基于物联网的电气自动化控制系统设计与实现

摘要：在科技快速进步的背景下，电气自动化控制系统显得尤为关键，它是现代制造业的核心部分。此类技术的广泛部署，不仅显著提升了生产效率与产品质量，还极大地推动了工业智能化和网络化的发展趋势。尽管如此，电气自动化控制系统在具体应用中还遭遇不少难题，包括系统结构复杂性、对可靠性与安全性的高要求，以及与人工智能等前沿技术融合的迫切需求。为了进一步促进电气自动化控制技术的创新与发展，需着手进行深入的系统性研究，寻求新的技术路径和架构模式，以挖掘其在智能制造业中的广泛应用潜能，为我国工业现代化与高质量发展提供坚实的保障。

关键词：物联网；电气自动化；系统设计；实现

1物联网技术的定义及特点

信息技术领域中的物联网技术，可以被描述为一个庞大且复杂的网络架构，它利用通用的通信协议，把各式各样的信息感知设备与网络系统联结起来，进而完成智能化的识别、定位、追踪、监视以及管理工作。这一技术的根本属性在于其广泛的连接性和互操作性，能够促成设备之间的机器与机器通信。它的技术范畴涉及了从低功耗蓝牙技术到远程的低功耗广域网络技术，例如LoRaWAN协议，其特点包括长达15公里的传输距离以及支持超过百万个节点的容量。物联网设备一般内置传感器，它们能够在10毫秒的极短响应时间内，收集到成千上万个传感器节点的即时数据，并且这些数据的安全性是通过高达256位的加密技术来保障的。依托这些先进的技术，物联网技术为电气自动化系统带来了突破性的智能化提升和效率增长。

2电气自动化系统监控的内容分析

电力自动化监控系统的职能范围极为广泛，覆盖了电力系统操作的各个层面。首先，该系统负责实时捕捉各类电气数据，诸如电压、电流、功率和频率等，以此评估设备的运行状况。例如，某一750千伏变电站，其主变压器的设计容量为720兆伏安，工作电压为525千伏，标称电流为1.6千安。监控系统利用安装于高压侧和低压侧的电流互感器，准确测量主变电流，一旦检测到电流超出额定值的5%，即达到1.68千安，系统即触发越限警报。其次，监控系统对开关设备的工作状态保持持续监控，包括断路器的分合闸状态、隔离开关的开关状态等。以某220千伏配电装置为例，其断路器具备的额定短路开断电流高达63千安，机械寿命长达10000次。监控系统通过现场智能操控单元，远程操控断路器的分合闸，同时记录每次操作的时间和操作者信息。再次，监控系统还涉及电网调度、设备故障诊断、安全自动装置的动作等多个环节。以某发电厂为例，监控系统与汽轮发电机组的调速系统、励磁系统、安全保护系统等紧密集成。一旦机组发生故障，监控系统能够迅速判断并实施相应措施，如故障隔离、紧急停机等，以防事故扩大。最后，在智能化电网的今天，电气自动化监控系统还需融合大数据分析、人工智能等前沿技术，实现更细致、智能的管理。比如国家电网公司研发的配电自动化终端，运用边缘计算技术，在本地完成数据分析和故障诊断，显著提升了系统的智能化程度。由此看来，电力自动化监控系统在电力系统的规划、运行、控制和保护中发挥着至关重要的作用，是确保电网安全稳定运行的关键基础。

3基于物联网技术的智能电气自动化控制系统设计

3.1感知层

智能电气自动化系统中的感知模块扮演着至关重要的角色，其主要职能是对电气设备与环境中的各类物理量进行收集与监控。在该系统架构中，感知模块通过配置多样化的传感器与智能测量单元，成功实现了对电气指标、设备状况以及环境因素的全方位感知。比如，在变电站的电气自动化领域，运用了符合IEC61850国际标准的智能集成电子式电流互感器，以实现电压、电流等核心电气量的精确测量。这种互感器具备宽频带的响应特性，其额定电流能够达到3000安培，测量精度更是达到了0.2级。同时，为了实时监控设备的机械性能，集成了采用MEMS技术的微型振动传感器，其频率响应覆盖了0.1赫兹至10千赫兹，加速度测量范围在±16g之间。通过振动信号的分析，能够提前捕捉到设备潜在的机械故障迹象。此外，还采纳了基于Canopy算法的多传感器数据融合技术，对来自不同传感器的异构数据进行综合处理，显著提升了设备状态监测的精确度和可信度。

3.2网络层

智能电网自动化系统中，网络层级发挥着核心作用，主要负责连接感知层与高级应用平台的数据流通与信息交互。为了确保电气自动化操作的即时性与稳定性，系统实施了基于工业以太网的环形网络架构，并运用GOOSE（通用面向对象变电站事件）技术来加速设备间的信息传递。GOOSE技术依托于发布/订阅模型，以多播形式迅速派发信息，传输延迟缩短至1毫秒以下。为确保通信的稳定可靠，系统融合了并行冗余协议（PRP），借助双网卡绑定策略实现网络备份，确保网络稳定性达到99.999%。同时，为了高效处理大量设备数据，系统采纳了MQTT（消息队列遥测传输）通信协议。MQTT协议同样采用发布/订阅机制，具备QoS（服务质量）保障功能，有效减少了网络带宽的消耗。在数据传输环节，系统还实施了数据压缩与加密手段，提升了传输效率及数据保护水平。比如，采用了基于Huffman编码的压缩算法，其压缩比例可达3：1以上。

3.3云平台

云端平台构成了智能化电气自动化控制系统的中枢，承担着从感知层汇集的大量数据的存储、分析和处理任务，进一步依照分析成果对现场设备执行精准的调控。该系统采纳了依托Kubernetes技术的微服务架构，借助容器化技术，赋予了平台卓越的可扩展性与灵活的弹性伸缩特性。在数据处理与存储层面，系统融合了传统的关系型数据库MySQL与适用于时序数据的InfluxDB，满足了多样化的数据存储需求。特别是InfluxDB，其采用LSM树索引结构，实现了高效率的数据写入，每秒可写入超过百万次，同时保证了查询响应时间的极致快速，达到了毫秒级别。在数据分析处理上，系统内置了众多机器学习算法，包括但不限于支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等，这些算法的应用使得对设备状态的智能分析和预测性维护成为可能。例如，随机森林算法通过融合多个决策树的预测，显著提升了故障诊断的准确率。

3.4执行层

操作层作为智能电气自动化控制系统的一线操作单元，承担着依据上级发出的控制指令对现场各类电气设施实施精确操控的任务。这一层级的核心设备为可编程逻辑控制器（PLC），其配备了高效的工业级处理元件及多样化的通讯端口，以应对各种复杂控制作业的要求。在应对典型的电气控制场合，例如电机的速度调节控制，系统引入了基于PID（比例-积分-微分）技术的闭环调控方法。PID调控法能依据反馈的误差自动调整控制输出，确保控制对象能迅速且稳定地追随预设的目标值。

结论

综上所述，依托物联网技术的智能化电气自动化控制系统代表了技术革新的前沿，能够有效地应对传统自动化系统在智能化、效率化以及稳定性方面遭遇的诸多挑战。系统融合了尖端的物联网通信手段、边缘计算及云计算技术，实现了对大量异质数据的集成，并采用机器学习和深度强化学习算法进行智能决策与控制优化，极大地提高了整体性能表现。得益于物联网打造的开放性架构，该系统展现出较强的伸缩性和适应性，能够满足工业现场复杂且多变的作业需求。展望未来，这一方案预将在智能电网、生态园区、智能制造业等多个领域发挥重要作用，为电气自动化系统的智能化升级贡献显著力量。

参考文献

[1]丁光，王义丹，朱兴兵.发电厂电气设备物联网智能锁的研究[J].水电与抽水蓄能，2024，10（1）：84-86.

[2]丁治雄，余万纤子.智能电气技术在工业自动化系统中的应用[J].集成电路应用，2024，41（2）：335-337.

[3]谢百煌，李旭辉.基于物联网和传感器技术的电网二次设备信息智能移动系统[J].制造业自动化，2023，45（8）：12-16，27.