低压配电物联网断路器及其智能运维系统研究

许金彤，吴希韬，霍凯龙

（1.杭州电力设备制造有限公司萧山欣美成套电气制造分公司，杭州 311200；2.三峡大学 电气与新能源学院，湖北宜昌 443000）

引言

物联网在1998年被提出，其主要是RFID技术和其他传感器技术有效的结合，应用于人们提出生活用品之中构建了一个物联网。随后又被重新定义，利用RFID标签无线接入互联网，从而实现对数百万的物品的实时跟踪和审计[1,2]。电力互联网主要指以当前的电网基础设施、人员及现场环境等组建的网络系统。充分利用传感器及通信技术，实现对电网各物体之间的实时互动，从而促使电力生产向着智能化、高效化的方向发展。电力互联网技术的广泛应用对人们生活和工作带来了诸多便捷，但是由于该技术起步较晚，应用场景不够广泛，而物联网应该在发、输、变以及配电环节的顺利发展发挥关键作用[3,4]。

1 多功能集成一体化物联网断路器

采用一二次融合的技术，将传统的电压/电流互感器替代为电压/电流传感器，使一二次设备不是相互独立的。通过传感器的作用，可以同时融合线路通断、数据采集、数据识别、数据发送等功能。

2 基于物联网技术的智能配电网运维系统

物联网智能运维系统包含两个部分：主站、移动终端，其中主站负责复杂数据分析以及操作和对信息进行储存等功能，然后运维工作员在通过读取移动终端的设备信息（二维码）后，记录现场运维情况[5-7]。

2.1 信息管理系统主站及终端

（1）数据存取模块

数据存取模块由3个部分组成：数据采集、数据传输以及信息读取。数据采集：依靠如RFID、GPS等传感器采集设备的信息数据，然后对其信息做简单的处理。数据传输:依靠3G、4G以及5G网络把模块采集到的信息传输到系统主站。信息读取：运维员使用主站系统读取、录入设备相关信息后建立数据库，录入信息（如生产厂商和日期、历史工况、设备名称和型号等）。

（2）终端运维模块

在运维现场中，运维员于巡视功能模块中填入巡视结果。巡视功能模块具备以下功能：将录入点的地理位置和时间自动记录下来、对现场运行工程状况及缺陷进行拍照记录等。与此同时可通过读取各个设备的独特二维码，获取设备的详细信息。

（3）报告生成模块

传统巡视记录或报告的生成是依靠人员记录数据后再录进生产管理系统，耗时又耗力。此系统在终端系统里存有固定的巡视报告模板，巡视人员直接在现场填写，随后自动传输到主站保存，无需二次操作。同时，主站对运维信息及设备信息进行统计，定期定量定时生成设备评价报告，进一步减少人力、时间，提升了工作效率。

2.2 在线监测模块

在线监测功能能够及时发现设备装置潜伏性缺陷，以避免其产生故障及重大事故。本系统具备拓展功能，可与温度测量传感器、输电线路防外力传感器以及色谱监测传感器等联接。考虑到不同种类的在线监测模块有着不同的特点，若要集成与之相应功能的在线监测设备，需另外单独安装匹配系统模块。

2.3 拓展集成智能辅助监控

通过视频监控模块实现对配电站的防盗、防火等方面的安全监控，同时具备触发警报、消防系统启动等保护功能，有利于运维员及时了解配电站防火防盗信息，然后采取合理的处置办法。

3 云控平台及大数据分析应用

3.1 低压配电网智能云控平台

低压配电网存在着数据结构不够完善、配网运行环境复杂等问题，本研究采用智能开关完成配网关键节点数据采集，并运用智能传感、信息传输、云计算和大数据分析等技术构建智慧供电云平台系统，通过智能开关对变压器二次侧、关键配电线路、用户端等节点数据的有效采集，云平台系统对实时数据进行分析处理，实现配电网精细化管理、透明化运行[8-10]。

3.2 基于大数据的分析配电网运行状态评估

3.2.1 建立运行状态评估指标体系

低压配电网运行状态评估指标大致分为4类：安全性评价指标；可靠性和供电质量评价指标；经济性评价指标；供电能力评价指标。

3.2.2 提取运行状态评估主成分指标

在运行状态评估指标体系中存在着以下问题：指标变量数目繁多；建立模型与计算工作比较复杂；众多指标中存在一些冗余的信息，影响分析的进程。在实际运用中，通常采用主成分分析法，通过方差或者离差平方计算各个指标的计算量，删除重复的、相关性高的指标，将相关性低（包含大部分原有信息）的运行状态评估的可靠性指标提取出来，找出影响系统运行状态的元件、区域以及相关环节，从而减小评估范围。

3.2.3 挖掘获取影响主成分指标的因素

数据挖掘是一种在大量广泛数据中挖掘出所需信息的技术方法。本研究使用关联分析挖掘方法，关联分析是发现数据间关联规则的一种数据挖掘模式，通过挖掘配电网的异构多源数据，得到主要影响因素。然后将主要影响因素输入预测模型中，加快预测速度。通常关联规则存在的可能性由永置信度来表示，置信度越高，其存在的可能性越高。通过寻找“影响因素-运行可靠性指标”的“强规则”，能够获得影响运行状态的主要影响因素。

3.2.4 人工神经网络进行运行状态预测

配电网运行状态预测是在历史数据以及实时大数据的基础上，对未来的可行性指标参数进行预测。根据长期运行现场所记录留下的运行状态指标，得到配电系统的运行状态指标值，考虑到预测的复杂程度，很难在影响因素与运行状态指标值之间建立起精确解析模型。本研究采用人工神经网络方法对运行状态进行预测，流程图如图1所示。

4 应用案例分析

以宜昌市碧桂园房地产开发有限公司御园二期小区为研究对象，建立起基于低压配电物联网断路器的智能运维系统。低压配电物联网断路器的智能运维系统采用物联网技术，用户通过手机APP、网页、邮件等方式随时随地关注所监控的设备或设备组群的相关信息，当有告警或突发事件发生时，系统将自动发送相关信息，再通过APP推送到相应的运维人员，准确定位故障发生点。融合了云计算、大数据分析挖掘等互联网技术，做到了SCA‐DA系统、基础能源管理系统、高级能源预测优化系统以及多介质综合优化系统的云端处理。整个节能管控系统的构建只需在监控中心安装一台客户机。

5 结论

针对末端配电网的运维管理优化问题，构建了基于多功能集成物联网断路器的配电网智能运维系统，通过集成在线监测技术和智能算法，实现了智能监测和运行优化管理，增强运维工作的针对性，提高系统工作效率，保证系统安全稳定的运行。