基于物联网技术的智能变电站电源监测与管理系统设计

杜桢梁

（山东送变电工程有限公司，山东 济南 250118）

0 引 言

随着智能电网建设的不断深入，各类智能化应用系统在变电站中得到广泛应用。变电站的电源系统是关系到整个变电站安全可靠运行的关键系统，及时监测和管理变电站电源的工作状态变得尤为重要[1]。传统的电源监测与管理模式存在滞后性、人工操作效率低等问题，很难满足现代智能变电站对电源系统全天候监控和快速反应的要求。物联网技术的出现为解决上述问题提供新的途径。物联网通过部署各种传感设备，实时采集电源设备的状态数据；利用高速通信网络，使得监控中心可以及时获取现场数据；借助云计算等技术手段，对海量数据进行存储和智能分析，从而为电源监测与管理提供系统化解决方式。

1 物联网的基本原理与关键技术

物联网是继计算机、互联网之后的又一重大技术革命，其基本原理是利用各种信息传感设备，如射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）设备、红外传感器、全球位置系统（Global Positioning System，GPS）以及激光扫描器等，实时获取所连接物体或过程中需要的各种数据；通过互联网等广域网将这些数据传输至数据中心进行汇总处理，借助云计算、大数据等技术智能分析海量数据，从而实现对所连接物体或过程的有效感知、识别以及管理。物联网的实现离不开几项关键技术的支撑：一是物与物之间的连接，连接大规模异构设备对通信网络的可扩展性、覆盖范围、时延性以及安全性提出极高要求，因此广域无线通信技术（5G/6G）、近距离无线技术（RFID、Wi-Fi、蓝牙、ZigBee 等）以及通信协议的标准化至关重要；二是智能化终端技术，感知层终端须具备信息采集、分析处理及短距离通信等智能化能力，因而各种传感技术、嵌入式系统及边缘计算技术不断推陈出新；三是海量数据处理能力，近年来全球数据量已呈指数级增长，预计到2025 年，全球数据球将达到180 ZB[2]。因此，大数据挖掘、人工智能及云计算等技术是实现从海量原始数据中高效提取有价值数据的关键。

2 智能变电站电源监测与管理系统设计

2.1 系统总体架构

智能变电站电源监测与管理系统遵循典型的物联网系统架构，主要由感知层、网络层以及应用层3个层级组成，各层之间通过标准化通信协议互联互通，形成一个高效的端到端系统，如表1 所示[3]。

表1 系统整体架构

感知层是整个系统的基础，主要由部署在变电站各处的智能化传感终端设备组成。这些设备通过集成的各种传感器（电压/电流传感器、温湿度传感器、红外测温仪等）对电源系统的运行状态数据（供电参数、环境参数、设备状态参数等）进行实时采集，并通过RFID、ZigBee 等近距离无线通信技术将采集到的数据传输至网络层。网络层则负责构建覆盖整个变电站的高速宽带通信网络。该层采用分层式混合组网模式，即无线自组网和有线网的有机结合，以确保无处不在的泛在连接和高效快速的数据传输。网络层硬件包括无线接入点、交换机、路由器及光纤线缆等通信设备，软件包括传输控制协议/网际协议（Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP）栈、中间件等，实现物理层与应用层的高效对接[4]。应用层是系统的核心，承担着数据存储、处理分析、预警决策以及应用呈现等重要功能。利用人工智能、大数据等技术分析挖掘现场的海量运行数据，系统能够对电源系统的运行状况建立全面的数字化模型，及时发现设备故障隐患，预测电源负荷波动，进而为变电站电能调度和设备维护等提供决策支持。

2.2 电源状态监测模块设计

电源状态监测是系统的核心模块，其设计目标是实时监控电源设备的运行状况，发现故障隐患，预测负荷变化，从而实现电源系统的智能化、自动化管理。该模块的实现主要包括数据采集、状态评估以及负荷预测3 个关键环节。数据采集是前提，通过与感知层的各类传感器集成，持续获取电压、电流、温度及湿度等多维度的电源运行数据[5]。其中，电压/电流传感器可精确测量母线、馈线等关键节点的供电参数，精度可达0.05%FS；红外测温仪可远程监测设备表面温度，精度达0.1 ℃；此外，针对各类电源设备的振动、噪声、局部放电等运行特征量，开发了相应的智能化传感设备。在获取原始数据后，状态评估子系统对其进行分析处理，识别设备是否处于健康状态。该子系统集成了基于机器学习的多种状态评估算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）等，可识别微小偏差，挖掘隐藏模式。除了监测现状，负荷预测子系统则面向未来。通过对历史负荷数据、天气情况、节假日信息等影响因素的建模分析，应用时间序列分析、机器学习等方法实现对未来一定时间内电源负荷曲线的精准预测。

2.3 异常检测与预警机制设计

异常检测与预警机制设计是系统的重要组成部分，其目标是基于对电源系统运行状态的持续监测，及时发现异常情况，触发相应的预警流程，从而最大限度避免故障扩大，保证电力供应的可靠性和连续性。该机制的核心是一套基于人工智能技术的在线异常检测算法集成框架。该框架采用模块化、层次化的设计理念，集成多种具有互补性的异常检测算法，包括基于统计理论的概率密度估计算法、基于信号分析的谱分析算法、基于知识推理的专家系统算法以及基于机器学习的深度学习算法等。不同算法针对不同异常类型和运行状态数据的特征，具备不同的检测能力，通过有机集成可以发挥算法之间的互补优势，全面识别各类异常现象。以深度学习算法为例，该类算法对连续、非线性的时间序列数据具有良好的建模能力。通过搭建深度自动编码器网络，对大量正常运行的样本数据进行无监督训练，网络可自动学习数据的隐含特征分布。同时，重构新输入的运行数据，若重构误差超过给定阈值，则判断为异常。一旦发现异常，系统将立即触发预警机制。该机制设有分级预警模式，不同预警级别对应不同的处理流程。

2.4 维护决策支持系统设计

维护决策支持系统是智能变电站电源监测与管理系统的重要补充，旨在基于系统获取的电源设备全生命周期数据，为变电站电源设备的预防性维护和在役维护提供科学决策支持。该系统的核心是一套基于人工智能的电源设备健康状态评估与剩余寿命预测模型。该模型通过深度学习神经网络对电源设备在线监测数据和周期检测数据进行综合分析，构建设备的动态数字化孪生体，实时评估设备健康度，并预测其剩余使用寿命。在获得电源设备健康状态的量化评估后，系统将结合设备重要性、可获得性以及运维成本等多维度信息，通过优化算法（遗传算法、模拟退火算法等）为维护决策提供支持。此外，该系统具备智能故障诊断功能。当发生设备故障时，系统将自动分析故障模式和原因，为现场排查提供指导，缩短故障处理时间。为支持上述智能决策，系统建立一个集中式电源设备全生命周期数据库，归集所有设备从购置、投运到报废的各类数据，包括监测数据、检修记录、故障记录等，数据总量达5.8 PB。在大数据分析和可视化技术的支持下，运维人员可方便查询和呈现所需信息。

3 系统性能测试与应用效果分析

3.1 系统性能测试

为全面验证基于物联网技术的智能变电站电源监测与管理系统的有效性，设计一套系统性能测试方案。测试的核心目标是评估该系统在真实运行环境下的监测精度、异常检测能力、响应时延以及决策支持水平等关键指标，从而为系统的推广应用提供客观依据。测试采取分阶段、分层次的设计方式。第一阶段为常规测试，旨在检验系统对电源设备正常运行工况下的监测性能。在某500 kV 智能变电站现场部署完整的系统软硬件，覆盖16 台主供电源设备，共567个监测点位。通过搭建高精度校准装置，获取包括电压、电流、温度及振动等在内的多维度基准数据，与系统监测数据进行对比分析，计算绝对误差和相对误差，从而评估系统的监测精度。第二阶段为压力测试，着重考察系统的异常检测与响应能力。模拟多种典型异常场景，包括供电参数异常（过压、欠压、过载等）、环境条件异常（过热、浸水等）、设备故障（绝缘击穿、跳闸等）等，通过注入模拟信号或人为干扰等方式，检测系统对这些异常的实时识别和处置能力。记录系统响应的时延和准确率等指标，分析其异常检测性能。第三阶段将评估系统的智能决策支持能力。全面调研变电站的电能优化和设备维护等多方面决策需求，设计一系列典型决策场景，如负荷预测、健康评估、残余寿命预测以及维护方案优化等，输入历史数据和模拟数据，检验系统生成决策方案的合理性和优化效果。

3.2 应用效果分析

经过严格的系统性能测试，基于物联网的智能变电站电源监测与管理系统在实际应用中展现出卓越的监测、异常检测以及决策支持能力，取得了显著的应用效果。监测精度方面，系统相较于传统巡检方式显著提高了数据的时效性和准确性。监测指标的详细数据如表2 所示。

表2 监测指标的详细数据

异常检测方面，系统能够快速准确地发现各类异常情况并作出响应。以模拟的绝缘击穿故障为例，系统在2.5 s 内成功识别故障类型，3.6 s 内自动切除故障区段，且定位精度超过98%，快速有效地隔离了故障，防止故障扩大。决策支持方面，系统的智能分析与优化算法为变电站的电能管理和设备维护提供了宝贵决策支持。

4 结 论

基于物联网技术的智能变电站电源监测与管理系统在设计和应用上都取得了卓越成绩。该系统利用物联网技术实现对变电站电源系统的全方位感知和互联互通，通过部署各种传感设备、高速通信网络和云计算等技术，构建一个全新的端到端智能监控平台。系统具备精准的数据采集能力、强大的异常检测算力以及出色的决策支持功能，在提升变电站电源系统的可靠性、运维效率以及应急响应能力等方面发挥了重要作用。