基于物联网技术的变电站运行状态监测与预警系统研究

2024-05-23赵阳

通信电源技术 2024年7期

关键词：网络层预警系统预警

赵阳

（国网江苏省电力有限公司扬州市江都区供电分公司，江苏扬州 225200）

0 引言

随着电网自动化和智能化水平的不断提高，变电站运行状态的实时监测与预警显得尤为重要。文章深入研究物联网在变电站环境下的关键支撑技术，提出了一种基于物联网的变电站运行状态监测与预警系统，并通过仿真实验验证了该系统的可行性和有效性。

1 物联网在变电站环境下的关键支撑技术

物联网在变电站环境下的应用需要一系列关键支撑技术的支持。首先，变电站内部复杂的电磁环境会降低物联网设备的通信可靠性，需要采用具有一定抗电磁干扰的通信技术，如扩频通信、自适应调制编码通信等[1]。其次，变电站内部分布广泛的智能传感器节点需要高效的能量供应方案。例如，采用热电转换材料制备的微型发电器，可以在温差为80 ℃时提供持续的30 μW/cm2电力输出。再次，需要借助边缘计算、数据挖掘等技术，实时处理与分析海量监测数据。例如，采用支持向量机算法（Support Vector Machines，SVM）分析变压器油中溶解气体的含量信息，不仅可以识别变压器的潜在故障，而且识别准确率可达95%。最后，变电站物联网系统需要采取严格的网络安全防护措施，应用多因素认证、异常行为检测等技术，增强系统抵御网络攻击的能力[2]。

2 基于物联网的变电站运行状态监测与预警系统设计

2.1 系统总体架构

提出的基于物联网的变电站运行状态监测与预警系统采用4 层架构设计，自下向上依次为感知层、网络层、数据层以及应用层。感知层由部署在变电站内部的各类传感器节点组成，包括微型气象站、局放传感器和温度传感器等。这些传感器能够全面感知变电站环境参数和设备状态，数据采集频率可达100 Hz[3]。网络层采用多协议融合的异构通信网络，综合利用射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）、ZigBee、远距离无线电（Long Range Radio，LoRa）等通信技术，实现从感知层到数据层的可靠数据传输，网络吞吐量可达1 Mb/s。数据层采用分布式的大数据处理架构，利用Hadoop、Spark 等工具对海量监测数据进行存储、清洗和挖掘分析，每天的数据处理能力可达10 TB。应用层基于浏览器/服务器（Browser/Server，B/S）架构开发了一系列监测和预警应用，实现了变电站运行状态的可视化展示和智能预警，预警准确率可达95%。

2.2 系统模块解析与关键技术实现

2.2.1 感知层

感知层作为变电站运行状态监测与预警系统的数据来源，采用多种类型的传感器，包括温湿度传感器、噪声传感器、局放传感器及微气象站等，能够全面感知变电站环境参数和设备状态。其中，温湿度传感器采样精度为±0.2 ℃和±1.8%RH，噪声传感器频率响应范围为20 ～20 000 Hz，局放传感器放电量检测阈值低至2 pC。为了提高数据采集的效率和可靠性，感知层采用自组织协同采样技术，通过动态调整传感器节点的采样频率和融合方式，实现了数据采集的自适应优化。传感器节点的能耗是影响其长期运行的关键因素，为此感知层引入基于能量收集的供电技术，并结合压电材料和热电材料，实现传感器节点的自供电，显著降低能耗，且续航时间可达2 年[4]。同时，为保证数据传输的可靠性，感知层运用基于确认重传机制的多跳路由协议，数据传输可靠性可达99.99%。感知层采用基于数据压缩的融合技术，在保证重构质量的前提下，通过对原始采样数据进行压缩编码，可显著减少数据传输量。

压缩率CR为

式中：n为原始数据长度；k为压缩后数据长度。

2.2.2 网络层

网络层承担着变电站监测与预警系统中数据传输的关键任务。为适应变电站内部复杂的通信环境，网络层采用多协议融合的异构网络架构。首先，针对变电站内部电磁干扰严重的问题，网络层选择抗干扰能力强的ZigBee 和LoRa 等无线通信协议，通过优化信道编码和调制方式，保证数据传输的可靠性。其中，ZigBee 的接收灵敏度可达-104 dBm，LoRa 的链路预算可达155 dB。其次，为提高网络的覆盖范围和传输效率，网络层采用多跳路由技术，通过动态优化路由拓扑，最小化数据传输延迟，使得端到端延迟可控制在200 ms 以内[5]。最后，网络层引入网络编码技术，通过对数据包进行线性编码，提高网络吞吐量和可靠性。网络层的可靠性函数R(t)可表示为

式中：λ为网络故障率；t为时间。

在实际部署中，网络层可通过优化网络拓扑和路由策略，将λ控制在10-6量级，从而保证网络的高可靠运行。此外，网络层采用基于软件定义网络（Software Defined Network，SDN）的动态管理机制，根据网络流量和节点状态，实时优化网络资源配置，提升网络灵活性和可扩展性。

2.2.3 数据层

数据层是变电站监测与预警系统的核心，承担着存储、处理和分析海量监测数据的任务。为应对高达TB 级的数据规模，数据层采用分布式大数据处理架构，通过Hadoop 和Spark 等开源工具，实现数据的分布式存储和并行处理。在数据存储方面，数据层采用分布式文件系统，通过数据分块和多副本机制，确保数据存储的高可靠性和高吞吐量，使得单集群存储容量达到100 PB。在数据处理方面，数据层采取了一系列措施。

首先，数据层采用基于MapReduce 和Spark 的并行计算框架，通过将数据处理任务分解为多个独立子任务，能够并行执行任务，显著提高数据处理效率，使得每小时单集群处理能力达到100 TB。

其次，数据层引入内存计算技术，通过将中间计算结果缓存到内存，减少磁盘输入/输出操作，进一步提升数据处理性能。

再次，数据层采用增量计算模型，由于只处理新增或更新的数据，避免了不必要的重复计算，显著提高了计算效率。增量计算公式为

式中：Dt为第t个时间窗口的计算结果；∆Dt+1为第t+1 个时间窗口的增量数据；Dt+1为更新后的计算结果。通过增量计算，数据层可将计算复杂度从O(N)降低到O(∆N)，其中N为总数据量，∆N为增量数据量。

最后，数据层采用多维度的数据建模和索引技术，支持对监测数据的快速查询和聚合分析，为上层应用提供高效的数据服务。

2.2.4 应用层

应用层是变电站监测与预警系统的直接服务对象，基于数据层提供的海量监测数据，构建一系列智能化的监测和预警应用。在变电站设备状态监测方面，应用层采用基于统计学习的异常检测算法，通过建立设备运行参数的多元高斯分布模型，能够实时识别设备的异常状态，且异常检测准确率可达95%。在设备故障预警方面，应用层建立基于深度学习的故障预测模型，通过对设备历史运行数据进行特征提取和模式挖掘，实现设备潜在故障的提前预警，预警时间可提前至故障发生前的10 d。同时，应用层引入增量学习技术，通过持续训练和更新预测模型，适应设备状态的动态变化，提升预测模型的健壮性和准确性。

预测模型的损失函数公式为

式中：θ为模型参数；yi为第i个样本的真实值；i为模型预测值；λ为正则化系数；m为模型参数数量；n为样本数量。

通过应用损失函数可以得到最优的模型参数，进而提升预测模型的性能。此外，应用层采用基于知识图谱的语义推理技术，通过构建变电站设备和故障的本体知识库，实现故障原因的自动推断和诊断，为故障处理提供智能化的决策支持。应用层还提供了丰富的可视化展示功能，通过实时曲线、3D 设备模型等多种形式，直观呈现变电站的运行状态，便于工作人员及时掌握变电站的运行情况。

3 系统仿真实验验证

3.1 仿真实验设计

为验证基于物联网的变电站运行状态监测与预警系统的有效性和可行性，仿真实验需要按照一系列要求严格进行。首先，搭建1 个包含50 个传感器节点、10 个路由节点和2 个汇聚节点的仿真网络环境，传感器节点按照典型变电站布置方式进行部署。采样频率设置为100 Hz，数据传输速率设置为250 kb/s。其次，在仿真环境中注入多种类型的异常数据和故障数据，数据注入率设置为10%。异常数据包括温度、湿度和噪声等参数的超限数据。故障数据包括变压器局部放电、断路器和机械故障等典型故障数据。再次，设置不同级别的网络干扰和节点失效场景，网络丢包率设置为0.1%～10.0%，节点失效率设置为0.1%～1.0%。最后，针对不同的实验场景，评估系统的数据采集质量、数据传输时延、故障检测准确率以及故障预警提前期等关键性能指标，验证系统的优越性和实用性。

3.2 实验结果与讨论

通过一系列仿真实验，全面评估基于物联网的变电站运行状态监测与预警系统的性能。系统在不同数据注入率下的数据采集质量和数据传输时延如表1 所示。由表1 可知，当数据注入率为10%时，系统的数据采集准确率仍然保持在98.5%，数据传输时延控制在200 ms以内，满足变电站实时监测的需求。即使在数据注入率高达20%的极端情况下，系统的数据采集准确率仍然达到了95.1%，且数据传输时延也没有显著增加，表明系统具有较强的数据处理和传输能力，能够有效应对复杂的数据质量问题。

表1 数据采集质量和传输时延

表2 展示了系统在不同网络干扰和节点失效场景下的故障检测准确率和故障预警提前期。由表2可知，当网络丢包率为1%、节点失效率为0.5%时，系统的故障检测准确率达到94.6%，故障预警提前期保持在7 d 以上，满足了变电站智能运维的需求。即使在网络丢包率高达5%、节点失效率高达1%的极端情况下，系统的故障检测准确率仍然保持在90%以上，故障预警提前期也没有明显下降，表明系统具有较强的网络适应能力和容错能力，能够保证在复杂网络环境下的稳定运行。