配電自動化系統的實用化運維技術分析

丁 震

（國網寧夏電力有限公司石嘴山供電公司，寧夏石嘴山 753000）

隨著電力系統向智能電網轉型，配電自動化技術得到了長足發展。其極大地提高了配電系統的可靠性、靈活性和經濟性。然而，傳統的粗放式維護方式已難以適應自動化配電系統的需求。數據驅動運維技術和物聯網技術為配電自動化系統的智能化、精細化維護提供了有力支撐。

1 配電自動化系統的組成與特點

1.1 配電自動化系統的組成

配電自動化系統主要由3部分構成：配電自動化終端、通信網絡和自動化主站。

配電自動化終端是實現具體自動化功能的各種智能設備，包括智能電表、數字保護繼電器、遠程終端單元等。這些智能終端布設在配電網絡的關鍵位置，實現對電壓、電流、功率等參數的精確監測，并根據控制邏輯實時調節負荷參數，完成保護裝置控制和網絡狀態監測。通過終端間的協同，實現對配電參數的全面監控和對網絡與負載的精確控制。

自動化系統的通信網絡負責實現數據的高速穩定傳輸。常用的有線方式包括利用配電線載波的線載波技術和數字光纖通信技術。線載波通信將高頻信號調制后疊加在配電線上，具有建設成本低的優點。數字光纖通信利用光纖介質實現高速率、大容量的數據傳輸。光纖通信系統由傳輸系統和接入網絡構成，傳輸系統采用SDH、ATM 等技術，接入網絡支持多種通信協議。無線通信方式包括微波無線與無線自組網。微波無線使用4～40 GHz 頻段，建立點對點高速無線傳輸鏈路。無線自組網采用分布式網絡架構，可快速建立穩定可靠的無線數據傳輸。

自動化主站是整個系統的控制中心，通過數據網絡連接所有配電自動化終端。主站集成了大容量的數據存儲、處理和分析功能，實現對整個配電系統的統一監控。主站具有強大的配電網絡仿真分析功能，可以進行控制決策并下發控制指令，實現故障處理、網絡重構、負載管理等自動控制。主站中還集成了配電級SCADA 軟件，實現對配電網絡的監視、遙測、遙信、遙控等功能。可以根據配電系統規模構建不同級別的SCADA 系統。

通過終端采集數據，網絡進行傳輸、主站處理和控制，配電自動化系統實現了自主化、信息化和智能化，大幅提升了配電網絡的自動化水平。

1.2 配電自動化系統的特點

配電自動化系統具有高度集成化的特點，將信息技術、通信技術、數字技術、控制技術等有機結合，實現監測、控制、保護、優化等各種功能的統一。其可對電壓、電流、功率等參數進行精確測量，并根據數據確定配電網絡狀態，利用精確的電力系統模型進行深入分析，為主站制訂科學的控制策略。主站系統集成了大容量存儲和高性能計算平臺，擁有強大的信息處理能力。同時，系統具有高度的可靠性和安全性，采用開放的系統架構，與其他信息系統兼容。

2 配電自動化中的實用化運維技術探析

2.1 配電自動化的數據驅動運維技術

配電系統作為能源輸送的關鍵環節，其可靠性和經濟性直接關乎到電網的安全穩定運行。傳統的配電系統運維面臨維護周期長、維護粗放等問題，難以適應現代配電自動化的需求。因此，利用先進的信息通信技術手段，實現配電系統的智能化、精細化運維，成為一個重要的研究方向。

數據驅動運維技術正是在這一背景下應運而生。其通過在關鍵配電設備上廣泛布置各類先進傳感器，形成信息物理系統，實時采集設備的運行參數數據。這些數據會匯聚至配電SCADA 系統和云平臺上，進行清洗、建模、存儲和分析。應用機器學習和人工智能算法，可對設備狀態進行精確評估和故障預測，生成相應的維護策略。平臺可根據這些分析結果智能下發維保工單，指導現場技工進行預測性維護。現場技工使用移動終端，完成維保任務。與此同時，平臺會持續從大數據中學習，不斷優化運維流程。在引入新設備或新技術時，可使用數字孿生的虛擬仿真系統先行驗證，降低實際應用的風險。

以機器學習和人工智能算法對設備狀態進行精確評估與故障預測為例，其主要是通過收集、分析、建模和預測的方式來實現對設備的精確評估與生成相應的維護策略。具體步驟如下。

2.1.1 數據收集

要進行設備狀態評估和故障預測，需收集設備的運行數據。包括溫度、振動、壓力、設備的使用時長和歷史記錄等。

2.1.2 數據預處理

（1）清除數據。①去除異常值：異常值是那些遠離其他觀測值的數據點。常見的方法是使用四分位距（interquartile range，簡稱IQR）來定義異常值。IQR=Q3–Q1，異常值通常低于Q1–1.5×IQR或高于Q3+1.5×IQR的值，其中Q1與Q3分別為第一四分位數和第三四分位數。②去除噪聲：通常需先對數據進行平滑處理，如使用滑動平均：

式中，MA（t）為在時間t處的滑動平均值，N為窗口大小，xi為原始數據。

（2）數據標準化和歸一化。數據標準化和歸一化可使不同尺度的數據都落入到一個統一的范圍內，便于后續的分析和建模。①標準化：將數據轉換為均值為0，標準差為1的分布，其公式為：

式中，x為原始數據，u為均值，σ為標準差。

②歸一化：將數據轉換到0，1范圍內，其公式為：

式中，x'為歸一化后的數據，x為原始數據，xmax和xmin分別為數據的最小值與最大值。

（3）時間序列數據處理。差分：一種常用的時間序列數據穩定化方法，其目的是消除數據中的趨勢或季節性，其公式為：

式中，Δxt為在時間t處的差分值，xt和xt-1分別為時間t與t-1處的原始數據。

2.1.3 特征工程

特征工程涉及從原始數據中提取、選擇和轉換那些對模型預測更有意義的信息。其質量直接決定了模型的預測能力。

（1）特征選擇。高維數據會導致計算成本增加，而特征選擇可幫助減少數據的維度。遞歸特征消除和L1正規化則是常見的特征話選擇方法。

（2）遞歸特征消除（Recursive Feature Elimination，以下簡稱RFE）是一種為選擇關鍵特征的迭代方法。在這種方法中，使用所有特征訓練模型并計算每個特征的重要性或系數。然后會移除最不重要的特征，并用剩余的特征重新訓練模型。這個過程會持續重復，直至達到預定的特征數量。RFE 將挑選出一組最優或最重要的特征。RFE 的獨特之處在于其不僅考慮了單個特征的重要性，還考慮了特征間的相互作用，因此其通常能夠與模型的性能很好地結合。

（3）Lasso 回歸是一種線性回歸方法，通過在損失函數中加入一個L1正則化項（所有特征系數的絕對值之和）來實現。數學上，其可表示為：

式中，yi為響應變量；xij為第i個觀測值的第j個特征；βj為第j個特征的系數；N為觀測值的數量；λ為正則化參數，控制正則化的強度。

2.1.4 建模

建模是機器學習和人工智能應用中的核心環節。先要選擇一個適合的機器學習或人工智能算法，選擇的算法依賴于問題的性質和所擁有的數據。例如，決策樹和隨機森林通常用于分類與回歸任務，而它們也具有較好的解釋性。深度學習特別是卷積神經網絡和循環神經網絡，在圖像和時間序列數據上有出色的性能。SVM（支持向量機）適用于分類任務，尤其在數據維度較高時。時間序列模型，如ARIMA 或長短時記憶網絡（LSTM），則特別為時間序列數據分析和預測設計。

在選擇了合適的算法后，需對數據進行合適的劃分，以確保模型的泛化能力。通常數據被分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于訓練模型，驗證集用于調整模型參數及選擇最佳模型，而測試集則用于最后評估模型的性能，確保其在未知數據上的表現與訓練時相符。這種劃分方法有助于防止模型過擬合，確保模型不僅在訓練數據上表現良好，而且在新的、未見過的數據上也有穩定的性能。

訓練過程通常開始于使用訓練集數據。在這一階段，模型會學習數據的內在模式和結構。接著使用驗證集來微調模型參數，包括學習率、樹的深度或神經網絡的層數等算法的超參數選擇。驗證集可幫助避免在訓練集上的過擬合，并提供了一個實時的反饋，使技術人員能夠知道何時停止訓練或是否需更改學習策略。

總之，數據驅動運維實現了從傳統周期性維護向狀態監測與預測性維護的轉變，極大提高了維護質量和系統可靠性，使配電系統運維進入智能化新階段。

2.2 配電自動化與運維中的物聯網技術

（1）物聯網技術在配電自動化中的應用。物聯網技術的應用為配電自動化帶來了革命性的進步，各種傳感器和執行器的廣泛布置實現了對配電網絡運行參數的實時全面監測，一旦出現異常，系統可快速定位故障并自動發送控制指令進行故障隔離或重路由，從而極大提高了配電網絡的可靠性和自主控制能力。與傳統人工排查相比，物聯網技術可通過分析多點數據智能地進行遠程故障診斷，快速定位具體故障設備，大幅縮短響應時間。在用戶側安裝的智能電表可實時自動采集用戶用電數據，有利于電力公司開展用電分析、負荷預測等工作。

另外，物聯網系統還可匯總并分析海量配電數據，找出網絡弱點和負荷分布情況，以便電網公司制訂出更加優化高效的配電方案，實現電力資源的動態平衡配置和提升資源利用效率。

（2）物聯網技術在配電自動化運維中的應用。物聯網技術的應用為配電系統的運維帶來了革命性的變革和無限可能性。借助關鍵設備上的傳感器，持續收集的工作參數數據與大數據分析方法相結合，可實時捕捉到設備狀態的異?；蛐阅芟陆档嫩E象，從而預測出有潛在故障風險的設備。這種預測性維護不僅可延長設備的使用壽命，降低突發故障的概率，而且有助于減少維護成本。而在資產管理方面，通過在配電設備上使用RFID 標簽，物聯網技術可實時監控設備的工作狀態和位置，從而更加高效地管理和調配大量的物資資產。

安全方面，利用視頻監控和各種傳感器技術，物聯網技術可為配電設施提供全方位的監控，確保任何非法入侵或設備損壞等異常情況都能被實時捕獲，并及時做出響應，如啟動報警或關閉設施，有效地預防事故發生。此外，AR/VR 技術為運維人員提供了一個虛擬的配電系統環境，新員工可在這樣的模擬環境中進行實操訓練，而經驗豐富的員工也可借助AR 技術獲取設備的實時維修信息或得到遠程的專家協助，極大提高了培訓和工作的效率。

3 結束語

數據驅動運維技術通過建立信息物理系統實時采集設備數據，并運用機器學習等方法實現設備狀態評估、故障預測、生成維護策略等功能。其實現了從傳統周期性維護向狀態監測與預測性維護的轉變。物聯網技術提供了實時監控、資產管理、遠程控制等全方位支持，有效提升了運維的自動化水平。兩者相互協同，為配電自動化系統提供了智能化、精細化的運維手段，極大延長了系統和設備的使用壽命，降低了運維成本，提高了運維質量和電網可靠性，為配電自動化系統的發展提供了有力保障。隨著相關技術的不斷成熟，數據驅動運維和物聯網技術在配電自動化系統中的應用空間與潛力將繼續擴大，推動配電系統運維向更高水平發展。