35kV變電站的遠程監控與管理系統設計與實現

國網浙江省常山縣供電有限公司 曾 凡 國網衢州供電公司柯城供電分公司 吳 超

現階段，隨著電力系統的不斷發展和35kV變電站規模的不斷擴大，遠程監控與管理系統在電力領域中起到了至關重要的作用。傳統的變電站監控與管理方式存在信息獲取不及時、效率低下等問題，在確保電力系統安全穩定運行方面面臨挑戰。因此，針對35kV 變電站的遠程監控與管理系統設計是尤為重要的。

1 35kV 變電站的遠程監控與管理系統設計存在問題

1.1 網絡安全問題

35kV 變電站的遠程監控與管理系統需要通過網絡進行數據傳輸和遠程操作，但網絡存在安全風險。未經適當保護，系統可能受到黑客攻擊、數據泄露或篡改等威脅，影響系統運行和數據安全。

1.2 數據完整性問題

遠程監控與管理系統需要準確獲取35kV 變電站的實時數據，但在數據采集、傳輸和存儲過程中，可能會出現數據丟失、錯誤或篡改的情況，導致運維人員基于不準確或不完整的數據做出錯誤的決策。

1.3 故障診斷準確性問題

遠程監控與管理系統通常會使用故障診斷算法來分析35kV 變電站的數據，以便及時發現和處理故障情況。然而，算法的準確性和可靠性可能存在問題，導致誤報、漏報或錯誤的故障診斷結果，給運維人員帶來困擾和不便。

2 35kV 變電站的遠程監控與管理系統設計的優化策略

2.1 構建穩定的網絡安全體系

針對網絡安全問題，需要建立健全的網絡安全體系，包括嚴格限制系統對外的訪問權限、建立強大的網絡防火墻，網絡防火墻能夠監控和過濾進出網絡的流量，阻止未經授權的訪問和攻擊[1]。通過適當配置和管理防火墻規則，以及及時更新和升級規則數據庫，能夠提供有效地保護，降低系統遭受入侵的風險。

除了建立防火墻，加強網絡入侵檢測與防范也是十分重要的一環。入侵檢測系統（IDS）和入侵防御系統（IPS）可以監測網絡流量，及時發現并阻止入侵行為。這些系統可以根據預設的規則或模式識別異常活動，并采取相應措施保護系統避免受到攻擊（見表1）。

表1 IDS 和IPS 性能對比

表1所示的IDS 和IPS 都是關鍵的網絡安全設備，但它們在工作方式、部署位置、目標和功能上有所區別。選擇使用哪種設備取決于個人的網絡安全需求和預算。若要更主動且具備實時的入侵防御能力，IPS 會是最佳選擇，但在35kV 變電站中更注重對網絡的監視與檢測，所以通常選用IDS 作為主要設備。

同時，在系統監控與管理的過程中，供應商通常會定期發布安全補丁和更新，以修復已知的安全漏洞。在面臨網絡攻擊或安全事故時，一個高效的緊急響應機制能夠迅速識別和定位威脅，便于采取相應的措施來減輕損失并恢復正常運營。通過監控和日志分析等手段檢測和識別潛在的威脅，一旦檢測到潛在的威脅，安全團隊需要對其進行評估，并確定其對系統和業務的影響程度。根據威脅的嚴重性和優先級，建立應對措施的優先級順序。預先制定的應急預案可以指導員工在遇到安全事故時采取正確的行動，并協助恢復系統和數據。通過監控和日志分析等手段來檢測和識別潛在的威脅，并建立緊急響應機制和預先制定的應急預案，能夠幫助組織迅速應對安全事故，減輕損失，恢復正常運營，并提高系統的安全性和可靠性。

2.2 保障數據完整性，冗余備份、驗證機制和質量檢查

針對數據完整性問題，需要引入數據冗余技術。數據冗余是指將數據備份存儲在多個地點，以免數據丟失[2]。這種技術能夠提高數據的可靠性和可用性，即使一處存儲發生故障，仍能從其他地點恢復數據。實現數據冗余，可采用磁盤陣列（RAID）技術，將數據分散存儲在多個磁盤上。RAID 技術提供了不同的級別，如RAID0、RAID1、RAID 5等，根據不同的需求選擇合適的級別來實現數據冗余和性能優化。RAID0使用帶區集來分割數據，并將其并行寫入磁盤組的各個磁盤。這種并行操作可以提高讀寫速度，因為數據可以同時從多個磁盤讀取或寫入。然而，RAID0沒有冗余功能，如果其中一個磁盤出現故障，所有數據都會丟失。

相反，RAID1通過在多個磁盤之間進行數據鏡像來提供冗余。數據被同時寫入兩個磁盤，如果其中一個磁盤發生故障，仍然可以從另一個磁盤中恢復數據。這種冗余提供了較高的數據可靠性，但存儲容量利用率相對較低。另一種常見的級別是RAID5，它在磁盤組中使用奇偶校驗來實現冗余。數據和校驗值被分布存儲在多個磁盤上，如果其中一個磁盤出現故障，校驗值可以用于恢復丟失的數據。RAID5在保持較高存儲容量利用率的同時提供了一定程度的冗余能力。在創建帶區集時，選擇合適的帶區大小至關重要。如果帶區過大，可能導致數據仍然只局限在少數幾塊硬盤上的讀寫操作，無法充分發揮并行操作的優勢。相反，如果帶區過小，每個I/O 操作都可能引發大量的讀寫操作，占用了過多的控制器總線帶寬。因此，在創建帶區集時，應根據實際應用需要慎重選擇帶區的大小。

此外，通過將數據存儲在多個地理位置的云服務器上，可以實現數據的備份和容災。當其中一處云服務器出現故障時，仍可以通過其他地點的服務器來恢復數據。此外，云存儲服務通常具有良好的可靠性和靈活性，能夠根據實際需求進行擴展和調整。在數據傳輸過程中，可以使用加密技術來保護數據的機密性和完整性。加密能夠將數據轉化為不可讀的形式，只有獲得解密密鑰才能還原數據。此外，對傳輸數據設置校驗碼、散列算法等驗證手段，可以檢查數據是否被篡改或損壞。分布式存儲系統將數據分散存儲在多個節點上，并通過冗余備份來提供容災能力，可用性公式如下：

式（1）中，A 為可用性；P 為系統發生故障的概率。通過冗余備份數據，當一個節點或磁盤發生故障時，系統仍然可以從備份中恢復數據，從而提供了容災能力。冗余備份可以使用多種方法，如數據鏡像、數據復制等。例如，在一個有3個節點的分布式存儲系統中，每個節點都存儲相同的數據副本，并通過故障容錯機制實現數據的冗余備份。在考慮系統故障的概率時，需明確每個節點發生故障的概率。假設每個節點發生故障的概率為P。為了計算系統發生故障的概率，應考慮所有節點同時失效的情況。由于系統包含3個節點，所以系統發生故障的概率為P 失效=1-（1-P）^3。概率計算主要是基于概率的補集原則，即系統發生故障的概率等于1減去所有節點都正常工作的概率。每個節點正常工作的概率是1減去該節點發生故障的概率，然后將這個概率相乘并取三次方，最后取反即可得到系統發生故障的概率。

根據這個概率，可以計算系統的可用性。

如圖1所示，通過比較不同故障概率情況下的系統可用性，根據具體需求和對系統可靠性的要求，可以選擇適當的故障容錯機制和數據冗余備份策略。通過增加數據副本數量或采用其他冗余備份機制，可以提高系統的可用性，并降低數據丟失的風險。這樣即使某個節點發生故障，仍然可以從其他節點獲取數據。分布式存儲系統通常具備高可靠性和可伸縮性，并且能夠有效處理大規模的數據。

圖1 計算分布式存儲系統的可用性

2.3 基于歷史數據的智能故障診斷模型，優化故障診斷應用

針對故障診斷準確性問題，需要建立基于歷史數據的故障診斷模型，通過收集和分析歷史故障數據，可以發現故障的共性和規律，并將這些信息應用于故障診斷模型中[3]。例如，在某電力公司35kV變電站2號主變的定檢工作中發現引線夾件螺釘松動或接頭焊接不良引發了技術故障。斷電時發現2號主變B 相套管的導電桿已經嚴重灼傷，僅余三分之一的連接。

針對上述故障現象，可以利用機器學習和人工智能等先進技術，從大量的歷史數據中學習和歸納，發現特征和模式，實現更準確、更快速地故障診斷。采用分2000A 色譜分析儀對故障數據進行測試，獲取氫氣、乙炔、總烴等指標，通過跟蹤和分析這些數據，發現故障性質與可能情況。訓練模型的輸入，結合其他輔助參數如溫度、壓力等，通過合適的機器學習算法，如監督學習的分類算法，預測未來故障的類型與可能的原因，并輔助工程師快速準確地定位故障點，機器學習算法中的監督學習分類算法可以用于預測未來故障的類型與可能的原因。其中，常見的分類算法包括邏輯回歸（Logistic Regression）、支持向量機（Support Vector Machines,SVM）、決策樹（Decision Tree）和隨機森林（Random Forest）等。

以邏輯回歸作為分類算法來預測故障類型。邏輯回歸模型可以建立以下公式：

式（2）中，P（y=1|x）表示在給定輸入變量x時，目標變量y 取值為1的概率；exp 表示自然指數函數；z 是線性變換的結果，可以表示為：

式（3）中，β0、β1、β2…βn 是模型的參數，表示變量的權重。x1、x2…xn 是用于預測的特征變量。

模型訓練過程中，通過使用歷史故障數據作為訓練集，首先利用最大似然估計等方法來估計出最優的β 參數。然后在應用模型進行預測時，將新的輸入特征值替代x1、x2…xn，計算出給定輸入變量時，目標變量取值為1的概率。

工作人員通過這樣的分類模型，工程師可以根據輸入的故障特征值來預測故障類型，并根據模型輸出的結果來快速準確地定位故障點。當新的故障發生時，工程師只需將相關特征輸入模型，模型會返回預測結果，從而指導維修工作。

最終，經過故障驗算，現故障點已找到，將原來的導電桿進行了更換，該變壓器故障消除，二次檢測無異常現象發生。

為了確保診斷結果的可信度，需要加強對故障診斷結果的驗證和比對。可以利用實驗室測試環境或類似場景對故障診斷模型進行驗證，評估其數據準確性。同時，還可以與實際應用場景進行對比測試，驗證模型在實際環境中的適用性和可靠性。通過持續地驗證和比對，可以及時發現和糾正故障診斷模型中的問題，提高診斷結果的可信度。隨著時間推移和業務發展，系統可能會面臨新的故障類型和復雜性。

因此，需要持續監測和分析系統運行狀態和故障數據，及時調整和改進故障診斷模型。可以借助機器學習的增量學習技術，使系統能夠不斷從新的故障數據中學習和適應，提高故障診斷效果。