1. 引言

隨著智能電網和數字化轉型的推進，電力設備的運行狀態(tài)監(jiān)測從傳統的定期檢修向實時在線監(jiān)測轉變。在線監(jiān)測系統能夠提前發(fā)現設備隱患，減少突發(fā)故障，提高電網可靠性。本文將深入解析電力設備在線監(jiān)測系統的架構，并探討其關鍵技術，為電力行業(yè)從業(yè)者提供參考。

2. 電力在線監(jiān)測系統架構

典型的電力設備在線監(jiān)測系統采用“感知層-傳輸層-平臺層-應用層”的分層架構，實現數據采集、傳輸、存儲、分析和可視化。

(1)感知層(數據采集層)

負責實時采集電力設備的運行參數，主要包括：

傳感器：如溫度傳感器(光纖測溫、紅外)、局放傳感器(UHF、TEV)、振動傳感器、電流/電壓互感器等。

智能終端：如在線監(jiān)測裝置(IED)，集成數據采集、預處理和邊緣計算功能。

監(jiān)測對象：變壓器、GIS(氣體絕緣開關)、電纜、斷路器等關鍵設備。

(2)傳輸層(通信網絡)

負責將采集的數據傳輸至云端或本地服務器，主要通信方式包括：

有線通信：工業(yè)以太網、光纖(抗電磁干擾強，適用于變電站)。

無線通信：4G/5G、LoRa、NB-IoT(適用于分布式新能源場站)。

混合組網：結合有線和無線，提高可靠性。

(3)平臺層(數據處理與分析)

數據存儲：采用時序數據庫(如InfluxDB)存儲海量監(jiān)測數據。

云計算/邊緣計算：

邊緣計算：在設備端進行初步分析(如FFT頻譜分析)，減少數據傳輸壓力。

云計算：結合AI算法(如LSTM、隨機森林)進行深度故障預測。

數據治理：數據清洗、歸一化處理，提高分析準確性。

(4)應用層(智能分析與決策)

可視化大屏：通過GIS地圖、趨勢曲線展示設備狀態(tài)(如溫度、局放水平)。

預警與診斷：基于閾值或機器學習模型觸發(fā)告警(如變壓器過熱預警)。

運維管理：生成檢修建議，支持工單派發(fā)，實現預測性維護。

電力設備在線監(jiān)測系統架構與關鍵技術解析

3. 關鍵技術解析

(1)多傳感器數據融合技術

單一傳感器監(jiān)測存在局限性，需結合溫度、局放、振動等多維度數據，提高故障識別準確率。

采用卡爾曼濾波、D-S證據理論等方法消除噪聲干擾。

(2)人工智能與大數據分析

故障預測：利用LSTM(長短期記憶網絡)預測設備剩余壽命(RUL)。

異常檢測：采用孤立森林(Isolation Forest)、自編碼器(Autoencoder)識別異常數據。

知識圖譜：構建電力設備故障庫，輔助運維決策。

(3)邊緣計算與云邊協同

邊緣計算：在監(jiān)測終端部署輕量級算法，降低云端計算負載(如實時FFT分析振動信號)。

云邊協同：關鍵數據上傳云端訓練模型，模型下發(fā)至邊緣端執(zhí)行。

(4)高可靠通信技術

5G+北斗：適用于移動設備監(jiān)測(如輸電線路無人機巡檢回傳)。

時間敏感網絡(TSN)：保障關鍵數據低延時傳輸。

(5)網絡安全與數據加密

遵循《電力監(jiān)控系統安全防護規(guī)定》(國家發(fā)改委14號令)。

采用VPN、區(qū)塊鏈技術確保數據不可篡改。

4. 未來發(fā)展趨勢

數字孿生：構建設備虛擬模型，實現實時仿真與故障推演。

AIoT深度融合：結合物聯網與AI，提升自動化運維水平。

標準化與互聯互通：推動IEEE C37.118等標準落地，解決多廠商設備兼容問題。

5. 結論

電力設備在線監(jiān)測系統通過智能傳感、大數據分析、云邊協同等技術，實現從“被動搶修”到“主動預防”的轉變。未來，隨著AI和5G技術的成熟，監(jiān)測系統將更加智能化，為電網安全穩(wěn)定運行提供更強保障。