物联网技术在电力系统设备状态监测与预测中的应用与优化

屠金东

（浙江东宇电气股份有限公司，浙江 湖州 313100）

0 引 言

随着物联网技术的迅速发展，其在能源网络行业中的应用日益广泛。在确保电力网络安全可靠运行方面，物联网技术发挥着至关重要的作用。通过深入分析物联网技术在电力系统设备状态监测和未来趋势预测方面的运用及其改进策略，凸显物联网在电力网络中的实时监测和远程操控作用，助力电力系统的进一步发展。

1 设备状态监测

1.1 传感器选型与布置

在电力系统设备状态监测中，传感器的选型与布置十分重要。在选择传感器时，需要考虑监测对象的特性和监测参数。例如，监测变压器状态时，可以选择温度传感器、湿度传感器及气体传感器等，以实时监测变压器的温度、湿度及气体分布情况。在布置传感器时，应根据设备的关键部位和监测需求，合理选择传感器的位置和数量，以保证监测的全面性和有效性。常见的传感器类型及其适用设备如表1所示。

表1 常见传感器类型及其适用设备

1.2 数据采集与传输

在数据采集方面，需要设计高效可靠的数据采集系统，实时获取传感器采集的原始数据。模拟信号通常需要经过模数转换器（Analog to Digital Converter，ADC）转换为数字信号。在数据传输方面，需要选择合适的通信技术和协议，将采集的数据传输至监控中心或数据处理平台。常用的通信技术包括有线通信和无线通信，选择时需考虑通信距离、带宽、功耗等因素。优化数据采集与传输过程，可提高数据的实时性和准确性，为后续的数据处理和预测提供可靠的基础[1]。数据采集与传输架构如图1 所示。

图1 数据采集与传输架构

1.3 数据处理与特征提取

在电力系统中，设备状态监测所采集的原始数据往往包含大量的噪声、异常值以及缺失数据。为了从这些数据中提取有用的信息，以便进行准确的设备状态评估和预测，需要完成数据处理与特征提取环节。在数据处理阶段，需要对采集的原始数据进行清洗、去噪、插值等处理，以消除数据中的冗余信息，并修正或删除异常的数据点，保证数据的准确性和可靠性[2]。特征提取是从处理后的数据中提取出能够描述设备运行状态关键信息的过程。通过合理选择和组合不同的特征，可以更准确地描述设备的运行状态，为后续的状态预测提供有力支持[3]。

2 设备状态预测

2.1 预测模型的选取与构建

在电力系统设备状态预测中，选取和构建合适的预估模型至关重要。根据实际情况，挑选适合的预测模型，并利用历史数据对其进行构建。预估模型的选择范围广泛，包括基于统计学（如线性拟合、时序分析）的模型、基于机器学习（如分类树、支持向量机、神经网络）的模型以及基于深度学习（如循环神经网络、长短时记忆网络）的模型等[4]。在选择预测算法时，必须全面考虑数据的特性、预测的准确性要求以及计算的复杂度等因素。通过选择并构建有效的预测模型，可以准确预测设备的未来状态，从而为电力系统的安全稳定运行提供有力保障。

2.2 预测结果评估与优化

在评估预测模型性能时，通常采用一系列衡量准则，如均方误差（Mean Square Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）以及平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。将这些评估数据作为模型表现的量化指标，对模型进行改进。改善预测模型的策略涉及多个方面，包括微调模型设定、优化特征处理技术以及扩充训练样本量等[5]。

在优化的过程中，需要深入分析预测结果产生的原因，找出影响预测准确性的关键因素，并采取相应的改进措施。例如，增加数据样本，以提高模型的泛化能力；优化特征提取方法，以捕捉更多关键信息；调整模型参数，以优化其性能。

结合电力系统的实际场景和经验知识，不断优化模型的算法和策略，提高其适应性和泛化能力，以应对电力系统设备状态变化的复杂性和多样性。此外，借助先进的机器学习算法和深度学习技术，进一步地优化和提升预测模型。例如，采用集成学习方法，结合多个预测模型的优势，提高整体预测性能；利用深度学习技术提取数据的高阶特征，构建更加复杂和准确的预测模型，从而精准预测电力系统设备状态[6]。

3 优化方案与挑战

3.1 数据质量与可靠性

数据质量与可靠性是影响设备状态监测与预测效果的关键因素。由于电力系统设备处于复杂的工作环境，受噪声、干扰等问题的影响，会出现数据质量不佳问题。数据采集过程中可能存在传感器故障或数据丢失等问题，进一步影响数据的可靠性。针对这些挑战，可采取的优化方案包括加强传感器的质量控制和维护、优化数据采集和传输过程、采用多传感器融合技术和数据融合算法[7]。此外，可以引入数据质量评估指标和质量控制方法，对数据进行实时监测和管理，及时发现和处理异常数据，进一步保障数据质量和可靠性。

3.2 模型精度与实时性

模型精度与实时性是设备状态预测技术面临的重要挑战。一方面，预测模型的精度直接影响预测结果的准确性和可靠性。当前常用的预测模型存在参数调整困难、非线性关系建模能力有限等问题，导致模型精度不高。另一方面，实时性要求预测模型具有较快的响应速度和计算效率，能够在较短的时间内预测设备状态[8]。为解决这些挑战，可引入更加灵活和高效的预测模型，如深度学习模型和增强学习模型，提高模型的非线性建模能力和预测精度。

3.3 安全与隐私保护

在电力设备状态信息采集、流转、分析阶段可能会涉及部分敏感数据，若这些数据被泄露或遭受侵害，可能会给电力供应系统的安全性与稳定性带来重大的威胁。为维护信息的安全性和私密性，可以采用加密通信手段和权限管理技术。同时，引入区块链技术，构建去中心化的安全框架，确保数据的不可篡改性和透明度。加强网络安全检测，快速识别并处理潜在的安全风险，从而进一步增强电力网络的防护能力和稳健性[9]。

4 结 论

物联网技术在电力系统设备状态监测与未来趋势预测方面发挥着重要作用，为电力网络的安全可靠运行提供了有力的技术支撑与保障。然而，该技术在实际操作过程中仍然存在众多挑战，如数据准确性、算法的精确度以及安全防护措施等，相关人员需要不断改进和优化，持续提升物联网技术在能源网络中的应用效能。