互联网通信技术在电力系统自动化保护中的应用措施思考

引言

电力系统作为维系国民经济运转的重要基础，其运行状态的稳定性与可靠性，对社会生产生活的正常开展有着深远影响。而自动化保护机制如同电力系统的健康防线，在实时工况监测、故障定位隔离、潜在风险预警等环节发挥着关键作用，其性能表现很大程度上决定了系统应对各类扰动的能力。互联网通信技术的持续发展，为改善电力自动化保护现状带来了新的方向。5G 技术在降低延迟、提升带宽方面的优势，物联网实现广泛感知的能力，云计算处理海量数据的效能，以及边缘计算快速本地响应的特点，都与电力系统自动化保护的实际需求存在诸多契合之处。

1 互联网通信技术在电力系统自动化保护中的适配性优势

1.1 5G 技术：低延迟与高可靠的核心支撑

5G 切片技术划分出增强移动宽带（eMBB）、超高可靠低延迟通信（URLLC）、海量机器类通信（mMTC）三类典型服务场景。其中，URLLC技术将端到端延迟控制在 10ms 以内，可靠性达到 99.999% ，在时延和可靠性指标上与电力自动化保护的实时性需求具有较好的适配性。以智能变电站应用场景为例，基于 5GURLLC 技术开展断路器、隔离开关等设备状态信号的传输实践，为保护装置快速动作提供了新的技术路径，有望成为传统光纤传输的补充方案。

1.2 物联网（IoT）：泛在感知的神经末梢

物联网通过部署智能传感器（如 RFID、智能电表、红外测温装置），在电力设备全状态监测方面展现出一定潜力。例如，在输电线路安装物联网气象传感器采集风速、覆冰厚度数据，或在变压器部署振动传感器分析振动频谱，这些尝试为线路保护预警与设备故障诊断提供了新的思路。从实际应用效果来看，物联网“感知-传输-处理”的闭环特性，有望将电力系统的保护范围从传统的电气量保护，逐步向设备状态保护方向延伸。

1.3 云计算与大数据：全局协同的决策中枢

云计算平台能够对全网监测数据（如各变电站的故障录波、负荷曲线、设备状态信息等）进行有效整合，并借助大数据分析手段探索故障诊断模型的构建。通过对历史故障数据的深入研究，相关 AI 算法在故障类型识别（如单相接地、三相短路等情况）与故障点定位方面展现出良好的应用潜力，在实际应用中，其诊断准确率能够达到较高水平，能够为调度中心的决策工作提供一定的参考依据。此外，云平台的多区域数据共享特性，有助于改善传统保护系统存在的信息流通不畅问题，对提升整体系统的协同能力具有积极意义。

2 互联网通信技术在电力系统自动化保护中的具体应用措施

2.1 基于 5G 的智能变电站自动化保护

2.1.1 全站无线化改造

尝试采用 5G 室内分布系统覆盖变电站，以替代传统光纤连接保护装置与测控系统。在 220kV 变电站的应用实践中发现，断路器的位置信号、跳闸指令借助 5GURLLC 技术传输，传输延迟能够较好地控制在 5ms 以内，在一定程度上满足了差动保护对实时性的要求。部分试点变电站实施 5G改造后，光纤敷设成本有所降低，降幅约达 30% ，并且传统线缆易受电磁干扰的问题也得到有效改善。

2.1.2 远程可视化巡检与保护联动

于变电站部署高清摄像头和红外热像仪，通过 5GeMBB 技术将实时画面传输至调度中心，并结合 AI 图像识别技术对设备状态进行分析，识别发热、漏油等异常情况。当监测到变压器油温超出正常范围时，系统可触发冷却系统保护指令，联动断路器对负荷进行调节，进而实现“监测-决策-执行”的闭环管理流程。

2.2 物联网在配电网自动化保护中的深度应用

2.2.1 馈线自动化（FA）升级

在配电网分支线路部署物联网智能终端（FTU），借助 LoRa、NB-IoT 等低功耗广域网技术实现状态数据采集上传（如电流、电压、开关位置等参数）。当出现单相接地故障时，主站通过分析各终端反馈的故障信息，运用“故障区段定位算法”对故障进行隔离处理，相较传统方式，非故障区域恢复供电时间可大幅缩短，通常能控制在 10 分钟以内。

2.2.2 分布式能源接入点的协同保护

在光伏逆变器、储能变流器等设备集成物联网模块，实时获取有功功率、无功功率等数据，并通过 5GmMTC 传输至边缘节点。边缘节点依据全网功率平衡状况，对保护定值（如过流保护阈值）进行动态优化，从而减少因分布式电源波动引发保护误动的可能性。

2.3 云计算与大数据驱动的广域保护系统

2.3.1 全局故障诊断平台

构建省级电力云平台，通过整合各变电站的故障录波数据、气象数据与地理信息（GIS），运用大数据分析手段探索故障传播路径。实践表明，当某区域出现线路短路情况时，云平台结合历史数据，能够对故障可能影响的变电站进行预判，提前向相关站点推送预警信息，为调整保护策略提供参考，降低连锁跳闸风险。

2.3.2 保护定值动态优化

借助基于云计算的负荷预测模型（如 LSTM 神经网络），可对区域负荷变化进行提前 24 小时预测，并据此生成保护定值调整建议。以实际应用为例，在夏季用电高峰来临前，变压器过负荷保护的延时定值可从 10s 优化至 5s，提升过载响应效率；在用电低谷时段，适当延长定值以减少不必要的跳闸。某省级电网实施该优化方案后，保护定值适配准确率得到显著提升，达到 90% 。

2.4 边缘计算与区块链融合的分布式保护

2.4.1 微电网孤岛保护

在微电网控制中心部署边缘节点，可实现光伏、储能、负荷等本地数据的实时处理。当监测到电网失压情况时，边缘节点能够基于预设机制快速响应，在不依赖云端指令的条件下，及时触发孤岛保护逻辑，切断与主网连接，尽可能维持微电网内部供电稳定。2.4.2 保护指令的可信传输

利用区块链技术对保护装置动作日志进行记录，并将各变电站设为区块链节点参与数据验证流程。当调度中心下达远方跳闸指令时，该指令需经多数节点验证通过后方可执行，从而有效抵御伪造指令攻击风险。某跨省互联电网试点运行数据显示，引入区块链技术后，保护指令在传输过程中的可信度得到显著提升，在试点期间未出现指令被恶意篡改的情况。

结束语

互联网通信技术为电力系统自动化保护带来了从“局部被动防御”向“全局主动预警”的发展方向。5G 的低延迟特性在满足实时保护需求方面展现出潜力，物联网技术有助于实现设备全状态感知，云计算与大数据在支撑全局协同决策上存在应用价值，而边缘计算与区块链也为本地化响应和数据安全问题提供了可行思路。展望未来，随着 6G、人工智能等技术的不断发展，电力系统自动化保护或将朝着“自感知、自诊断、自决策、自修复”的智能化方向持续演进，为新型电力系统的安全稳定运行提供重要支撑。

参考文献

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