基于物联网与SCADA技术的变电站运维实时监控系统研究

国网江苏省电力有限公司句容市供电分公司 张亚茹 谭思佳

1 物联网与SCADA 技术在变电站运维中的应用

物联网和SCADA 技术在变电站运维中有广泛的应用。物联网技术可以通过无线传感器网络，实现对变电站设备的实时监测和数据采集。通过物联网的连接，变电站设备的状态、温度、湿度、电流等信息可以被快速、准确地获取和传输至运维中心[1]。

综合应用物联网与SCADA 技术的变电站运维监控系统的优势如下。第一，数据采集和分析技术，可以优化运维策略，提高设备的可靠性和运行效率。第二，远程监控和操作，减少了人工巡检和维护所需的时间和成本。第三，实时监测和快速响应能力，可以及时发现并处理设备异常情况，减少停电或设备损坏风险[2]。

2 变电站实时监测感知技术

2.1 变电站传感器的种类与选择依据

在变电站实时监测感知技术中，根据需要获取的数据类型和监测范围，常用的传感器种类包括温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器、振动传感器等[3]。选取合适的传感器应考虑其精度、稳定性、响应速度、成本，以及适应环境等因素。具体选择依据见表1。

表1 变电站实时监测感知技术的选择依据

根据变电站运维的需求和设备特点，温度传感器可以帮助监测设备的温度，及时发现过热情况，预防设备损坏。湿度传感器用于监测环境湿度，避免设备在潮湿环境下受损。电流传感器能够测量设备的电流变化，帮助监测异常情况并采取适当的措施。电压传感器用于测量供电系统的电压波动，为设备提供稳定供电，并避免过高或过低的电压对设备造成损坏。振动传感器可以检测设备振动情况，提前预警可能发生的故障，并降低设备的损害风险。

2.2 高精度数据采集系统设计与实现

高精度的数据采集系统对于变电站实时监测感知技术至关重要。设计与实现该系统需要考虑数据采集设备的选择：选择高品质、高可靠性的数据采集设备，能够实现对各种传感器数据的精确读取和采集；数据采集通道与接口：根据传感器的种类和数量，选择相应的数据采集通道和接口，确保设备数据的有效采集和传输；数据存储与处理：选用适当的存储介质和数据库管理系统，对采集到的数据进行高效存储和处理，以便后续分析和决策支持；精度校准与校验：定期对数据采集设备进行精度校准和校验，确保数据的准确性和一致性[4]。

2.3 实时监测感知系统的部署与网络通信构建

第一，部署位置的选择。根据变电站的布局和设备特点，合理选择传感器安装位置，以保证对变电站设备的全面监测和感知。第二，网络架构设计。基于物联网技术，构建稳定可靠的网络架构，包括传感器节点、数据采集网关、数据传输通道，以及运维中心等组成部分[5]。

3 数据处理与分析方法

3.1 变电站数据处理和质量评估算法研究

对于采集到的变电站数据，需要进行处理和质量评估，以确保数据的准确性和可靠性。常见的算法和方法包含数据清洗、数据插补、数据校验、质量评估。数据清洗：去除异常值、缺失值和重复值，确保数据的完整性和准确性。数据插补：对于缺失的数据点进行插补，以填充缺失的数值，使数据连续并适合后续分析。其插补后的数据公式为：γ（t）＝F（t）＋ε。γ（t）表示在时间t上填补后的数据值，也即缺失数据的估计值。F（t）代表基于其他数据或模型得到的预测值，用来估计缺失的数据。这个预测过程可以基于时间序列分析、回归模型等方法来进行。ε是一个服从某种概率分布的随机误差项，用来模拟实际数据与预测值之间的误差或噪声。

通过将预测值和随机误差相结合，插补算法可以尽可能地还原数据的真实情况，并控制预测值与实际观测值之间的偏差。数据校验：通过统计分析方法和规则验证数据的一致性和合理性，例如范围检测、差值检验等。质量评估：运用量化指标评估数据的质量，比如数据精度、时效性、完整性、一致性等。

3.2 运维数据异常检测和故障预警方法

常用的异常检测和故障预警方法有基于数据的统计特征和模型，通过设定阈值或者建立异常检测模型，来识别异常数据点，异常值判定公式为：∣χ（t）－μ∣＞kσ。∣χ（t）－μ∣表示一个观测值χ（t）与数据的均值μ之间的绝对差值，表示观测值与均值之间的偏离程度。k是一个阈值系数，用于控制异常值的判定标准，表示在多少个标准差范围之外的观测值被认为是异常值。σ是数据的标准差，代表数据的变异程度。

在异常检测算法中，该公式用于判断一个观测值是否远离均值，并超出了正常的变异范围。如果一个观测值的绝对差值超过了k倍的标准差，那么就将这个观测值判定为异常值。这样可以帮助识别出与其他数据显著不同的异常观测值，来进行进一步的分析和处理。

机器学习方法：使用监督或无监督的机器学习算法，对历史数据进行训练，并能够对新数据进行异常检测和故障预测。基于规则的方法：建立专家经验或相关规则，根据数据的规律判断异常情况，并进行相应的故障预警。模型预测方法：通过建立数据驱动的模型，对未来的数据进行预测，从而发现可能出现的异常情况和故障。

3.3 数据分析与智能决策支持策略

常见的数据分析与决策策略有以下几种。第一，趋势分析：对历史数据进行趋势分析，预测设备的发展方向，为运维人员提供未来调整和优化的方向[6]。第二，故障诊断：通过对历史数据的分析，发现潜在的故障模式，并进行故障诊断和原因分析，为故障维修提供支持。第三，风险评估：通过对数据的分析，评估设备的风险水平，提前制定相应的预防和应急措施，降低潜在风险。第四，能耗优化：通过对能源数据的分析，找出能耗高的设备或系统，提供节能优化建议，降低能源消耗和运维成本。

4 运维监控系统的架构与功能设计

4.1 基于物联网和SCADA 的变电站监控系统架构设计

基于物联网和SCADA 的变电站监控系统架构设计包括以下几个方面。第一，传感器网络：布置在变电站各关键设备上的传感器，实时采集设备状态数据并通过无线通信传输给数据采集网关。第二，数据采集网关：集中收集传感器数据，并通过网络传输到运维中心。第三，运维中心：数据接收和处理中心，负责接收、存储和处理来自数据采集网关的数据。第四，远程监控与操作界面：运维人员可以通过远程监控与操作界面，实时监测变电站设备状态、传感器数据和远程操作设备。第五，数据分析与预警模块：对采集到的数据进行分析和处理，实现故障预警、异常检测和设备健康状况评估等功能。第六，数据存储与管理：负责对采集到的数据进行存储、备份和管理，并支持数据查询和历史数据分析[7]。

4.2 实时状态监测与故障诊断功能设计

为了实现实时状态监测与故障诊断功能，变电站监控系统需要具备以下几个功能。第一，实时数据采集和监测：通过传感器网络实时采集变电站各设备的状态数据，并将数据传输至运维中心。第二，异常检测与报警：对传感器数据进行实时分析，及时发现异常状态并触发报警，通知运维人员采取相应措施。第三，故障诊断与根因分析：通过数据分析和故障识别算法，实现对设备故障的自动诊断与原因分析，提供故障解决方案。第四，实时状态展示和分析：将变电站设备的状态数据可视化展示，并通过图表、曲线等方式对数据进行分析和趋势展示，帮助运维人员了解设备运行状态。

4.3 运维任务管理和调度系统设计与实现

为了实现运维任务管理和调度功能，变电站监控系统需要具备运维任务分配与调度：根据设备状态、优先级和运维人员的技能，将运维任务分派给合适的人员，并进行调度管理。任务状态跟踪与报告：实时跟踪运维任务的执行情况，并生成相应的报告，以便后续分析和决策支持。资源调配与优化：根据设备运行情况和任务需求，优化调配运维人员和设备资源，提高资源利用效率。运维记录与知识库：记录每次运维任务的执行情况，形成知识库并支持经验积累，为后续类似任务提供参考。

5 实验与案例分析

5.1 变电站运维实时监控系统实验平台构建

为了验证变电站运维实时监控系统的可行性和有效性，可以建立一个实验平台进行实验。

在实验平台中，先搭建变电站设备的模拟环境，包括变压器、开关设备、电力电子设备等，并安装相应的传感器和数据采集系统，以实时采集设备的状态信息。数据采集系统将设备的状态数据传输至运维中心，通过运维中心的监控界面进行实时展示。

5.2 典型场景下的实验测试与结果分析

基于构建的实验平台，我们进行典型场景下的实验测试，并分析测试结果。我们选择一个变压器作为实验对象，采集其温度、电流和振动等数据，并进行实验测试。实验测试结果分析见表2。

表2 典型场景下的实验测试结果分析

通过实验测试，我们可以根据变压器采集的温度、电流和振动等数据进行监测和分析。如果温度超过设定的阈值，系统将触发报警；电流异常波动也会触发报警；振动频率或幅度异常时同样会触发报警。

5.3 实际变电站运维中应用的案例分析

将实时监控系统应用于实际变电站运维中，实时监控系统在故障诊断和维修管理方面的应用效果见表3。

表3 变压器故障诊断和维修管理的应用效果分析

通过上述案例分析，可以看出实时监控系统在故障诊断和维修管理方面的应用效果。通过及时的故障预警和准确的原因分析，运维人员能够迅速响应和解决设备故障，提高运维效率和设备可靠性。

综上所述，通过实时监测感知技术和数据处理与分析方法，可以实现对变电站设备状态和故障的准确监测、诊断和预警。