基于物聯網的變電設備故障診斷研究

楊合恭

摘要：隨著我國現代化科學技術的不斷發展，為加強物品監管力度，實現物體之間的高效管理，物聯網應運而生。變電設備是現代供電網絡中的重要組成部分，一般而言，核電站、火電站、風力發電站、水利發電等輸出的電是高壓電，而用戶要使用的電是低壓電，而變電設備就是實現兩者之間電壓轉變的重要設備，一旦變電設備出現故障，將會影響到電力系統的穩定性和安全性，因此，在電力運行過程中，必須要對變電設備進行不定期的檢查與診斷，確保供電過程中的安全。變電設備的故障檢修，一直是電力系統的重點工作之一，我國已經在變電設備故障診斷方面取得了一定的經驗和成果，但是由于科技條件的限制，缺乏精準性。將物聯網和變電設備故障診斷相結合起來，能夠提升故障診斷的效率，提升診斷的實效性，通過物聯網可以對變電設備進行全面的信息掌控，確保其精確性。

關鍵詞：物聯網;變電設備;故障診斷

物聯網的出現，使得各種物體之間的管理更加高效，通過物聯網還能實現物體的全程監管。變電設備是電力系統的重要組成部分，對變電設備進行故障診斷對于保證供電系統的安全，保護群眾的生命和財產安全具有重要的意義，依靠物聯網技術對變電設備進行故障診斷，能夠節省人力物力，實現診斷的高效性。

1 背景和意義

隨著科技的不斷進步，電力已經成為我國群眾生活所必不可少的重要能源，也是我國國民經濟的重要組成部分，也是我國國家能源安全的重點組成部分。變電設備是電力系統的重要組成部分，對于確保電力安全使用具有重要的意義，科技的不斷進步，使得物聯網的設想成為了現實，將物聯網和變電設備相結合起來，實現智能電網的建設，是當前電網研究的重點[1]。實現物聯網和變電設備之間的融合發展，能夠增添變電設備檢修的科學性，使得變電設備故障的診斷能夠更加精準和高效，進而推進現代化的智能電網建設。

2 物聯網概述

物聯網是互聯網技術不斷發展而產生的一種新型的通信技術，依靠于互聯網技術和現代科技，能夠實現物體信息的全方位采集以及物體之間信息的高效傳輸，并根據傳輸的信息進行智能化的處理。其原理是利用感知層進行物體信息數據的采集，利用網絡層進行信息的傳輸，最后利用應用層對數據進行分析處理。現在物聯網已經被廣泛應用到快遞運輸、物流、電力等方面。依靠于物聯網技術對變電設備進行檢修，首先要通過射頻識別器，將變電設備的信息進行采集，其次應通過無線傳輸網絡，對變電設備的實時性的數據傳輸進行檢測，最后通過信息的融合，應用計算機網絡對數據信息進行處理分析，對變電設備實現精確的故障診斷。

3 故障診斷系統構建

3.1 總體構建

依靠現代化的物聯網技術，進行供電系統中變電設備故障診斷系統構建時，其總體架構是依靠采集層對變電設備進行全方位的數據采集，并通過網絡進行信息的傳輸，根據傳輸的數據對變電設備的標識、屬性、外部環境、內部環境及運行狀態等進行分析探究，并且需要應用射頻識別技術，以便于能夠讀取電子標簽上的信息，實現信息的采集。通信層能夠通過網絡，將采集到的信息安全高效地傳輸出去，并傳播到應用層之中，以便于進行分析和處理。應用層一般會包括兩個主要部分，信息接收平臺和故障診斷處理中心，信息接收中心能夠準確快速地接收傳輸的信息，并進行存儲，故障診斷處理中心能夠對接收到的信息進行處理，根據變電設備的標準數據，對其進行分析，判斷變電設備運行是否正常，從而實現變電設備在運行過程中故障診斷。工作人員根據故障診斷的結果，進行有目的性的設備檢修和升級，從而使得供電網絡更加安全。

3.2 信息處理與融合

依靠于現代化的物聯網技術進行智能化的變電設備故障診斷系統構建，信息的分析與處理是其中的關鍵，只有正確地進行數據的分析和處理，保證分析結果的正確性，才能提高變電設備故障診斷的準確性。然而，變電設備發生故障的因素眾多，所以接收到的數據信息類型多樣，內容復雜，包括了歷史運行信息、當前運行信息以及預測試驗信息幾種類型[2]。當信息處理系統接收到信息后，就可以根據變電設備已有的標準數據，或者正常的運行記憶信息，經過一系列的部署，接著根據已有的技術參數、檢測檢修記錄、故障記錄等預測實驗性信息，進行一系列的試驗，提升診斷結果的準確性和穩定性。

在進行數據處理時，常用的方式是采用隸屬函數的方式進行數據處理，從數學的角度對數據進行探究，將接收到的數據信息控制在0至1這個區間內，根據實際情況構建正確的隸屬函數，采用二元對比排序、指派或者模糊統計方式，確定數據信息的隸屬關系，從而實現對于接收的數據的高效處理，并保證數據信息處理的正確性，以實現變電設備故障診斷的正確性。一般而言，在對變電設備進行故障信息融合時，常采用的是模糊理論，采用模糊統計的方式，對接收的變電設備信息規律進行探究，通過兩兩對比的方式，得出其中的規律，進而確定隸屬函數的形狀，根據隸屬函數和實際問題的性質，探究需要選用的數據參數，進行函數的優化。通過指派方式來進行確定隸屬函數時，常用的函數有Sigmoid函數、升半梯和降半梯函數等。

3.3 融合診斷模型構建

在基于物聯網對變電設備故障進行診斷研究過程中，還需要考慮局部融合診斷模型的構建，設備故障與征兆構建時，征兆信息與故障類型之間的因果關系是需要考慮的重點，在應用模糊理論，其兩者之間的關系可以用方程式Y=X*R來表示，其中X代表征兆信息，Y代表故障狀態向量，R為常數，通過上述這個模糊參數關系方程，根據權重進行系數求解，根據模糊規則，對故障的類型進行分析探究，變電設備的信息可以分析閾值和最大隸屬度這兩種，當故障狀態向量大于閾值，表示存在變電設備故障，并可以根據判斷元素進行設備故障的診斷，如果小于閾值，則表示沒有存在故障。

4 結語

變電設備是供電系統的重要組成部分，通過變電設備能夠將高壓電變為低壓電，從而為群眾提供電源，但是變電設備故障一直電力系統面臨的重要難題之一，需要消耗很大的人力物力去解決。隨著科學技術的不斷發展，物聯網技術應運而生，通過物聯網技術，能夠實現物體之間的高效管理。依托于物聯網技術去進行變電設備故障的診斷，能夠使得提高其效率，推進智能電網的建設，使得故障診斷更加科學和智能。

參考文獻：

[1]尹明明.基于物聯網的變電設備故障診斷研究[J].電子測試，2019，406（01）：101102+132.

[2]符長友，雷文，朱文忠，等.基于物聯網的智能一體化表設計[J].實驗室研究與探索，2017，36，256（6）：133137.