基于物联网技术的智能变电站运维管理系统分析

蒋 晟

（国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司，江苏 无锡 214062）

0 引 言

智能变电站运维管理系统是一种基于物联网技术的创新系统，为电力行业的变电站运营维护提供了全新的解决方案。该系统利用物联网技术的先进特性，将各个设备和传感器连接起来，实现数据的实时采集、传输和分析，具有重要的技术价值和实际意义。首先，智能变电站运维管理系统可以提高变电站的运行效率和稳定性。其次，智能变电站运维管理系统可以降低运维成本，提升运维安全性。最后，智能变电站运维管理系统具有数据分析和预测的能力，为变电站的运维决策提供科学依据。随着物联网技术的不断发展和应用，智能变电站运维管理系统将会在电力行业得到广泛的应用，为电力供应的可持续发展做出重要贡献[1]。

1 系统架构

智能变电站运维管理系统主要由数据采集层、数据处理层、数据应用层3个层次组成，如图1所示。

数据采集层是整个系统的关键，主要由智能传感器组成。智能传感器具有感知和处理功能，可以对采集的数据进行处理和分析。通过与变电站内的通信网络连接，采集变电站内各个设备的信息，并将这些信息传输到监控服务器。监控服务器通过网络通信连接各个智能设备，并将采集的数据传递给监控软件。监控软件负责接收所有智能设备上传的数据，并将这些数据进行汇总和分析。

数据处理层是整个系统的基础，主要由监控系统、状态监测系统、测控系统以及故障诊断系统等组成。监控系统是数据处理层的核心，主要由监控软件、网络通信服务器、智能设备等组成，可以监控各个模块的运行状态，并对系统的异常情况进行记录和报警。状态监测系统是数据处理层的重要组成部分，可以监测和分析整个系统的运行状态，并将这些数据传输到Web服务器，从而为故障诊断系统提供数据支持。故障诊断系统在整个系统中起到辅助作用，可以分析和诊断故障发生的原因，为检修人员提供参考依据。

数据应用层是整个系统的核心，主要由人机界面、网络通信服务器、Web服务器等组成。人机界面是数据应用层的重要组成部分，主要由登录界面、操作界面、查询界面、控制界面以及数据显示界面等组成。网络通信服务器的主要功能是监控系统内各个功能模块的运行情况，可以查询和存储数据，从而为其他模块提供数据支持。Web服务器的主要功能是维护和管理系统，实现系统的在线升级。

通过数据采集层、数据处理层、数据应用层的协调使用，可以监测和控制系统，从而提升系统的可靠性和安全性[2]。

2 系统实验

为验证文章研究的基于物联网技术智能变电站运维管理系统的可靠性和适用性，开展实验分析，数据代码如表1所示。

表1 数据代码

2.1 网络通信可靠性实验

基于智能变电站的所有设备设置一个网络拓扑，包括智能一次设备、智能终端以及后台监控管理系统等，并将其分为2个部分。第一部分，为智能变电站的全部设备设置一个具有32个端口的网卡，其中有2个端口处于空闲状态。该网络拓扑中只有一个端口处于工作状态。第二部分，设置3条虚拟光纤链路，分别为网络链路、交换机链路以及主机链路，其中网络链路是2个端口间的双向传输链路，交换机链路是4个端口间的单向传输链路[3]。开展实验前，对所有设备的接口进行相应的设置。每个网络拓扑都有一个特定的互联网协议（Internet Protocol，IP）地址，分别是192.168.0.0、192.168.0.10以及192.168.0.200。设备连接完成后，通过软件设置路由器的IP地址与路由器的连接，并通过路由器将主机与计算机进行连接。

对交换机进行相关设置后，设置其端口的IP地址。通过模拟实际的网络环境，将所有设备与计算机连接在一起，并在后台监控管理系统上启动相应的功能。当所有的设备运行完毕后，后台监控管理系统上出现相应的报警信息。选取2023年4月1日的数据进行分析，网络通信可靠性实验结果如表2所示。

表2 网络通信可靠性实验结果

由表2可知，当网络存在故障时，后台监控管理系统能够自动通过网络发出相应的报警信息。此外，各个端口上运行的设备都能正常运行，没有出现任何故障。采用本文提出的方法设计智能变电站运维管理系统完全可行。

2.2 传感器性能实验

智能变电站运维管理系统中，采用基于物联网的传感器技术实时采集变电站内的相关信息，并将采集的信息上传至后台服务器[4]。由于智能变电站的传感网络分布较广，且节点数量较多，当其中一处发生故障时，故障点的定位较为困难。为实快速定位变电站内故障点，提升传感器性能，提出一种基于模糊神经网络的变电站故障定位方法。

在智能变电站的不同位置安装监测传感器，实时监控智能变电站运行状态。文章选择一处测点安装监测传感器，并将其采集的数据传输至后台服务器。在不同位置安装监测传感器时，可以采用以下2种方式：一是安装在智能变电站的任意位置；二是安装在智能变电站某个特定位置。第一种方式可以实现对智能变电站的全面监控，但在实际安装时，需要考虑智能变电站的布局情况和管理人员的具体工作需求；第二种方式在安装时需要考虑管理人员的具体工作需求，同时需要保证智能变电站运行状态的实时监控。对2种不同安装方式进行测试后，发现第二种安装方式能够更加有效地采集监测数据，满足智能变电站运行状态的实时监控要求。

2.3 异常诊断实验

文章提出的异常诊断方法大致过程如下：通过处理智能变电站运维管理系统采集的信息，检测特征信息中的异常事件，根据检测结果对异常事件进行分类。在实验室中，分别采用不同数量的传感器采集变电站的电压、电流、温度等信息，同时采集时序信息，将其组合成一个特征向量，对其进行特征提取后，将其作为异常诊断模型的输入参数[5]。

以某220 kV智能变电站为例，该变电站正常运行时的电压、电流和温度值都较为稳定，但在某一天突然出现异常值。该异常值呈周期性变化，最大值的出现时间约为03:00，最小值的出现时间约为06:00。其中，异常值出现的时间点较为密集，平均间隔时间为25 min左右，并且异常值的变化规律较为复杂，最大值出现的时间约为3：00，最小值出现的时间约为6：00。

为验证异常诊断模型，文章以该变电站为例进行实验。将采集的数据信息输入特征提取模块，结果如表3所示。该模型能够对正常运行时的数据信息进行特征提取，并将其存储在数据库。

表3 变电站实验数据

3 结 论

智能变电站的建设与发展是推动电力行业转型升级的重要举措。智能运维管理系统作为其核心组成部分，对确保电网安全稳定运行具有重要意义。值得强调的是，智能变电站运维管理系统的研究与应用并非孤立存在，而是与信息技术、大数据分析、人工智能等多个领域相互融合。未来随着科技的不断发展，智能变电站运维管理系统将不断演进与完善，其应用范围也将更加广泛，为电力行业的安全稳定运行提供更全面的保障。