基于物联网的10kV配电设备状态监测研究

引言：

10kV 配电设备，作为城镇中压供电网络的主力单元，长期以来承担着电能分配、负荷调节与短路保护等核心功能。然而，在传统运维机制下，10kV 设备的状态监测依赖周期性巡视与人工数据记录，不仅时效性严重滞后，而且对突发性故障难以及时感知与有效处置，容易引发大范围停电、设备烧毁等严重后果。在此技术背景下，物联网提供了全新的技术支点。物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。目前基于物联网架构的配电设备状态监测系统正逐步由实验验证迈向大规模部署阶段。

1、基于物联网的 10kV 配电设备状态监测优势分析

物联网技术的引入，为 10kV 配电设备状态监测提供了高度集成、智能感知的技术路径，其独有优势体现在以下方面：

其一，物联网实现了感知对象的全覆盖与信息获取的高频实时化。通过布设分布式智能传感终端，能够连续捕捉温度、局放、电流波动、振动频谱等关键运行参数，不依赖人工介入，即可在状态边界变化初期形成数据闭环。这种感知能力突破了点对点监测的限制，强化了配电设备对异常状态的早期自识别能力，有效延长预判窗口。

其二，在通信与边缘处理架构支撑下，状态信息实现了从“上传—分析—响应”的完整链路压缩为“感知—本地处理—预警”的即时闭环。借助 NB-IoT、5G 等低时延、高可靠性通信技术，边缘节点具备初级分析能力，可在毫秒级完成数据筛选与告警信号发送，显著缩短故障识别周期。

2、基于物联网的 10kV 配电设备状态监测系统架构设计

2.1 感知采集层：多源异构信息的智能前端部署

感知采集层作为整个系统的基础环节，其功能在于对 10kV 配电设备运行状态进行多维度、高时效的原始数据获取。为实现对关键设备运行状况的深度感知，需结合其运行特征，科学部署包括温度、电压、电流、局部放电、振动、噪声、电缆护层环流等多类型传感器。传感器选型应兼顾测量精度、环境适应性及能耗水平，优先选用具备自校准能力的工业级器件，以提升前端采集稳定性。

考虑到 10kV 系统中设备分布的分散性和部分变电站环境的恶劣性，采集终端须具备防尘、防潮、抗干扰能力，并采用模块化结构设计，以适应灵活部署的需求。在结构设计方面，需实现传感节点对运行对象状态变化的连续追踪，避免仅依赖单点监测所带来的盲区问题。同时，感知层还应内嵌边缘预处理机制，对异常数据进行初步滤噪与特征提取，降低后端计算压力。感知层不仅承载数据入口功能，更承担着状态信息从物理世界向数字空间的转换使命。因此其稳定性与准确性直接决定了系统整体性能的边界。在系统实施过程中，应对传感器布点策略、节点供电方式（如电磁能采集、太阳能辅助）及边缘融合能力进行统筹设计，确保感知数据具备连续性、可靠性与工程可维护性。

2.2 网络传输层：异构链路协同的高可用通信架构

网络传输层的设计核心在于构建一套具备高可靠性、低延迟、强适应性的通信通道体系，用以承载海量采集信息的稳定传输。鉴于 10kV 配电系统中设备分布广泛，场景差异显著，建议构建以多制式融合为特征的异构通信架构，将 NB-IoT、LoRa、5G、光纤等通信手段进行分层融合与冗余调度。在网络结构层面，应采用星型与分布式网络混合拓扑，使边缘节点既可独立上报关键数据，又能依赖网关集中转发，形成双重保障机制。网关设备需支持多协议解析与数据预聚合功能，具备对突发事件的识别与本地缓存能力，以应对网络不稳定情境下的短时通信中断。此外，网络传输过程中需对关键数据包实施端到端加密，并辅以设备级认证机制，以防范外部攻击或信号篡改，提升数据安全等级。考虑到 10kV 配电设备多运行于信号干扰较强的工业环境中，通信链路必须经过抗干扰强化设计。应引入抗电磁冲击机制、自动频率跳变策略，并配合网络质量自诊断机制，使链路状态可监、可调、可自愈。在此基础上，系统还需搭建统一的数据接入平台，对通信参数进行动态配置与远程维护，确保在异构网络环境下实现通信质量的持续保障与运维效率的显著提升。

2.3 边缘计算层：低时延处理与本地决策支持机制构建

边缘计算层是实现状态监测系统智能化响应的关键节点，其职责在于将数据分析从中心云端前移至网络边缘设备，以应对数据量激增与实时性要求提升所带来的系统压力。为实现高效计算，边缘节点应嵌入轻量化处理模块，能够对高频采集数据进行局部聚合、异常检测与趋势初判。边缘设备的选型应符合工业控制场景需求，具备高稳定性、高计算密度与多接口协同能力。其内部需集成针对配电设备状态特征的算法模型，如基于小波包分解的信号处理逻辑、快速傅里叶变换（FFT）模块、局部异常因子（LOF）判断机制等。这些算法能够对温升突变、电流畸变及局放噪声等参数变化进行快速识别，并在本地生成初步告警标识。与此同时，边缘节点需具备动态调度能力，以便在设备状态平稳时执行数据压缩与延迟上报策略，在状态突变时迅速切换至高频上报模式。系统实施中，要确保边缘设备与中心平台之间的数据协同机制完整，构建统一数据标准与接口协议，避免因格式不兼容或算法分歧导致系统割裂。

2.4 平台融合层：统一运维与决策支持体系建设

平台融合层作为系统的最高控制中枢，承担数据整合、深度分析、模型训练与决策发布的复合性功能。其核心任务在于对前端感知信息和边缘处理结果进行聚合建模，构建多维可视化状态映射与智能运维知识图谱，实现从数据积累到价值转换的全过程闭环。平台应采用开放式微服务架构，支持动态模块扩展与异构数据适配机制，确保不同厂商设备数据可接入、可分析、可回溯。在功能划分上，平台要包括数据管理模块、状态评估模块、预警调度模块与决策支持模块。数据管理模块负责对接入数据进行标准化清洗与标签化管理；状态评估模块则根据历史工况训练机器学习模型，实现对异常趋势的预测性分析。值得注意的是，平台不仅承担静态数据处理，还需响应实时性业务需求，所以建议融合流式数据处理框架与多线程调度机制，使系统具备按需生成运维策略的能力。调度模块应依据状态等级匹配不同等级响应机制，并实现告警联动、工单推送与运维闭环追踪，打通决策至执行的全链路路径。在安全性层面，平台应设有多级权限控制机制，并对数据交互实施全流程加密与溯源控制，防止信息泄露及非法操作。

结语：

本文从系统视角出发，构建了一套完整的监测架构体系，覆盖从多维感知到通信联动、边缘智能判断直至平台融合决策的全过程。分析指出，物联网所具备的高密度感知覆盖、毫秒级响应速度及高度结构可拓展性，是其区别于传统架构的根本优势所在。未来研究应进一步聚焦于物理层信息的可信建模、算法层优化的场景适应性提升以及平台级协同机制的自动化强化。

参考文献：

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