基于大數據技術的500 kV變電站運維監測與故障診斷研究

摘""要：隨著電力系統的復雜性提升，傳統運維和故障診斷方法難以適應500"kV變電站高效、安全運行的需求。基于大數據技術構建的運維監測與故障診斷系統，利用多類型傳感器和高速以太網，實時采集、傳輸并存儲設備數據，通過機器學習模型進行故障診斷，實現了對電力設備運行狀態的實時監控和精準預警。系統應用結果顯示，改進后的方法提升了故障檢測準確性和響應速度，為電網安全穩定運行提供了重要支持。

關鍵詞：500"kV變電站""大數據技術""運維監測""故障診斷""預警系統

中圖分類號：TP311.13;TM63

Research"on"Operation"and"Maintenance"Monitoring"and"Fault"Diagnosis"of"500kV"Substations"Based"on"Big"Data"Technology

WANG"Junwei""HUO"Sheng""SHI"Huiguang""MA"Yujiao

Inner"Mongolia"UHV"Power"Supply"Company，"Huhehot，"Inner"Mongolia"Autonomous"Region，"010000"China

Abstract："With"the"increasing"complexity"of"power"systems，"traditional"operation"and"maintenance"and"fault"diagnosis"methods"are"unable"to"meet"the"requirements"for"efficient"and"safe"operation"of"500"kV"substations."The"operation"and"maintenance"monitoring"and"fault"diagnosis"system"based"on"Big"Data"technology"utilizes"multi-type"sensors"and"high-speed"Ethernet"to"facilitate"real-time"data"acquisition，"transmission，"and"storage"of"equipment"information."By"employing"machine"learning"models"for"fault"diagnosis，"real-time"monitoring"and"accurate"warning"of"the"operating"status"of"power"equipment"have"been"achieved."Application"results"indicate"that"the"improved"method"significantly"enhances"fault"detection"accuracy"and"response"speed，"providing"critical"support"for"the"safe"and"stable"operation"of"the"power"grid.

Key"Words："500"kV"substation;"Big"Data"technology;"Operation"and"maintenance"monitoring;"Fault"diagnosis;"Warning"system

隨著我國經濟快速發展與能源消費持續上升，電力系統的穩定性與可靠性變得至關重要。在“十四五”規劃中，國家強調加速能源領域數字化轉型，推動電力系統智能化、高效化發展[1]。500"kV變電站作為高壓電網的核心樞紐，對電力傳輸與供應穩定性起著決定性作用。然而，傳統運維方式存在信息滯后、響應慢、效率低等問題，難以滿足當前復雜需求[2]。大數據技術的興起為電力系統管理提供了新工具，通過實時數據采集、分析，能提前預警故障，為運維決策提供支持。盡管大數據技術已提升電力系統智能化水平，但在500"kV變電站的專門應用及故障診斷深度整合方面仍有待深入[3]。因此，本研究聚焦于利用大數據技術優化500"kV變電站運維，通過構建實時數據處理平臺，結合機器學習與人工智能算法，實現設備全面監控與實時預警，以提高運維效率，確保電力系統安全穩定運行。

1""500"kV變電站運維監測與故障診斷需求分析

500"kV變電站在電力網絡中起關鍵作用，需確保穩定運行以減少輸電損耗并保障系統安全。設備易受負荷波動、環境變化影響，易發生故障，需實施全面實時監測與故障診斷[4]。傳統方法依賴人工巡視和定期檢查，但存在檢測頻率低、實時性不足、缺乏歷史數據分析等局限，難以滿足高效運維需求，詳情見表1。因此，采用大數據技術至關重要，其能快速采集與處理海量數據，通過智能傳感器和物聯網技術實時獲取設備狀態信息，挖掘歷史數據預測潛在故障，提高診斷前瞻性，并融合多源數據構建高效故障診斷系統，確保500"kV變電站的安全穩定運行。

2""500"kV變電站大數據運維監測與故障預警系統

2.1""數據采集與預處理

在500"kV變電站的運維監測與故障預警體系內，數據采集與預處理構成了系統的核心環節，其品質直接關聯到后續分析及故障診斷的精確度[5]。為實現高效的數據采集，變電站關鍵部位與設備均裝配有先進傳感器，持續監測并記錄電壓、電流、溫度、濕度等多項運行參數與環境數據。這些傳感器借助物聯網技術，確保實時數據能夠迅速傳遞至中央處理系統，不僅提升了數據采集的全面性與即時性，還實現了廣域設備信息的有效集成[6]。為確保數據的兼容性與標準化傳輸，系統采納了IEC"61850國際標準，該標準作為電力自動化領域廣泛應用的通信協議，極大增強了不同廠商與型號設備間的互操作性。在此框架下，智能電子設備（Intelligent"Electronic"Device，IED）成為數據交換的關鍵節點。特別是面向通用對象的變電站事件（Generic"Object"Oriented"Substation"Event，GOOSE）報文與采樣值（Sampled"Measured"Value，SMV）的應用，分別負責快速事件通報與精確數據傳輸，兩者協同工作，確保了變電站設備在任何異常狀況下的即時響應與數據上報。數據傳輸層面，系統依賴于高速以太網技術，以保障大量實時數據的快速傳遞至中央處理平臺。針對海量數據的存儲挑戰，系統采用了分布式存儲架構，如Hadoop"HDFS，此方案不僅顯著提高了數據存取效率，還增強了數據在設備故障或網絡中斷情況下的安全保存與恢復能力[7]。同時，結合大數據處理平臺，系統能對海量數據進行深度挖掘與高效分析。進入數據預處理階段，首要任務是執行數據清洗，旨在剔除噪聲與錯誤數據，為后續分析奠定準確基礎。隨后，通過數據融合技術，將源自不同傳感器與設備的數據進行整合，形成統一的監控數據集。標準化處理步驟則確保所有數據遵循同一標準，便于跨來源數據的比較與分析。最終，特征提取技術被用于從龐大數據集中提煉關鍵信息，為故障診斷與預測模型提供高質量的輸入數據，該系統的整體流程如圖1所示。

2.2""數據處理與故障診斷模型

在500"kV變電站的運維監測與故障診斷過程中，數據處理與模型構建發揮著關鍵作用。對于采集到的多源異構數據，系統運用數據清洗、缺失值填補以及異常值檢測等一系列預處理技術，以有效保障數據質量。在預處理階段，為消除特征之間量綱差異的影響，采用最小-最大歸一化（Min-Max"Normalization）方法，將數據歸一化至[0，1]區間。歸一化公式（1）如下：

式（1）中：為原始數據；和分別為數據集的最小值和最大值；為歸一化后的數據。

在模型選擇方面，考慮到電力設備故障的復雜性和多樣性，選用基于深度學習的長短期記憶網絡（Long"Short-Term"Memory"Network，LSTM）模型。LSTM模型通過其獨特的結構，能夠有效捕捉時間序列數據中的長期依賴關系。在LSTM模型中，遺忘門（Forget"Gate）用于控制前一時刻單元狀態對當前時刻的影響，其計算公式（2）為：

式（2）中：為遺忘門的輸出；為Sigmoid激活函數；為遺忘門的權重矩陣；為前一時刻的隱藏狀態；為當前輸入；為遺忘門的偏置項。通過遺忘門的調節，LSTM能夠在時序數據的長短期依賴關系間實現平衡，增強故障診斷模型的準確性和適用性。

2.3""實時監測與故障預警系統設計

系統架構涵蓋數據采集、傳輸、處理及應用4個層級，通過變電站內傳感器實時獲取設備運行與環境數據，依托高速以太網及IEC"61850標準協議確保數據傳輸的高效與互操作性，利用大數據平臺進行數據存儲、預處理及分析，最終在應用層呈現實時監測界面與故障預警模塊。為滿足實時監測需求，系統采用Apache"Kafka與Spark"Streaming等流處理技術，實現實時數據的高效處理與復雜事件分析。預警機制設計方面，系統依據故障嚴重程度與影響范圍，設定多級預警與響應策略，通過監控界面、短信及郵件等多種方式即時通知運維人員，并支持自定義預警規則，增強系統靈活性與適應性。

3""應用效果分析

3.1""案例背景

為驗證基于大數據技術的500"kV變電站運維監測與故障診斷系統是效性，該變電站配置500"kV主變壓器、高壓斷路器、隔離開關、電流互感器、電壓互感器、避雷器等關鍵設備，并采用3/2斷路器接線方式，確保運行的高可靠性與靈活性。鑒于設備長期運行中可能受負荷波動、環境因素影響而引發故障，為提升運維效率、縮短故障停電時間，引入基于大數據技術的運維監測與故障診斷系統顯得尤為關鍵。

3.2""數據分析與診斷結果

500"kV變電站運維監測與故障診斷系統展現出了出色的故障識別與診斷能力。系統基于大量歷史數據的學習與分析，能夠全面覆蓋設備過載、溫度異常、電流波動等常見故障，并實現風險的準確預測。故障檢測準確率達到95.5%，在復雜工況下仍能保持高度的穩定性，為運維人員提供了精確的決策依據。同時，系統具備快速響應能力，平均診斷時間僅為2.3"s，滿足了電力系統對實時監測與迅速反應的需求，有效遏制了故障的連鎖效應，確保了電力系統的安全運行。為直觀展示系統性能，部分常見故障的數據對比如圖2所示。

該系統作為基于大數據技術的運維監測與故障診斷工具，以其高準確率和快速響應能力，對500"kV變電站的安全穩定運行起到了重要支撐作用。

4""結語

本研究聚焦大數據技術在500"kV變電站運維監測與故障診斷中的應用，構建了實時數據采集與預處理系統，運用機器學習算法建立故障診斷模型，實現了精準監測與故障預警，提升了檢測的準確性與響應速度。研究強調數據采集的全面性、準確性及多源數據融合的重要性，同時指出機器學習模型性能依賴于高質量的訓練數據。展望未來，該系統將致力于數據質量、模型算法及系統性能的持續改進，推動變電站智能化運維水平提升，確保電力系統安全、穩定運行。

參考文獻

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[2]趙陽.基于物聯網技術的變電站運行狀態監測與預警系統研究[J].通信電源技術，2024，41（7）：76-78.

[3]金珊珊，孫博洋，劉鵬飛.基于大數據和人工智能的智慧變電站運營優化策略研究[J].南北橋，2024（7）：193-195.

[4]曹菜平，趙輝.基于AI的運維知識庫模型的變電站智能運維技術研究"[J]."機械與電子，2024，42（10）：49-53.

[5]石紹松.面向智能變電站的設備故障監測系統設計與實現[D].濟南：山東大學，2022.