基于物聯網的220kV 變電站通信設備運行監測與故障診斷系統研究

【關鍵詞】變電站通信設備；運行監測；故障判斷；物聯網；故障算法

引言

本文旨在探討基于物聯網技術的220kV變電站通信設備運行監測與故障診斷系統的研究與實踐。系統通過集成先進的傳感器、數據采集設備、通信網絡、數據處理平臺以及故障診斷算法，實現了對變電站通信設備的實時監測、數據分析和故障智能診斷。這不僅提高了故障檢測的準確性和響應速度，而且為變電站的預測性維護提供了強有力的技術支持。

一、物聯網技術在220kV變電站通信設備運行監測與故障診斷中的應用

（一）系統架構

220kV變電站通信設備運行監測與故障診斷系統是一個集成了傳感器技術、數據通信、數據處理和用戶交互的復雜系統。其核心目標是通過實時監測設備狀態，及時發現并診斷潛在的故障，提高變電站的運行效率和安全性。在220kV變電站通信設備運行監測與故障診斷系統中，總體架構設計采用分層的方法[1]。首先，傳感器層由分布在變電站關鍵位置的多種傳感器組成，它們負責實時收集通信設備的關鍵運行參數，如：溫度、濕度、電壓和電流，為系統的監測功能提供原始數據。然后數據采集層利用數據采集模塊對接收到的原始數據進行初步處理，如數據格式化和編碼，以確保數據的準確性和一致性。隨后通信層通過有線或無線網絡，如：以太網、Wi-Fi或蜂窩網絡，將這些處理后的數據安全、高效地傳輸到中心處理單元。在數據處理層，中心處理單元對接收到的數據進行深入分析和處理，運用先進的算法提取關鍵信息和診斷特征，為故障診斷提供科學依據。最后，應用層集成了用戶界面和故障診斷算法，允許運維人員通過直觀的界面實時監控設備狀態，并且根據數據處理層的分析結果，智能地進行故障診斷和預警，從而實現對變電站通信設備的全面監控和管理。系統架構圖如下圖1所示：

（二）設備選型與部署

220kV變電站通信設備運行監測與故障診斷系統的設備選型、部署需要從多個方面進行考量。在選型方面，首先必須確保所選傳感器具備高兼容性、可靠性和精確性，以適應變電站的復雜環境并提供準確的數據[2]。如：溫度傳感器需能承受極端溫度，濕度傳感器要對環境濕度變化敏感，而電壓和電流傳感器則需有寬廣的測量范圍和高分辨率。其次智能網關和數據集中器等數據采集設備，應具備高效的數據處理能力和多種通信協議的轉換功能，以實現數據的快速收集和傳輸。此外通信設備需要保證數據傳輸的穩定性和安全性。以及服務器或云平臺的選擇應基于強大的計算能力、充足的存儲空間以及高度的可擴展性。在布局方面，采用了模塊化和冗余設計原則，確保傳感器和數據采集設備均勻分布在變電站的關鍵區域，并且考慮易于維護和升級的需求。同時選擇適合工業環境的通信技術和加密措施，以保障數據在傳輸過程中的完整性和機密性。

（三）數據采集與傳輸

在數據采集的過程中，不同類型的傳感器可根據電阻、電容、電壓的變化等特定的物理或化學特性，實時捕捉并轉換變電站通信設備的狀態信息，如：溫度、濕度、電壓和電流等物理量為電信號[3]。這些原始的模擬信號通過信號調理電路進行必要的放大、濾波和線性化處理，以適應后續的模數轉換器的要求。模數轉換器按照設定的采樣頻率，將連續變化的模擬信號轉換為離散的數字信號，同時通過量化將模擬信號的連續幅度映射到有限數量的數值上。此時，數字化后的信號以數字形式存在，然后再通過微控制器或數據采集系統對其進行數據封裝、添加時間戳和設備標識等操作，最終形成完整的數據包。

數據傳輸主要通過智能網關或遠程終端單元（RTU）實現，它們將封裝好的數據包通過配置的通信協議，如：MQTT或CoAP，發送到網絡。這些協議支持輕量級的數據交換，并能夠適應不穩定的網絡環境。在數據傳輸前，為了確保數據的安全性和完整性，數據包會使用TLS/SSL安全協議進行加密，來防止數據在傳輸過程中被截獲或篡改。當數據到達處理中心后，數據包會被解密并進行驗證。驗證無誤后，數據會被存儲在數據庫中。整個數據傳輸過程強調了數據的實時性、準確性、安全性和可靠性，確保了變電站通信設備的狀態信息能夠及時、安全地被監控和分析。

（四）故障診斷算法與實現

在220kV變電站通信設備的運行監測與故障診斷系統中，基于神經網絡的故障診斷算法是整個故障診斷的關鍵[4]。其實現過程如下，首先通過收集設備在正常和異常狀態下的運行數據，進行必要的預處理，如：通過歸一化，統一數據尺度，其公式為：

xnorm=x-min（x）/max（x）-min（x）

通過去噪，提高數據質量。然后從預處理后的數據中提取統計量、頻域特征、時域特征等故障診斷的特征，并根據相關特征設計適當的神經網絡架構來構建故障診斷模型，神經網絡架構包括輸入層、多個隱藏層和輸出層，其中輸入層的節點數與特征數量相等；隱藏層有多個并由多個神經元組成；輸出層節點數等于故障類別數。其次，在構建的模型中，使用ReLU非線性激活函數增加網絡的表達能力，并通過交叉熵損失函數來訓練網絡，利用反向傳播算法和梯度下降法不斷更新網絡權重，直到模型收斂。其中交叉熵損失函數的公式為：

其中，c是類別數， 真實標簽的one-hot編碼， 是模型預測的概率。此外，在訓練過程中，還需要調整超參數，并通過驗證集對模型進行評估，以避免過擬合或欠擬合。一旦模型訓練完成，它將被部署到實時監控系統中，接收并處理實時數據，通過前向傳播計算輸出，使用softmax激活函數將輸出轉換為概率分布，從而實現故障的準確診斷。softmax激活函數公式為：

其中， ezi是指數函數，將線性輸出 映射到正數。分母是所有ezi的和，確保所有概率之和為1，形成一個有效的概率分布。

二、系統性能測試與分析

（一）通信設備運行監測性能測試

通信設備運行監測性能測試的目的是驗證系統對變電站通信設備運行狀態的監測能力，確保系統能夠準確、實時地收集和反映設備狀態數據。其測試范圍主要包括傳感器精度和響應時間測試、數據采集系統的穩定性和可靠性測試、通信網絡的傳輸速率和延遲測試、數據處理和分析的時效性和準確性測試[5]。測試過程步驟如下，首先定義數據采集頻率、數據精度、系統響應時間、數據處理速度等關鍵性能指標，建立模擬實際運行環境的測試平臺，并執行基準測試以確定系統在理想狀態下的表現，然后逐步增加負載進行壓力測試，有意識地注入故障以評估系統的檢測和響應能力，同時測量數據采集和傳輸的準確性及實時性，評估系統延遲，驗證冗余和容錯機制的有效性，以及測試數據安全性和用戶界面的易用性。此外，需根據測試結果進行系統優化，確保監測系統在各種條件下均能穩定、準確地執行故障檢測和數據監控任務。

（二）故障診斷性能測試

在故障診斷性能測試中，需要確立診斷準確率、響應時間、誤報率和漏報率等故障診斷系統的關鍵性能指標。隨后通過搭建模擬實際運行環境的測試平臺，使用歷史故障數據和正常運行數據進行基準測試，確立正常運行時的性能標準。并在此基礎上，執行故障模擬測試，通過預定義的故障場景驗證系統的故障檢測能力。進一步進行診斷準確性測試，利用混淆矩陣等工具量化各項性能指標。同時，重點測試系統的響應時間和實時性，確保故障發生時系統能夠迅速做出反應。通過魯棒性測試評估系統在不同環境和負載下的表現，并通過誤報和漏報測試調整系統參數，最小化診斷誤差。在系統部署后，還應將持續監控故障診斷性能，并定期進行測試以確保持續穩定運行。

（三）系統穩定性與可靠性分析

在220kV變電站通信設備的系統穩定性與可靠性分析中，首先需定義平均故障間隔時間（MTBF）、平均恢復時間（MTTR）等關鍵性能指標，以確立評估標準。然后通過長期運行測試監控系統性能的持續性，環境壓力測試檢驗系統在極端條件下的耐受性，軟件和硬件容錯性測試評估系統面對內部錯誤的穩定性[6]。此外，還可通過故障恢復測試驗證系統自我修復的能力，以及安全性分析確保系統抵御外部威脅的能力。這些測試分析結果能有效地確保變電站通信設備監控系統能夠在各種情況下穩定運行，及時準確地進行故障診斷。系統穩定性與可靠性分析圖如下圖2所示：

三、案例分析與應用前景

（一）實際應用案例介紹

國網白銀供電公司在變電智能運檢與數字化轉型方面取得了顯著進展。他們搶抓數字化轉型機遇，推廣了業務流程在線化、設備狀態可視化、生產作業移動化、倒閘操作順控化等新模式。國網白銀供電公司通過這些措施，建立了新一代集控、智能巡檢、區域五防、移動作業系統，促進了變電智能運檢與數字化轉型的深度融合，并打造了具有白銀特色的“1+3+N”變電智能運檢體系[7]。此外，智能變壓器作為智能變電站技術框架的主要課題之一，變壓器狀態監測與故障診斷技術也是變壓器智能化的研究熱點。在實際應用中，變壓器狀態監測與故障診斷系統的構建和實現，已經在某些電力系統中得到應用，如：松江河發電廠故障診斷系統的子系統，它包括變壓器異常狀態判斷、故障診斷、輔助診斷以及狀態預測模塊，并且已經在松江河電廠成功投入運行。

（二）應用前景展望

隨著技術的不斷進步，變電站運行監測與故障診斷系統的應用前景是十分廣泛的。未來的系統將通過集成更先進的傳感器技術、大數據分析、人工智能和機器學習算法，實現更高水平的預測性維護，減少停機時間并延長設備壽命。自動化和智能化將進一步提升操作效率和響應速度，而邊緣計算的引入將降低數據處理延遲，增強網絡安全。同時，系統的環境適應性、標準化和互操作性也將得到加強，以適應不同運行條件和促進技術共享。相信通過持續不斷地完善與創新，變電站監測與故障診斷系統的未來發展將為電力行業帶來深遠的技術革新和顯著的經濟效益。

參考文獻：

[1] 王瑛喆. 智能化變電站設計與智能設備應用分析[J]. 電子技術，2024，53（03）：290-291.

[2] 周偉. 智能技術在變電站故障診斷中的應用[J]. 集成電路應用，2024，41（3）：130-131.

[3] 賈毓彥， 賈飛. 智能化變電站監測與故障診斷系統的設計與優化分析[J]. 集成電路應用，2024，41（1）：292-293.

[4] 孫晨， 楊權東， 袁建濤， 等. 智能感知關鍵技術在電力物聯網中的應用[J]. 傳感器與微系統，2022，41（12）：153-157.

[5] 張天忠， 穆弘， 賈健雄， 等. 電力物聯網背景下基于HHT-CNN 的智能變電站故障診斷[J]. 安徽大學學報（自然科學版），2022，46（4）：50-57.

[6] 黃新波， 基于物聯網的智能化變電站綜合在線監測與故障診斷系統. 陜西省， 西安工程大學，2012-09-21.

[7] 佘玉乾， 張紅平. 數字化轉型開啟變電智能運檢新時代[N]. 中國能源報，2022-10-17（16）.