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★國網大連供電公司倪劍禮

關鍵詞：智能化變電站；環境監測；預警系統；分布式架構

隨著電力系統的不斷發展和智能電網建設的推進，變電站作為電力系統的重要節點，其運行穩定關系到電網的可靠性。本研究的主要內容包括系統總體設計、預警模型設計和仿真分析，主要創新點包含基于分布式架構的智能化變電站環境監測系統設計方案。本研究設計了包括圖像采集、溫濕度采集和風量采集在內的多種前置機，提高了數據采集的精確性和可靠性，構建了涵蓋溫濕度、液位、空氣質量和設備異響的全面預警指標體系，確保了系統的預警準確性和實時性。

1　智能化變電站環境監測系統總體設計

1.1　系統總體架構設計

智能化變電站環境監測系統采用分布式架構，包含了變電站現場設備、數據采集與傳輸網絡、數據處理終端以及遠程監控中心和移動終端等，如圖1所示。

圖1 系統總體架構示意圖

（1）變電站現場設備^[1]。在變電站環境監測系統中，部署了多種傳感設備和采集裝置，包括溫濕度傳感器、液位傳感器、空調和風機監測裝置、圖像采集設備以及聲音采集裝置等。

（2）數據采集與傳輸網絡。數據采集與傳輸網絡主要包含以下模塊：（1）控制器局域網（Controller Area Network，CAN），實現變電站內部短距離數據傳輸，如采集控制柜內溫濕度數據；（2）第四代移動通信網絡（4th-Generation，4G），進行遠程數據傳輸；（3）傳輸控制協議/網際協議（Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP），作為標準網絡協議，用于各層間的數據交互。

（3）數據處理終端。數據處理終端位于變電站現場，通過通信網關或者各種傳感器和采集裝置的數據，實現數據的統一接入和轉發。數據處理終端對采集的原始數據進行預處理、分析和存儲，并通過4G網絡或外網將處理后的數據傳輸至遠程監控中心和移動終端。

（4）移動終端。系統實現了手機APP訪問方式，遠程監控中心通過手機APP對變電站環境進行全面監控、數據分析和管理。工作人員也可通過手機APP隨時查看監測數據、接收告警信息，實現移動化監控和管理。

1.2　系統硬件設計

1.2.1　圖像采集前置機設計

本文設計了基于嵌入式系統的圖像采集前置機，該設計主要包括四個功能模塊：視頻信號采集與JPEG壓縮模塊、嵌入式核心處理模塊、網絡接口模塊。視頻信號采集與壓縮模塊由視頻輸入處理器SAA7111A和JPEG編解碼芯片ZR36060組成；嵌入式核心處理模塊采用Altera公司的FPGA芯片EP1C12Q240C8，內部集成了NiosⅡ軟核處理器；網絡接口模塊使用RTL8019AS芯片實現以太網通信功能，通過RJ45接口與外部網絡連接。圖像采集前置機在運行中，主要通過攝像頭采集的模擬視頻信號經過SAA7111A進行A/D轉換，轉換后的數字視頻信號被送入ZR36060進行JPEG壓縮，并通過FIFO緩沖傳輸給EP1C12Q240C8處理器，最終通過RTL8019AS芯片將數據包發送到遠程監控中心。其中處理器還可以接收來自遠程監控中心的控制指令，實現對攝像頭的遠程控制。

1.2.2環境溫濕度采集前置機設計

環境溫濕度采集前置機基于無線傳感網絡，由SHT20溫濕度傳感器、CC2530微控制器、無線通信和電源模塊組成。該前置機由SHT20傳感器通過采集環境溫濕度數據，將數據傳輸給CC2530微控制器，對數據進行初步處理，再利用內置的射頻收發器和外接天線將數據包發送到接收端，接收端設備（如數據匯聚節點或網關）接收到無線傳輸的溫濕度數據后，進一步處理溫濕度數據信息。

1.2.3風量采集前置機設計

風量采集前置機核心部件主要以MPXV4006DP壓阻式傳感器為主，后者屬于單片硅壓力傳感器。本次設計在MPXV4006DP傳感器后端配置了信號調理電路，該電路以AD623運算放大器為核心，負責對傳感器輸出的微弱信號進行放大和濾波處理。經過調理的信號通過單向二極管輸出到模數轉換器，轉換為數字信號后傳輸給微處理器進行處理。

風量采集前置機在運行中，同樣由MPXV4006DP傳感器感知風壓變化，將壓力信號轉換為電信號輸出，電信號經過AD623運放進行放大和濾波處理，然后通過ADC轉換為數字信號，微處理器接收數字信號后，進行數據分析和處理。最后通過LoRa無線模塊將處理后的數據傳輸到后臺管理系統，并接收系統指令，實現對采集參數的遠程調節。

1.3　軟件架構設計

智能化變電站環境監測系統的軟件架構采用分布式設計，主要分為后臺管理系統和移動端兩大部分^[2]。（1）后臺管理系統：作為系統軟件的核心，后臺管理系統主要包含了采集數據、日志管理、系統報警、設備信息維護和報表管理五個主要模塊。（2）移動端：主要包括數據查看、圖像采集、異響采集和預警信息四個功能模塊，可以通過系統軟件運用提高系統靈活性和響應速度，促使運維人員能夠快速發現和處理潛在問題。

2　智能化變電站預警系統開發研究

2.1　預警指標體系構建

智能化變電站環境監測預警系統指標體系涵蓋了溫濕度、液位、空氣質量和設備異響四個主要方面。

（1）溫濕度指標針對變電站控制柜、繼電保護室和蓄電池室等關鍵區域，設定了分級預警閾值^[3]。例如，控制柜內部溫度預警值為35℃，報警值40℃；相對濕度預警值60%，報警值70%。（2）液位監測主要關注消防水池、事故油池和電纜層積水。以事故油池為例，液位達到總高度80%時預警，90%時報警。（3）空氣質量監測側重于六氟化硫（SF6）氣體濃度，預警值為3000mg/m3，報警值6000mg/m3。（4）設備異響檢測基于聲音頻譜分析，通過比對正常運行時的聲音特征來識別潛在故障。

2.2　預警模型設計

變電站環境監測預警系統采用多層次、多維度的綜合分析方法，以實現對潛在風險的精準識別和及時預警^[4]。該模型主要包括數據采集、數據預處理、特征提取、模式識別和預警決策五個關鍵環節，如圖2所示。

圖2 系統預警流程圖

在數據采集階段，系統通過分布在變電站各處的傳感器網絡實時收集溫濕度、液位、空氣質量和設備聲音等多種環境參數。數據預處理環節負責對原始數據進行濾波、去噪和標準化處理，以提高后續分析的準確性。特征提取階段利用傅里葉變換、小波分析等算法從處理后的數據中提取關鍵特征。模式識別環節則結合支持向量機（Support Vector Machine，SVM），對提取的特征進行分類和異常檢測。最后，預警決策模塊基于預設的閾值和專家規則，結合歷史數據分析和實時趨勢預測，給出最終的預警結果。

2.3　預警信息推送模塊設計

預警信息推送模塊根據預警級別和類型對信息進行分類，分為普通提醒、重要預警和緊急警報三個等級^[5]。對于不同級別的預警，系統采用不同的推送策略。普通提醒通過系統內部消息或電子郵件方式推送；重要預警除了系統消息和郵件外，還會通過短信通知相關人員；緊急警報則會啟動多重通知機制，包括系統彈窗、短信、電話和移動應用推送等，確保相關人員能夠第一時間獲知并處理緊急情況。

3　仿真分析

3.1　系統仿真

為驗證智能化變電站環境監測與預警系統的有效性和可靠性，我們設計了一套系統仿真環境。其以某500kV智能化變電站2023年全年的歷史數據作為基礎，模擬了變電站在不同工況下的環境參數變化和潛在風險情況^[6]。仿真主要包括以下幾個方面：

（1）溫濕度仿真。基于歷史數據，建立了時間序列模型，包含日變化、季節變化和隨機擾動三個組成部分。日變化采用正弦函數模擬，振幅為5℃；季節變化使用傅里葉級數擬合，考慮了年周期變化；隨機擾動則采用均值為0、標準差為1.5℃的高斯白噪聲模擬。

（2）液位監測仿真。針對消防水池和事故油池，建立了基于微分方程的液位變化模型。消防水池考慮了0.5mm/d的正常蒸發率，以及突發降雨導致的快速上升（模擬50mm/h的降雨強度）。事故油池則模擬了設備漏油情況，設定漏油速率為100L/h，持續2h。

（3）空氣質量仿真。通過模擬SF6氣體濃度變化，設SF6濃度呈0.1mg/（m3/h）的速率緩慢增加。突發泄漏場景則設定初始泄漏速率為10mg/（m3/h），呈指數衰減。

（4）設備異響仿真。基于正常運行設備的聲音頻譜，添加了不同類型和程度的噪聲信號。在模擬變壓器異常時，在1kHz-2kHz頻段增加了10dB的噪聲；模擬斷路器故障時，在50Hz-100Hz頻段增加了15dB的脈沖噪聲。

仿真過程中，設置了1000次模擬，每次模擬持續時間為24h，采樣間隔為1s。在每次模擬中，隨機插入1～3次異常事件，用于測試系統的檢測能力，以評估系統性能。

3.2　仿真效果

基于系統仿真分析，系統在各項關鍵指標上均達到或超過了設計預期，展現出系統的高性能和高可靠性，結果如表1所示。

表1 仿真結果

數據顯示，系統在各類異常情況下的檢測時間均控制在30s以內，準確率普遍超過95%，誤報率控制在2.5%以下，以上指標均優于行業標準，體現了系統的高效性和可靠性。

4　結語

本研究開發的智能化變電站環境監測與預警系統，通過集成多種傳感技術、數據處理算法和預警模型，實現了對變電站環境的全面監測和實時預警。系統采用的分布式架構提高了數據采集和處理的效率，多層次的預警模型和智能化的信息推送機制增強了系統的預警能力和響應速度。仿真分析結果表明，系統在檢測時間、準確率和誤報率等關鍵指標上均達到了較高水平，驗證了系統的可靠性和實用性。未來的研究可進一步優化預警模型，引入深度學習等先進算法，提高系統的預測能力和自適應性，開展系統在實際變電站環境中的長期運行測試，不斷完善和優化系統性能。

作者簡介：

倪劍禮（1984-），男，遼寧大連人，工程師，學士，現就職于國網大連供電公司，主要從事安全智能電網方面的工作。

參考文獻：

 [1] 岳仁峰, 趙書民, 劉勇, 等. 箱式變電站環境監測系統軟件開發和實現[J]. 電子技術與軟件工程, 2023 (4) : 41 - 44.

[2] 翟文亞. 基于物聯網的智能變電站監控與運維系統研究[J]. 信息記錄材料, 2023, 24 (11) : 226 - 228.

[3] 王利民, 金枝潔, 方艷, 等. 新型數字智能變電站監控及巡視系統應用研究[J]. 通信電源技術, 2023, 40 (14) : 19 - 21.

[4] 蔣嬪, 李睿. 變電站端子箱智能環境則系統的研究與應用[J]. 電子制作, 2024, 32 (2) : 98 - 101.

[5] 薛晴予, 孫婷. 大數據視域下變電站自動化監測控制系統的研究[J]. 現代工業經濟和信息化, 2023, 13 (9) : 109 - 111.

[6] 楊博宇. 無人機在變電站運行環境監測中的運用研究[J]. 光源與照明, 2022 (10) : 164 - 166.

摘自《自動化博覽》2024年11月刊