物联网环境下电气设备实时状态信息监测技术

物联网环境下电气设备实时状态信息监测技术

李冀红

身份证号码：130582198203152010

摘要：近年来，我国的电力行业有了很大进展，电力系统建设越来越完善。在电力系统中，某一环节的变电设备一旦出现故障且未及时检修，就会对整个电力系统运行造成严重影响。由于人工巡检难以做到实时监测，设备状态频发事件时有发生，亟须一种手段能够对这类变电设备的运行进行实时监测，同时根据变电设备的实时状态变化对变电设备可能出现的故障进行分类预警。本文就物联网环境下电气设备实时状态信息监测技术进行研究，以供参考。

关键词：物联网环境；实时状态；运行参数；电气设备

引言

现如今，国内外电网大面积停电事故时有发生，给社会生产和人民生活带来了严重的影响。这些事故的根本原因主要与电网设备存在的问题和电网运行的问题密切相关，引起了广泛的关注和深刻的反思。电气设备状态当前，随着在线监测技术的不断创新和发展，电气设备状态监测与远程诊断系统已经成为电力系统运行中不可或缺的一部分。因此，深入分析并不断优化该系统的设计与实现，对提升电气设备运行效果和电力系统整体性能具有极为重要的意义。

1变电设备健康状态监测系统介绍

变电设备健康状态检测系统是利用物联网技术、多传感器融合技术等先进技术手段，实现自动信息采集、测量、控制、保护和监测等基本功能。同时，该系统可以根据实际需求支持电网实时自动控制、协同控制、智能调节和在线分析等高级功能。其核心在于能够根据变电设备的实时状态变化，对可能出现的故障进行分类预警。该系统的设计主要分为系统终端控制器和系统网络平台的设计。

2物联网环境下电气设备实时状态信息监测技术

2.1应用架构

应用架构可划分为五个层次。第一个层次为系统支撑平台，这一层是系统的基础，包括平台工作支撑功能、人员管理功能、权限体系管理功能和公共短信平台、系统监控平台、问题管理平台等。第二个层次为数据处理平台，这一层包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据展示等功能，其中数据分析功能利用大数据技术和人工智能技术，对电气设备的状态数据进行故障诊断、预警提醒和维护建议等。第三个层次为运维监控，这一层主要在于数据运维，各级部门需要基于监测管理、数据管理来完成数据指标考核目标，依据指标数据开展电气设备运维工作。第四个层次为业务应用层，这一层是系统的核心，包括电气设备状态监测、故障诊断、预警提醒、维护建议等功能。第五个层次为接口服务平台，这一层主要基于公共服务平台实现信息共享和交互，具备配置管理、服务监管、问题处理、安全认证等功能，为各系统信息共享提供支持，提高业务效率。

2.2基于机器学习的故障预测

基于机器学习的故障预测方法利用历史数据来训练模型，从而预测设备未来的故障行为。其中包括监督学习方法、无监督学习方法、半监督学习方法和时间序列分析方法。监督学习方法需要有标记的数据集，包括正常状态和故障状态的数据，常用的算法有决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等，可以较准确地预测设备的故障类型和发生时间，但需要大量的标记数据进行训练。无监督学习方法不需要标记数据，而是根据数据的自然分布和相似性进行聚类和异常检测，常用的算法有K-means聚类、DBSCAN、自编码器等，可以发现潜在的故障模式，但对异常值和噪声敏感。半监督学习方法结合了监督学习和无监督学习的优点，利用少量的标记数据和大量的无标记数据进行训练，常用的算法有标签传播、生成对抗网络等，可以降低标记数据的需求，提高模型的泛化能力。时间序列分析方法专门针对时间序列数据进行故障预测，如自回归模型、滑动窗口、长短时记忆网络（LSTM）等，可以捕捉数据的动态变化和周期性规律，有助于提高预测的准确性。

2.3现场状态监测系统

现场状态监测系统是安装在电力用户现场的一套软件系统，负责实时采集电气设备的运行数据，记录设备的状态变化，并将相关数据传送到中央处理器。该系统主要实现以下功能：实时数据浏览：通过网络技术，用户可实时查询和分析设备状态数据，以确保及时了解设备性能，提供有效工具给运维人员，迅速响应潜在问题，保障设备可靠性和稳定性。同时，系统设定报警规则，实时分析数据，触发报警，提醒运维人员注意潜在风险。参数信息提供：系统通过温湿度和气体传感器，将数据传送至计算机，为用户提供详尽的设备参数信息，包括性能指标，促使深入系统分析，及时发现问题，制定相应维护计划，提高设备管理效率和维护质量。

2.4基于计算机视觉的电力设备状态监测和故障诊断算法

基于计算机视觉的电力设备状态监测和故障诊断算法是利用计算机视觉技术对电力设备图像进行处理和分析，以实现对设备状态和故障的监测和诊断。该算法首先对电力设备图像进行预处理，包括图像增强、滤波和去噪等。然后，利用图像处理和分析方法提取出图像中的特征信息，如纹理、颜色和形状等。最后，通过特征提取和分类算法，对提取出的特征进行分类和识别，实现对设备状态和故障的监测和诊断。基于计算机视觉的电力设备状态监测和故障诊断算法具有非接触、实时性和准确性等优点，可以有效地监测设备状态和诊断故障。它可以被应用于电力系统中的各种设备，如变压器、发电机和开关设备等，提高电力系统的可靠性和稳定性，减少因故障而造成的损失。

2.5设备状态显示与控制界面

设备状态显示界面主要用于直观地展示每个变电设备的工作状态信息。这些信息由终端控制器实时上传至服务器，并保存在相应的数据库中。网络平台会实时从数据库中匹配信息，并将设备状态数据实时呈现出来。由于变电设备周围存在一定的安全风险，进行远程控制变得十分必要。设备控制界面的功能就是远程控制特定变电设备的开启和关闭操作，以提升操作人员的安全性。在一条完整的生产线中，变电设备的开启与关闭顺序需要严格按照相应的设备顺序进行，但在传统工厂中，为了控制设备，需要耗费大量的人力和物力。因此，系统内设一套设备顺序控制界面，能使操作人员根据生产流程来自动设计设备的启动和关闭顺序，从而提高生产效率并减少人力成本。

2.6大数据分析

为了提高维护决策的精度和全面性，使用大数据分析技术对设备运行数据进行分析和处理。我们采用了Spark和Hadoop等大数据处理平台，利用机器学习算法、自然语言处理技术和知识图谱等技术实现数据挖掘和知识发现。

结语

通过运用计算机视觉技术实现对电力设备状态的实时监测和故障诊断，可以弥补传统方法的不足，提高电力系统的可靠性和稳定性。计算机视觉技术能够通过对设备的图像或视频进行分析和处理，自动提取特征并进行状态判断和故障诊断。相比于传统方法，计算机视觉技术具有实时监测、远程监控、高效准确等优势。然而，计算机视觉技术在电力设备状态监测和故障诊断领域的应用还面临一些挑战，如多样性的设备类型、复杂的工作环境和大量的数据处理等。因此，未来的研究可以进一步深化对各种电力设备的识别和监测算法的研究，优化算法的性能和精度，以提高电力设备的安全性和可靠性。

参考文献

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