基于物联网技术的电力设备状态监测与故障诊断方法研究

引言：

鉴于电力系统在规模上持续朝着扩大方向发展，且设备所涉种类繁多以及运行的环境也相当复杂的情形下，致使传统的以人工开展巡检的方式，因种种因素的制约而难以达成及时察觉到设备所出现故障的目标，并且还存在着效率方面处于较低水平以及成本相对高昂等一系列的问题。正是出于提升运维智能化水准这一迫切需求，使得物联网技术在这样的形势下应运而生。借助实时感知相关数据并进行深度分析这一有效途径，电力设备的状态监测以及故障预警得以有效达成，其具有的重要应用价值及研究意义不可小觑。

一、物联网技术基础

物联网（IoT）以感知、传输以及智能处理作为核心的综合性技术体系，主要涵盖着包含能借由各种传感器来达成对电力设备运行参数实时采集的感知层、依托像无线通信、5G、NB - IoT 等技术以实现数据高效传输的网络层以及借助云计算、大数据和人工智能等手段对采集信息实施分析与决策的应用层三大架构。且在电力系统里，物联网可被广泛应用于诸如变压器、断路器、电缆等设备的远程监测与故障诊断方面，凭借实现对设备运行状态的实时掌控以及智能预警操作，从而有效提升设备管理效率连同系统运行可靠性，最终为构建智能电网奠定起坚实基础。

二、状态监测系统设计

（一）数据采集层设计

作为电力设备状态监测系统之基础的数据采集层，主要是负责将实时获取设备运行状态信息任务予以达成的，而实现对设备运行环境与性能的全面感知的方式是通过在设备关键部位进行各类传感器的部署。这些传感器诸如温度、电流、电压、振动以及局部放电传感器等，具备高精度、低功耗且长寿命这些特点，从而能够在变电站、输电线路以及配电终端等多种复杂场景进行适应。另外，采集数据的种类连同其精度对后续分析与诊断的可靠性起着直接决定作用，所以在进行选型以及布设的过程当中，必须将科学规划以及合理布点予以落实。

（二）网络传输层设计

网络传输层作为系统关键通道负责以高效且稳定方式把前端所采集数据传输至数据中心或者云端平台，此层常用通信方式有ZigBee、LoRa、NB- IoT 以及4G/5G 等等。鉴于不同场景里存在的带宽需求、功耗限制以及通信距离等诸多因素而要进行恰当选择，像NB - IoT 方式适合大规模分布式设备所进行的低速率传输情况，而5G 则对核心设备的高速实时监控场景适用，除此之外该层还需将身份认证、数据加密、错误校验等安全机制加以集成，目的在于让数据于传输过程中的完整性与保密性得以保障。

（三）平台处理层设计

平台处理层作为监测系统的中枢，通过将边缘计算与云计算相结合的方式，主要去实现包括数据的存储、分析以及展示与预警等在内的功能，并且对传输上来的实时数据以该种结合方式进行预处理以及深度分析，进而有可能达成设备运行状态的可视化管理。运行阈值被平台设定，一旦参数出现异常便自动触发预警机制，相关人员会被通知并及时处理。不仅如此，借助对历史数据的积累以及分析，还能够实现趋势预测、健康评估以及故障溯源等功能，从而为设备运维提供智能决策支持，推动电力系统朝着自动化以及智能化的方向发展。

三、故障诊断方法研究

（一）数据挖掘技术在故障诊断中的应用

数据挖掘是通过针对数量众多的历史监测数据展开深度分析的方式，进而实现从其中挖掘出潜在可能存在着的模式以及异常变化的规律，而这一过程实则是在为故障诊断提供不可或缺的数据基础，像聚类分析、关联规则挖掘以及时间序列分析等等此类的典型技术均被涵盖在内。举例来讲，聚类算法能够以对设备运行状态进行分类这种途径，进而辅助识别出那些出现异常运行情况的样本，关联规则则能够揭示出故障信号彼此间所存在的内在联系，从而为对故障类型作出判断来提供相应依据。

（二）机器学习模型的构建与优化

在已然奠定的相应基础上，借助构建起特定功能的训练模型这一方式，机器学习方法促使系统拥有能够针对故障予以自动识别以及判断的相应能力。而在其整个的运行范畴中，常用的算法涵盖支持向量机（SVM）这种有着独特运算逻辑的、随机森林般以特定规则进行组合分析的、K 近邻（KNN）基于距离判别机制的以及神经网络以模拟生物神经系统原理运行的等。特别是其中深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），由于自身在处理具备高维度特征的数据以及与图像相关的特征方面所呈现出的显著优势，被广泛应用在识别复杂故障信号这类任务当中。就像当利用CNN对电力设备所产生的振动波形或者局部放电的图像展开识别工作时，从理论角度来讲是可以实现对故障定位准确率有效提升的情况。

（三）模型融合与实时诊断系统

为进一步提升诊断性能这一目标，可将集成学习或者多源数据融合之类的多模型融合策略予以采用，目的在于增强对于多样化故障类型的适应能力。而通过与边缘计算相结合从而达成就地初步诊断以及与云平台相结合实施集中分析这种操作方式，对于实时且分层的智能故障诊断体系的实现具有一定程度的促进作用。此外，把反馈机制加以引入，并通过系统持续开展学习以及进行自我修正的过程，可让诊断系统的鲁棒性与可靠性朝着逐步提升的方向发展。

四、实验与应用分析

为验证所提出基于物联网的电力设备状态监测与故障诊断方法的有效性，本文选取变压器和断路器作为实验对象，构建由多种传感器节点、无线通信模块及云端数据处理平台组成的综合实验系统。在实际运行过程中，系统能够持续采集温度、电流、振动、局部放电等多维参数，并利用构建的机器学习模型对异常特征进行识别与分类。实验结果表明，系统可准确识别过载、接触不良、绝缘老化等常见故障，诊断准确率超过 95‰ 。同时，该系统在不同环境温度、负载变化等复杂条件下仍保持良好稳定性，具备较强的实时性与抗干扰能力。进一步的仿真分析显示，该系统在多种异常工况下均可实现快速预警与响应，支持多设备并行监测与远程管理，验证了所提方法的实用性和广泛适应性，为电力系统的智能运维提供了可靠技术支撑。

结论：

基于物联网所构建起来的电力设备状态监测连同故障诊断的相关方法，经本文深入研究得以表明，其能够在促使设备运行向着可视化与智能化水平方面发挥出有效作用。不仅使诊断的准确率获得显著提高而且响应速度也得以大幅提升。而具备着良好实用性以及扩展性特点的系统，未来将会朝着进一步优化诊断模型性能、拓展能够实现多设备协同监测的功能方向发展，从而对电力运维朝着更高智能化层级推进起到推动作用。

参考文献：

[1]孙勇,李守贺,刘宇鹏.物联网技术导向的采煤掘进电气设备状态监测与故障诊断系统设计[J].电气技术与经济,2024,(10):174-176.

[2]陈勋.基于物联网技术的远程用电设备状态监测与故障诊断分析[J].集成电路应用,2024,41(05):329-331