基于物聯網技術的電氣工程設備遠程監控研究

中圖分類號：TN92；TP274 文獻標志碼：A

Abstract： This paper provides an overview of Internet of Things （IoT） technology，analyzes its core technologies， and subsequently delves into the application of IoT technology in the remote monitoring of electrical engineering equipment.The aim is to enhance the operational efciencyof electrical enginering equipment，reduce maintenance costs，and provide a solid foundation for the safe and stable operation of power systems.

Keywords： Internet of Things （IoT） technology; electrical engineering equipment; remote monitoring; sensor technology

鑒于電氣工程設備在電力系統中的廣泛應用，其運行狀態的監控與維護顯得尤為重要。傳統的監控方式依賴于人工巡檢和定期維護，不僅效率低下，而且難以及時發現并處理潛在故障。因此，需要一種更加高效、智能的監控方式來提高設備運維的及時性和準確性。物聯網技術以其強大的數據感知、傳輸與處理能力，為電氣工程設備的遠程監控提供了新的思路和方法。

物聯網技術概述

物聯網技術實現了信息技術領域的一次革命性飛躍，其核心在于實現了物理世界與數字世界的深度融合。物聯網技術通過傳感器、執行器、通信模塊、數據處理平臺及云計算服務，將各類設備、系統乃至整個物理世界連接至互聯網，此技術框架的構建，確保了信息的全方位采集、穩定傳輸、智慧分析及有效利用，不僅顯著拓寬了互聯網的范疇，還有力加速了其向智能化、自動化、網絡化方向的演進。

從技術架構上看，物聯網技術涵蓋了感知層、網絡層、平臺層和應用層四個層面。感知層作為物聯網的基礎，運用部署在各類設備上的傳感器和執行器，實時采集物理世界的各種參數，如溫度、濕度、壓力、電流、電壓等，為上層應用提供豐富的數據源。網絡層則負責數據的傳輸，采用包括Wi-Fi、藍牙、ZigBee、4G/5G等多種通信技術，確保數據能夠在不同設備、系統乃至云平臺之間安全、快速地傳遞。平臺層作為物聯網的中樞，集成了數據存儲、處理、分析等功能，通過云計算與大數據技術的融合，對龐大數據集進行深入剖析，提煉出高價值信息，為上層應用奠定堅實的數據基礎。而應用層則依托平臺層提供的豐富數據資源，進行進一步的開發與利用，結合具體行業需求，開發出一系列智能化、自動化的應用服務，如遠程監控、故障預警、智能運維等。

2 物聯網核心技術

物聯網的核心組成部分構成了一個復雜而精細的系統，它們協同工作，以實現物理世界與數字世界的無縫連接。其核心技術涵蓋傳感器技術、通信網絡技術、云計算與大數據平臺，以及人工智能技術，共同構成了物聯網技術的基礎設施，并成為其應用支撐。

傳感器技術應用于物聯網技術的感知層，負責將物理世界的各種參數轉化為數字信號，以供后續處理和分析。傳感器種類繁多，如溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、光傳感器等，它們能夠實時監測環境中的各種物理量，并將這些模擬信號轉化為數字信號，傳輸至物聯網系統的其他部分。傳感器技術的精度、靈敏度、穩定性和可靠性直接影響到物聯網系統的整體性能和準確性。

通信網絡技術應用于物聯網技術的傳輸層，負責將感知層采集的數據傳輸至平臺層和應用層。通信技術涵蓋有線通信技術和無線通信技術兩大類，其中無線通信技術在物聯網中占據主導地位。常見的無線通信技術涵蓋Wi-Fi、藍牙、ZigBee、LoRa、NB-IoT以及5G等技術，它們各具特色，能夠滿足不同應用場景和傳輸要求。例如，Wi-Fi適用于短距離、高帶寬的應用場景，而NB-IoT技術則適用于長距離、低功耗的物聯網場景。此外，通信網絡技術還涵蓋網絡融合技術，它能夠將不同類型的網絡進行無縫連接，實現數據的跨網傳輸和共享。

云計算與大數據平臺主要負責存儲、管理和分析物聯網系統產生的海量數據。云計算平臺可以提供彈性可擴展的計算和存儲資源，支持物聯網設備的大規模接入和數據處理。大數據技術則能夠對物聯網設備產生的海量數據進行挖掘和分析，提取有價值的信息，為上層應用提供決策支持。云計算與大數據平臺的集成應用，使得物聯網系統能夠實現實時數據處理、智能分析和預測性維護等功能。

人工智能技術負責對物聯網系統產生的數據進行深度學習和智能分析。應用人工智能算法和模型，物聯網系統能夠自動識別設備故障、預測設備壽命、優化設備運維等，實現智能化、自動化的管理和決策。此外，人工智能技術還能夠為物聯網系統提供個性化的服務和應用，滿足用戶的不同需求[1]。

3 物聯網技術在電氣工程設備遠程監控中的應用

3.1實時數據感知與高效采集

在電氣工程設備遠程監控系統中，物聯網技術的核心作用體現在其實時數據感知與高效采集能力方面。通過高精度的傳感器網絡、先進的數據采集技術、邊緣計算技術以及穩定的通信協議和技術，物聯網技術實現了對電氣工程設備運行狀態的全面感知和高效采集，為遠程監控平臺提供了豐富、準確的數據支持，為設備的智能運維和決策提供了堅實的基礎。在電氣工程設備的遠程監控中，實時數據感知與高效采集依賴于高精度的傳感器網絡，能夠實時捕捉設備運行的各種關鍵參數。這些參數，如電流、電壓、溫度、振動、頻率及功率因數，綜合描繪了設備的全面運行狀態。為有效提升數據采集效率，物聯網技術可引入MEMS（微機電系統）傳感器、光纖傳感器等尖端傳感器。此類傳感器憑借小巧的體積、低能耗、高精度及快速響應的特性，能夠充分滿足電氣工程設備在復雜多變環境下的監控要求。

針對電氣工程設備多工況運行產生的數據動態特性，可在物聯網數據采集系統中創新性地嵌入了邊緣計算架構。該架構通過部署自適應濾波算法與異常數據識別模型，在數據源側完成噪聲抑制、特征提取及數據脫敏等預處理操作。經工業級有損壓縮算法處理后的有效數據包，其帶寬占用得以大幅降低，同時實現了對端到端傳輸時延的控制[2]。

在感知層與應用層的數據通道構建中，物聯網通信協議棧形成多維度傳輸支撐。面向電氣設備監控場景，系統采用MQTT協議實現設備狀態數據的即時推送機制，其發布/訂閱模式顯著優化網絡資源利用率；CoAP則適配低功耗傳感節點的批量數據傳輸需求。通過協議轉換中間件實現多源異構數據的標準化封裝，結合分布式架構的動態路由選擇，構建起具備彈性擴展能力的傳輸通道，確保大規模設備接入時的數據流通效率與完整性。

3.2遠程可視化監控平臺構建

在電氣工程設備的遠程監控領域，遠程可視化監控平臺的構建不僅實現了對設備運行狀態的實時監控，還通過圖形化、直觀化的界面展示，為運維人員提供了便捷、高效的管理。該遠程可視化監控平臺設計需考慮數據的集成與展示。該平臺可以利用物聯網技術，將分布在不同地理位置、不同類型的電氣工程設備數據實時采集并匯總至云端或數據中心。此類數據經過處理和分析后，運用Web技術、圖形化界面（GUI）以及數據可視化技術，以圖表、曲線、儀表盤等多種形式直觀展示出來。運維人員能夠利用計算機、手機等便攜設備，隨時接入平臺，查閱設備的即時運行狀態、過往數據記錄及報警提示等信息，實現對設備的全面掌控。為了提升平臺的監控效率和準確性，遠程可視化監控平臺還融入了人工智能技術，構建設備運行狀態模型。平臺能夠自動分析設備數據，識別異常狀態，并預測設備未來的運行趨勢。

當設備出現故障或異常時，平臺能夠迅速發出報警，并運用智能診斷系統進行故障定位和原因分析，為運維人員生成及時的維修建議。此外，遠程可視化監控平臺還具備強大的數據分析和報表生成功能，能夠根據用戶需求，對設備數據進行深度挖掘和分析，生成各類統計報表和趨勢圖，為設備管理者提供決策支持。例如，通過能耗分析報表，管理者可以了解設備的能耗情況，制定節能降耗措施；借助設備壽命預測報表，管理者可以預測設備的更換時間，提前做好設備更新計劃[3。在平臺的安全性方面，遠程可視化監控平臺采用了多重安全措施，確保數據的安全性和隱私性。平臺可以運用加密技術保護數據傳輸過程中的安全，采用訪問控制機制限制對數據的訪問權限，同時定期備份數據以防止數據丟失。

3.3基于數據驅動的故障預警與智能診斷

基于數據驅動的故障預警與智能診斷技術充分利用物聯網所收集的海量設備運行數據，運用高級數據分析及人工智能算法，實現對設備故障的提前預警與精確診斷，顯著提升了設備的運維效率與可靠性。故障預警機制的核心在于對設備運行數據的持續監測與異常識別。物聯網通過部署在設備上的各類高精度傳感器，實時捕捉電流、電壓、溫度、振動等關鍵參數，并將這些數據實時上傳至云端或數據中心。隨后，利用數據預處理技術，如數據清洗、歸一化等技術，確保數據的準確性和一致性。在此基礎上，運用時間序列分析、模式識別等高級數據分析方法，挖掘數據中的潛在規律與異常模式，實現對設備故障的早期預警。

智能診斷技術則進一步提升了故障處理的精準度與效率。它依賴深度學習、神經網絡等人工智能算法，對設備運行數據進行深度學習與訓練，構建設備故障預測模型。當設備出現故障時，該模型能夠迅速識別故障類型，定位故障源，并預測故障的發展趨勢。同時，結合專家系統、知識圖譜等輔助工具，該模型還能提供詳細的故障診斷報告與維修建議，指導運維人員迅速采取措施，使設備恢復正常運行。隨著設備運行數據的不斷積累，該模型能夠持續學習新的故障模式，不斷提升故障預警的準確性與智能診斷的精度。在實際應用中，還可引入聯邦學習、遷移學習等先進技術，實現跨設備、跨場景的故障知識共享與遷移，進一步提升該模型的泛化能力與適應性。

3.4運維策略優化與智能決策支持

通過在電氣工程設備遠程監控中的應用物聯網技術，可構建全生命周期數據鏈與智能分析體系，推動運維策略從傳統計劃性模式向預測性、主動性方向升級。在電氣工程領域，設備運行狀態與環境參數的實時感知是核心，借助嵌入式傳感器、智能網關及分布式通信網絡，可實現對斷路器、變壓器、繼電保護裝置等關鍵設備的電壓、電流、溫升、機械特性等參數的毫秒級采集與傳輸，并通過邊緣計算節點完成異常波形識別與特征量提取。在此基礎上，基于設備機理模型與運行歷史數據訓練的機器學習算法，能夠動態評估絕緣老化、觸點磨損等隱性劣化趨勢，形成涵蓋健康指數、風險等級的多維度狀態畫像，為差異化運維策略制定提供量化依據[]。

在智能決策支持層面，系統通過構建設備數字孿生體，融合實時監測數據、環境工況及電網調度指令，利用深度強化學習算法建立動態優化模型。該模型可自主生成維護優先級排序、備件調配方案及檢修窗口建議，同時結合電網負荷特性與設備關聯關系，實現故障隔離策略、應急資源調度的全局最優解計算。運維人員通過可視化決策平臺，可直觀掌握設備集群健康態勢，接收系統推薦的預防性維護方案或故障處置預案，并通過人機協同機制對決策邏輯進行反饋優化，形成數據驅動下的閉環決策增強體系。此技術架構有效解決了傳統運維中信息孤島、經驗依賴等問題，顯著提升電氣設備管理精細化水平和電網運行可靠性。

4 結束語

綜上所述，物聯網技術在電氣工程設備遠程監控中的應用，不僅極大地提升了設備運維的效率與準確性，還為電力系統的安全穩定運行提供了有力保障。通過實時數據感知、遠程可視化監控、故障預警與智能診斷以及運維策略優化與智能決策支持等一系列先進技術的融合與創新，能夠構建起一個智能化、自動化的設備監控與管理體系。未來，隨著技術的不斷進步與應用的深入拓展，物聯網技術將在電氣工程領域發揮更加重要的作用，推動電力行業向更加高效、智能、可持續的方向發展。

參考文獻

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[4]諸劍，王玉鵬，房劍飛，等.基于大數據的工程機械遠程監控系統研究[J].科技資訊，2018，16（35）：61，65.