電氣一次設備在線監測與智能維護系統研究

王浪

（重慶大唐國際彭水水電開發有限公司，重慶 409600）

電氣一次設備，包括變壓器、斷路器、隔離開關等，作為電力系統的核心組成部分，對于整個電力系統的可靠性和穩定性具有至關重要的影響。隨著設備運行年限的增加，設備的性能可能逐漸下降，甚至導致設備故障。因此，研究電氣一次設備在線監測與智能維護系統顯得尤為重要。因此，結合大數據分析和機器學習技術，構建智能維護系統成了研究的關鍵。本文主要研究電氣一次設備在線監測與智能維護系統，旨在提高設備的運行效率，延長設備壽命并降低維護成本。

1 電力一次設備在線監測與智能維護的內涵

電力一次設備在線監測與智能維護是一種針對電氣一次設備的現代化維護手段，通過實時監測設備運行狀況，分析設備健康狀況，預測潛在故障并制定相應維護策略，以提高設備運行效率，延長設備壽命，降低維護成本和保障電力系統的穩定運行。在線監測是指在設備運行過程中對其關鍵參數進行實時或定期監測，以了解設備的實際運行狀況。電力一次設備在線監測的主要目標是發現設備的異常運行狀態，及時預警潛在故障，從而為后續的智能維護提供數據支持。在線監測涉及多種技術，包括：（1）傳感器與互感器技術。用于實時采集設備的關鍵參數，如電流、電壓、局部放電、溫度、濕度等。（2）數據采集與傳輸技術。用于將傳感器與互感器采集到的數據實時傳輸至數據中心或云平臺。（3）數據處理與分析技術。用于對收集的數據進行處理、分析和可視化，以便操作人員實時掌握設備運行狀況。

智能維護是指基于在線監測數據、設備運行歷史數據以及相關領域知識，運用大數據分析、機器學習等技術，對設備的健康狀況進行評估，預測潛在故障，并制定相應的維護策略。電力一次設備智能維護的主要目標是實現對設備維護的精細化管理，提高維護效果，降低維護成本。智能維護涉及多種技術，包括：（1）設備狀態評估。通過分析在線監測數據，評估設備的健康狀況，發現潛在問題。故障預測與預防：運用機器學習算法，基于設備歷史數據和運行狀態預測潛在故障，為預防性維護提供決策支持。（2）維護策略優化。根據設備狀態評估結果和故障預測，制定合適的維護策略，以實現維護資源的合理分配和最優化。（3）故障診斷。利用專家系統、模式識別等技術對設備的故障原因進行分析和診斷，提高故障處理的準確性和效率。（4）維護計劃與調度。根據設備健康狀況、故障預測結果和維護策略，制定維護計劃，對維護任務進行優先級排序和調度。（5）知識管理。收集、整理和更新電力一次設備的運行經驗、故障案例和維護策略等相關領域知識，為智能維護提供知識支持。（6）績效評估。通過對比設備維護前后的運行狀況和故障發生率，評估智能維護系統的實際效果和價值。（7）用戶界面與交互。設計直觀的用戶界面，使操作人員能夠方便地查看設備運行狀態、故障預警信息和維護任務，同時提供友好的交互方式，方便操作人員輸入設備信息、反饋維護結果等。

2 在線監測技術

在線監測技術是實現電氣一次設備智能維護的關鍵，涉及互感器和傳感器的選型、數據采集與傳輸以及無線通信技術在監測系統中的應用。

2.1 互感器和傳感器的選型

互感器和傳感器是在線監測系統的核心部件，用于實時采集設備的關鍵參數。在選型過程中，應根據需要監測的設備類型和參數特點選擇合適的互感器和傳感器。經常運用到的設備有電流互感器、電壓互感器、介損傳感器、局部放電傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、振動傳感器等。

2.2 數據的采集與傳輸

數據采集與傳輸是在線監測系統的重要環節。采用高性能的數據采集設備，可以確保數據的準確性和實時性。此外，需要考慮數據傳輸方式，如有線傳輸或無線傳輸。具體方法如下。

（1）數據采集設備。可以選擇如采集卡、嵌入式數據采集模塊等，根據實際需求選擇合適的采樣率、分辨率和通道數量。

（2）有線傳輸。可以采用如以太網、RS-485、光纖等傳輸方式，具有較高的傳輸速率和穩定性，但布線成本和維護成本較高。

（3）無線傳輸。可以采用如LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、藍牙等無線通信技術，具有布線成本低、部署靈活等優點，但受到信號覆蓋范圍和干擾影響。

3 智能維護系統

3.1 設備狀態評估方法

設備狀態評估是智能維護系統的核心，它可以幫助我們了解設備的健康狀況和潛在問題。常用的設備狀態評估方法有四種，分別是基于物理模型的評估方法、數據驅動的評估方法、模型融合方法以及專家系統方法。

基于物理模型的評估方法主要根據設備的物理特性和工程原理建立數學模型，從而評估設備的狀態。這些模型通常需要對設備的工作原理有深入了解，并能夠準確地描述設備的動態行為。基于物理模型的評估方法優點是具有較強的理論依據，但可能受到模型復雜度和參數不確定性的影響。

數據驅動的評估方法依賴大量的設備運行數據，通過數據挖掘、統計分析和模式識別等技術，發現設備狀態與數據之間的關聯規律。其優點是可以處理復雜和非線性的關系，但可能需要大量的歷史數據和計算資源。

模型融合方法將物理模型和數據驅動方法相結合，既利用設備的物理特性和工程原理，又充分利用實際運行數據。模型融合方法可以克服單一模型的局限性，提高評估的準確性和可靠性。

專家系統方法主要依賴領域專家的經驗和知識，通過構建知識庫、推理機制和用戶接口等模塊，實現對設備狀態的評估。專家系統方法可以處理不確定和模糊的信息，但需要大量的專家知識和維護工作。

3.2 基于機器學習的故障預測

基于機器學習的故障預測方法利用歷史數據來訓練模型，從而預測設備未來的故障行為。其中包括監督學習方法、無監督學習方法、半監督學習方法和時間序列分析方法。監督學習方法需要有標記的數據集，包括正常狀態和故障狀態的數據，常用的算法有決策樹、支持向量機、神經網絡、隨機森林等，可以較準確地預測設備的故障類型和發生時間，但需要大量的標記數據進行訓練。無監督學習方法不需要標記數據，而是根據數據的自然分布和相似性進行聚類和異常檢測，常用的算法有K-means 聚類、DBSCAN、自編碼器等，可以發現潛在的故障模式，但對異常值和噪聲敏感。半監督學習方法結合了監督學習和無監督學習的優點，利用少量的標記數據和大量的無標記數據進行訓練，常用的算法有標簽傳播、生成對抗網絡等，可以降低標記數據的需求，提高模型的泛化能力。時間序列分析方法專門針對時間序列數據進行故障預測，如自回歸模型、滑動窗口、長短時記憶網絡（LSTM）等，可以捕捉數據的動態變化和周期性規律，有助于提高預測的準確性。

3.3 大數據分析在智能維護中的應用

大數據分析為智能維護帶來了新的機遇。在實際應用中，我們可以利用大數據平臺，如Hadoop、Spark 等，進行高效的數據處理和分析。這些平臺為處理海量數據提供了分布式計算能力，可以有效地處理來自設備傳感器的實時數據、歷史數據以及其他相關數據源（如運維記錄、環境信息等）。首先，大數據平臺可以幫助提高數據清洗和預處理的效率。數據清洗是智能維護的基礎，可以剔除異常值、噪聲和冗余數據，為后續的分析提供高質量的數據。大數據平臺可以在短時間內處理大量數據，提高數據清洗的速度和質量。基于大數據平臺的數據分析可以挖掘設備運行數據中的隱藏規律和關聯。通過聚類、關聯規則挖掘等數據挖掘技術，可以發現設備之間的關聯性、故障模式、運行趨勢等信息。再者，大數據分析可以幫助實現設備運行狀態的實時監控。基于實時數據流處理技術，如Apache Kafka、Apache Flink等，可以在數據產生的同時進行分析，實時發現設備的異常狀態，為設備維護提供及時的預警信息。最后，將大數據分析結果與知識圖譜、專家系統等技術相結合，可以為維護決策提供更加全面和精確的支持。知識圖譜可以整合設備領域的專家知識和經驗，幫助理解和解釋數據分析結果。專家系統可以根據分析結果和知識圖譜，生成針對性的維護建議和策略，提高維護決策的準確性和可靠性。

4 在線監測與智能維護系統集成

4.1 系統架構設計

針對電力一次設備在線監測與智能維護的需求，設計了一種基于物聯網和云計算技術的智能維護系統。該系統包括三個部分：終端設備、云平臺和客戶端。終端設備通過傳感器和監測設備采集設備運行數據，并將數據傳輸到云平臺進行存儲和分析。客戶端可以通過云平臺訪問設備運行數據，并查看設備狀態、運行趨勢和維護計劃。

（1）終端設備。選擇了具有傳感器和通信模塊的智能電力一次設備，如SF6 斷路器、配電柜、變壓器等。這些設備可以通過采集電流、電壓、溫度、濕度等參數來實現設備的在線監測。

（2）云平臺。采用基于物聯網的云計算平臺，如阿里云、華為云等。該平臺可以提供高可靠性、高并發、低延遲的數據存儲、分析和處理能力。選擇阿里云作為我們的云平臺，利用云上物聯網平臺、大數據平臺和人工智能平臺來實現數據處理、分析和維護決策支持。

（3）客戶端。提供了Web 和移動端兩種客戶端，以便用戶可以方便地查看設備狀態和維護計劃。用戶可以在客戶端上查看設備的實時狀態、歷史趨勢和報警信息，同時可以根據維護計劃進行相應的操作。

4.2 關鍵技術集成

在實現系統架構的過程中，集成了多種關鍵技術，具體如下。

（1）互感器和傳感器選型。根據設備型號和要求，選擇了具有較高精度和可靠性的電流、電壓、溫度和濕度傳感器，以保證數據的準確性和穩定性。

（2）數據采集與傳輸。采用了Modbus 和MQTT 協議來實現終端設備和云平臺之間的數據采集和傳輸。Modbus 是一種通用的串行通信協議，支持點對點通信和多節點通信；MQTT 是一種輕量級的消息傳輸協議，可以在低帶寬和不穩定的網絡環境下實現可靠的數據傳輸。

（3）無線通信技術。我們選擇了LoRaWAN 協議作為無線通信技術，以實現設備數據的長距離、低功耗、低成本傳輸。LoRaWAN 協議可以支持終端設備的自組網和低功耗睡眠模式，同時具有高抗干擾能力和大覆蓋范圍。

（4）機器學習算法。為了實現設備的故障預測和狀態評估，我們采用了基于機器學習的算法，如決策樹、支持向量機和隨機森林等。這些算法可以對大量的歷史數據進行學習和分析，從而提高故障預測和狀態評估的準確性和精度。

（5）大數據分析。為了提高維護決策的精度和全面性，使用大數據分析技術對設備運行數據進行分析和處理。我們采用了Spark 和Hadoop 等大數據處理平臺，利用機器學習算法、自然語言處理技術和知識圖譜等技術實現數據挖掘和知識發現。

5 實際案例分析

5.1 案例背景

選擇某發電廠發電機作為實際案例。該發電機容量為350MW，已經投運多年。近年來，發電機中性點銅排溫度較高，且三相分布不均衡。運行中存在溫度過高、接觸電阻變化導致機組直阻超標等風險。為了解決這些問題，發電廠決定采用在線監測與智能維護系統，對發電機進行實時監測和分析，以提高設備運行的可靠性和安全性，同時降低維護成本和停機損失。

5.2 在線監測與智能維護系統的實施過程

在實施在線監測與智能維護系統的過程中，安裝了多個在線紅外測溫攝像頭進行數據采集。這些攝像頭采集的數據與機組監控系統采集的發電機溫度、有功、無功、振動等數據，均傳輸到云平臺上進行存儲和分析。通過對這些數據的分析和處理，可以實時了解發電機中性點銅排的運行狀況，及時發現潛在的故障風險，為維護決策提供支持。同時，還利用大數據分析技術對歷史數據進行分析和挖掘，提取了一些有用的知識和規律，用于制定維護策略和決策支持。通過在線監測與智能維護系統的實施，成功地實現了對發電機中性點銅排的全面監測和智能化維護，提高了設備的可靠性和維護效率。

6 結語

本文詳細探討了在線監測與智能維護系統在電力一次設備中的應用。首先，介紹了在線監測的內涵，闡述了互感器和傳感器的選型、數據采集與傳輸。其次，詳細闡述了智能維護系統，包括設備狀態評估方法、基于機器學習的故障預測和大數據分析在智能維護中的應用。最后，結合一個實際案例，闡述了在線監測與智能維護系統的實施過程和系統效果評估。該案例表明，通過在線監測和智能維護系統的應用，可以提高設備的維護效果，降低維護成本，提高生產效率。未來，在線監測與智能維護系統將成為電力一次設備維護的主流方式，有望進一步提升設備的可靠性和安全性。