电力系统通信网络的实时监测与故障诊断研究

孟凡阳，梁甲庆

（聊城市光明电力服务有限责任公司阳谷分公司，山东 阳谷 252300）

0 引 言

电力系统通信网络作为电力系统中不可或缺的一部分，在实时监测和故障诊断方面起着至关重要的作用。随着电力系统规模的不断扩大和复杂程度的增加，传统的监测与诊断方法已经不能满足实际需求，因此需要研究和设计更加高效和准确的实时监测与故障诊断系统。文章将重点探讨电力系统通信网络实时监测与故障诊断系统的设计和实现，旨在提升电力系统的安全性、稳定性以及可靠性。

1 电力系统通信网络架构与组成

电力系统通信网络是电力系统中至关重要的组成部分，主要包括配网主站系统、主站控制层、子站通信层以及接入通信层等，如图1 所示。配网主站系统作为通信网络的核心，负责整体控制和监测，包括数据采集与监视控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）服务器和管理信息系统（Management Information System，MIS）服务器等；主站控制层承担着对配网主站系统的管理和控制功能；子站通信层将信号从主站传输到各个变电子站的通道，其中多业务传送平台（Multi- Service Transport Platform，MSTP）和光线路终端（Optical Line Terminal，OLT）等设备起到重要作用；接入通信层则是将信号从变电子站传输到具体的终端设备，其中包括光网络单元（Optical Network Unit，ONU）、远程终端单元（Remote Terminal Unit，RTU）、数据传输单元（Data Transfer Unit，DTU）等设备，用于实现对开闭所、环网柜、柱上开关等设备的控制和监测[1]。

图1 电力系统通信网络架构

2 电力系统通信网络的实时监测与故障诊断系统设计

2.1 系统框架与架构设计

电力系统通信网络的实时监测与故障诊断系统框架主要包括硬件设备、软件平台以及数据处理3 个方面，如图2 所示。在硬件设备方面，系统主要包括配电站内部的智能变配电辅助监控装置和配电监控云平台。智能变配电辅助监控装置通过远程控制和传感技术，监测和控制配电站内各种设备。配电监控云平台作为数据的存储与处理中心，承担着接收、存储以及分析配电站各类监测数据的功能，同时支持实时监测和远程控制数据，以及对异常情况的预警和响应。在软件平台方面，系统采用物联网技术和云计算平台，实时监测和管理配电站运行状态、环境参数以及安全情况。物联网技术实现配电站内各个监测点的信息采集和数据传输，并确保监测数据的及时性和准确性；而云计算平台则提供了强大的数据处理和存储能力，支持分析和挖掘大规模数据，从而综合分析与预测配电站运行状态和故障情况。在数据处理方面，系统通过分析和处理采集到的数据，实现对配电站运行状态和故障情况的智能识别与判断[2]。通过机器学习和人工智能等技术手段，系统能够实时监测和分析监测数据，识别出潜在的故障风险和异常情况，并及时进行预警和处理，确保配电站的安全运行和可靠性供电。

图2 电力系统通信网络的实时监测与故障诊断系统架构

2.2 数据采集与传输子系统设计

数据采集与传输子系统是电力系统通信网络实时监测与故障诊断系统中至关重要的组成部分。在数据采集方面，采用多种传感器和监测设备，如温度传感器、湿度传感器及电流传感器等，以实时监测电力系统各个节点的状态参数。这些传感器通过数字信号或模拟信号将采集到的数据传输至数据采集装置，如数据采集器或嵌入式控制器。在数据传输方面，采用多种通信技术和协议，以确保数据的可靠传输和实时性。对于近距离的数据传输，采用有线通信方式，如以太网、RS-485 等，以保证数据的稳定性和高速传输；对于远距离的数据传输，采用无线通信方式，如4G/5G 网络、长距离广域网（Long Range Wide Area Network，LoRaWAN）等，实现对分布在广大区域内的监测节点的数据采集和传输。为了增强数据传输的安全性，还将采用数据加密和身份验证等技术手段，确保数据的机密性和完整性。在设计方案中，通过采用模块化设计和标准化接口，可以更加便捷地增加新的监测节点或调整系统的配置，以适应不同规模和需求的电力系统通信网络[3]。同时，引入自动化控制和远程管理技术，远程监控和维护数据采集与传输子系统，提升系统的可靠性和稳定性。

2.3 数据处理与分析子系统设计

数据处理与分析子系统设计是电力系统通信网络实时监测与故障诊断系统中的关键环节，主要包括数据存储、数据清洗、数据预处理、数据分析以及可视化等多个模块。其中，数据存储模块采用分布式数据库系统，如Hadoop、Spark 等，用于存储采集到的大规模数据。存储过程可以表示为

式中：S表示总存储量；Di表示第i个数据的存储量；N表示数据总量。

数据清洗模块负责对采集到的数据进行清洗，去除噪声和异常数据，以确保数据质量和准确性。数据清洗过程可以表示为

式中：C表示清洗后的数据；表示数据的均值。

数据预处理模块采用多种技术，如特征选择、降维等，对清洗后的数据进行处理，提取有用的特征信息。数据预处理过程可以表示为

式中：P表示预处理后的数据；X表示原始数据；α和β表示预处理参数。

数据分析模块采用聚类分析和关联规则挖掘等算法，对预处理后的数据进行分析，发现其中的潜在规律和异常行为，以支持故障诊断和预测[4]。数据分析过程可以表示为

式中：A表示分析结果；f(·)表示数据分析函数。

可视化模块将分析结果以表格或图形等形式直观展示给用户，帮助用户理解电力系统的运行状态和故障情况。可视化过程可以表示为

式中：V表示可视化结果；g(·)表示可视化函数。

2.4 故障诊断子系统设计

故障诊断子系统的设计是电力系统通信网络实时监测与故障诊断系统中至关重要的部分，系统进行故障诊断的流程主要分为数据采集、故障特征提取、故障诊断、故障定位以及故障报告生成5 个主要步骤，具体如图3 所示。在数据采集阶段，故障诊断子系统通过传感器、监测设备以及无线通信网络，实时收集电力系统中各节点的运行数据，如电压、电流、温湿度及设备状态等。这些数据为后续故障分析提供关键支持。在故障特征提取阶段，子系统对采集的数据进行预处理和特征提取，通过信号处理和数据分析技术，识别异常行为和模式，如电压波动或电流异常等，为故障诊断做铺垫。在故障诊断阶段，子系统利用先进的算法和模型，结合历史案例和设备参数，采用模式识别和人工智能等技术，对异常数据深入分析，实现故障的自动识别与诊断。在故障定位阶段，系统精确锁定故障位置，并生成详细报告和建议[5]。利用地理信息系统和实时定位技术，系统可实时显示故障点，帮助运维人员迅速定位并采取修复措施。

图3 电力系统通信网络故障诊断流程

3 案例分析

3.1 案例概况

某一小区的配电站发生一起电力系统故障，导致附近多个区域出现停电情况。调查和分析发现，故障发生在该配电站的开闭所设备中。开闭所设备长时间运行，导致部分电缆接头老化且存在松动，进而导致设备的接触不良和局部短路。这一故障严重影响了配电站的正常运行，也给附近居民的生活和工作带来不便。通过系统实时监测，发现配电站主变压器出现过负荷运行，导致设备过热，从而引发配电站的突发故障。

3.2 系统应用结果分析

相较于传统检测方法，实时监测系统在多个方面都取得了显著的改善，具体如表1 所示。在故障诊断方面，实时监测系统将故障诊断时间从传统方法的60 min缩短至10 min，大幅提高故障诊断的效率。同时，实时监测系统的故障定位准确率达到95%，远高于传统方法的70%，说明系统在故障定位方面具有更高的精准度和准确性。实时监测系统能够将故障修复时间从传统方法的8 h 缩短至2 h，有效缩短故障处理的时间，减少停电对周边区域的影响。在维修成本方面，实时监测系统也取得显著的降低，仅为传统方法维修成本的40%，这主要得益于其高效的故障诊断和定位能力，减少人力和物力的浪费。最重要的是，实时监测系统带来的高效率和精准性使客户满意度评分得到明显提升，从传统方法的6 分提升至9 分，充分展现了系统在提升服务质量和用户体验方面的显著优势。由此表明，实时监测系统在电力系统故障诊断与维修方面的应用效果明显，为电力系统的安全稳定运行提供可靠保障。

表1 系统应用效果

4 结 论

文章所提出的电力系统通信网络的实时监测与故障诊断系统不仅对电力系统的安全稳定运行具有重要意义，也为实现智能电网、提升电力系统运行效率及服务质量提供重要支撑。随着技术的不断发展和应用的不断深入，电力系统通信网络的实时监测与故障诊断技术将不断完善和提升，为电力行业的发展注入新的活力。