基于物联网的变电设备故障诊断研究

来源:用户上传      作者:杨合恭

　　摘要：随着我国现代化科学技术的不断发展，为加强物品监管力度，实现物体之间的高效管理，物联网应运而生。变电设备是现代供电网络中的重要组成部分，一般而言，核电站、火电站、风力发电站、水利发电等输出的电是高压电，而用户要使用的电是低压电，而变电设备就是实现两者之间电压转变的重要设备，一旦变电设备出现故障，将会影响到电力系统的稳定性和安全性，因此，在电力运行过程中，必须要对变电设备进行不定期的检查与诊断，确保供电过程中的安全。变电设备的故障检修，一直是电力系统的重点工作之一，我国已经在变电设备故障诊断方面取得了一定的经验和成果，但是由于科技条件的限制，缺乏精准性。将物联网和变电设备故障诊断相结合起来，能够提升故障诊断的效率，提升诊断的实效性，通过物联网可以对变电设备进行全面的信息掌控，确保其精确性。
　　关键词：物联网;变电设备;故障诊断
　　
　　物联网的出现，使得各种物体之间的管理更加高效，通过物联网还能实现物体的全程监管。变电设备是电力系统的重要组成部分，对变电设备进行故障诊断对于保证供电系统的安全，保护群众的生命和财产安全具有重要的意义，依靠物联网技术对变电设备进行故障诊断，能够节省人力物力，实现诊断的高效性。
　　1 背景和意义
　　随着科技的不断进步，电力已经成为我国群众生活所必不可少的重要能源，也是我国国民经济的重要组成部分，也是我国国家能源安全的重点组成部分。变电设备是电力系统的重要组成部分，对于确保电力安全使用具有重要的意义，科技的不断进步，使得物联网的设想成为了现实，将物联网和变电设备相结合起来，实现智能电网的建设，是当前电网研究的重点[1]。实现物联网和变电设备之间的融合发展，能够增添变电设备检修的科学性，使得变电设备故障的诊断能够更加精准和高效，进而推进现代化的智能电网建设。
　　2 物联网概述
　　物联网是互联网技术不断发展而产生的一种新型的通信技术，依靠于互联网技术和现代科技，能够实现物体信息的全方位采集以及物体之间信息的高效传输，并根据传输的信息进行智能化的处理。其原理是利用感知层进行物体信息数据的采集，利用网络层进行信息的传输，最后利用应用层对数据进行分析处理。现在物联网已经被广泛应用到快递运输、物流、电力等方面。依靠于物联网技术对变电设备进行检修，首先要通过射频识别器，将变电设备的信息进行采集，其次应通过无线传输网络，对变电设备的实时性的数据传输进行检测，最后通过信息的融合，应用计算机网络对数据信息进行处理分析，对变电设备实现精确的故障诊断。
　　3 故障诊断系统构建
　　3.1 总体构建
　　依靠现代化的物联网技术，进行供电系统中变电设备故障诊断系统构建时，其总体架构是依靠采集层对变电设备进行全方位的数据采集，并通过网络进行信息的传输，根据传输的数据对变电设备的标识、属性、外部环境、内部环境及运行状态等进行分析探究，并且需要应用射频识别技术，以便于能够读取电子标签上的信息，实现信息的采集。通信层能够通过网络，将采集到的信息安全高效地传输出去，并传播到应用层之中，以便于进行分析和处理。应用层一般会包括两个主要部分，信息接收平台和故障诊断处理中心，信息接收中心能够准确快速地接收传输的信息，并进行存储，故障诊断处理中心能够对接收到的信息进行处理，根据变电设备的标准数据，对其进行分析，判断变电设备运行是否正常，从而实现变电设备在运行过程中故障诊断。工作人员根据故障诊断的结果，进行有目的性的设备检修和升级，从而使得供电网络更加安全。
　　3.2 信息处理与融合
　　依靠于现代化的物联网技术进行智能化的变电设备故障诊断系统构建，信息的分析与处理是其中的关键，只有正确地进行数据的分析和处理，保证分析结果的正确性，才能提高变电设备故障诊断的准确性。然而，变电设备发生故障的因素众多，所以接收到的数据信息类型多样，内容复杂，包括了历史运行信息、当前运行信息以及预测试验信息几种类型[2]。当信息处理系统接收到信息后，就可以根据变电設备已有的标准数据，或者正常的运行记忆信息，经过一系列的部署，接着根据已有的技术参数、检测检修记录、故障记录等预测实验性信息，进行一系列的试验，提升诊断结果的准确性和稳定性。
　　在进行数据处理时，常用的方式是采用隶属函数的方式进行数据处理，从数学的角度对数据进行探究，将接收到的数据信息控制在0至1这个区间内，根据实际情况构建正确的隶属函数，采用二元对比排序、指派或者模糊统计方式，确定数据信息的隶属关系，从而实现对于接收的数据的高效处理，并保证数据信息处理的正确性，以实现变电设备故障诊断的正确性。一般而言，在对变电设备进行故障信息融合时，常采用的是模糊理论，采用模糊统计的方式，对接收的变电设备信息规律进行探究，通过两两对比的方式，得出其中的规律，进而确定隶属函数的形状，根据隶属函数和实际问题的性质，探究需要选用的数据参数，进行函数的优化。通过指派方式来进行确定隶属函数时，常用的函数有Sigmoid函数、升半梯和降半梯函数等。
　　3.3 融合诊断模型构建
　　在基于物联网对变电设备故障进行诊断研究过程中，还需要考虑局部融合诊断模型的构建，设备故障与征兆构建时，征兆信息与故障类型之间的因果关系是需要考虑的重点，在应用模糊理论，其两者之间的关系可以用方程式Y=X*R来表示，其中X代表征兆信息，Y代表故障状态向量，R为常数，通过上述这个模糊参数关系方程，根据权重进行系数求解，根据模糊规则，对故障的类型进行分析探究，变电设备的信息可以分析阈值和最大隶属度这两种，当故障状态向量大于阈值，表示存在变电设备故障，并可以根据判断元素进行设备故障的诊断，如果小于阈值，则表示没有存在故障。
　　4 结语
　　变电设备是供电系统的重要组成部分，通过变电设备能够将高压电变为低压电，从而为群众提供电源，但是变电设备故障一直电力系统面临的重要难题之一，需要消耗很大的人力物力去解决。随着科学技术的不断发展，物联网技术应运而生，通过物联网技术，能够实现物体之间的高效管理。依托于物联网技术去进行变电设备故障的诊断，能够使得提高其效率，推进智能电网的建设，使得故障诊断更加科学和智能。
　　参考文献：
　　[1]尹明明.基于物联网的变电设备故障诊断研究[J].电子测试，2019，406（01）：101102+132.
　　[2]符长友，雷文，朱文忠，等.基于物联网的智能一体化表设计[J].实验室研究与探索，2017，36，256（6）：133137.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15083102.htm