港口配电室设备全息感知智能预警系统研究

现代港口作为能源密集型枢纽，其电力系统稳定性直接影响集装箱装卸、冷链储运、岸电供给等核心业务的连续性与效率。配电室作为电力系统中枢，其设备运行状态感知能力和故障响应速度对供电安全至关重要。然而，当前多数港口仍依赖人工巡检和孤立监测手段，难以实现对设备的实时感知与故障预测，导致突发故障频发、运维成本高企、管理反应滞后。随着物联网、人工智能和数字孪生技术的快速发展，建设具备高精度感知、智能分析与主动预警能力的监控系统成为关键突破方向。通过多源数据融合与三维可视化建模，港口配电室设备状态可实现动态呈现与风险演化推演，为电力运维带来智能化、前瞻性和可视化协同的新模式。

一、全息感知智能预警系统的总体架构设计

（一）系统目标与功能定义

港口配电室设备智能预警系统的核心目标，是实现对关键电气设备运行状态的全面感知、实时建模和多维预警。系统需支持10kV 及以上电压等级的主要设备，如开关柜、变压器、互感器、电缆及保护装置等，具备高频采集、边缘处理、状态分析和故障预测等能力 [1]。功能方面，系统通过布设多类型传感器接入高频电参数、热成像、振动、局放和环境信息，融合 SCADA 等系统的运行数据，构建实时动态监测平台；结合数字孪生模型和可视化引擎，实现三维交互式界面展示设备运行状态；利用行为识别算法和风险等级评估方法，及时预判潜在故障趋势，准确划分预警级别，并支持图文并茂的告警推送和决策辅助功能。

（二）系统架构总体设计

本系统采用四层体系结构：感知层、数据层、模型层与应用层。感知层位于港口配电室现场，集成包括电流互感器、红外热像仪、超声局放传感器、环境检测器等设备，支持 Modbus RTU、OPC UA 等工业通讯协议，通过边缘计算网关预处理后上传中心服务器；数据层基于 InfluxDB 时序数据库与 PostgreSQL 结构化数据库混合构建，利用 Kafka 实现流数据异步处理及任务分发，保障高并发访问场景下的数据完整性和一致性；模型层利用 Unity3D 与 Python 脚本协同开发，构建具备实时互动功能的数字孪生体，嵌入SCADA 参数、BIM 结构信息与状态变量，形成可响应设备行为变化的动态模型；应用层提供 Web 端与移动端访问界面，具备多角色权限体系，支持实时告警推送、远程控制、状态回溯等业务操作，增强用户对配电系统运行态势的把控能力。

（三）港口配电室设备数字孪生建模

数字孪生模型构建以高精度 BIM 文件为基础，结合配电室内激光点云扫描技术还原真实空间环境，建立三维场景模型，并以Unity 引擎绑定各类动态属性，实现与SCADA 及IoT 平台的数据双向映射。模型对象包括开关柜、母排、变压器、电缆桥架等，嵌入设备型号、运行参数、检修记录、负载等级、故障历史等信息，形成结构化对象。以开关柜为例，其孪生体中动态变量包括分合闸状态、电弧保护状态、电流负载率、接触电阻值、局放放电次数等；通过实时监控这些变量并构建其变化趋势曲线，可在孪生空间中动态呈现运行演化过程，对设备健康状态作出预测判断，极大提升决策效率与现场透明度。

二、多源数据融合关键技术研究

（一）数据源类型与采集机制

系统需融合来自港口配电室的多类型、多维度数据源，以支持设备状态的全面建模与精细化感知。结构化数据主要通过 SCADA（监控与数据采集系统）或EMS（能量管理系统）采集，涵盖三相电压、电流、频率、有功功率、无功功率、功率因数、断路器状态量等典型电气参数，采样周期通常设定为 1～5 秒，以兼顾数据实时性与存储压力。半结构化数据包括红外图像、可见光视频、温湿度传感器、气体浓度检测器等信息[2]。其中红外热成像模块采用 320×240 分辨率红外探头，测温精度可达 ±2℃，通过热像图分析设备局部过热风险；视频数据则通过智能帧抽取与图像识别算法，提取关键行为如人员异常靠近、设备遮挡、烟雾扩散等特征。非结构化数据则涵盖检修日志、语音报警记录、运维工单、历史报表等，以文本或音视频形式存在，需通过自然语言处理和语义分析等方式提取有用信息。数据采集机制基于边缘计算架构，部署工业级采集终端与边缘计算网关，实现本地数据预处理、事件初筛与安全上报。例如，一旦母线温度超过设定阈值（如 75℃），设备将生成中级预警事件，立即通过 4G/ 以太网通信上报平台并触发声光告警，确保处置时效性。此外，系统统一采用 UTC（协调世界时）标准时间戳记录所有数据，配合 GPS 授时模块和 NTP 协议对终端时间同步，确保所有异构数据的时空一致性与对齐精度，为后续建模与分析提供高可靠数据基础。

（二）多源数据融合方法

针对港口复杂、多变的电力运行环境以及感知数据的异构性，系统设计了从特征提取到融合决策的分层式多源数据融合技术路径。首先，在特征级融合阶段，系统将来自电压、电流、红外热像图、局放信号等异构数据进行时间对齐、尺度统一与标准化处理，采用主成分分析（PCA）方法降维处理，并使用卷积神经网络（CNN）自动提取多维特征空间中的关键指标，显著提升数据表达效率与模型训练能力。进一步，针对时序性强的数据如负载波动、温升曲线、放电信号等，系统采用 LSTM（长短期记忆网络）构建多维时间序列模型，对设备运行趋势进行短期预测，实现对潜在异常模式的动态追踪。其次，在决策级融合阶段，引入Dempster-Shafer 证据理论对多通道的判定结果进行置信合成处理，通过贝叶斯网络动态调整各数据源的可信度，提升融合推理的鲁棒性。例如，当电缆接头处红外图显示区域温度上升、局放幅值增强且环境湿度变化显著，则该区域可能存在绝缘退化趋势，系统会将风险等级从“观察”提升至“预警”，触发详细巡检建议。最终，融合结果不仅用于预警，也用于构建XGBoost、LightGBM 等模型训练样本，以提升未来识别效率，支撑故障精准识别、分类和定位，提高系统的学习迭代能力与智能化水平。

（三）异常检测与预警模型构建

为实现设备早期故障的主动识别与风险动态评估，系统构建了基于多源数据驱动的异常检测与预警模型。对于原始运行数据缺乏人工标签的情况，系统采用无监督学习方法，主要使用孤立森林算法（Isolation Forest），识别高维多源数据中的孤立点，精准捕捉潜在异常事件，适用于初步过滤与新设备状态判别。在已有一定历史故障标签的场景下，则进一步引入 XGBoost 与随机森林（RandomForest）等有监督学习模型，利用电气参数、温升、局放、震动等特征数据进行训练，对故障类别进行自动标注与预测。为实现对设备整体健康状态的量化评估，系统引入设备健康指数（HI，Health Index）概念，综合考虑设备老化等级、历史故障频率、环境影响因子、运行负荷偏移程度、振动异常幅度等五个维度指标，以权重计算方式评估设备当前健康状态，并划分为五个等级：健康（HI>0.8）、亚健康（0.6～0.8）、轻度异常（0.4～0.6）、中度异常（0.2～0.4）、重度异常（HI<0.2），每一等级分别设定颜色编码（绿、黄、橙、红、紫）及对应处置策略。系统还引入动态阈值机制，依据设备历史工况与典型运行曲线，自动调节告警触发条件，解决因固定阈值造成的误报、漏报问题，从而提高模型适应性与实际应用的准确性，有效保障港口配电系统运行安全。

三、系统实现与工程应用示范

（一）系统平台开发与部署

系统平台采用前后端分离架构设计，前端基于 Vue 框架开发，集成由Unity3D 引擎构建并发布为 WebGL 技术实现的港口配电室全景数字孪生可视化模块 [3]。用户可在三维场景中自由浏览配电室结构、设备布设及运行状态，实时查看每台设备的参数曲线、历史告警记录、检修日志等信息。后端则由 Spring Boot提供服务支撑，Nginx 作为反向代理服务器，实现前后端高并发数据交互。数据存储方面，采用 MySQL 保存用户权限、设备信息、工单等结构化数据，同时配合InfluxDB 存储高频时序数据，如电压、电流、温度、局放信号等。系统部署于港口专用能源管理中心内网环境，通过防火墙、VPN 通道等保障网络安全。通信协议方面，支持主流工业协议OPC UA、Modbus TCP 用于采集设备运行数据，MQTT协议连接边缘设备与云平台，RESTful API 支持第三方平台对接及数据调用，如对接港口智能调度系统或设备资产管理平台。权限管理模块采用基于 RBAC（角色访问控制）机制设计，支持管理员配置系统参数、管理预警策略，维护人员接收并处理设备告警，审计人员查看日志与导出历史报表，保证系统在多角色、多部门场景下安全稳定运行。

（二）港口典型配电场景实证应用

系统已在我国东南沿海某国家级自动化集装箱港区完成示范部署，覆盖 4 座10kV 配电室，服务于近百台岸桥、场桥及堆场冷链等重点用电设备。此次部署涵盖超过 80 台中高压开关柜、12 台干式变压器，以及若干环网柜、电缆终端、互感器等关键电气节点，构成覆盖全面、运行闭环的配电感知网络体系 [4]。关键监测设备包括频率响应范围为 20kHz～60kHz 的超声波局放传感器，用于监测母线、开关触点等处的局部放电活动；高精度无线温度传感器布设在电缆接头与母排连接处，测温范围为 -40℃ ～125℃，精度控制在 ±1℃，实现对设备发热点的持续温升监控；此外，还部署空气质量传感器检测氢气、CO 等易燃有害气体，用于识别电气火灾隐患，辅助通风控制和安全联动机制 [5]。所有传感器接入边缘计算单元，通过本地算法进行数据预处理、异常识别、数据压缩和降噪筛选后，经有线与无线混合链路上传至中心平台，并同步映射至数字孪生三维可视化场景中，供值守人员实时远程监控和协同决策。在连续试运行 6 个月期间，系统累计识别出 15 起中高等级预警事件，包括电缆头异常温升、电缆护套轻微破损、开关柜内部局放信号活跃等典型故障征兆，平均提前告警时间达 26 小时，全部经现场技术人员核查验证准确无误，未出现误报或漏报，显著提升了运维工作的预判能力、响应效率与整体可靠性，为港口电力系统安全稳定运行提供了坚实保障。

（三）系统性能评估与效果分析

通过对系统运行过程中的关键指标监测与用户反馈整理，平台在稳定性、响应能力与综合运维效益方面表现优异。在连续 180 天不间断运行中，系统平台整体可用性（Uptime）维持在 99.92% 以上，未发生严重宕机事件，支撑每日数据吞吐量超 200 万条。数据延迟控制在 1 秒以内，保障设备状态与数字孪生场景的同步更新。异常事件平均响应时间由部署前的 2.5 小时缩短至 30 分钟以内。与传统人工巡检方式相比，该系统将运维效率提升约 40% ，显著降低了依赖经验判断所带来的误报与漏检风险。根据港区能源中心提供的实际运行统计，自部署系统以来，因电气设备故障导致的非计划停运事件减少了 68% ，有效保障了港口物流作业连续性。同时，平台预警机制的主动性大幅减少了突发性抢修任务，降低了设备备件应急调配与人力调度成本，全年节约运维支出约 60 万元。系统还支持设备健康档案自动生成与周期性评估，为后续检修决策与更新计划提供数据支撑，逐步推动港口配电系统向数字化、智能化、高可靠方向转型升级。

总结

本研究围绕港口配电室设备的智能运维需求，构建了基于数字孪生与多源数据融合的全息感知预警系统，实现了对关键电气设备运行状态的动态感知、风险预测与智能告警。通过系统架构优化、多源数据融合算法设计与智能识别模型训练，系统具备了高精度的异常检测能力和强适应性的预警响应机制。实证部署结果表明，该系统在提升设备运行安全性、降低故障率、优化运维流程等方面具有显著成效，具有良好的工程实用性与推广价值。未来，系统可进一步扩展至配电系统以外的能源关键环节，如岸电系统、冷链供电等场景，并结合边缘计算与知识图谱技术，实现更加智能、高效的港口能源系统管理与运维支持。

参考文献

[1] 庞善臣 ，“ 端 - 边 - 云” 协同全息透视化工园区智能预警管控平台及产业应用 . 山东省 ， 中国石油大学 （ 华东 ），2022- 08- 17.

[2] 程仲 . 基于多源数据融合分析的随钻风险预警方法及应用研究 [D]. 西安石油大学 ，2024.000019.

[3] 张向军， 李茜楠， 马强， 等. 地理实体数据建设关键技术研究及应用探索[J].地理空间信息 ，2024，22（08）：64- 67.

[4] 刘业森 ， 刘昌军 ， 刘媛媛 ， 等 . 数字孪生流域数据治理关键技术研究与应用 [M]. 中国水利水电出版社 ：202408.242.

[5] 李聪 . 基于多源数据融合的无线通信网络干扰信号滤除方法 [J]. 长江信息通信 ，2024，37（01）：184- 186.