基于物联网的电气设备状态监测与健康管理

摘要：随着智能化技术的不断演进，电气设备的运行管理从传统周期性检修逐步向实时状态监测与智能健康管理转型。物联网技术为设备状态感知、运行趋势预测与故障预警提供了强有力的技术支撑。本文围绕电气设备状态监测的核心架构与关键技术展开探讨，深入分析物联网在设备健康管理中的实际应用路径，提出智能化、系统化、精细化的管理策略，推动电力系统的安全、高效与可持续运行。

关键词：物联网；状态监测；健康管理

一、电气设备状态监测的技术基础与系统构成

（一）传感器技术是状态感知的前端核心环节

电气设备状态监测系统的构建离不开传感器的精准感知与实时反馈。针对不同电气设备的特性，可部署温度、湿度、电压、电流、振动、局放等多类型传感器，实现对设备运行环境与运行状态的全面监控。传感器的性能直接决定监测系统的数据准确性与响应速度，需在选择过程中兼顾精度、稳定性、适应性与寿命等指标。多参数融合型传感器的使用有助于提升数据的关联性与异常识别能力，能够在状态变化初期捕捉微弱信号，为健康评估与故障预测提供更具前瞻性的数据支持。前端感知系统的布设需充分考虑设备布局、安全等级与信号传输条件，确保监测网络结构稳定可靠，具备扩展性与灵活性。

（二）通信架构决定数据传输的实时性与完整性

在电气设备状态监测体系中，通信网络作为感知与分析之间的桥梁，对数据流的稳定性、传输延迟与完整性保障提出了较高要求。物联网环境下，常用通信技术包括有线以太网、Wi-Fi、LoRa、NB-IoT、5G等多种方式，不同场景下需因地制宜选取合适的通信方案。对于分布广泛、环境复杂的电力现场，低功耗广域网技术具有覆盖广、穿透强、抗干扰能力强等优势，能够满足数据采集节点高密度部署与远距离传输的需求。构建通信冗余机制可有效提升系统抗故障能力，保障在单路径受阻情况下数据传输不中断。数据加密与身份认证机制的引入能够增强通信安全性，防止设备数据遭到篡改或泄露，确保整个系统运行的可信与可靠。

（三）数据平台支撑健康评估的智能化分析过程

电气设备运行数据的价值在于对其规律性、趋势性与异常性的深入分析，而这一过程的实现依赖于功能强大的数据平台与算法系统。基于物联网架构的数据平台应具备高频数据处理能力、边缘计算能力与可视化展示能力，能够对来自不同设备的多维数据进行快速清洗、融合与建模。通过部署状态估算模型、故障识别模型与寿命预测模型，系统可实现对设备运行状态的实时评估与趋势判断。人工智能算法在大数据分析中的引入，如机器学习、深度学习与模式识别，提升了系统对复杂工况下设备健康状态的识别精度。平台应提供可操作性强的决策支持模块，将预测结果与维护计划自动关联，指导运维人员进行科学检修与资源配置，形成从感知到决策的完整闭环。

二、物联网技术在电气设备健康管理中的应用路径

（一）构建多维感知网络实现设备运行状态动态识别

在电气设备健康管理系统中，全面感知是实现智能化诊断与预测的基础。通过在关键设备节点部署多类型高灵敏度传感器，构建覆盖全系统、贯通各环节的感知网络，实现对设备运行状态、环境参数与操作行为的同步采集与持续监测。感知网络设计应以设备风险等级与运行关键性为依据，划分不同监测优先级，合理安排感知节点密度。对于高压开关、变压器、电缆等核心部件，应重点部署局放、温升与电流异常传感器，实现对潜在故障隐患的提前发现。采用无线通信与能源自供模块可降低布线成本与运行能耗，提升系统的布设灵活性与维护便捷性。多源数据采集后的同步融合，有助于实现对状态指标的综合解读，为设备健康状态提供动态、细粒度的完整画像。

（二）集成边缘计算单元提升实时分析与响应能力

边缘计算在电气设备健康管理中的引入显著缓解了中心平台处理压力，提高了系统响应速度与本地自主决策能力。通过在采集终端或区域汇聚节点部署计算模块，实现对数据的预处理、初步分析与模型运行，能够在数据产生地快速判断异常状态并发出告警信号。边缘设备内嵌的诊断模型可基于阈值判断、趋势分析与模式识别，对电流异常、温度过限、功率波动等情况进行快速分类与响应，避免中心平台处理延迟造成故障蔓延。在网络通信受限的边远区域，边缘计算可维持关键功能运行，保障设备状态感知与应急控制不受中断。通过边缘与中心协同架构，构建双向互动的信息处理通道，实现数据分层处理、模型分级部署与指令多级下发，提升系统的整体智能化水平与运行韧性。

（三）构建健康评价模型支撑精准维护与寿命预测

健康管理的核心在于对设备状态进行量化评估并据此指导维护策略的制定。健康评价模型基于历史数据与运行参数，能够识别设备老化趋势、劣化速度与潜在故障风险，形成具有预测力的诊断结果。模型应结合统计分析与智能算法，以健康指数、风险等级与剩余寿命等形式输出评估结论，为不同类别设备制定个性化维护方案。状态维护策略相较传统周期性检修可显著减少不必要的停机，降低备品备件浪费与人力资源消耗。寿命预测模型通过对关键性能参数的变化趋势建模，可提前预警设备退化拐点，指导运维人员在最合适的时间窗口内完成部件更换或系统调整，延长设备生命周期。基于健康评估结果构建资产管理决策体系，能够在保障运行安全的前提下实现维护投资的最优化，提升企业资源配置效率与风险控制能力。

（四）构建数字孪生平台实现系统级可视化运维管理

数字孪生技术在电气设备健康管理中的应用为构建全面、精准、实时的运维管理平台提供了全新路径。通过建立与物理系统高度映射的数字模型，实现对设备运行状态、环境参数与维护记录的动态同步与实时映射，使设备管理人员可通过三维界面直观掌握设备全生命周期信息。在运行过程中，数字孪生平台可集成实时监测数据与预测分析结果，实现设备状态、健康指数、风险等级等信息的多维可视化呈现，为复杂系统状态解读与故障源定位提供直观支撑。平台可嵌入基于场景驱动的策略推荐引擎，结合历史运维案例与专家知识，实现典型问题的智能推演与处置流程自动化。通过与企业资产管理系统、能耗管理系统的数据融合，构建系统级协同运维机制，实现设备运行管理的全面数字化、智能化与平台化，推动从人工管理向智能闭环演进。

结束语：基于物联网的电气设备状态监测与健康管理体系的构建，不仅优化了设备运行维护模式，也提升了系统整体的安全性与经济性。通过多维感知、边缘分析、智能评估与数字孪生协同应用，可实现对设备生命周期的全过程监控与科学决策。面向未来，应继续深化技术集成与制度协同，推动智能化设备管理体系的规模化应用，助力电力系统高质量发展。

参考文献