隨著大數據和物聯網技術的蓬勃發展，在各個領域的推廣應用，研究變配電站智能監控系統的實現已然成為一種趨勢。在現代化的變配電站，大量應用溫度、溫濕度、煙感、振動、水浸、門磁感應等傳感器類型，通過它們能夠感知聲、熱、力、光、電、位移等信號，根據這些最原始的信息，做出精準的分析與決策。

利用物聯網和大數據分析技術，在計算機模擬環境中，對整個變配電站內的設備運行情況進行數字化展示、自動化運行、智能化分析。在國內，變配電和智能化技術得到了史無前例的快速發展，傳統、落后的變配電站正在被現代化的變配電站所取代。

1 35kV變配電站基本概況

本文以原水泵站35kV變配電站為藍本，其主要設備包括兩臺35kV/6kV變壓器，采用兩路供電方式，高壓開關柜數套，以及電能表等儀表。開關柜采用高性能的氣體絕緣開關設備，如廈門ABB公司生產的型號分別為ZX2和ZX0，整套開關柜具有可靠的電能傳輸、數字化的保護控制技術、智能化的傳感器系統及便捷的插接式連接。

REF542plus是應用于開關柜上的多功能綜合保護開關控制裝置，實現變配電站綜合自動化系統的重要通信接口。REF542plus開關裝置集成了保護、控制、測量、監視、自我診斷以及通信等功能，用于自動化配網。

2 變配電站自動化監控系統

通過PLC控制系統，依托各類通信讀取電氣開關柜的數據，并以計算機組態軟件，實現變壓器和開關柜的運行情況的遠程監控。

2.1 變配電站自動化監控系統的功能

變配電站供配電監控系統功能主要有數據采集和處理、控制操作、警報和處理、遠動、同步時鐘、人機聯合以及運行管理等七大功能，即：1）數據采集和處理功能；2）控制操作功能；3）警報和處理功能；4）遠動功能；5）同步時鐘功能；6）人機聯合功能；7）運行管理功能。

2.2 變配電站自動化監控系統的實現

在該原水泵站35kV的變配電站自動化監控系統中，PLC通過MODBUS RTU通信規約與REF542plus綜合保護裝置相連，讀取電壓、電流、頻率、功率因數及功率等數據，通過RsView32組態軟件實現變配電站自動化監控系統，主要由變配電系統一次系統圖、各個開關、閘刀狀態和監測數據組成，實現采集、顯示、處理的基本功能，以及數據判斷、觸發報警、報警記錄、操作指引等其他重要功能。

如圖1所示，該35kV變配電站自動化監控系統可以清晰、直觀地展示整個原水泵站的變配電情況。

圖1 原水泵站變配電站自動化監控系統圖

如圖1所示，原水泵站35kV變配電站分別由兩路35kV母線進線，其中，Ⅰ段為思泵3707母線，Ⅱ段為浦泵7245母線，35kV的電壓經變壓器轉變為6kV，分別對應6kV Ⅰ段和6kV Ⅱ段。

水廠內的所有重要負載平衡分布在兩段上，6kV Ⅰ段的負載有1#新變（第二泵房變壓器1#變壓器）、同步1#電機、異步1#電機、異步1#逆變、異步2#電機、異步2#逆變、以及Ⅰ段廠用變，6kV Ⅱ段的負載有2#新變（第二泵房變壓器2#變壓器）、異步3#逆變、異步3#電機、同步3#電機、同步2#電機、以及Ⅱ段廠用變。

3 變配電站物聯網智能監測系統

應用物聯網技術實現變配電站智能監測與診斷，大致分為3個部分：①針對35kV/6kV變壓器的局部放電監測系統、電纜溫度以及母線溫度無線傳感監測、以及變壓器油箱和電纜接頭部位的視頻監測；②針對開關柜的柜內溫濕度、電纜接頭溫度、柜門開關信號的無線傳感監測，柜體下方的SF6泄漏檢測；③針對整個變配電站內的環境監測，監測每一個房間的溫濕度和煙霧報警，變配電站地下層的水浸監測。

3.1 變配電站物聯網技術應用

在變配電站的智能監控整體解決方案中，主要運用到局部放電監測、SF6泄漏檢測、無線傳感器（如溫度、溫濕度、門磁、水浸）以及無線光電感煙探測器等技術。

1）局部放電監測

當變壓器內部性能不良或發生故障時，會形成局部放電及發熱等物理特征，采取以局部放電監測為主要檢測手段，對絕緣盆子進行定時智能巡檢提到預警和報警提醒功能。

對該原水泵站變配電站內兩臺35kV/6kV變壓器加裝局部放電在線監測系統，采集特高頻（300～3000MHz）的局部放電信號，通過同軸電纜傳送到主機，分析處理放電信號，對局放信號進行可靠的判斷。使用傳感器見表1。

表1 局放在線監測系統中的傳感器

當局部放電監測系統監測到有局放信號時，通過軟件查看當前局部放電譜圖如圖2所示，可查詢放電信號的二維圖譜和三維圖譜，二維圖譜可直接顯示放電量大小，三維圖譜可判斷放電類型。根據監測到的放電位置，可以有效發現變壓器運行中的絕緣狀況，發現絕緣制造工藝的缺陷、安裝過程中的差錯，及時處理故障隱患，確保設備安全運行。

圖2 尖端放電狀態

2）SF6泄漏檢測

SF6泄漏檢測的核心感應元件是SF6傳感器和氧氣傳感器，由高性能的嵌入式微控制器和放大器構成信號處理單元。根據氣體的性狀及泄漏特征，SF6和氧氣監測單元分布安裝于SF6開關下方離地面約10cm地方，主機通過網絡將監測到的實時數據傳送至控制室計算機進行動態監控，當監測到有SF6氣體泄漏時，系統自動開啟風機排風，具有10m長距離人體紅外探測、語音提示和高頻笛音報警、光報警、定時或超限觸發或強制風機起/停操作等功能。SF6泄漏報警系統原理如圖3所示。

圖3 SF6泄漏報警系統原理

3）無線傳感器系統

無線傳感系統由各個類型的無線傳感器、網絡、以及無線傳感基站組成，根據傳感器的類型可以監測到各個類型的“感官數據”，猶如人類的“摸聽看嗅”所感受到的感覺。

（1）無線溫度傳感器

由感溫模塊、數模轉換模塊、無線射頻傳輸模塊以及電源模塊組成，經微型化封裝而成。其測溫原理是熱敏電阻測溫，熱敏電阻的阻值會隨溫度的變化而改變，通過阻值的大小來反映溫度，靈敏度高。其可用于實時在線監測實現電力設備的溫度，并根據監測數據實現溫升和溫差的智能分析，為分析和預警設備的運行穩定性提供科學依據。

無線溫度傳感器用在變壓器、電纜接頭、閘刀觸點、銅排連接點、電容器、消弧線圈、易發熱設備的外殼等處。

圖4 無線溫度傳感器

（2）無線溫濕度傳感器

無線溫濕度傳感器由熱敏電阻、高分子濕敏電阻、數模轉換、無線射頻傳輸以及電源組成。工作核心是熱敏電阻和高分子濕敏電阻，其能夠準確測量環境中的溫、濕度。可以將其安裝在高壓電氣柜、開關柜、泵房、變配電站等處，也可安裝在易發熱和易潮濕的地方。

（3）無線門磁傳感器

通過安裝在柜門上的門磁傳感器，與永磁鐵或電磁線圈等能形成磁場，來監測柜門的開、關狀態，統計開關次數。當柜門被操作人員打開后沒有關閉，系統會自動提醒“請關閉柜門”?；蛘弋敼耖T被非法打開時，系統會自動報警“請勿打開柜門”。

（4）無線水浸傳感器

用于監測傳感器安裝位置是否被水浸，實時地將水浸信號，通過傳輸基站上傳到控制主機，以達到在線監控、并發出報警的目的。水浸傳感器以60s的間隔發送無線信號，當其進行狀態改變時，會以6s的間隔連續發送三次無線信號。將傳感器ID和實際位置綁定，系統可根據傳感器ID地址，來判斷出何時、何地、產生狀態變化，以及狀態變化持續時間。

（5）無線光電感煙探測器

當某個房間內產生煙霧時，傳感器探測到煙霧信號，系統發出報警。無線光電感煙探測器通過探測燃燒物陰燃時產生的煙霧來報警，避免更為嚴重的火災發生。

3.2 變配電站物聯網智能監測系統的實現

變配電站物聯網監測系統如圖5所示，主要以設備狀態監測與智能報警，環境監測與輔助控制兩部分為主。

圖5 變配電站物聯網智能監測系統

1）狀態監測與智能報警

通過對電纜接頭處、電力母排、開關柜的電纜接頭、電纜井的電纜、電動機接線處以及其他易發熱設備，安裝無線溫度傳感器。在開關柜內，安裝溫濕度、門磁感應。物聯網系統可以實時監測設備的溫度、溫度濕度、開關柜門狀態等數據，并對溫度設定報警閥值，避免溫度過高帶來的故障和損失。

2）環境監測與輔助控制

在變配電站每個房間內，安裝無線溫濕度傳感器、感煙探測器，實現對室內溫度、濕度、煙霧等環境變化的監測和報警，并與空調、風機等設備聯動。在變配電站的地下層集水井加裝無線水浸傳感器，實時監測水位情況，并與集水井水泵聯動。

4 大數據分析的應用

大數據分析術是實現變配電站智能監控系統的核心技術之一。根據變配電設備運行和人員管理累計下來的經驗、自動化系統和物聯網監控系統所監測的數據，和科學化的模型，建立起來的一種智能化的處理方式，是為了有效、科學地達到大數據分析的目標。

與傳統的在線聯機分析處理（OLAP）不同，對大數據的深度分析主要基于大規模的機器學習技術，一般而言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優化定義于大規模訓練數據上的目標函數并且通過一個循環迭代的算法實現，如式（1）、式（2）所示。因而與傳統的OLAP相比較，基于機器學習的大數據分析具有自己獨特的特點。

目標函數：

如式（1）、式（2）所示，基于機器學習的大數據分析算法目標函數和迭代優化過程，具有以下優點。

1）迭代性。由于用于優化問題通常沒有閉式解，因而對模型參數確定并非一次能夠完成，需要循環迭代多次逐步逼近最優值點。

2）容錯性。機器學習的算法設計和模型評價容忍非最優值點的存在，同時多次迭代的特性也允許在循環的過程中產生一些錯誤，模型的最終收斂不受影響。

3）參數收斂的非均勻性。模型中一些參數經過少數幾輪迭代后便不再改變，而有些參數則需要很長時間才能達到收斂。

這些特點決定了理想的大數據分析系統的設計和其他計算系統的設計有很大不同，可以避免資源都浪費在通信、等待、協調等非有效的計算上。大數據分析技術在變配電站智能監控系統中的應用，將有助于“智慧變配電站”的實現，如圖6所示，利用大數據技術分析而出變壓器母排的三相溫度變化趨勢，在時間上，溫度變化趨勢與該原水泵站運行的工況基本吻合。

圖6 物聯網智能監測系統大數據分析

大數據技術的應用主要體現在四大關鍵點：①所有設備要有網絡連接以便獲取數據，豐富了數據；②要有各種類型的物聯網傳感器，數據的多樣性；③大數據的獲取，將所有設備、所有人連接后，所有數據都大量集中至智能信息系統之中，并優化大數據分析的算法；④分析和決策，獲取大量數據之后需要進行分析，得出更科學、精準的運行趨勢，并對設備狀態的檢測和預測提出決策性意見。

結論

隨著科學技術的不斷發展和進步，大數據分析和物聯網技術也日趨成熟，為現代化的變配電站智能監控系統管理提供了有力支撐。在未來，通過在變配電設備中加裝智能化控制單元，可以讓設備賦予一定的智慧或思考能力，繼而實現人機交互。

“技術創新”與“管理創新”有機結合，“基于大數據的35kV變配電站智能監控整體解決方案”的體系不斷完備，在各類型的變配電站具有一定的推廣價值，是將來變配電站智能化管理的一種發展趨勢。