基于物聯網與SCADA技術的變電站運維實時監控系統研究

國網江蘇省電力有限公司句容市供電分公司 張亞茹 譚思佳

1 物聯網與SCADA 技術在變電站運維中的應用

物聯網和SCADA 技術在變電站運維中有廣泛的應用。物聯網技術可以通過無線傳感器網絡，實現對變電站設備的實時監測和數據采集。通過物聯網的連接，變電站設備的狀態、溫度、濕度、電流等信息可以被快速、準確地獲取和傳輸至運維中心[1]。

綜合應用物聯網與SCADA 技術的變電站運維監控系統的優勢如下。第一，數據采集和分析技術，可以優化運維策略，提高設備的可靠性和運行效率。第二，遠程監控和操作，減少了人工巡檢和維護所需的時間和成本。第三，實時監測和快速響應能力，可以及時發現并處理設備異常情況，減少停電或設備損壞風險[2]。

2 變電站實時監測感知技術

2.1 變電站傳感器的種類與選擇依據

在變電站實時監測感知技術中，根據需要獲取的數據類型和監測范圍，常用的傳感器種類包括溫度傳感器、濕度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、振動傳感器等[3]。選取合適的傳感器應考慮其精度、穩定性、響應速度、成本，以及適應環境等因素。具體選擇依據見表1。

表1 變電站實時監測感知技術的選擇依據

根據變電站運維的需求和設備特點，溫度傳感器可以幫助監測設備的溫度，及時發現過熱情況，預防設備損壞。濕度傳感器用于監測環境濕度，避免設備在潮濕環境下受損。電流傳感器能夠測量設備的電流變化，幫助監測異常情況并采取適當的措施。電壓傳感器用于測量供電系統的電壓波動，為設備提供穩定供電，并避免過高或過低的電壓對設備造成損壞。振動傳感器可以檢測設備振動情況，提前預警可能發生的故障，并降低設備的損害風險。

2.2 高精度數據采集系統設計與實現

高精度的數據采集系統對于變電站實時監測感知技術至關重要。設計與實現該系統需要考慮數據采集設備的選擇：選擇高品質、高可靠性的數據采集設備，能夠實現對各種傳感器數據的精確讀取和采集；數據采集通道與接口：根據傳感器的種類和數量，選擇相應的數據采集通道和接口，確保設備數據的有效采集和傳輸；數據存儲與處理：選用適當的存儲介質和數據庫管理系統，對采集到的數據進行高效存儲和處理，以便后續分析和決策支持；精度校準與校驗：定期對數據采集設備進行精度校準和校驗，確保數據的準確性和一致性[4]。

2.3 實時監測感知系統的部署與網絡通信構建

第一，部署位置的選擇。根據變電站的布局和設備特點，合理選擇傳感器安裝位置，以保證對變電站設備的全面監測和感知。第二，網絡架構設計。基于物聯網技術，構建穩定可靠的網絡架構，包括傳感器節點、數據采集網關、數據傳輸通道，以及運維中心等組成部分[5]。

3 數據處理與分析方法

3.1 變電站數據處理和質量評估算法研究

對于采集到的變電站數據，需要進行處理和質量評估，以確保數據的準確性和可靠性。常見的算法和方法包含數據清洗、數據插補、數據校驗、質量評估。數據清洗：去除異常值、缺失值和重復值，確保數據的完整性和準確性。數據插補：對于缺失的數據點進行插補，以填充缺失的數值，使數據連續并適合后續分析。其插補后的數據公式為：γ（t）＝F（t）＋ε。γ（t）表示在時間t上填補后的數據值，也即缺失數據的估計值。F（t）代表基于其他數據或模型得到的預測值，用來估計缺失的數據。這個預測過程可以基于時間序列分析、回歸模型等方法來進行。ε是一個服從某種概率分布的隨機誤差項，用來模擬實際數據與預測值之間的誤差或噪聲。

通過將預測值和隨機誤差相結合，插補算法可以盡可能地還原數據的真實情況，并控制預測值與實際觀測值之間的偏差。數據校驗：通過統計分析方法和規則驗證數據的一致性和合理性，例如范圍檢測、差值檢驗等。質量評估：運用量化指標評估數據的質量，比如數據精度、時效性、完整性、一致性等。

3.2 運維數據異常檢測和故障預警方法

常用的異常檢測和故障預警方法有基于數據的統計特征和模型，通過設定閾值或者建立異常檢測模型，來識別異常數據點，異常值判定公式為：∣χ（t）－μ∣＞kσ。∣χ（t）－μ∣表示一個觀測值χ（t）與數據的均值μ之間的絕對差值，表示觀測值與均值之間的偏離程度。k是一個閾值系數，用于控制異常值的判定標準，表示在多少個標準差范圍之外的觀測值被認為是異常值。σ是數據的標準差，代表數據的變異程度。

在異常檢測算法中，該公式用于判斷一個觀測值是否遠離均值，并超出了正常的變異范圍。如果一個觀測值的絕對差值超過了k倍的標準差，那么就將這個觀測值判定為異常值。這樣可以幫助識別出與其他數據顯著不同的異常觀測值，來進行進一步的分析和處理。

機器學習方法：使用監督或無監督的機器學習算法，對歷史數據進行訓練，并能夠對新數據進行異常檢測和故障預測。基于規則的方法：建立專家經驗或相關規則，根據數據的規律判斷異常情況，并進行相應的故障預警。模型預測方法：通過建立數據驅動的模型，對未來的數據進行預測，從而發現可能出現的異常情況和故障。

3.3 數據分析與智能決策支持策略

常見的數據分析與決策策略有以下幾種。第一，趨勢分析：對歷史數據進行趨勢分析，預測設備的發展方向，為運維人員提供未來調整和優化的方向[6]。第二，故障診斷：通過對歷史數據的分析，發現潛在的故障模式，并進行故障診斷和原因分析，為故障維修提供支持。第三，風險評估：通過對數據的分析，評估設備的風險水平，提前制定相應的預防和應急措施，降低潛在風險。第四，能耗優化：通過對能源數據的分析，找出能耗高的設備或系統，提供節能優化建議，降低能源消耗和運維成本。

4 運維監控系統的架構與功能設計

4.1 基于物聯網和SCADA 的變電站監控系統架構設計

基于物聯網和SCADA 的變電站監控系統架構設計包括以下幾個方面。第一，傳感器網絡：布置在變電站各關鍵設備上的傳感器，實時采集設備狀態數據并通過無線通信傳輸給數據采集網關。第二，數據采集網關：集中收集傳感器數據，并通過網絡傳輸到運維中心。第三，運維中心：數據接收和處理中心，負責接收、存儲和處理來自數據采集網關的數據。第四，遠程監控與操作界面：運維人員可以通過遠程監控與操作界面，實時監測變電站設備狀態、傳感器數據和遠程操作設備。第五，數據分析與預警模塊：對采集到的數據進行分析和處理，實現故障預警、異常檢測和設備健康狀況評估等功能。第六，數據存儲與管理：負責對采集到的數據進行存儲、備份和管理，并支持數據查詢和歷史數據分析[7]。

4.2 實時狀態監測與故障診斷功能設計

為了實現實時狀態監測與故障診斷功能，變電站監控系統需要具備以下幾個功能。第一，實時數據采集和監測：通過傳感器網絡實時采集變電站各設備的狀態數據，并將數據傳輸至運維中心。第二，異常檢測與報警：對傳感器數據進行實時分析，及時發現異常狀態并觸發報警，通知運維人員采取相應措施。第三，故障診斷與根因分析：通過數據分析和故障識別算法，實現對設備故障的自動診斷與原因分析，提供故障解決方案。第四，實時狀態展示和分析：將變電站設備的狀態數據可視化展示，并通過圖表、曲線等方式對數據進行分析和趨勢展示，幫助運維人員了解設備運行狀態。

4.3 運維任務管理和調度系統設計與實現

為了實現運維任務管理和調度功能，變電站監控系統需要具備運維任務分配與調度：根據設備狀態、優先級和運維人員的技能，將運維任務分派給合適的人員，并進行調度管理。任務狀態跟蹤與報告：實時跟蹤運維任務的執行情況，并生成相應的報告，以便后續分析和決策支持。資源調配與優化：根據設備運行情況和任務需求，優化調配運維人員和設備資源，提高資源利用效率。運維記錄與知識庫：記錄每次運維任務的執行情況，形成知識庫并支持經驗積累，為后續類似任務提供參考。

5 實驗與案例分析

5.1 變電站運維實時監控系統實驗平臺構建

為了驗證變電站運維實時監控系統的可行性和有效性，可以建立一個實驗平臺進行實驗。

在實驗平臺中，先搭建變電站設備的模擬環境，包括變壓器、開關設備、電力電子設備等，并安裝相應的傳感器和數據采集系統，以實時采集設備的狀態信息。數據采集系統將設備的狀態數據傳輸至運維中心，通過運維中心的監控界面進行實時展示。

5.2 典型場景下的實驗測試與結果分析

基于構建的實驗平臺，我們進行典型場景下的實驗測試，并分析測試結果。我們選擇一個變壓器作為實驗對象，采集其溫度、電流和振動等數據，并進行實驗測試。實驗測試結果分析見表2。

表2 典型場景下的實驗測試結果分析

通過實驗測試，我們可以根據變壓器采集的溫度、電流和振動等數據進行監測和分析。如果溫度超過設定的閾值，系統將觸發報警；電流異常波動也會觸發報警；振動頻率或幅度異常時同樣會觸發報警。

5.3 實際變電站運維中應用的案例分析

將實時監控系統應用于實際變電站運維中，實時監控系統在故障診斷和維修管理方面的應用效果見表3。

表3 變壓器故障診斷和維修管理的應用效果分析

通過上述案例分析，可以看出實時監控系統在故障診斷和維修管理方面的應用效果。通過及時的故障預警和準確的原因分析，運維人員能夠迅速響應和解決設備故障，提高運維效率和設備可靠性。

綜上所述，通過實時監測感知技術和數據處理與分析方法，可以實現對變電站設備狀態和故障的準確監測、診斷和預警。