基于物聯網的末端配電母線工作狀態智能監測方法

摘 要：為提升末端配電母線工作狀態的監測效能，設計了一種基于物聯網的末端配電母線工作狀態智能監測方法。該方法的實施流程如下：首先根據監測點的位置和需求，選擇合適的傳感器類型和規格并部署，借助物聯網技術對母線的運行工況數據進行采集。隨后，對母線運行數據的異常值進行處理，剔除那些可能對后續母線工作狀態監測及預警準確性造成負面影響的異常數據。在此基礎上，實時監測末端配電母線的電壓、電流與溫度數據，根據監測數據判斷配電母線是否存在異常狀況。設定母線工作狀態預警閾值與相應的預警級別，當監測到母線工作狀態接近或超過預警閾值時，觸發預警機制，根據預警級別和影響范圍，采取相應的預警措施。實驗結果表明，該監測方法應用后，所獲取的監測值與實際值高度一致，顯著提高了末端配電母線工作狀態監測的精確度。

關鍵詞：物聯網；末端配電母線；智能監測；異常值處理；云主站；異常預警

中圖分類號：TP39；TM933.4 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）03-00-03

0 引 言

隨著物聯網技術的快速發展，智能監測逐漸成為各行業提高工作效率、提升運營質量的重要手段。末端配電母線作為電力系統的關鍵組成部分，是目前最為成熟的終端配電產品[1]。末端配電母線普遍采用電纜或密集型母排結構，其運行狀態直接關系到電力供應的穩定性和可靠性[2-3]。因此，對末端配電母線工作狀態實施智能監測具有重要意義。傳統的末端配電母線監測通常采用文獻[4]提出的方法，然而該方法在實際應用中不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，使得工作人員無法及時發現和處理末端配電母線的故障隱患。針對該問題，提出了一種基于物聯網的末端配電母線工作狀態智能監測方法。

1 基于物聯網采集末端配電母線運行數據

要對末端配電母線的工作狀態進行智能監測，首先需要利用物聯網技術對其實時運行工況數據進行采集，為后續的監測分析奠定堅實的數據基礎。隨后，根據末端配電母線的結構、布局和運行需求，確定需要監測的位置[5-6]。這些位置應包括母線的關鍵部位，如接頭、分支線路連接處等。根據監測點的位置和需求，選擇合適的傳感器類型和規格。將選定的傳感器安裝在確定的監測點位置，并進行相應的配置和設置，以確保傳感器能夠穩定、精準地采集數據[7]。開始采集數據前，需明確數據采集的目標和需求，包括末端配電母線運行數據采集的頻率和時間。通過安裝的傳感器，采集末端配電母線的各項運行工況數據。最后，依托物聯網的強大通信傳輸能力，將數據傳輸到云主站以便進行后續的分析與處理。配電物聯網架構如圖1所示。

配電物聯網由四個核心層級組成。將配電物聯網連接到網絡上，通過端設備、邊設備，將實時采集到的運行數據上傳給云主站[8]。數據在上傳前需經過特定的封裝處理，以確保其格式符合傳輸要求，從而提高數據傳輸的質量。在傳輸過程中，數據可能經過多個網絡節點和路由器，以實現數據的長距離傳輸和路由選擇。云主站在接收到數據后，對其進行解封裝與解碼，將數據還原為初始數據[9-10]。最后，這些數據會被存儲在本地服務器或云端數據庫中，以便后續進行分析和應用。

2 母線運行數據異常值處理

由于傳感器在實際運行過程中會受到末端配電母線熱運動及運行環境的干擾，其采集到的母線運行數據中可能存在野值噪聲，即嚴重偏離正常運行數據范圍的異常值。為解決這一問題，在基于物聯網的末端配電母線運行數據采集與傳輸完畢后，對異常值進行檢測與處理，避免其對后續配電母線工作狀態監測與預警結果產生不利影響。設定噪聲服從正態分布，其服從均值用μ表示，標準差用σ表示，異常值檢測公式如下：

（1）

式中：ρk表示當前末端配電母線運行數據的有效性，若ρk=1，則認定運行數據有效；若ρk=0，則認定運行數據無效。當發現異常值時，智能監測系統會自動觸發異常檢測機制，對異常值進行識別和分類。先確定異常值的類型，如溫度過高、電流過大等，再對識別出的異常值進行分析，從而找出異常原因。

3 母線工作狀態智能監測與預警

母線異常運行數據處理完畢后，對母線工作狀態進行智能監測與評估。首先，利用數據分析技術和算法對處理后的數據進行深入分析和挖掘。其次，利用不同的監測子模塊，分別對末端配電母線的各項參數進行實時監測。由于配電母線實際電壓采樣信號是通過電阻網絡分壓并與用于直流抬升的電壓信號進行疊加所得到的。因此，可以引出交變電壓，通過電阻網絡進行分壓，并將分壓后的電壓信號連接到主控制板的A/D端口，實現對母線電壓的實時監測。通過以下公式，計算配電母線的電壓監測值：

V=（Va×2-12×Vr-1.5）×60 （2）

式中：Va表示末端配電母線經過A/D采樣后的電壓輸出值；Vr表示配電母線實際電壓監測值。由于末端電流傳感器的靜態輸出通常為供電電壓的50%，可以采用感應線圈，獲取電流的動態變化信號，并通過下列公式計算配電母線的電流監測值：

Vo=I×Vr×2-12 （3）

I= （4）

式中：Vo表示末端電流傳感器輸出的電壓信號；Vc表示末端電流傳感器的供電電壓；I表示配電母線的電流監測值。通過上述公式，得出末端配電母線電流與電壓的監測值；在此基礎上將數字式溫度傳感器與主控制板連接在一起，實時采集配電母線的溫度信息。根據電壓、電流與溫度的監測結果，對末端配電母線的工作狀態進行評估和分類。主要包括對末端配電母線正常狀態與故障狀態，以及各狀態的持續時間和影響范圍的準確判定。若末端配電母線處于故障狀態，其具體表現如下所示：

（1） 電壓異常：正常情況下，母線兩側的電壓應保持平衡，若電壓長時間處于不平衡狀態，則可能存在故障。

（2）電流異常：母線短路會導致瞬時過流，若檢測到母線電流異常增大，則可能存在故障。

（3）溫度異常：若母線溫度異常升高，則可能存在故障。

（4）時域特征：若母線電壓或電流存在頻繁波動、諧波

或電弧等現象，則可能存在故障。

為了實時掌握末端配電母線的運行狀態，將電壓和電流的監測數據實時展示在監控界面上，并存入數據庫。這不僅能及時反映母線的當前狀況，還能為后續的故障預警提供便利。

在此基礎上，根據末端配電母線的運行特點和歷史數據，設定相應的預警閾值和報警級別，具體見表1。在監測過程中，一旦末端配電母線的工作狀態逼近或超過了預設的預警閾值，則觸發預警機制，并根據預警級別和影響范圍，采取相應的措施。

通過以上步驟，可以對末端配電母線的電壓、電流及溫度進行動態、實時監測，獲取精準的監測數據。利用這些數據評估母線的工作狀態、預測潛在問題和故障，進而采取相應的預防措施確保電力系統的穩定運行。

4 實驗分析

4.1 實驗準備

為驗證本文方法的有效性，進行如下實驗。選用STM32L053C8微型控制器作為核心處理單元來構建系統。從數據中心采集末端配電母線的數據和環境參數作為實驗數據集。數據采用CSV格式進行存儲，每行包含時間戳、母線電壓、電流、功率因數、溫度等參數。數據集包括配電母線正常狀態數據集（Normal Dataset）與故障狀態數據集（Fault Dataset）。其中，正常狀態數據集包含一段時間內母線在正常工作狀態下的數據，用于訓練和驗證母線正常工作狀態的模型；故障狀態數據集包含一段時間內母線發生故障時的數據，用于訓練和驗證母線故障狀態的模型。每個數據點都有一個對應的標簽，表示該時間點母線的狀態。設定傳感器節點每10 s采集一次數據，每60 s通過NB-IoT通信模塊向云端平臺上傳一次數據。通過對實驗數據進行統計和分析，評估母線工作狀態并設定相應的閾值，實現母線故障預警機制。

4.2 結果分析

為了增強實驗結果的可信度，采用對比分析的方法，將本文提出的基于物聯網的末端配電母線工作狀態智能監測方法設置為實驗組，將文獻[2]、文獻[3]提出的方法設為兩個對照組。利用三種方法分別對正常狀態與故障狀態的末端配電母線進行全方位的智能監測，獲取配電母線電流監測值，并與數據集內的實際電流有效值進行比較，得出電流監測誤差率，對比三種方法的監測誤差，進而判斷本文提出的監測方法的性能優劣。對比結果見表2。

前三組數據為末端配電母線正常工作狀態下的電流實際值，后三組數據為末端配電母線故障狀態下的電流實際值。通過對比結果可以看出，本文提出的基于物聯網的末端配電母線工作狀態智能監測方法無論在末端配電母線正常工作狀態還是故障狀態下，得到的電流監測值與實際值高度一致，監測誤差最大不超過0.02 A，與另外兩種監測方法相比優勢顯著，能夠更加準確地對末端配電母線的工作狀態進行監測。

5 結 語

基于物聯網的末端配電母線工作狀態智能監測方法是一種利用物聯網技術對配電母線的工作狀態進行實時監測和管理的有效手段。通過物聯網技術，可以實現對末端配電母線的實時監測，進而及時發現故障隱患并加以解決。該方法的應用，不僅可以提高配電母線的運行效率和安全性，還能整體優化電力系統的運行效能。隨著物聯網技術的不斷發展和完善，該方法的監測精度將會進一步提升。與此同時，其適用范圍和應用領域也將不斷拓寬。綜上所述，本文提出的基于物聯網的末端配電母線工作狀態智能監測方法是一種具有廣闊應用前景的技術手段。在未來的發展中，需要不斷加強技術研發和創新，提高該方法的監測精度和可靠性，為電力系統的安全穩定運行提供更加可靠的技術支持。

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