趙 陽

（國網(wǎng)江蘇省電力有限公司揚州市江都區(qū)供電分公司，江蘇 揚州 225200）

0 引 言

隨著電網(wǎng)自動化和智能化水平的不斷提高，變電站運行狀態(tài)的實時監(jiān)測與預警顯得尤為重要。文章深入研究物聯(lián)網(wǎng)在變電站環(huán)境下的關(guān)鍵支撐技術(shù)，提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的變電站運行狀態(tài)監(jiān)測與預警系統(tǒng)，并通過仿真實驗驗證了該系統(tǒng)的可行性和有效性。

1 物聯(lián)網(wǎng)在變電站環(huán)境下的關(guān)鍵支撐技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)在變電站環(huán)境下的應(yīng)用需要一系列關(guān)鍵支撐技術(shù)的支持。首先，變電站內(nèi)部復雜的電磁環(huán)境會降低物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的通信可靠性，需要采用具有一定抗電磁干擾的通信技術(shù)，如擴頻通信、自適應(yīng)調(diào)制編碼通信等[1]。其次，變電站內(nèi)部分布廣泛的智能傳感器節(jié)點需要高效的能量供應(yīng)方案。例如，采用熱電轉(zhuǎn)換材料制備的微型發(fā)電器，可以在溫差為80 ℃時提供持續(xù)的30 μW/cm2電力輸出。再次，需要借助邊緣計算、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，實時處理與分析海量監(jiān)測數(shù)據(jù)。例如，采用支持向量機算法（Support Vector Machines，SVM）分析變壓器油中溶解氣體的含量信息，不僅可以識別變壓器的潛在故障，而且識別準確率可達95%。最后，變電站物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要采取嚴格的網(wǎng)絡(luò)安全防護措施，應(yīng)用多因素認證、異常行為檢測等技術(shù)，增強系統(tǒng)抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊的能力[2]。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)的變電站運行狀態(tài)監(jiān)測與預警系統(tǒng)設(shè)計

2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

提出的基于物聯(lián)網(wǎng)的變電站運行狀態(tài)監(jiān)測與預警系統(tǒng)采用4 層架構(gòu)設(shè)計，自下向上依次為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)層以及應(yīng)用層。感知層由部署在變電站內(nèi)部的各類傳感器節(jié)點組成，包括微型氣象站、局放傳感器和溫度傳感器等。這些傳感器能夠全面感知變電站環(huán)境參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)，數(shù)據(jù)采集頻率可達100 Hz[3]。網(wǎng)絡(luò)層采用多協(xié)議融合的異構(gòu)通信網(wǎng)絡(luò)，綜合利用射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）、ZigBee、遠距離無線電（Long Range Radio，LoRa）等通信技術(shù)，實現(xiàn)從感知層到數(shù)據(jù)層的可靠數(shù)據(jù)傳輸，網(wǎng)絡(luò)吞吐量可達1 Mb/s。數(shù)據(jù)層采用分布式的大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，利用Hadoop、Spark 等工具對海量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行存儲、清洗和挖掘分析，每天的數(shù)據(jù)處理能力可達10 TB。應(yīng)用層基于瀏覽器/服務(wù)器（Browser/Server，B/S）架構(gòu)開發(fā)了一系列監(jiān)測和預警應(yīng)用，實現(xiàn)了變電站運行狀態(tài)的可視化展示和智能預警，預警準確率可達95%。

2.2 系統(tǒng)模塊解析與關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)

2.2.1 感知層

感知層作為變電站運行狀態(tài)監(jiān)測與預警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源，采用多種類型的傳感器，包括溫濕度傳感器、噪聲傳感器、局放傳感器及微氣象站等，能夠全面感知變電站環(huán)境參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)。其中，溫濕度傳感器采樣精度為±0.2 ℃和±1.8%RH，噪聲傳感器頻率響應(yīng)范圍為20 ～20 000 Hz，局放傳感器放電量檢測閾值低至2 pC。為了提高數(shù)據(jù)采集的效率和可靠性，感知層采用自組織協(xié)同采樣技術(shù)，通過動態(tài)調(diào)整傳感器節(jié)點的采樣頻率和融合方式，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集的自適應(yīng)優(yōu)化。傳感器節(jié)點的能耗是影響其長期運行的關(guān)鍵因素，為此感知層引入基于能量收集的供電技術(shù)，并結(jié)合壓電材料和熱電材料，實現(xiàn)傳感器節(jié)點的自供電，顯著降低能耗，且續(xù)航時間可達2 年[4]。同時，為保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，感知層運用基于確認重傳機制的多跳路由協(xié)議，數(shù)據(jù)傳輸可靠性可達99.99%。感知層采用基于數(shù)據(jù)壓縮的融合技術(shù)，在保證重構(gòu)質(zhì)量的前提下，通過對原始采樣數(shù)據(jù)進行壓縮編碼，可顯著減少數(shù)據(jù)傳輸量。

壓縮率CR為

式中：n為原始數(shù)據(jù)長度；k為壓縮后數(shù)據(jù)長度。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)層

網(wǎng)絡(luò)層承擔著變電站監(jiān)測與預警系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)年P(guān)鍵任務(wù)。為適應(yīng)變電站內(nèi)部復雜的通信環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)層采用多協(xié)議融合的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。首先，針對變電站內(nèi)部電磁干擾嚴重的問題，網(wǎng)絡(luò)層選擇抗干擾能力強的ZigBee 和LoRa 等無線通信協(xié)議，通過優(yōu)化信道編碼和調(diào)制方式，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。其中，ZigBee 的接收靈敏度可達-104 dBm，LoRa 的鏈路預算可達155 dB。其次，為提高網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和傳輸效率，網(wǎng)絡(luò)層采用多跳路由技術(shù)，通過動態(tài)優(yōu)化路由拓撲，最小化數(shù)據(jù)傳輸延遲，使得端到端延遲可控制在200 ms 以內(nèi)[5]。最后，網(wǎng)絡(luò)層引入網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)包進行線性編碼，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量和可靠性。網(wǎng)絡(luò)層的可靠性函數(shù)R(t)可表示為

式中：λ為網(wǎng)絡(luò)故障率；t為時間。

在實際部署中，網(wǎng)絡(luò)層可通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓撲和路由策略，將λ控制在10-6量級，從而保證網(wǎng)絡(luò)的高可靠運行。此外，網(wǎng)絡(luò)層采用基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network，SDN）的動態(tài)管理機制，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量和節(jié)點狀態(tài)，實時優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)靈活性和可擴展性。

2.2.3 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層是變電站監(jiān)測與預警系統(tǒng)的核心，承擔著存儲、處理和分析海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的任務(wù)。為應(yīng)對高達TB 級的數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)層采用分布式大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，通過Hadoop 和Spark 等開源工具，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和并行處理。在數(shù)據(jù)存儲方面，數(shù)據(jù)層采用分布式文件系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)分塊和多副本機制，確保數(shù)據(jù)存儲的高可靠性和高吞吐量，使得單集群存儲容量達到100 PB。在數(shù)據(jù)處理方面，數(shù)據(jù)層采取了一系列措施。

首先，數(shù)據(jù)層采用基于MapReduce 和Spark 的并行計算框架，通過將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為多個獨立子任務(wù)，能夠并行執(zhí)行任務(wù)，顯著提高數(shù)據(jù)處理效率，使得每小時單集群處理能力達到100 TB。

其次，數(shù)據(jù)層引入內(nèi)存計算技術(shù)，通過將中間計算結(jié)果緩存到內(nèi)存，減少磁盤輸入/輸出操作，進一步提升數(shù)據(jù)處理性能。

再次，數(shù)據(jù)層采用增量計算模型，由于只處理新增或更新的數(shù)據(jù)，避免了不必要的重復計算，顯著提高了計算效率。增量計算公式為

式中：Dt為第t個時間窗口的計算結(jié)果；?Dt+1為第t+1 個時間窗口的增量數(shù)據(jù)；Dt+1為更新后的計算結(jié)果。通過增量計算，數(shù)據(jù)層可將計算復雜度從O(N)降低到O(?N)，其中N為總數(shù)據(jù)量，?N為增量數(shù)據(jù)量。

最后，數(shù)據(jù)層采用多維度的數(shù)據(jù)建模和索引技術(shù)，支持對監(jiān)測數(shù)據(jù)的快速查詢和聚合分析，為上層應(yīng)用提供高效的數(shù)據(jù)服務(wù)。

2.2.4 應(yīng)用層

應(yīng)用層是變電站監(jiān)測與預警系統(tǒng)的直接服務(wù)對象，基于數(shù)據(jù)層提供的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建一系列智能化的監(jiān)測和預警應(yīng)用。在變電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方面，應(yīng)用層采用基于統(tǒng)計學習的異常檢測算法，通過建立設(shè)備運行參數(shù)的多元高斯分布模型，能夠?qū)崟r識別設(shè)備的異常狀態(tài)，且異常檢測準確率可達95%。在設(shè)備故障預警方面，應(yīng)用層建立基于深度學習的故障預測模型，通過對設(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)進行特征提取和模式挖掘，實現(xiàn)設(shè)備潛在故障的提前預警，預警時間可提前至故障發(fā)生前的10 d。同時，應(yīng)用層引入增量學習技術(shù)，通過持續(xù)訓練和更新預測模型，適應(yīng)設(shè)備狀態(tài)的動態(tài)變化，提升預測模型的健壯性和準確性。

預測模型的損失函數(shù)公式為

式中：θ為模型參數(shù)；yi為第i個樣本的真實值；i為模型預測值；λ為正則化系數(shù)；m為模型參數(shù)數(shù)量；n為樣本數(shù)量。

通過應(yīng)用損失函數(shù)可以得到最優(yōu)的模型參數(shù)，進而提升預測模型的性能。此外，應(yīng)用層采用基于知識圖譜的語義推理技術(shù)，通過構(gòu)建變電站設(shè)備和故障的本體知識庫，實現(xiàn)故障原因的自動推斷和診斷，為故障處理提供智能化的決策支持。應(yīng)用層還提供了豐富的可視化展示功能，通過實時曲線、3D 設(shè)備模型等多種形式，直觀呈現(xiàn)變電站的運行狀態(tài)，便于工作人員及時掌握變電站的運行情況。

3 系統(tǒng)仿真實驗驗證

3.1 仿真實驗設(shè)計

為驗證基于物聯(lián)網(wǎng)的變電站運行狀態(tài)監(jiān)測與預警系統(tǒng)的有效性和可行性，仿真實驗需要按照一系列要求嚴格進行。首先，搭建1 個包含50 個傳感器節(jié)點、10 個路由節(jié)點和2 個匯聚節(jié)點的仿真網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，傳感器節(jié)點按照典型變電站布置方式進行部署。采樣頻率設(shè)置為100 Hz，數(shù)據(jù)傳輸速率設(shè)置為250 kb/s。其次，在仿真環(huán)境中注入多種類型的異常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)注入率設(shè)置為10%。異常數(shù)據(jù)包括溫度、濕度和噪聲等參數(shù)的超限數(shù)據(jù)。故障數(shù)據(jù)包括變壓器局部放電、斷路器和機械故障等典型故障數(shù)據(jù)。再次，設(shè)置不同級別的網(wǎng)絡(luò)干擾和節(jié)點失效場景，網(wǎng)絡(luò)丟包率設(shè)置為0.1%～10.0%，節(jié)點失效率設(shè)置為0.1%～1.0%。最后，針對不同的實驗場景，評估系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集質(zhì)量、數(shù)據(jù)傳輸時延、故障檢測準確率以及故障預警提前期等關(guān)鍵性能指標，驗證系統(tǒng)的優(yōu)越性和實用性。

3.2 實驗結(jié)果與討論

通過一系列仿真實驗，全面評估基于物聯(lián)網(wǎng)的變電站運行狀態(tài)監(jiān)測與預警系統(tǒng)的性能。系統(tǒng)在不同數(shù)據(jù)注入率下的數(shù)據(jù)采集質(zhì)量和數(shù)據(jù)傳輸時延如表1 所示。由表1 可知，當數(shù)據(jù)注入率為10%時，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集準確率仍然保持在98.5%，數(shù)據(jù)傳輸時延控制在200 ms以內(nèi)，滿足變電站實時監(jiān)測的需求。即使在數(shù)據(jù)注入率高達20%的極端情況下，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集準確率仍然達到了95.1%，且數(shù)據(jù)傳輸時延也沒有顯著增加，表明系統(tǒng)具有較強的數(shù)據(jù)處理和傳輸能力，能夠有效應(yīng)對復雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

表1 數(shù)據(jù)采集質(zhì)量和傳輸時延

表2 展示了系統(tǒng)在不同網(wǎng)絡(luò)干擾和節(jié)點失效場景下的故障檢測準確率和故障預警提前期。由表2可知，當網(wǎng)絡(luò)丟包率為1%、節(jié)點失效率為0.5%時，系統(tǒng)的故障檢測準確率達到94.6%，故障預警提前期保持在7 d 以上，滿足了變電站智能運維的需求。即使在網(wǎng)絡(luò)丟包率高達5%、節(jié)點失效率高達1%的極端情況下，系統(tǒng)的故障檢測準確率仍然保持在90%以上，故障預警提前期也沒有明顯下降，表明系統(tǒng)具有較強的網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)能力和容錯能力，能夠保證在復雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的穩(wěn)定運行。

表2 故障檢測準確率和預警提前期

4 結(jié) 論

文章提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的變電站運行狀態(tài)監(jiān)測與預警系統(tǒng)，通過融合多種關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)變電站運行數(shù)據(jù)的實時采集、智能分析和預警決策。仿真實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有優(yōu)異的數(shù)據(jù)處理能力、網(wǎng)絡(luò)傳輸能力和故障診斷能力，能夠有效提高變電站的智能化水平和運維效率，為電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行提供重要保障。