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李海龍

（南陽飛龍電力集團有限公司，河南南陽  473000） 

摘?要：在智能配電網中，實時監測與故障診斷是至關重要的一環，其對及時發現故障并采取相應的處理措施具有非常重要的作用。本文通過研究分析智能配電網的實時監測與故障診斷技術，以探索基于人工智能的故障診斷方法及其在10 kV配網中的應用。同時，通過分析電力物聯網在智能配電網中的應用及其技術發展方向，設計了智能配電網故障診斷系統，并對其進行了效果評估。

關鍵詞：智能配電網；物聯網；實時監測；故障診斷；人工智能

中圖分類號：TM769 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2024）17-0014-03

 

0引言

隨著我國經濟的快速發展，電力需求不斷增長，對電網的智能化、可靠性和穩定性提出了更高要求。智能配電網作為電力系統的重要組成部分，其運行狀態直接關系到電力供應的質量和效率。基于物聯網的實時監測與故障診斷技術在智能配電網中的應用，有助于提高電網的運行管理水平、降低故障率，保障電力供應的可靠性。本文旨在探討智能配電網中基于物聯網的實時監測與故障診斷技術研究，為我國智能電網的發展提供理論支持和實踐支撐。

1智能配電網與物聯網技術概述

1.1智能配電網的定義與特點

智能配電網是指采用先進的信息技術、通信技術、控制技術和電力電子技術，實現對配電網的實時監測、自動控制和故障處理，以提高供電質量和運行效率。其特點包括：高度自動化、信息化、互動化和可靠性。

1.2物聯網技術在智能配電網中的應用

物聯網技術在智能配電網中的應用主要體現在以下幾個方面：設備狀態監測、環境監測、故障診斷、遠程控制等。通過將物聯網技術與智能配電網相結合，實現對電網運行狀態的實時監控，提高故障處理速度。

1.3智能配電網的發展趨勢

未來智能配電網將朝著以下方向發展：更高的供電可靠性、更優的電能質量、更低的運維成本、更廣泛的分布式能源接入和更靈活的調度運行。

2智能配電網實時監測技術

2.1實時監測系統的架構與組成

實時監測系統是智能配電網運行安全與效率的關鍵保障，其架構設計充分考慮了系統的分布式特點、數據處理的實時性和信息傳輸的可靠性。傳感器作為系統的前端，扮演著“感官”的角色，能夠精確捕捉到配電網設備的溫度、電流、電壓等關鍵參數。數據采集裝置則如同“大腦”一般，對傳感器收集的原始數據進行整合、處理和初步分析，確保數據的有效性。通信網絡構成了系統的“神經系統”，通過有線或無線的方式，將處理后的數據迅速傳輸至監控中心。監控中心作為系統的“指揮中心”，不僅負責接收和分析數據，還承擔著預警、決策和調度的重要任務。這一架構的設計，使得實時監測系統能夠實現對配電網狀態的全方位監控^[1]。

2.2傳感器技術在實時監測中的應用

在智能配電網的實時監測中，傳感器技術發揮著至關重要的作用。溫度傳感器能夠實時監測設備的運行溫度，預防因過熱導致的設備損壞；電流傳感器用于監測線路中的電流大小，及時發現異常電流，防止線路過載；電壓傳感器則關注電壓的穩定性，確保電網運行在安全可控范圍內。這些傳感器具有高精度、快速響應和抗干擾能力強等特點，能夠適應復雜多變的電網環境。通過這些傳感器，實時監測系統能夠獲取配電網設備的實時狀態信息，為后續數據處理和分析提供有效且可靠的數據源。

2.3數據采集與傳輸技術

數據采集與傳輸技術是實時監測系統的核心，其性能直接影響到監測數據的準確性和時效性。高效的數據采集技術能夠確保在復雜的電網環境下，快速、準確地捕捉設備的狀態信息。同時，采用先進的通信協議和穩定的通信網絡（如光纖通信、無線專網等）保證了數據傳輸的實時性和穩定性。在數據采集與傳輸過程中，還需要考慮數據的壓縮和加密，以減少傳輸帶寬的占用和提高數據的安全性。通過這些技術的綜合應用，實時監測系統能夠實現對配電網設備狀態的實時監控，為故障診斷和預防性維護提供有力支持^[2]。

3基于人工智能的故障診斷方法

3.1人工智能技術在故障診斷中的應用

人工智能技術在故障診斷領域的應用，為配電網的穩定運行提供了強有力的技術支持。專家系統模擬了人類專家的判斷邏輯，能夠處理復雜的故障情況，為運維人員提供決策建議。神經網絡則通過模仿人腦的處理方式，對大量數據進行學習，從而能夠識別出故障的特征模式。支持向量機作為一種有效的分類方法，能夠在高維空間中找到最優的決策邊界，提高故障診斷的準確性。這些人工智能技術的應用，不僅加快了故障診斷的速度，還大幅提升了診斷的準確性，為智能配電網的可靠運行提供了保障^[3]。

3.2 10 kV配網智能感知與故障診斷的實現

在10 kV配網系統中，智能感知設備的部署是實現故障診斷的關鍵。這些設備能夠實時采集線路和設備的運行數據，包括電流、電壓、溫度、濕度等多維度信息。通過將這些數據傳輸至后臺處理系統，人工智能技術可以對數據進行深度分析，快速識別出故障征兆。智能感知與故障診斷的實現，不僅減少了人工巡檢的工作量，還能在故障發生的第一時間作出響應，從而顯著提高故障處理的速度，降低因故障造成的損失。

3.3故障診斷算法與模型

本文的研究重點是基于神經網絡的故障診斷算法，該算法通過構建多層神經網絡結構，實現對配電網故障特征的提取和分類。首先，通過對大量歷史故障數據的訓練，神經網絡能夠學習到故障的特征模式。其次，建立故障診斷模型能夠對實時采集的數據進行特征提取，并與學習到的故障模式進行匹配，從而實現對故障的準確識別。此外，為了提高模型的泛化能力，研究還采用了交叉驗證和模型優化等技術。最終，該故障診斷模型在實際應用中展現出了較高的診斷準確率和魯棒性^[4]。

4電力物聯網在智能配電網中的應用

4.1電力物聯網的架構與功能

電力物聯網的架構設計充分考慮了配電網的復雜性和監測需求，分為三個層次：感知層、網絡層和應用層。感知層是物聯網的“觸角”，由各種傳感器和執行器組成，負責收集配電網設備的實時狀態信息。網絡層則是信息傳輸的“高速公路”，通過有線或無線通信技術，將感知層收集的數據安全、高效地傳輸至應用層。應用層作為數據處理和應用的“大腦”，對收集到的數據進行處理和分析，實現設備狀態的實時監測和故障診斷。這一架構不僅確保了信息的流暢傳遞，還提供了智能化處理的能力，為配電網的穩定運行提供了堅實的技術支撐^[5]。

4.2電力物聯網在配電網監測與故障診斷中的應用

電力物聯網技術在配電網監測與故障診斷中的應用，極大地提升了電網的運行管理水平。通過部署在配電網中的傳感器和智能設備，電力物聯網能夠實時監測設備的狀態，包括電壓、電流、溫度等關鍵參數，及時發現潛在的故障隱患。在故障發生時，系統能夠迅速定位故障點，分析故障原因，并提供相應的處理建議，從而縮短故障處理時間，減少停電損失。此外，電力物聯網還能夠實現對配電網的遠程控制，提高運維效率，降低人力成本。

4.3技術方向與發展目標

展望未來，電力物聯網技術的發展將圍繞幾個關鍵方向展開。首先，提升感知能力，開發更精準、更可靠的傳感器，以獲取更全面的電網狀態信息；其次，優化網絡結構，提高通信網絡的覆蓋范圍和傳輸效率，確保數據的實時性和穩定性；最后，提高數據處理和分析能力，通過人工智能和大數據技術，對海量數據進行深度挖掘，提升故障診斷的準確性和預測性。這些發展目標旨在構建一個更加智能、高效、可靠的電力物聯網，為智能配電網的持續發展提供動力^[6]。

5智能配電網故障診斷系統的設計與實現

5.1系統設計原則與方法

在設計故障診斷系統時，要遵循可靠性、實時性和可擴展性的原則。可靠性原則確保系統在多種環境下穩定運行，實時性原則保證故障信息的即時處理，可擴展性原則為未來功能擴展預留空間。模塊化設計方法能夠將系統劃分為若干獨立的功能模塊，每個模塊負責特定的任務，便于開發和維護。這種設計不僅提高了系統的靈活性，還降低了故障診斷系統的復雜性和成本。

5.2監測設備與傳感器的選擇

在選擇監測設備與傳感器時，要依據監測需求和環境條件進行嚴格篩選。傳感器需具備高精度和快速響應能力，以確保數據的準確性和實時性。監測設備則要適應電網的復雜環境，具備良好的抗干擾能力和穩定性。通過精心選擇，確保系統采集到的數據真實可靠，為故障診斷提供了堅實基礎^[7]。

5.3數據處理與分析能力

系統采用了高效的數據處理和分析算法，能夠對大量實時數據進行快速處理。這些算法不僅能夠從復雜的數據中提取有用信息，還能對配電網的運行狀態進行準確分析，及時發現異常情況。通過實時監控和故障診斷，系統能夠為運維人員提供決策支持，有效提高配電網的運行效率和安全性。

6結語

綜上所述，智能配電網中基于物聯網的實時監測與故障診斷技術是智能配電網建設中一個十分重要的研究領域。通過實時監測與故障診斷技術的應用，可以實現物聯網的實時監測與故障的快速處理，提高電網的可靠性和安全性。然而，在實際應用中，仍然面臨一些挑戰和難題，需要進一步研究和探索。隨著物聯網技術的不斷發展與完善，智能配電網的故障診斷技術將在未來取得更大的突破和進展，為智能配電網的安全穩定運行作出更大貢獻。

 

參考文獻

[1] 王小燕,王菊英.基于人工智能的物聯網設備異常狀態在線監測方法及系統:CN202111040714.1[P].2021-11-04.

[2] 湯福南,許翔,張可,等.基于物聯網和人工智能的核磁共振機房監測系統設計[J].中國醫療設備,2019,34(11):5.[3] 于磊,瑪扎阿里,伊母蘭阿里汗,等.一種基于人工智能的物聯網設備故障診斷方法:CN202210097614.0[P].2022- 10-09.

[4] 李振權.基于物聯網的人工智能監測系統:CN202011 015800.2[P].2020-11-21.

[5] 池海,夏伯慷,張欣欣,等.一種基于人工智能以及物聯網的校園安全監測系統:CN202211710926.0[P].2022-11-16.

[6] 張馳,蘇征,秦瑜,等.一種基于人工智能的工程物聯網安全監測系統:202311122934[P].2023-22-12.

[7] 李亞東,師展超,王超玉,等.一種基于智能物聯網的設備故障檢測方法:CN202210627061.5[P].2022-10-06.

 

收稿日期：2024-04-28

作者簡介：李海龍（1988—），男，河南南陽人，研究方向：配電網技術應用；結合大數據提升配電網管理、運行效率。

 

Research on Real Time Monitoring and Fault Diagnosis Technology Based on Internet of Things in Intelligent Distribution Network

LI Hailong

(Nanyang Feilong Electric Power Group Co., Ltd., Nanyang  Henan  473000)

Abstract:Real time monitoring and fault diagnosis are crucial in intelligent distribution networks, as they play a vital role in detecting faults in a timely manner and taking corresponding measures. This article explores the real-time monitoring and fault diagnosis technology of intelligent distribution networks to explore fault diagnosis methods based on artificial intelligence and their application in 10 kV distribution networks. It analyzes the application and technological development direction of power Internet of Things in intelligent distribution networks, designs an intelligent distribution network fault diagnosis system, and evaluates its effectiveness.

Key words:intelligent distribution network;Internet of Things;real time monitoring;fault diagnosis;artificial intelligence