基于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系構(gòu)建與應(yīng)用研究

引言

在現(xiàn)代社會，電力作為重要的能源支撐，其穩(wěn)定供應(yīng)對社會經(jīng)濟發(fā)展和生活至關(guān)重要。電力設(shè)備的運維管理是保障電力系統(tǒng)可靠運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)]。然而，傳統(tǒng)的電力設(shè)備運維模式存在諸多問題，如運維效率低下、故障診斷不及時、數(shù)據(jù)利用不足等2。物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，為電力設(shè)備運維管理帶來了新的變革機遇。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)電力設(shè)備的實時感知與互聯(lián)互通，大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以對海量設(shè)備數(shù)據(jù)進行深度挖掘與分析，從而構(gòu)建出高效、智能的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系。本文深入探討基于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系的構(gòu)建與應(yīng)用，旨在為電力行業(yè)的智能化運維提供理論支持和實踐參考。

1.傳統(tǒng)電力設(shè)備運維模式的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)電力設(shè)備運維模式主要依賴人工巡檢、定期維護和故障搶修，雖在實踐中發(fā)揮作用，但也暴露出諸多問題。第一，人工巡檢工作量大、耗時長，且受人為因素影響，導(dǎo)致設(shè)備狀態(tài)信息獲取不及時、不全面，尤其對于大型或偏遠設(shè)備，運維效率低下。第二，故障診斷依賴運維人員經(jīng)驗和現(xiàn)場檢測設(shè)備，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時，故障定位和原因分析耗時長，延長了故障處理時間，嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)正常運行。第三，電力設(shè)備運行過程中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)運維模式下，數(shù)據(jù)分散存儲，缺乏有效整合與分析，無法為運維決策提供有力支持。這些問題嚴(yán)重制約了電力設(shè)備運維管理的效率和可靠性，迫切需要新的技術(shù)手段加以改進3。

2.物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力設(shè)備運維中的作用

一方面，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過傳感器網(wǎng)絡(luò)和無線通信實現(xiàn)設(shè)備的實時感知與互聯(lián)互通，使運維人員能夠遠程監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)并進行操作，極大地提高了運維的靈活性和便捷性；另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)專注于海量設(shè)備數(shù)據(jù)的整合與存儲，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，建立故障診斷與預(yù)測模型。這不僅能夠提前預(yù)警潛在故障，實現(xiàn)從被動維修到主動預(yù)防的轉(zhuǎn)變，還能為運維決策提供科學(xué)依據(jù)，幫助制定合理的維護計劃，優(yōu)化資源配置，從而顯著提升運維效率和設(shè)備可靠性，推動電力行業(yè)向智能化運維邁進4]。

3.基于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系構(gòu)建

3.1體系架構(gòu)設(shè)計

一個清晰且高效的架構(gòu)設(shè)計對于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系的構(gòu)建是至關(guān)重要的，這不僅決定了整個系統(tǒng)的運行效率，還直接影響運維管理的智能化水平和可靠性。因此，我們精心設(shè)計了一個分層的架構(gòu)體系，以確保各部分能夠協(xié)同工作，充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢。具體而言，該體系架構(gòu)由感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)處理層和應(yīng)用層組成，每一層都承擔(dān)著特定的功能，共同構(gòu)成了一個完整的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系（如圖1所示）。

（1）感知層。感知層是電力設(shè)備數(shù)字化運維體系的基礎(chǔ)，其重要使命是確保數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、實時性和可靠性，同時要盡量降低傳感器的功耗，提高其使用壽命。感知層主要由傳感器、智能儀表、終端設(shè)備和有線、無線通信設(shè)備組成。這些設(shè)備負(fù)責(zé)實時采集電力設(shè)備的運行狀態(tài)參數(shù)，并通過無線或有線通信方式將數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)層。

（2）網(wǎng)絡(luò)層。網(wǎng)絡(luò)層的作用是將感知層采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理層。網(wǎng)絡(luò)層可以采用多種通信技術(shù)，如無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wirelesssensornetworks，WSN）、4G/5G移動通信、工業(yè)以太網(wǎng)等。網(wǎng)絡(luò)層還具備一定的數(shù)據(jù)預(yù)處理能力，如數(shù)據(jù)壓縮、加密等，以提高數(shù)據(jù)傳輸效率和安全性。

（3）數(shù)據(jù)處理層。數(shù)據(jù)處理層是整個運維體系的核心，主要負(fù)責(zé)對采集到的海量數(shù)據(jù)進行存儲、管理和分析。數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)采用分布式存儲技術(shù)，能夠高效地存儲海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)進行分類、索引、查詢等操作，確保數(shù)據(jù)的可訪問性和一致性。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)則運用大數(shù)據(jù)分析算法，如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行深度挖掘，提取有價值的信息，為運維決策提供支持。

（4）應(yīng)用層。應(yīng)用層是電力設(shè)備數(shù)字化運維體系的用戶交互界面，為運維人員提供各種功能應(yīng)用和服務(wù)。應(yīng)用層主要包括設(shè)備監(jiān)控與管理、故障診斷與預(yù)警、運維決策支持、數(shù)據(jù)分析與可視化等功能模塊。通過應(yīng)用層，運維人員可以實時查看設(shè)備運行狀態(tài)、接收故障預(yù)警信息、制訂運維計劃、進行數(shù)據(jù)分析等操作，實現(xiàn)對電力設(shè)備的智能化運維管理。

3.2體系架構(gòu)的實現(xiàn)

3.2.1數(shù)據(jù)采集與處理 一體系實現(xiàn)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)

在電力設(shè)備數(shù)字化運維體系中，數(shù)據(jù)采集與處理是實現(xiàn)高效運維的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。首先，數(shù)據(jù)采集策略至關(guān)重要，需根據(jù)設(shè)備類型、運行特點及重要性，確定采集數(shù)據(jù)的類型和頻率，關(guān)鍵設(shè)備應(yīng)采用高頻率采集，以及時發(fā)現(xiàn)異常，同時兼顧成本效益，確保數(shù)據(jù)完整性和一致性。本體系采用ZigBee技術(shù)組建低功耗、自組織的傳感器網(wǎng)絡(luò)，用于采集偏遠地區(qū)電力設(shè)備的運行數(shù)據(jù)；運用LoRa技術(shù)實現(xiàn)長距離、低速率數(shù)據(jù)傳輸，適用于大規(guī)模電力設(shè)備的遠程監(jiān)控；針對實時性要求高的場景，本體系借助MQTT（message queuing telemetrytransport）協(xié)議，實現(xiàn)設(shè)備與云端的高效通信，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)能夠及時、準(zhǔn)確地傳輸至數(shù)據(jù)處理層。

其次，數(shù)據(jù)預(yù)處理是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，通過對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗，去除噪聲干擾和填補缺失值，使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和可靠；進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析處理；開展數(shù)據(jù)降維，去除冗余信息，從而提高數(shù)據(jù)分析的效率和效果。在數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，本體系采用了多種算法和技術(shù)。一是利用卡爾曼濾波算法對傳感器采集的信號進行濾波處理，有效去除噪聲干擾；二是運用基于聚類分析的算法對缺失數(shù)據(jù)進行估計和填充，確保數(shù)據(jù)的完整性；三是通過主成分分析（principal component analysis，PCA）等方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，提取數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，為后續(xù)的深度分析奠定基礎(chǔ)。

最后，數(shù)據(jù)存儲與管理功能的實現(xiàn)采用了分布式存儲技術(shù)，能夠滿足電力設(shè)備運行過程中產(chǎn)生的海量、多類型數(shù)據(jù)的存儲需求。同時，借助完善的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類存儲、索引查詢和備份恢復(fù)等功能，確保數(shù)據(jù)的安全性和可用性。通過精準(zhǔn)采集、高效處理和安全存儲數(shù)據(jù)，為后續(xù)的故障診斷與預(yù)測提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有力地推動了電力設(shè)備運維管理的智能化升級進程

3.2.2故障診斷與預(yù)測- 一體系實現(xiàn) 的核心環(huán)節(jié)

在電力設(shè)備數(shù)字化運維體系中，故障診斷與預(yù)測是保障設(shè)備可靠運行的核心環(huán)節(jié)。故障診斷通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)建立診斷模型，能夠自動識別設(shè)備故障。其中，統(tǒng)計分析方法能夠通過檢測數(shù)據(jù)的均值、方差等特征變化來判斷故障是否發(fā)生；機器學(xué)習(xí)方法中的支持向量機（supportvectormachine，SVM）、決策樹（decisiontree，DT）、隨機森林（randomforest，RF）等算法，可以通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實現(xiàn)對故障類型的自動分類和識別；深度學(xué)習(xí)方法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（convolutional neural network，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrentneuralnetwork，RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（longshort-termmemory，LSTM）等，則憑借強大的特征提取能力，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的故障診斷任務(wù)中表現(xiàn)出色。此外，故障預(yù)測是實現(xiàn)主動預(yù)防的關(guān)鍵，基于時間序列分析、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的預(yù)測方法能夠提前捕捉設(shè)備數(shù)據(jù)的時間序列規(guī)律，預(yù)測未來狀態(tài)變化，為運維人員提供預(yù)警信息，從而實現(xiàn)從被動維修到主動預(yù)防的轉(zhuǎn)變，顯著提高電力設(shè)備運維的效率和可靠性。

3.2.3運維決策支持 體系實現(xiàn)的保障環(huán)節(jié)

在電力設(shè)備數(shù)字化運維體系中，運維決策支持是提升運維效率和可靠性的重要環(huán)節(jié)。通過物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，系統(tǒng)能夠基于設(shè)備運行狀態(tài)、故障預(yù)測結(jié)果和維護需求，制訂科學(xué)合理的運維計劃。這不僅避免了過度維護或維護不足，還能根據(jù)設(shè)備重要性和運行風(fēng)險，優(yōu)先安排關(guān)鍵設(shè)備的維護工作，合理分配運維資源，從而提高運維效率和經(jīng)濟效益。同時，系統(tǒng)通過分析設(shè)備分布、故障預(yù)測結(jié)果和運維任務(wù)需求，優(yōu)化資源配置，提前安排運維人員和設(shè)備，確保故障能夠及時處理。此外，運維決策支持系統(tǒng)還能對設(shè)備運行數(shù)據(jù)進行分析和建模，全面評估設(shè)備故障風(fēng)險、運維人員安全風(fēng)險和運維環(huán)境風(fēng)險，幫助運維人員提前采取措施，降低運維風(fēng)險，提升運維的安全性和可靠性[]。

4.基于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系的應(yīng)用案例分析

與國網(wǎng)陜西省電力有限公司在多個領(lǐng)域緊密合作。學(xué)校自主研發(fā)的“基于無人機平臺的‘無人值守’智能巡檢技術(shù)”獲國網(wǎng)陜西電力2022-2023年度職工技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)秀成果一等獎。“無人機智能巡檢科技攻關(guān)團隊”圍繞新型電力系統(tǒng)建設(shè)重大技術(shù)需求，致力于支撐公司打造多專業(yè)融合的全自主無人機作業(yè)體系，開展人才培養(yǎng)、專業(yè)體系建設(shè)、科學(xué)研究、成果轉(zhuǎn)化等活動[11]。為了更直觀地展示基于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系的應(yīng)用效果，我們將基于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系應(yīng)用于國網(wǎng)陜西省電力有限公司，并對實施前后的關(guān)鍵指標(biāo)進行了詳細(xì)對比（如表1所示）。

從表1可以看出，實施該體系后，企業(yè)的設(shè)備巡檢時間大幅縮短，下降率為66.67% ；故障處理時間由每次4.5小時下降至1.5小時，下降率為 66.67% ；設(shè)備可用率和故障預(yù)測準(zhǔn)確率顯著提高，運維成本顯著下降。測試數(shù)據(jù)充分證明了該體系在實際應(yīng)用中的高效性和價值，也體現(xiàn)了與國網(wǎng)陜西省電力有限公司合作的潛力和前景。

結(jié)語

本文深人研究了基于物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備數(shù)字化運維體系的構(gòu)建與應(yīng)用。通過分析傳統(tǒng)運維模式的不足，闡述了物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力設(shè)備運維中的重要作用，并從體系架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)采集與處理、故障診斷與預(yù)測、運維決策支持等方面，詳細(xì)構(gòu)建了電力設(shè)備數(shù)字化運維體系。最后，通過實際案例分析，驗證了該體系的有效性和應(yīng)用價值。研究表明，物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合能夠顯著提升電力設(shè)備運維的效率和可靠性，為電力行業(yè)的智能化發(fā)展提供有力支持。

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作者簡介：劉雨暄，碩士研究生，工程師，liuyuxuancd@gmail.com，研究方向：電氣工程、電力系統(tǒng)新技術(shù)、人工智能。