物聯網技術在電力系統設備狀態監測與預測中的應用與優化

屠金東

（浙江東宇電氣股份有限公司，浙江 湖州 313100）

0 引 言

隨著物聯網技術的迅速發展，其在能源網絡行業中的應用日益廣泛。在確保電力網絡安全可靠運行方面，物聯網技術發揮著至關重要的作用。通過深入分析物聯網技術在電力系統設備狀態監測和未來趨勢預測方面的運用及其改進策略，凸顯物聯網在電力網絡中的實時監測和遠程操控作用，助力電力系統的進一步發展。

1 設備狀態監測

1.1 傳感器選型與布置

在電力系統設備狀態監測中，傳感器的選型與布置十分重要。在選擇傳感器時，需要考慮監測對象的特性和監測參數。例如，監測變壓器狀態時，可以選擇溫度傳感器、濕度傳感器及氣體傳感器等，以實時監測變壓器的溫度、濕度及氣體分布情況。在布置傳感器時，應根據設備的關鍵部位和監測需求，合理選擇傳感器的位置和數量，以保證監測的全面性和有效性。常見的傳感器類型及其適用設備如表1所示。

表1 常見傳感器類型及其適用設備

1.2 數據采集與傳輸

在數據采集方面，需要設計高效可靠的數據采集系統，實時獲取傳感器采集的原始數據。模擬信號通常需要經過模數轉換器（Analog to Digital Converter，ADC）轉換為數字信號。在數據傳輸方面，需要選擇合適的通信技術和協議，將采集的數據傳輸至監控中心或數據處理平臺。常用的通信技術包括有線通信和無線通信，選擇時需考慮通信距離、帶寬、功耗等因素。優化數據采集與傳輸過程，可提高數據的實時性和準確性，為后續的數據處理和預測提供可靠的基礎[1]。數據采集與傳輸架構如圖1 所示。

圖1 數據采集與傳輸架構

1.3 數據處理與特征提取

在電力系統中，設備狀態監測所采集的原始數據往往包含大量的噪聲、異常值以及缺失數據。為了從這些數據中提取有用的信息，以便進行準確的設備狀態評估和預測，需要完成數據處理與特征提取環節。在數據處理階段，需要對采集的原始數據進行清洗、去噪、插值等處理，以消除數據中的冗余信息，并修正或刪除異常的數據點，保證數據的準確性和可靠性[2]。特征提取是從處理后的數據中提取出能夠描述設備運行狀態關鍵信息的過程。通過合理選擇和組合不同的特征，可以更準確地描述設備的運行狀態，為后續的狀態預測提供有力支持[3]。

2 設備狀態預測

2.1 預測模型的選取與構建

在電力系統設備狀態預測中，選取和構建合適的預估模型至關重要。根據實際情況，挑選適合的預測模型，并利用歷史數據對其進行構建。預估模型的選擇范圍廣泛，包括基于統計學（如線性擬合、時序分析）的模型、基于機器學習（如分類樹、支持向量機、神經網絡）的模型以及基于深度學習（如循環神經網絡、長短時記憶網絡）的模型等[4]。在選擇預測算法時，必須全面考慮數據的特性、預測的準確性要求以及計算的復雜度等因素。通過選擇并構建有效的預測模型，可以準確預測設備的未來狀態，從而為電力系統的安全穩定運行提供有力保障。

2.2 預測結果評估與優化

在評估預測模型性能時，通常采用一系列衡量準則，如均方誤差（Mean Square Error，MSE）、均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）以及平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）等。將這些評估數據作為模型表現的量化指標，對模型進行改進。改善預測模型的策略涉及多個方面，包括微調模型設定、優化特征處理技術以及擴充訓練樣本量等[5]。

在優化的過程中，需要深入分析預測結果產生的原因，找出影響預測準確性的關鍵因素，并采取相應的改進措施。例如，增加數據樣本，以提高模型的泛化能力；優化特征提取方法，以捕捉更多關鍵信息；調整模型參數，以優化其性能。

結合電力系統的實際場景和經驗知識，不斷優化模型的算法和策略，提高其適應性和泛化能力，以應對電力系統設備狀態變化的復雜性和多樣性。此外，借助先進的機器學習算法和深度學習技術，進一步地優化和提升預測模型。例如，采用集成學習方法，結合多個預測模型的優勢，提高整體預測性能；利用深度學習技術提取數據的高階特征，構建更加復雜和準確的預測模型，從而精準預測電力系統設備狀態[6]。

3 優化方案與挑戰

3.1 數據質量與可靠性

數據質量與可靠性是影響設備狀態監測與預測效果的關鍵因素。由于電力系統設備處于復雜的工作環境，受噪聲、干擾等問題的影響，會出現數據質量不佳問題。數據采集過程中可能存在傳感器故障或數據丟失等問題，進一步影響數據的可靠性。針對這些挑戰，可采取的優化方案包括加強傳感器的質量控制和維護、優化數據采集和傳輸過程、采用多傳感器融合技術和數據融合算法[7]。此外，可以引入數據質量評估指標和質量控制方法，對數據進行實時監測和管理，及時發現和處理異常數據，進一步保障數據質量和可靠性。

3.2 模型精度與實時性

模型精度與實時性是設備狀態預測技術面臨的重要挑戰。一方面，預測模型的精度直接影響預測結果的準確性和可靠性。當前常用的預測模型存在參數調整困難、非線性關系建模能力有限等問題，導致模型精度不高。另一方面，實時性要求預測模型具有較快的響應速度和計算效率，能夠在較短的時間內預測設備狀態[8]。為解決這些挑戰，可引入更加靈活和高效的預測模型，如深度學習模型和增強學習模型，提高模型的非線性建模能力和預測精度。

3.3 安全與隱私保護

在電力設備狀態信息采集、流轉、分析階段可能會涉及部分敏感數據，若這些數據被泄露或遭受侵害，可能會給電力供應系統的安全性與穩定性帶來重大的威脅。為維護信息的安全性和私密性，可以采用加密通信手段和權限管理技術。同時，引入區塊鏈技術，構建去中心化的安全框架，確保數據的不可篡改性和透明度。加強網絡安全檢測，快速識別并處理潛在的安全風險，從而進一步增強電力網絡的防護能力和穩健性[9]。

4 結 論

物聯網技術在電力系統設備狀態監測與未來趨勢預測方面發揮著重要作用，為電力網絡的安全可靠運行提供了有力的技術支撐與保障。然而，該技術在實際操作過程中仍然存在眾多挑戰，如數據準確性、算法的精確度以及安全防護措施等，相關人員需要不斷改進和優化，持續提升物聯網技術在能源網絡中的應用效能。