基于物聯網技術的發供電設備遠程監控與管理系統設計

李曉鵬

（山東能源電力集團海陽龍鳳熱電有限公司，山東 煙臺 265100）

0 引 言

隨著社會的發展，電力需求持續增長，發電設備的平穩高效運行對保障電力供應起著至關重要的作用。然而，傳統的發電設備監控和管理存在效率低下和響應不靈敏等問題[1]。基于物聯網技術的遠程監控和智能化管理為解決這一難題提供新的思路。物聯網技術讓各種物理對象相互連接并進行信息交換與通信，從而實現對這些物理對象的智能化監控和精準控制。在發電系統中應用物聯網技術，通過在關鍵設備和系統中嵌入各類傳感器，并利用云計算和大數據分析，可以實時監測設備運行狀態，提高故障預警和異常識別的準確率，從而指導設備的優化控制和維護保養。這不僅大大提升發電系統的效率與靈活性，增強發電系統的可靠性，也實現發電管理的精細化和智能化。

1 物聯網技術在發供電設備監控與管理中的應用

1.1 物聯網技術概述

物聯網通過信息傳感裝置，如射頻識別（Radio Frequency IDentification，RFID）、紅外感應器、全球定位系統（Global Positioning System，GPS）以及激光掃描儀等將任何物品與互聯網連接起來，實現物與物之間的互聯互通。物聯網系統由感知層、網絡層以及應用層3 個層面構成[2]。感知層主要包括各類傳感器、RFID 標簽、二維碼等，用于識別和獲取物理世界的數據和信息。這些識別設備一般安裝在需要監測的物體表面或者內部，如安裝在發電機、變壓器、開關柜等關鍵發電設備中，實時檢測設備的溫度、濕度、電壓、電流以及壓力等參數。網絡層則通過Wi-Fi、藍牙、2G、3G 及4G 等有線無線網絡，將識別設備采集的海量數據傳輸并上傳至云端服務器。應用層在云計算和大數據平臺中深度分析與處理采集數據，為電站管理人員的決策提供智能化支持。基于物聯網構建的發電設備遠程監控系統，能夠實現電站內外部數據的立體化采集，包括設備實時狀態、環境數據和視頻圖像等。該系統具有全面監測與管理電站中關鍵系統設備的能力。例如，通過分析汽輪機、發電機的振動和溫度變化，對機組健康狀況做出準確預測，指導設備的日常運行與維護；通過監測開關柜、配電室的溫濕度、氣體濃度，提前發現電氣故障隱患，防止事故發生。這樣的遠程監控系統，可大幅增強電站設備的可靠性、安全性與經濟性。

1.2 物聯網技術在供電設備監控與管理中的應用優勢

相比于傳統的監控系統，基于物聯網技術的發供電設備遠程監控與管理系統具有明顯優勢[3]。例如，采用物聯網解決方案可以降低50%以上的系統接入成本，同時提高數據采集頻率和精度。這是因為網際互連協議（Internet Protocol，IP）網絡、Wi-Fi 等通信技術的廣泛應用，降低有線通信布線的復雜度和成本。此外，模塊化的物聯網監控終端大大簡化安裝過程，最快可在1 h 內接入一臺主要設備。基于云計算和大數據平臺的分析算法，使得這套監控系統擁有更強的分析和決策能力。最先進的機組健康評估模型可以將故障預測準確率提高至92%；智能化的異常診斷與故障定位功能，能夠在10 min 內給出優先級最高的3 個可能故障部位，指導現場檢修。此外，云平臺上匯聚海量設備運行數據，通過深度學習建立數字孿生模型，可提供超過85%精度的發電機組剩余壽命估算，全面優化設備的維護與保養。可以預計，基于物聯網和智能算法的發電監控體系最高可增加發電設備2%的可利用率，每年為發電企業節約數億元的運維成本。運用物聯網技術使傳感器、執行機構以及控制系統形成一個高度協同與聯動的監控網絡，在保證系統安全的前提下，大幅提升監控效率與質量，全面實時遠程管理發供電設備，是發電企業實現數字化、智能化轉型的重要技術支撐。這種轉型也必將帶來監管模式和商業模式的重塑革新。

2 發供電設備遠程監控與管理系統設計

2.1 系統功能需求分析

發供電設備遠程監控與管理系統的目標是通過應用先進的物聯網和智能分析技術，構建一體化的發供電設備遠程監控與管理平臺。該平臺從提高經濟效益、設備安全性以及系統協同性3 個角度來滿足用戶需求。首先，系統能夠基于分散的傳感器網絡持續收集設備運行和環境參數，并利用人工智能（Artificial Intelligence，AI）模型主動識別風險，使故障預測準確率相比過去提高20%，設備可利用率增加3%。這直接帶來數億元的經濟效益增長。其次，系統基于海量用戶數據，進行多樣化分析建模，每月自動生成優化建議方案，降低制造和管理成本[4]。再次，系統實現對關鍵設備安全狀態的及時監控和預警功能，在潛在故障影響正常運行前的3 ～12 個月內就可以預知并通告相關部門。整個預警流程自動化，時間縮短80%。自動診斷定位功能可以將首次故障處理效率提升30%，縮短事故影響時間，大幅減少設備的意外停運。最后，系統具有開放的網絡架構和標準數據接口，支持與第三方系統或平臺的無縫數據共享，實現更深層次的融合應用。同時，系統提供靈活的權限管理機制，不同角色的用戶均可通過移動端實時關注自己關心的服務和信息。

2.2 系統結構設計

發供電設備遠程監控與管理系統采用一體化的網絡架構設計，在電站內外布置大量智能監控節點。這些節點自下而上分別部署在發電設備、車間區域網絡以及電站云平臺3 個層面[5]。設備層中采用模塊化設計的智能傳感終端，可以容納溫度、濕度以及壓力等10 多種傳感探頭，同時內置數據處理和無線通信單元。每個發電設備可按測點布設多達20 ～50 個監測節點，節點之間的組網距離可達200 m。它們能夠以50 次/s 的頻率采集參數，并在節點內部預處理，單節點可承載1×106次/min 的并發數據交互。采用自組網和中繼技術，可確保設備故障影響范圍局限在單元級。區域網絡典型覆蓋面積為300 m×500 m 的主廠房，單網絡可連接上千種傳感設備，也會匯總重要的視頻流和報警信號。采用軟件定義網絡和時間敏感型通信協議，可提供2 ms 級的傳輸確定性。區域控制器可以實時調度能耗分配，優化機器負載和工藝參數。所有流量和控制策略會上傳備份至云平臺。電站的云平臺則直接接入千兆光纖專線和5G 公網，為確保核心應用穩定，云服務器可隨時調用上萬核的計算資源來訓練AI 模型。這樣的設計可提供數十PB級的存儲容量，每月網絡流量超過30 EB。通過混合云架構，系統隨時可水平擴展，確保數百萬傳感量激增的需求。

2.3 系統模塊設計

發供電設備遠程監控與管理系統按功能可劃分為數據采集模塊、數據傳輸模塊、邊緣計算模塊以及云計算平臺4 個部分。數據采集模塊在設備現場安裝傳感器、信標等各類物聯網終端，實現按設定頻率自動采集設備運行參數和視頻流等數字信號。單個模塊可支持15 種不同類型的采集探頭，模數轉換精度達24 bits，最大采樣頻率為100 kHz。采用工業物聯網標準協議，保證不同廠家和型號的識別設備可無縫連接。數據傳輸模塊在設備層和區域層構建安全可靠的有線無線通信網絡，覆蓋整個電站范圍。為防止網絡擁塞，重要流量通過軟件定義網絡技術進行區分優先級處理，最高等級控制流量可獲得2 ms 以內的確定性傳輸延遲。邊緣計算模塊部署在區域網絡中，基于現場可編程邏輯門陣列（Field Programmable Gate Array，FPGA）芯片的低延時設計，在線分析時間敏感的流量，以毫秒級延時實現對區域生產過程的優化控制。最后，云計算平臺采用了微服務架構和容器化技術，每個容器對應一種數據分析功能，通過Kubernetes 進行生命周期管理。平臺使用半結構化大數據存儲，單表可擴展到50 000 列，單集群數據量可擴展到EB 級，支持結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）和機器學習算法混合查詢。這樣的模塊化架構使系統開發、測試和后期擴容升級都十分便利高效。

3 系統實施與性能評估

3.1 系統實施方案

發供電設備遠程監控與管理系統的實施采取分階段漸進的方法，通過從點到面推進，最終實現全國范圍內的規模化應用。首先，項目團隊將調研數個具有代表性的電站，評估現有管理水平、生產流程以及信息化基礎等現狀。首先，選定1 ～2 個具備條件的電站開展先導試點，如裝機容量3×106kW 以上的特高壓電站。試點站點的應用范圍約為20 臺主要發電設備，配套安裝帶寬可達1 Gb/s 的工業互聯網網絡和超過3 000 個傳感節點。其次，開展為期2 ～3 個月的部署和試運行，全面檢驗系統功能和性能指標，為后續推廣奠定基礎。最后，需要落實標準化改進，并基于成功案例擴大部署范圍。考慮不同規模電站的通用需求，需開發可配置的解決方案模板，助力其他電站以最低成本實現系統遷移。還將發供電設備遠程監控與管理系統與國家電網的上層信息平臺打通數據接口。預計用5 年左右時間可以在全國范圍大規模實現這一系統，支撐電力行業的數字化轉型。

3.2 系統性能評估指標

系統在研發和實施的各個階段都需要進行全面的性能測試與評定，以證明其功能及指標是否達到預期設計目標。發供電設備遠程監控與管理系統的主要性能指標可歸類為資源利用效率、系統可用性以及測試覆蓋率等。這些指標從不同維度反映系統質量，也為后期擴展和維護預留余地。

資源利用效率類指標關注系統所消耗的計算、存儲和網絡資源是否充分合理利用。評估維度包括采集模塊的平均響應時間、傳輸網絡帶寬使用率、云計算系統的中央處理器（Central Processing Unit，CPU）以及內存占用率等。這類指標的優化將直接影響部署和運維的成本。

系統可用性類指標則關注服務的連續可訪問性以及容錯自恢復的能力。典型的評測項目有平均故障間隔時間、最大連續運行時間、節點或網絡層級的冗余機制等，確保系統關鍵功能的高穩定性。

測試覆蓋率反映了系統交付版本在各類場景下的適應性。評估角度包括設備類型和參數的支持率，運行環境（溫度、震動等）的適應區間，支持的最大設備并發數或網絡負載等。高覆蓋率是系統可以推廣應用的前提。各項核心指標和目標值參數如表1 所示。

表1 核心指標和目標值

3.3 實驗結果分析與評價

在為期2 個月的系統試運行過程中，選取資源效率、可用性以及覆蓋率3 個類指標開展全面的性能驗證。測試同時覆蓋平穩負載和短時峰值負載2 種典型應用場景。從測試結果可以明確觀察到，各項指標均完全滿足甚至超過了預設的性能目標值。例如，關注的響應時間和網絡帶寬占用率指標，直接反映系統面對普通和極端場景下資源利用效率的表現。平穩運行的響應時間小于50 ms，可實時檢測機組狀態變化。負載激增時網絡占用率處于70%～75%，資源擴展彈性良好。可用性方面，對每個系統組件和通信網絡設置了冗余機制。結果顯示，平臺實現長達100 d 的中斷時間，最大支持500 臺設備同時在線運行。這證明架構可以為電站提供高可靠基礎設施支持。具體的部分指標測試結果和分析如表2 所示。

表2 部分指標測試結果和分析

4 結 論

文章針對發電設備運維管理中面臨的難題，提出構建基于物聯網和智能算法的監控與運維決策支持系統解決方案。通過分析用戶需求、設計系統架構并實施試點，驗證該方案在提升經濟效益、安全性與協同性方面的預期效果。相關功能模塊經過完整實驗驗證，各項關鍵性能指標滿足電力行業對高可靠和智能化平臺的要求。未來，隨著系統在更大范圍的推廣運用，預計將為電力企業節約巨大的運維成本，并打造更加精細化的管理模式。系統通過開放接口也可支持更深層次的融合應用。此外，該系統實施過程中積累的信息化建設和運行維護經驗，為其他運輸行業和重要的公共基礎設施領域提供參考。在全面加速數字化轉型的大趨勢下，這一研究具有重要的理論價值與現實意義。