基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電網(wǎng)無人值守變電站集控中心自動(dòng)監(jiān)控方法

陳偉

（荊州供電公司 變電運(yùn)維分公司，湖北 荊州 434200）

0 引言

無人值守變電站的研究和建設(shè)在我國起步較早，20 世紀(jì)50 年代，一些供電局開始試點(diǎn)工作。無人值守變電站的實(shí)現(xiàn)涉及接點(diǎn)式遙信和頻率式遙測遠(yuǎn)動(dòng)技術(shù)的研發(fā)，該技術(shù)于1958年得到廣泛應(yīng)用，多數(shù)供電局的35～110 kV 電壓等級(jí)變電站基本實(shí)現(xiàn)了無人值守。然而，由于技術(shù)不夠成熟、經(jīng)濟(jì)條件不具備等原因，大多數(shù)變電站已停止采用無人值守的工作模式。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，通信和控制技術(shù)進(jìn)步迅速，我國開始深入研究電網(wǎng)無人值守變電站集控中心，并在該領(lǐng)域的產(chǎn)品研發(fā)方面取得顯著的成果。此外，還成功研發(fā)了以微機(jī)為核心的自動(dòng)監(jiān)控技術(shù)，為變電站實(shí)現(xiàn)無人值守提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。目前，電網(wǎng)無人值守變電站逐步向智能化方向發(fā)展，電力企業(yè)利用集控中心的自動(dòng)監(jiān)控功能實(shí)時(shí)監(jiān)測與控制無人值守變電站的運(yùn)行狀態(tài)，保證無人值守變電站的正常運(yùn)行［1］。隨著無人值守變電站集控中心的應(yīng)用日益廣泛，完善集控中心自動(dòng)監(jiān)控功能已成為重要的研究方向。通過現(xiàn)有的電力通信網(wǎng)絡(luò)，集控中心可對所屬變電站實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)自動(dòng)監(jiān)控，接收和處理遠(yuǎn)程故障和意外情況的告警。馮俊宗等［2］提出基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的無人值守變電站監(jiān)控方法，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)與BP（Buck Propagation，反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，采集變電站的數(shù)據(jù)信息，對多種特征參量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，通過模糊推理將特征層輸出的多種信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)預(yù)警及安全監(jiān)測。但該方法對變電站故障發(fā)出預(yù)警后，變電站回歸穩(wěn)態(tài)速度較慢，影響實(shí)際運(yùn)行效果。姜輝等［3］開發(fā)了變電站無人智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)，融合人工智能、大數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控和故障診斷技術(shù)，監(jiān)測和管控變電站的運(yùn)行過程，方便無人值守變電站的管理。然而，該方法的異常狀態(tài)錯(cuò)誤報(bào)警次數(shù)較多，虛警率較高，影響變電站的安全運(yùn)行。本文提出的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電網(wǎng)無人值守變電站集控中心自動(dòng)監(jiān)控方法，解決了變電站現(xiàn)存的回歸穩(wěn)態(tài)速度較慢、異常狀態(tài)錯(cuò)誤報(bào)警次數(shù)較多等問題。

1 自動(dòng)監(jiān)控設(shè)計(jì)方案

1.1 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的集控中心數(shù)據(jù)無線通信

利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)集控中心對電網(wǎng)無人值守變電站狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集與傳輸，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的原理是利用信息傳感設(shè)備，按照規(guī)定的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，將物體與網(wǎng)絡(luò)連接，實(shí)現(xiàn)信息的傳輸與交換。圖1 為基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的集控中心數(shù)據(jù)無線通信示意圖。

圖1 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的集控中心數(shù)據(jù)無線通信

如圖1所示，利用電網(wǎng)專用網(wǎng)絡(luò)連接集控中心與無人值守變電站，將無線傳感設(shè)備采集到的無人值守變電站運(yùn)行狀態(tài)信息傳輸、反饋到集控中心?？紤]到變電站運(yùn)行對煙霧、溫度和濕度的要求較高，因此在集控中心傳感單元中布設(shè)了煙霧傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器，用于采集無人值守變電站的煙霧、溫度和濕度信息。搭建的物聯(lián)網(wǎng)主要包括傳感節(jié)點(diǎn)、路由節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)，傳感節(jié)點(diǎn)用于變電站狀態(tài)信息的采集，路由節(jié)點(diǎn)具備路由轉(zhuǎn)發(fā)功能，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)用于實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)控制和信息轉(zhuǎn)發(fā)，通過多跳自組網(wǎng)形式實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場信息的采集和傳輸。

利用MCU（微控制單元）的IOB7、IOB10 接口，將其設(shè)置為UART網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，為集控中心數(shù)據(jù)無線通信創(chuàng)造良好的硬件環(huán)境。UART 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議具有1 500～51 200比特（51.2 kbps）的波特率范圍，其通信速度能達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)控的要求。為達(dá)到多機(jī)通信的目的，各傳感節(jié)點(diǎn)均有各自的IP 位址，由MCU 讀出7 個(gè)IO 二進(jìn)制碼，獲取傳感節(jié)點(diǎn)的IPD 地址，集控中心各個(gè)工作站通過對各傳感節(jié)點(diǎn)進(jìn)行輪詢，達(dá)成各子站間的多機(jī)通信。信息采集后由路由節(jié)點(diǎn)與協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)將信息轉(zhuǎn)發(fā)到集控中心的信息工作站，信息工作站的配置見表1。在信息工作站對信息進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，采用H.264 標(biāo)準(zhǔn)壓縮傳感信息，將壓縮后的無人值守變電站狀態(tài)信息存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫，用于后續(xù)變電站的狀態(tài)分析和決策控制。

表1 信息工作站配置表

1.2 無人值守變電站狀態(tài)監(jiān)測

對通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集到的變電站信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，提取無人值守變電站狀態(tài)特征，用以識(shí)別變電站異常狀態(tài)［4］。考慮到基于物聯(lián)網(wǎng)的無人值守變電站數(shù)據(jù)的傳輸與采集是多種類型傳感器輸出的特征參量，參量量綱、大小及范圍均存在不同程度的差異［5］，為保證無人值守變電站狀態(tài)異常監(jiān)測的精度，對無線傳感器輸出的特征參量進(jìn)行歸一化處理，其公式表示為

其中：ai表示歸一化處理后的傳感器輸出的特征參量；bi表示原始傳感器輸出的特征參量；K表示歸一化系數(shù)，該系數(shù)取值范圍通常為0.15～0.35；Bmax表示無人值守變電站狀態(tài)參量的最大值；Bmin表示無人值守變電站狀態(tài)參量的最小值［6］。

由于變電站故障發(fā)生的過程復(fù)雜多變，對于其異常狀態(tài)的識(shí)別與監(jiān)測難以用精確的數(shù)學(xué)模型表達(dá)，因此采用學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將歸一化后的無人值守變電站狀態(tài)參量作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量，通過比較歷史異常狀態(tài)學(xué)習(xí)樣本與監(jiān)控現(xiàn)場變電站數(shù)據(jù)信息，確定無人值守變電站的異常概率［7］。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入/輸出層和隱含層組成，將溫度、濕度和煙霧信息輸入到輸入層，輸入層將每一個(gè)狀態(tài)向量生成相應(yīng)的神經(jīng)元，并將其發(fā)送到隱含層，利用激活函數(shù)對神經(jīng)元上狀態(tài)向量進(jìn)行非線性映射，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量的選取非常重要，其計(jì)算公式為

其中：m表示BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量；n表示輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量；αai表示神經(jīng)元數(shù)量［8］。非線性映射用公式表示為

其中：Om表示輸入層與隱含層節(jié)點(diǎn)之間的映射關(guān)系；f表示激活函數(shù)；wm表示隱含層中神經(jīng)元對應(yīng)的權(quán)向量［9］。通過非線性映射提取到變電站狀態(tài)特征，將其輸入到輸出層，在輸出層將狀態(tài)特征與閾值比對，計(jì)算出無人值守變電站的異常概率［10］。

考慮到無人值守變電站的狀態(tài)參量是隨著晝夜和季節(jié)不斷變化的，如果采用固定的閾值會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)檢、誤檢現(xiàn)象，因此在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層中閾值的更新非常重要，采用變化閾值算法計(jì)算輸出層閾值，其公式為

其中：E表示變電站異常識(shí)別閾值；C表示某一時(shí)段內(nèi)無人值守變電站狀態(tài)參量的平均值；Cty表示標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下無人值守變電站狀態(tài)參量的標(biāo)準(zhǔn)差［11］。對比更新得到的閾值與隱含層輸出特征向量，計(jì)算出變電站異常概率，其公式為

其中：?表示無人值守變電站異常概率；g表示單位階躍函數(shù)；E表示無人值守變電站狀態(tài)補(bǔ)償修正量；k表示無人值守變電站狀態(tài)參量的基準(zhǔn)門限值。當(dāng)變電站異常概率大于0時(shí)，監(jiān)測結(jié)果為無人值守變電站狀態(tài)異常，否則為狀態(tài)正常。

1.3 報(bào)警聯(lián)動(dòng)及應(yīng)急控制

集控中心監(jiān)測到變電站狀態(tài)異常時(shí)進(jìn)行報(bào)警聯(lián)動(dòng)，確定預(yù)警等級(jí)。根據(jù)需求，共設(shè)計(jì)一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)3 個(gè)預(yù)警等級(jí)，當(dāng)異常概率值未超過30%時(shí)，集控中心聯(lián)動(dòng)報(bào)警等級(jí)為一級(jí)；當(dāng)異常概率超過30%但未超過60%時(shí)，集控中心聯(lián)動(dòng)報(bào)警等級(jí)為二級(jí)；當(dāng)異常概率超過60%時(shí)，集控中心聯(lián)動(dòng)報(bào)警等級(jí)為三級(jí)。一級(jí)報(bào)警說明無人值守變電站異常程度較低，7 d 內(nèi)完成維修即可；二級(jí)報(bào)警說明無人值守變電站異常程度較高，危害性較大，集控中心發(fā)出應(yīng)急控制決策輸出為24 h 內(nèi)完成對異常區(qū)域維修；三級(jí)報(bào)警說明無人值守變電站異常程度非常高，危害性非常大，集控中心發(fā)出應(yīng)急控制決策輸出為立即維修異常區(qū)域，控制器控制異常區(qū)域的隔斷開關(guān)開啟，切割異常區(qū)域，將該區(qū)域的異常對無人值守變電站的影響降到最低。通過以上報(bào)警聯(lián)動(dòng)和應(yīng)急控制，即完成了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電網(wǎng)無人值守變電站集控中心的自動(dòng)監(jiān)控。

2 試驗(yàn)論證

2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)對象選擇某電網(wǎng)無人值守變電站，該變電站包括1 個(gè)集中站主機(jī)和4 個(gè)變電站主機(jī)，集控中心包括1 個(gè)主站和4 個(gè)副站，由1 臺(tái)存儲(chǔ)服務(wù)器、2 臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器組成。根據(jù)該無人值守變電站的實(shí)際情況，在現(xiàn)場安裝煙霧傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器各3臺(tái)，利用物聯(lián)網(wǎng)采集到的無人值守變電站環(huán)境數(shù)據(jù)共1.62 GB，將其作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本。統(tǒng)計(jì)10：30-19：30 時(shí)刻集控中心對無人值守變電站自動(dòng)監(jiān)控的結(jié)果（見表2）。

表2 無人值守變電站集控中心監(jiān)控結(jié)果

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與結(jié)論

選擇當(dāng)前主流的監(jiān)控方法作為比較組，分別為基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的無人值守變電站監(jiān)控方法（方法1）和基于智能巡檢機(jī)器人的無人值守變電站監(jiān)控方法（方法2）。實(shí)驗(yàn)隨機(jī)抽選1 000個(gè)樣本，統(tǒng)計(jì)集控中心自動(dòng)監(jiān)控中錯(cuò)誤報(bào)警的數(shù)量（見表3）。

表3 無人值守變電站集控中心錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)量 （單位：個(gè)）

錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)量可以反映出集控中心自動(dòng)監(jiān)控的異常報(bào)警性能，從表2中的數(shù)據(jù)可以看出，對于1 000個(gè)樣本的異常報(bào)警，本文方法的錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)量僅為8個(gè)，方法1 的錯(cuò)誤報(bào)警數(shù)量最多，其次為方法2。由此看出，本文方法的異常報(bào)警性能最佳。

在電力系統(tǒng)中，變電站電壓回歸穩(wěn)態(tài)的速度是一個(gè)重要的指標(biāo)?？焖倩貧w穩(wěn)態(tài)電壓可以保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，減少設(shè)備損壞和停電范圍。隨機(jī)抽取1個(gè)異常樣本，監(jiān)控集控中心自動(dòng)監(jiān)控下無人值守變電站的運(yùn)行輸出電壓，變電站輸出電壓越穩(wěn)定，則變電站運(yùn)行狀態(tài)越穩(wěn)定，無人值守變電站集控中心監(jiān)控效果如圖2所示。

圖2 無人值守變電站集控中心監(jiān)控效果圖

從圖2可以看出，應(yīng)用本文方法的無人值守變電站在8.56 s 時(shí)出現(xiàn)異常，經(jīng)集控中心自動(dòng)監(jiān)控，變電站電壓在9.47 s 時(shí)回歸穩(wěn)態(tài)，而方法1 是在31.52 s 時(shí)變電站電壓回歸穩(wěn)態(tài)，方法2 是在19.68 s 時(shí)變電站電壓回歸穩(wěn)態(tài)。從管控效率方面看，本文方法表現(xiàn)最佳。

通過以上實(shí)驗(yàn)對比與分析可以得出以下結(jié)論。

（1）本文方法具有良好的自動(dòng)監(jiān)控性能，可以精準(zhǔn)監(jiān)測到無人值守變電站的異常狀態(tài)，同時(shí)在管控下可使無人值守變電站快速回歸穩(wěn)態(tài)電壓，說明本文方法具有較好的可行性與可靠性。

（2）本文采取的物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)監(jiān)控技術(shù)在數(shù)據(jù)采集方面具有一定的優(yōu)勢，應(yīng)用該技術(shù)可有效提高無人值守變電站運(yùn)行數(shù)據(jù)采集速度，保證集控中心自動(dòng)監(jiān)控效率。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電網(wǎng)無人值守變電站集控中心自動(dòng)監(jiān)控方面具有良好的應(yīng)用前景。

3 結(jié)語

在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持下，電網(wǎng)無人值守變電站集控中心自動(dòng)監(jiān)控方法具備了強(qiáng)大的潛力，不僅提高了電力系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性，還極大地節(jié)省了人力資源。通過實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)收集和監(jiān)控，該方法能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的問題，從而避免可能發(fā)生的電力中斷或設(shè)備損壞事件，確保電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。盡管該方法在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上已經(jīng)取得顯著的進(jìn)步，但仍有許多需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)之處，例如如何更有效地利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，如何設(shè)計(jì)出更智能、更具有自適應(yīng)性的自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)，解決這些問題可以更好地應(yīng)對各種復(fù)雜的電力環(huán)境變化。