物联网驱动下的智能运维模式探索发展趋势

引言

在电力系统中，变电站占据着关键位置，其稳定运行对于保障电力供应来说是非常重要。以往传统的变电站运维模式主要依靠人工定期进行巡检以及凭借经验来做出判断，这种模式存在着效率比较低、及时性欠佳、难以察觉潜在故障等一系列问题[1]。随着物联网技术迅速发展起来，它所有的强大的数据采集、传输以及处理能力为变电站实现智能运维创造了可能性。借助物联网，可达成对变电站设备状态的实时监测、故障预警以及智能决策，有效提高运维水平。

一、物联网驱动下智能运维模式的现状

1.1 物联网在变电站运维中的应用基础

物联网于变电站运维环节构建起一套体系，此体系包含感知、传输、处理以及应用这几个部分。感知层借助各类传感器，像温度传感器、电流传感器、电压传感器等，实时收集设备的运行数据，涉及设备的温度、电流、电压以及振动等信息。传输层运用有线通信技术例如光纤，或者无线通信技术比如 ZigBee、LoRa，把采集得到的数据迅速且稳定地传至数据处理中心。

1.2 现有智能运维模式的不足

在数据融合这方面，不同种类传感器所采集到的数据格式以及精度是不一样的，这便致使数据在进行整合以及利用的时候存在困难。就智能算法的应用而言，部分算法的准确性以及适应性需要提升，在复杂的工况状况之下有可能会出现误判的情况。并且系统的安全性与可靠性同样面临着挑战，像是数据在传输过程当中存在安全风险，以及设备出现故障导致系统瘫痪等情况[2]。

二、智能运维模式的应用优化策略

2.1 多源数据融合优化

变电站设备运行数据有着广泛的来源，其中覆盖了电气参数、机械参数以及环境参数等方面。多源数据融合指的是把这些不同类型且不同格式的数据加以整合，获取更为全面且准确的信息。

在数据预处理阶段之时，会针对采集而来的原始数据开展清洗工作，把噪声以及异常值给予去除。比如说，针对温度传感器所采集的数据而言，要是在某个时刻的数据较大偏离正常范围，那么可借助滤波算法加以修正，之后开展数据归一化处理，将不同量纲的数据映射至同一范围，以此便于后续的分析工作。

数据融合算法可采用加权平均法或者神经网络法来实现[3]。加权平均法根据各数据源的可靠性赋

予不同权重，计算融合后的数据。设 个数据源采集的数据分别为 x₁,x₂,⋯,x_n^′ ，对应的权重为n

W1.12: .Wn' ，且 ，则融合后的数据 ：

神经网络法则借助训练神经网络模型这一方式，可自动去学习不同数据源之间存在的关联，达成更为精确的数据融合。例如，运用卷积神经网络也就是 CNN 来对图像数据以及数值数据实施融合操作，以此提升对于设备外观以及运行状态的综合判断能力。

2.2 智能算法的优化与应用

智能算法于变电站智能运维而言有着非常关键的作用，具体涉及了故障诊断、状态评估以及运维决策等多个方面。

在故障诊断领域，传统的阈值判断方法极易受到环境因素以及设备个体差异的干扰，引发误判现象。此时可运用基于机器学习的故障诊断算法，如支持向量机（SVM），SVM 会去寻找最优分类超平面，以此对正常状态与故障状态的数据实施分类操作。借助对大量历史故障数据展开学习，SVM 可精准识别不同类型的故障。

在状态评估领域，模糊综合评价法是一种可行的选择。此方法充分考量了设备状态的诸多因素，囊括运行年限、负载情况以及历史故障记录等方面，借助构建模糊评价矩阵，可对设备状态展开全面且综合的评估。以变压器的状态评估为例，选取绝缘性能、油温以及负载率等指标，明确各指标的权重以及评价等级，计算出变压器的综合状态得分，以此精确评估其健康状况。

在运维决策方面，采用强化学习算法。强化学习借助智能体与环境相互作用，持续探寻最优的运维策略。比如在设备检修决策时，智能体依据设备当下状态以及历史检修记录，挑选适宜的检修时间与检修方式，将检修成本与设备故障风险降至最低。

2.3 系统安全与可靠性提升策略

物联网带动的智能运维系统遭遇数据安全以及系统可靠性方面的挑战。在数据安全领域，借助加密技术针对传输与存储的数据给予加密。比如说，运用高级加密标准即 AES 算法针对传感器采集到的数据实施加密，以此保证数据在传输进程中不会被窃取以及篡改。构建访问控制机制，针对不同用户设定各异的访问权限，以此防止非法用户获取系统数据。

在系统可靠性方面采取了冗余设计的方式。在数据传输环节，运用双链路或者多链路来进行传输，一旦有一条链路出现故障，就能自动切换至其他链路，以此保障数据可正常传输。在设备层面，针对关键设备实施冗余配置，像配置备用传感器以及通信模块，要是主设备发生故障，备用设备可以马上投入使用，保证系统可正常运行。举例来说，在某变电站当中，采用双电源供电以及双通信链路设计，使得系统的可靠性得到了较大提升。

三、物联网驱动下智能运维模式的发展趋势

3.1 与人工智能的深度融合

在未来的发展进程中，物联网与人工智能会实现深度的融合状态，促使智能运维的智能化程度得到的提升。如深度学习、强化学习这类人工智能算法，会在故障预测以及运维决策等相关方面发挥更为较大的作用。比如说，借助深度学习算法针对设备的运行数据展开深度挖掘工作，可更为精准地预测设备的剩余使用寿命以及潜在故障情况，以此达成预防性运维的目标。强化学习算法可以依据实时的设备状态以及环境信息，动态地对运维策略加以调整，提升运维效率以及质量。

3.2 运维服务的云端化与平台化

随着云计算技术不断发展，变电站智能运维服务会朝着云端化以及平台化的方向迈进。借助构建云端运维平台，可达成数据的集中存储与管理，不同地区的变电站得以共享运维资源与经验，并且云端平台可提供多样的运维服务，像是远程诊断、在线监测、运维决策支持等。例如，供电局借助云端平台可对下属多个变电站开展统一管理与运维，以此提升运维资源的利用效率。

3.3 面向全生命周期的智能运维

未来的智能运维模式会涉及变电站设备的整个生命周期，包括设备从选型、采购、安装调试、运行维护直至报废处理的各个环节。在设备选型阶段，借助物联网技术来评估设备的性能与质量，挑选出最为合适的设备。在运行维护阶段，达成实时监测以及智能决策。在设备报废阶段，运用物联网技术评估设备的剩余价值，以此为设备的更新换代提供参考依据。比如对于即将报废的变压器，借助分析其历史运行数据以及当前状态，评估它的剩余价值，决定是进行修复利用还是直接报废。

结语

物联网推动下的变电站智能运维模式乃是电力系统发展的必然走向，借助多源数据融合优化、智能算法优化运用以及系统安全可靠性提升等应用优化举措，可切实解决现有智能运维模式所存在的问题，提升运维效率与质量。

参考文献

[1]姜山红,祁金才,全厚春,等.基于物联网和在线感知等技术的设备健康智能运维模式的研究[J].中国金属通报,2023,(07):80-82.

[2]陈骏林,代真虎,孔晓阳,等.一种基于物联网的远程数据采集与智能运维技术探索[J].冶金自动化,2025,49(S1):459-464.

[3]韩倩君.基于大数据分析的电力设备维护策略优化研究[J].现代工程科技,2025,4(09):97-100.