物聯網技術在配電網智能巡檢中的應用研究

王大蕾

（江蘇聯合職業技術學院淮安生物工程分院，江蘇淮安，223200）

0 引言

配電網作業狀態在很大程度上決定了供電質量，為了盡可能提高供電質量，組織配電網巡檢工作顯得尤為重要。傳統的巡檢模式利用人力資源檢測配電網設備作業狀態，存在工作效率低、誤差大、覆蓋面不足等問題，缺少統一管理。從當前配電網巡檢工作效果來看，獲取巡檢數據信息不足，未能及時發現設備問題。為了彌補傳統巡檢模式的不足，配電網領域研究學者提出了智能配電網巡檢，該研究思路利用智能化操控技術，取代人工巡檢。由于配電網設備分布區較大，數量較多，加大了配電網巡檢系統開發難度，當前尚未形成完善的系統設計方案。本研究嘗試選取物聯網技術作為研究工具，提出配電網智能巡檢系統研究。

1 物聯網技術及其在電網中的應用

物聯網技術在電網中的應用，在配電網作業現場各個設備處安裝傳感器設備，通過實時監測設備作業狀態，對設備運行狀態給出正確判斷，從而為配電網管理工作開展提供參考依據。一般情況下，此項技術應用下智能電網具備功能如下：

（1）監測電氣設備作業狀態，包括氣壓、濕度、溫度等指標。

（2）根據采集到的指標數據，判斷當前主設備的作業狀態，是否達到“健康”標準。

（3）設置監測節點，通過監測各個節點的電氣量變化情況，判斷電氣設備工作狀態。

（4）設備檢修及人員工作狀況跟蹤。

（5）用戶與電網的網絡互動。

2 基于物聯網技術的配電網智能巡檢系統設計

2.1 系統架構

國家電網科技規劃中，提及了配電網智能巡檢系統研究，要求創新配電網巡檢模式，以智能化操控代替傳統人工巡檢模式，實現自動化巡檢并記錄相關數據，通過無線模塊傳輸現場設備作業數據。另外，對于采集到的設備作業狀態信息，能夠自動完成故障診斷。按照這些系統開發要求，本文選擇物聯網技術，按照輸變電設備運行周期，引入全生命周期管理方法，為設備配備傳感器，監測各個階段運行狀態，并將這些信息集中到一起，采用無線通信方式，發送至配電網監控中心，自動生成設備管控命令。

2.2 智能巡檢終端設計

2.2.1 智能巡檢終端結構設計

配電網設備作業環境較為特殊，需要長期在外部環境中運行，容易受到多種因素干擾，降低設備作業性能。例如，電氣、機械等。除此之外，自然環境也會對其作業狀態造成一定影響。在這些因素影響下，容易出現設備外觀異常，導線溫度過高，甚至發生斷股現象。配網系統設備同樣會受到較大影響，核心設備運行當中產生的電壓和電流超出正常作業范圍。所以，巡檢工作顯得尤為重要。本文提出的智能巡檢系統終端，針對巡檢期間故障多樣化特點，設置異構狀態信息，將其作為設備故障診斷參考依據，與現場采集信息進行比對，從人機交互模塊輸出診斷結果。如圖1所示為配電網智能巡檢結構框圖。

圖1 配電網智能巡檢結構框圖

該結構框架加主要由微控制模塊、檢測模塊、圖像采集模塊、人機交互模塊、“GPS+北斗”雙模定位模塊、通信模塊、電源模塊、NFC身份識別模塊、RFID掃描模塊、巡檢任務及巡檢優化策略接收管理模塊組成。其中，檢測模塊按照功能的不同，又分為5個子模塊，分別是地電波局部放電檢測模塊、超聲波局部放電檢測模塊、紫外局部放電檢測模塊、紅外測溫模塊、專業傳感器采集模塊。在微控制模塊作用下，對這些功能模塊進行有效控制，從而完成電網設備作業狀態信息采集，利用通信模塊發送信息。為了實現全方位管理，本系統巡檢終端增加了“GPS+北斗”雙模定位模塊，能夠有效定位員工位置和故障設備位置，支持數據實時采集和存儲，能夠有效識別用戶身份，從而為系統安全作業提供保障。整個終端由電源模塊提供電能，該模塊支持戶外連續供電。另外，在RFID掃描模塊作用下，實現快速讀寫。

2.2.2 智能終端巡檢層次化設計

本系統智能終端巡檢主要分為3個層次，分別是應用層、通信層、采集層，結構框架如圖2所示。

圖2 配電網層次化架構

該架構中，采集層位于架構的最底端，利用智能巡檢終端，控制配電設備作業狀態，同時建立與配電設備的通信連接，在各個設備上安裝傳感器等設備，作為信息采集工具。通信層位于架構的中間，以無線網絡GPRS/3G/4G/衛星作為通信工具，創建數據采集與交換系統，為數據傳輸提供有效渠道。目前，5G通信模式在該系統中的應用尚處于研究階段。應用層位于架構的頂端，主要負責數據的處理和分析，利用多種功能軟件，對數據進行處理，從中挖掘一些價值較高的信息，作為配電網設備作業狀態判斷依據，并生成巡檢任務，對巡檢優化路徑進行優化，以此提高巡檢效率和巡檢質量。

2.2.3 配電網智能巡檢實現步驟

本系統設計方案提及的配電網巡檢并未完全脫離人力資源，除了一些傳感器監測點以外，還采用人工巡檢方式，按照設定路徑檢查設備作業狀態和傳感器運行狀態。將巡檢人員記錄的現場信息與傳感器采集信息集中到一起，作為配電網設備操控命令下達參考依據，從而充分發揮智能巡檢作用。以下為此項功能實現主要步驟：

第一步：巡檢任務下發后，需要巡檢人員利用數字秘鑰，完成系統身份識別。在NFC身份識別對話框中輸入正確的用戶信息，身份驗證通過后，該工作人員可以得到無線通信模塊發送來的本次巡檢工作任務內容。

第二步：按照下發的巡檢任務內容，開始本次巡檢工作。在此期間，系統的“GPS+北斗”雙模定位功能自動開啟，同時利用RFID掃描功能實現快速讀寫，根據系統定位，結合當前員工所處地理位置，指引員工進入巡檢現場，按照指示走完巡檢路線，完成一次巡檢任務。

第三步：開啟圖像信息采集裝置、專業傳感器作業模式，開始采集現場作業設備數字、圖像信息，利用信息存儲與處理功能模塊，對這些信息采取存儲管理，根據操控要求，對部分信息采取預處理，使得獲取的數據應用價值更高。借助無線通信模塊，在應用層和網絡層之間建立通信連接，將這些處理后的信息發送至應用層，等待故障診斷。

第四步：數據匯總到應用層后，調用系統數據庫開始比對，觀察當前信息是否符合已經發生的多種故障，生成設備狀態診斷結果。另外，本系統還會生成地理信息，此部分信息將作為下一次巡檢路徑生成的優化依據。

2.3 智能巡檢優化

傳統的配電網線路巡檢路徑根據工作人員的多年工作經驗設定，這種巡檢路徑確定方式缺少科學依據，存在較強的主觀性，伴隨著較大的設備運行風險。為了彌補傳統巡檢的不足，本文提出一種智能巡檢優化策略。運用數據挖掘技術，對巡檢數據進行預處理，獲取研究價值更高的數據信息。根據設備作業原理，構建風險評價模型，將數據帶入模型中，對設備運行期間伴隨的風險大小進行評價。以風險評價作為巡檢路徑確定依據，以此提高巡檢效率。

2.4 系統管控功能模塊設計

為了降低配電網現場設備故障發生頻率，本系統利用有限的設備運行數據，對設備當前作業狀態及故障產生原因進行分析，確定故障產生具體位置，從而為設備故障維修提供可靠信息。其中，關于管控功能的設計，綜合運用貝葉斯網絡、信息熵理論等多種方法，建立一套支持配電設備故障檢測的模型。該模型主要對設備各項指標運行風險進行評價，同時給出故障發生概率評估結果。依據這些評價和評估結果，擬定設備管控方案。

3 系統測試分析

按照系統框架結構設計方案搭建系統硬件設備，2021年4月26日至2021年4月30日組織系統功能測試，以傳統巡檢方案作為對照組，通過觀察測試結果，判斷本系統設計方案在巡檢路徑優化、巡檢時效性、故障診斷、信息處理效率、故障定位5個方面是否有所改進。其中，傳統巡檢方案以多年工作經驗為依據，設計巡檢路徑，現場記錄數據，將此部分數據錄入計算機后上傳，由相應工作人員審核做出判斷，給出故障診斷結果。本系統則是采用智能操控模式，根據當前掌握的設備作業數據，判斷設備發生故障可能性，自動生成巡檢路徑，按照此路徑開始巡檢，利用信息采集終端設備獲取設備作業數據。

為了便于分析，表1中以平均數值作為統計分析依據。通過對比表1中數據可知，與傳統方案相比，本智能巡檢系統生成的巡檢路徑更短，大大縮短了巡檢時間的同時，提高了巡檢故障發生時效、巡檢故障診斷精準率、故障定位精準度、信息處理效率。其中，巡檢故障診斷精準率達到92.3%，故障定位精準度達到95.2%，符合配電網設備巡檢及故障診斷需求。

表1 系統測試結果

4 總結

本文圍繞配電網巡檢問題展開探究，為了提高巡檢時效性，優化巡檢路徑，提高故障診斷精準度，利用物聯網技術，開發一套智能巡檢系統。該系統利用核心控制器，對現場終端設備進行控制，實現了有效信息采集、數據實時傳輸，通過無線通信模塊，為巡檢管控中心提供相關信息，經過綜合分析準確下達管控命令。測試結果表明，本系統能夠有效采集配電網設備信息，在巡檢路徑、故障定位、信息處理等多個方面體現出較為明顯的優勢。