基于大数据的环网柜与充气柜运行状态评估方法研究

一、引言环网柜与充气柜作为城市配电网的关键节点设备，其运行状态直接影响供电可靠性。据统计，我国配电网故障中约 40% 由环网柜 / 充气柜异常引起。传统评估方法依赖人工巡检和离线试验，存在以下局限性：① 数据采集单一，仅能获取电压、电流等电气参数，缺乏气体状态、局部放电等关键信息； ② 实时性不足，故障预警滞后； ③ 多源数据融合能力弱，难以准确识别复杂故障模式。随着物联网（IoT）和传感器技术的发展，设备监测数据呈指数级增长，为基于大数据的状态评估提供了数据基础。本文结合边缘计算、深度学习和区块链技术，提出一种多维度、实时化的评估方法，旨在提升设备状态感知精度和运维效率。

二、多源数据采集与

2.1 多维度数据采集环网柜与充气柜的运行状态可通过多物理场信号综合反映。对于环网柜，部署特高频（UHF）传感器采集局部放电信号，罗氏线圈监测回路电流，光纤光栅传感器实时监测电缆接头温度。充气柜则需重点监测绝缘气体状态，包括 C₄F₄N/CO₄混合气体的压力、密度、水分含量及混合比，通过气体密度继电器和微水检测仪实现数据采集。此外，环境参数（如温湿度、气压）和设备机械特性（如断路器分合闸速度）也被纳入监测范围，形成包含电气、化学、物理多维度的数据集。

2.2 边缘计算预处理为降低数据传输压力并提升实时性，采用边缘计算节点对原始数据进行预处理。具体包括： ① 数据清洗：通过滑动时间窗剔除异常值，如局部放电信号中的脉冲干扰； ② 特征提取：对局部放电信号进行小波包分解，提取放电幅值、相位分布等特征参数； ③ 数据压缩：采用主成分分析（PCA）对高维气体状态数据进行降维，保留 95% 以上的信息熵。预处理后的数据通过 5G 网络实时上传至云端平台，传输延迟控制在 3 秒以内。

2.3 数据质量评估引入可信度指标量化传感器数据可靠性。以气体监测为例，通过计算历史数据的变异系数评估当前数据质量，变异系数越大则可信度越低，可信度指标取变异系数的倒数。对于局部放电信号，采用多传感器数据融合策略，当电、声、磁信号同步触发时判定为有效放电事件，避免单一传感器误报。

三、状态评估模型构建

3.1 特征工程与降维针对环网柜与充气柜的差异性，设计差异化特征体系：环网柜：重点提取局部放电相位分布（PRPD）、放电重复率、回路电阻变化率等特征；充气柜：构建气体状态综合指数（GSI），融合压力、密度、水分含量等参数，采用非线性累积损伤法评估气体老化程度。采用随机森林算法进行特征重要性排序，筛选出贡献率前 20% 的特征作为模型输入，同时通过 t-SNE 算法实现二维可视化，直观展示设备状态分布。

3.2 变分循环神经网络模型提出基于变分循环神经网络（VCRNN）的状态评估模型，该模型融合变分自编码器（VAE）和长短期记忆网络（LSTM），能够捕捉数据的时间依赖性和潜在特征关联。模型结构如下：编码层：通过 LSTM 提取时间序列特征，生成隐变量 z 的先验分布；隐变量层：引入随机采样机制，模拟设备状态的不确定性；解码层：重构输入数据并输出状态概率分布，通过变分下界优化模型参数。实验表明，该模型在局部放电模式识别中的 F1 值达 91.2% ，较传统 SVM 提升15.3% 。

3.3 动态权重调整与健康指数构建设备健康指数（HI），综合考虑当前状态与历史劣化趋势。采用层次分析法（AHP）确定各指标初始权重，再通过遗传算法（GA）优化权重分配，使模型对早期缺陷更敏感。HI 计算公式为： w_i ＼cdot ）其中，＼（w_i＼）为动态权重， ）为指标隶属度函数，采用三角形分布刻画指标与状态等级的映射关系。

四、评估方法与应用案例

4.1 评估指标与阈值设定

设计三级评估指标体系时，充分结合大数据分析技术实现动态化与精准化管理。实时指标选取局部放电量、气体压力、电缆接头温度等 12 项关键参数，其阈值设定参考 GB/T 11022-2020 标准并融合设备 3 年历史故障数据，通过箱型图分析法确定 95% 置信区间的上限值，例如环网柜局部放电量阈值设为 100pC ，充气柜 SF6 气体压力阈值设定在0.45-0.55MPa 范围，当实时监测数据超出该区间时，系统立即触发声光预警并推送至运维终端。趋势指标聚焦回路电阻增长率、GSI 变化率等 6 项具有时间累积特性的参数，采用滑动窗口线性回归模型对连续 30 天的监测数据进行拟合，通过计算斜率变化率预测未来 6 个月的劣化趋势，当预测值超过历史故障临界点 15% 时生成趋势预警报告。

4.2 实验设计与结果分析

在某 110kV 智能变电站的 35kV 配电间隔部署实验系统，该系统包含 28 个特高频传感器、16 组气体监测模块及 8 套环境采集终端，以 1分钟 / 次的频率采集数据，12 个月内累计获取 1.2TB 的多源监测数据。针对环网柜的监测中，系统于第 7 个月发现 #2 间隔局部放电量从 30pC 逐月攀升至 120pC ，通过大数据挖掘 PRPD 图谱的相位集中特征（主要分布在 0-90^∘ 和 180-270^∘ 区间），匹配到悬浮放电的典型模式库，结合同期回路电阻增长 15% 的趋势数据，生成精准定位报告，运维人员解体检查发现电缆接头紧固螺栓松动，处理后放电信号完全消失，成功规避了潜在的相间短路风险。充气柜监测中，#5 间隔在第 9 个月出现气体压力以0.01MPa / 天的速率下降，系统通过 GSI 模型计算得出气体泄漏指数达0.82（阈值 0.7），结合湿度上升 30% 的关联数据，判定为密封圈老化导致的缓慢泄漏，更换耐老化氟橡胶密封圈后，压力稳定在 0.5MPa 达 3 个月以上。

4.3 区块链赋能数据可信性

采用 Hyperledger Fabric 联盟链架构构建电力设备数据存证平台，联盟节点涵盖变电站运维班组、设备制造商、电力监管部门等 5 类主体，通过 PBFT 共识机制实现每秒 300 笔的交易处理能力，满足海量监测数据的实时上链需求。系统将原始传感器数据、边缘节点预处理结果、模型评估报告等信息按时间戳生成 Merkle 树哈希值，每 10 分钟打包一次区块并同步至各节点，确保数据从采集到应用的全链路可追溯。基于智能合约实现精细化权限管理，设定设备运维人员仅可查看所辖区域的实时数据与预警信息，制造商可调用历史故障数据进行产品改进分析，监管部门拥有全量数据审计权限，所有数据访问操作均记录在链且不可篡改。

五、结论本文提出的基于大数据的环网柜与充气柜运行状态评估方法，通过多源数据融合、边缘计算预处理和深度学习建模，实现了设备状态的实时感知与精准预测。创新点包括： ① 设计差异化特征体系，兼顾设备共性与个性； ② 变分循环神经网络模型有效捕捉数据时空关联； ③ 区块链技术保障数据可信性。该方法已在实际工程中验证了有效性，未来可进一步融合数字孪生技术，实现设备状态的虚实映射与智能决策。

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