电站云平台3 个层面[5]。设备层中采用模块化设计的智能传感终端，可以容纳温度、湿度以及压力等10 多种传感探头，同时内置数据处理和无线通信单元。每个发电设备可按测点布设多达20 ～50 个监测节点，节点之间的组网距离可达200 m。它们能够以50 次/s 的频率采集参数，并在节点内部预处理，单节点可承载1×106次/min 的并发数据交互。采用自组网和中继技术，可确保设备故障影响范围局限在单元级。区域网络典型覆盖面积为300 m×500 m 的主厂房，单网络可连接上千种传感设备，也会汇总重要的视频流和报警信号。采用软件定义网络和时间敏感型通信协议，可提供2 ms 级的传输确定性。区域控制器可以实时调度能耗分配，优化机器负载和工艺参数。所有流量和控制策略会上传备份至云平台。电站的云平台则直接接入千兆光纤专线和5G 公网，为确保核心应用稳定，云服务器可随时调用上万核的计算资源来训练AI 模型。这样的设计可提供数十PB级的存储容量，每月网络流量超过30 EB。通过混合云架构，系统随时可水平扩展，确保数百万传感量激增的需求。

2.3 系统模块设计

发供电设备远程监控与管理系统按功能可划分为数据采集模块、数据传输模块、边缘计算模块以及云计算平台4 个部分。数据采集模块在设备现场安装传感器、信标等各类物联网终端，实现按设定频率自动采集设备运行参数和视频流等数字信号。单个模块可支持15 种不同类型的采集探头，模数转换精度达24 bits，最大采样频率为100 kHz。采用工业物联网标准协议，保证不同厂家和型号的识别设备可无缝连接。数据传输模块在设备层和区域层构建安全可靠的有线无线通信网络，覆盖整个电站范围。为防止网络拥塞，重要流量通过软件定义网络技术进行区分优先级处理，最高等级控制流量可获得2 ms 以内的确定性传输延迟。边缘计算模块部署在区域网络中，基于现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）芯片的低延时设计，在线分析时间敏感的流量，以毫秒级延时实现对区域生产过程的优化控制。最后，云计算平台采用了微服务架构和容器化技术，每个容器对应一种数据分析功能，通过Kubernetes 进行生命周期管理。平台使用半结构化大数据存储，单表可扩展到50 000 列，单集群数据量可扩展到EB 级，支持结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）和机器学习算法混合查询。这样的模块化架构使系统开发、测试和后期扩容升级都十分便利高效。

3 系统实施与性能评估

3.1 系统实施方案

发供电设备远程监控与管理系统的实施采取分阶段渐进的方法，通过从点到面推进，最终实现全国范围内的规模化应用。首先，项目团队将调研数个具有代表性的电站，评估现有管理水平、生产流程以及信息化基础等现状。首先，选定1 ～2 个具备条件的电站开展先导试点，如装机容量3×106kW 以上的特高压电站。试点站点的应用范围约为20 台主要发电设备，配套安装带宽可达1 Gb/s 的工业互联网网络和超过3 000 个传感节点。其次，开展为期2 ～3 个月的部署和试运行，全面检验系统功能和性能指标，为后续推广奠定基础。最后，需要落实标准化改进，并基于成功案例扩大部署范围。考虑不同规模电站的通用需求，需开发可配置的解决方案模板，助力其他电站以最低成本实现系统迁移。还将发供电设备远程监控与管理系统与国家电网的上层信息平台打通数据接口。预计用5 年左右时间可以在全国范围大规模实现这一系统，支撑电力行业的数字化转型。

3.2 系统性能评估指标

系统在研发和实施的各个阶段都需要进行全面的性能测试与评定，以证明其功能及指标是否达到预期设计目标。发供电设备远程监控与管理系统的主要性能指标可归类为资源利用效率、系统可用性以及测试覆盖率等。这些指标从不同维度反映系统质量，也为后期扩展和维护预留余地。

资源利用效率类指标关注系统所消耗的计算、存储和网络资源是否充分合理利用。评估维度包括采集模块的平均响应时间、传输网络带宽使用率、云计算系统的中央处理器（Central Processing Unit，CPU）以及内存占用率等。这类指标的优化将直接影响部署和运维的成本。

系统可用性类指标则关注服务的连续可访问性以及容错自恢复的能力。典型的评测项目有平均故障间隔时间、最大连续运行时间、节点或网络层级的冗余机制等，确保系统关键功能的高稳定性。

测试覆盖率反映了系统交付版本在各类场景下的适应性。评估角度包括设备类型和参数的支持率，运行环境（温度、震动等）的适应区间，支持的最大设备并发数或网络负载等。高覆盖率是系统可以推广应用的前提。各项核心指标和目标值参数如表1 所示。

表1 核心指标和目标值

3.3 实验结果分析与评价

在为期2 个月的系统试运行过程中，选取资源效率、可用性以及覆盖率3 个类指标开展全面的性能验证。测试同时覆盖平稳负载和短时峰值负载2 种典型应用场景。从测试结果可以明确观察到，各项指标均完全满足甚至超过了预设的性能目标值。例如，关注的响应时间和网络带宽占用率指标，直接反映系统面对普通和极端场景下资源利用效率的表现。平稳运行的响应时间小于50 ms，可实时检测机组状态变化。负载激增时网络占用率处于70%～75%，资源扩展弹性良好。可用性方面，对每个系统组件和通信网络设置了冗余机制。结果显示，平台实现长达100 d 的中断时间，最大支持500 台设备同时在线运行。这证明架构可以为电站提供高可靠基础设施支持。具体的部分指标测试结果和分析如表2 所示。

表2 部分指标测试结果和分析

4 结 论

文章针对发电设备运维管理中面临的难题，提出构建基于物联网和智能算法的监控与运维决策支持系统解决方案。通过分析用户需求、设计系统架构并实施试点，验证该方案在提升经济效益、安全性与协同性方面的预期效果。相关功能模块经过完整实验验证，各项关键性能指标满足电力行业对高可靠和智能化平台的要求。未来，随着系统在更大范围的推广运用，预计将为电力企业节约巨大的运维成本，并打造更加精细化的管理模式。系统通过开放接口也可支持更深层次的融合应用。此外，该系统实施过程中积累的信息化建设和运行维护经验，为其他运输行业和重要的公共基础设施领域提供参考。在全面加速数字化转型的大趋势下，这一研究具有重要的理论价值与现实意义。