基于物联网的电力设备智能巡检与维护系统设计

中图分类号：TM12 文献标识码：A

引言

随着电力系统规模的不断扩大和设备复杂度的提高，传统的定期维护和故障后维修模式已难以满足现代电力系统的需求，物联网技术的快速发展为电力设备维护提供了新的解决方案。本文旨在探讨基于物联网的电力设备维护系统设计，分析其技术架构和实施方法，并通过实际案例验证系统的有效性。

1、物联网技术在电力设备应用现状

物联网技术在电力设备管理中的应用已经取得了显著进展，目前，国内外许多电力企业已经开始尝试将物联网技术应用于设备监测和维护中，典型的应用包括变压器在线监测、开关柜温度监控、电缆沟道环境监测等，这些应用主要通过部署各类传感器，实时采集设备运行参数，并通过网络传输到监控中心进行分析处理。然而，现有的物联网应用仍存在一些局限性，系统集成度不高，各监测系统往往独立运行，难以实现数据共享和综合分析；数据分析能力有限，多数系统仅能实现简单的阈值报警，缺乏深入的故障诊断和预测能力；系统可扩展性不足，难以适应电力设备规模的快速增长。电力设备巡检面临的主要挑战包括：设备分布广泛、环境复杂多变、故障类型多样等。在恶劣天气或特殊环境下，人工巡检的安全性和可靠性难以保证。同时，随着电力系统规模的扩大，设备数量急剧增加，传统巡检方式已无法满足日益增长的运维需求。如何提高巡检效率、降低运维成本、确保设备安全稳定运行，成为电力行业亟待解决的问题。

2、基于物联网的电力设备智能巡检与维护系统设计分析

2.1、系统总体架构设计

本系统采用分层架构设计，包括感知层、网络层、平台层和应用层四个层次。感知层负责电力设备状态数据的采集，部署了温度传感器、振动传感器、局部放电检测仪等多种传感设备。网络层采用有线与无线相结合的方式，确保数据可靠传输。平台层提供数据存储、处理和分析功能，采用云计算技术实现资源的弹性扩展。应用层则面向不同用户提供设备监控、故障诊断、维护管理等服务。系统架构设计充分考虑了可扩展性和兼容性，支持新设备的快速接入和新功能的灵活扩展。同时，系统采用了模块化设计，各功能模块可以独立升级，不影响整体系统运行。安全机制贯穿各层次，确保数据传输和存储的安全性。

2.2、智能巡检子系统设计

智能巡检子系统是本文设计的核心部分，主要包括三个模块：数据采集模块、状态监测模块和故障预警模块。数据采集模块负责从各类传感器获取电力设备的运行参数，如温度、振动、电流、电压等。该模块采用了自适应采样策略，根据设备状态动态调整采样频率，既保证了数据完整性，又节省了通信资源。状态监测模块对采集到的数据进行实时分析，通过特征提取和模式识别技术，评估设备的健康状态。该模块采用了多参数融合分析方法，综合考虑各项指标的相关性，提高了状态评估的准确性。故障预警模块基于机器学习算法，建立了设备故障预测模型，能够提前发现潜在故障并发出预警。预警信息根据故障严重程度分为不同等级，并给出相应的处理建议[1]。

2.3、智能维护子系统设计

智能维护子系统包括维护决策模块、工单管理模块和知识库模块。维护决策模块根据设备状态评估结果和故障预警信息，结合维护资源和成本约束，生成最优的维护策略。该模块采用了多目标优化算法，平衡了设备可靠性、维护成本和作业安全等因素。工单管理模块实现了维护任务的数字化管理，包括工单生成、分配、执行和验收全流程。系统支持移动终端接入，现场维护人员可以实时接收工单、上传维护记录和现场照片。知识库模块积累了历史故障案例和维护经验，为维护决策提供支持。该模块采用了自然语言处理技术，实现了案例的智能检索和相似度匹配[2]。

2.4、系统关键技术分析

传感器技术是系统的基础，需要根据不同的监测需求选择合适的传感器类型。温度传感器、振动传感器、局部放电检测器等是电力设备监测中常用的传感器。这些传感器需要具备高精度、长期稳定性和环境适应性。数据通信技术是确保系统可靠运行的关键。在电力设备环境中，无线通信技术如LoRa、NB-IoT等因其低功耗和广覆盖特性而被广泛应用。同时，也需要考虑通信安全性和抗干扰能力，采用加密传输和冗余设计来提高系统可靠性。大数据分析技术是系统的智能核心，通过采用分布式存储和计算框架，系统能够高效处理海量监测数据。机器学习算法如随机森林、支持向量机等被用于设备状态评估和故障预测。深度学习技术在复杂故障模式识别方面展现出优势[3]。

2.5、系统实现与测试

系统原型采用Java和Python语言开发，数据库使用MySQL和InfluxDB，分别存储结构化数据和时序数据。前端采用Vue.js框架，实现了响应式用户界面。系统部署在某变电站进行了为期三个月的试运行，覆盖了变压器、断路器等主要电力设备。测试结果表明，系统平均数据采集延迟小于200ms ，状态评估准确率达到 95% 以上，故障预警提前时间平均为 48 小时。与传统巡检方式相比，巡检效率提高了 60% ，维护成本降低了 35% 。用户反馈显示，系统界面友好，操作简便，预警信息准确及时[4]。

3、应用案例分析

在某 500kV变电站的试点应用中，基于物联网的智能巡检系统取得了显著成效。系统部署后，巡检效率提高了 60% 以上，设备故障发现时间从原来的平均 8 小时缩短到 30 分钟以内。通过数据分析，成功预测了多起潜在设备故障，避免了重大事故的发生。系统运行数据显示，设备故障诊断准确率达到 92% ，误报率低于 5% 。运维成本相比传统方式降低了约 40% ，设备可用率提高了 15% 。这些数据充分证明了基于物联网的智能巡检系统在提高电力设备管理水平方面的优势。系统实施过程中也面临一些挑战，如传感器供电问题、数据传输稳定性等，通过采用能量收集技术和通信协议优化，这些问题得到了有效解决。案例经验表明，系统设计和实施需要充分考虑现场环境和实际需求[5]。

结束语

基于物联网的电力设备智能巡检系统通过技术创新，有效解决了传统巡检方式的诸多问题。系统实现了设备状态的实时监控、故障预警和智能诊断，大大提高了巡检效率和准确性。实际应用表明，该系统能够显著降低运维成本，提高设备可靠性，为电力系统的安全稳定运行提供了有力保障。未来，随着 5G通信、人工智能等新技术的发展，电力设备智能巡检系统将朝着更加智能化、自动化的方向发展，物联网技术与其他新兴技术的融合应用，将为电力设备管理带来更多创新解决方案，建议电力企业加大技术投入，积极推进智能巡检系统的建设和应用，以适应电力行业数字化转型的需求。

参考文献：

[1] 张辉. 基于信息化的设备智能巡检系统构建[J]. 中国设备工程,2020,(18):24-25.

[2]蒋琳. 物联网与通信技术在电力检修中的应用与展望[J].设备管理与维修,2020,(03):123-124.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2020.02.63.

[3]李东岳.基于物联网技术的电力巡检终端的研究与设计[D].大连理工大学,2019.DOI:10.26991/d.cnki.gdllu.2019.003758.

[4]刘一凡. 新型电站设备智能巡检系统的研究与探索[J].同煤科技,2017,(04):20-23.DOI:10.19413/j.cnki.14-1117.2017.04.006.

[5]范希文.电力设备智能巡检系统的设计与实现[D].大连理工大学,2016.

作者信息：

姓名：林江，性别：男，籍贯：浙江省台州市人，1987 年 1 月 12 日，民族：汉，学历：硕士，职称：高级工程师，研究方向：电缆新材料。