李海龙

（南阳飞龙电力集团有限公司，河南南阳  473000） 

摘 要：在智能配电网中，实时监测与故障诊断是至关重要的一环，其对及时发现故障并采取相应的处理措施具有非常重要的作用。本文通过研究分析智能配电网的实时监测与故障诊断技术，以探索基于人工智能的故障诊断方法及其在10 kV配网中的应用。同时，通过分析电力物联网在智能配电网中的应用及其技术发展方向，设计了智能配电网故障诊断系统，并对其进行了效果评估。

关键词：智能配电网；物联网；实时监测；故障诊断；人工智能

中图分类号：TM769 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2024）17-0014-03

 

0引言

随着我国经济的快速发展，电力需求不断增长，对电网的智能化、可靠性和稳定性提出了更高要求。智能配电网作为电力系统的重要组成部分，其运行状态直接关系到电力供应的质量和效率。基于物联网的实时监测与故障诊断技术在智能配电网中的应用，有助于提高电网的运行管理水平、降低故障率，保障电力供应的可靠性。本文旨在探讨智能配电网中基于物联网的实时监测与故障诊断技术研究，为我国智能电网的发展提供理论支持和实践支撑。

1智能配电网与物联网技术概述

1.1智能配电网的定义与特点

智能配电网是指采用先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力电子技术，实现对配电网的实时监测、自动控制和故障处理，以提高供电质量和运行效率。其特点包括：高度自动化、信息化、互动化和可靠性。

1.2物联网技术在智能配电网中的应用

物联网技术在智能配电网中的应用主要体现在以下几个方面：设备状态监测、环境监测、故障诊断、远程控制等。通过将物联网技术与智能配电网相结合，实现对电网运行状态的实时监控，提高故障处理速度。

1.3智能配电网的发展趋势

未来智能配电网将朝着以下方向发展：更高的供电可靠性、更优的电能质量、更低的运维成本、更广泛的分布式能源接入和更灵活的调度运行。

2智能配电网实时监测技术

2.1实时监测系统的架构与组成

实时监测系统是智能配电网运行安全与效率的关键保障，其架构设计充分考虑了系统的分布式特点、数据处理的实时性和信息传输的可靠性。传感器作为系统的前端，扮演着“感官”的角色，能够精确捕捉到配电网设备的温度、电流、电压等关键参数。数据采集装置则如同“大脑”一般，对传感器收集的原始数据进行整合、处理和初步分析，确保数据的有效性。通信网络构成了系统的“神经系统”，通过有线或无线的方式，将处理后的数据迅速传输至监控中心。监控中心作为系统的“指挥中心”，不仅负责接收和分析数据，还承担着预警、决策和调度的重要任务。这一架构的设计，使得实时监测系统能够实现对配电网状态的全方位监控^[1]。

2.2传感器技术在实时监测中的应用

在智能配电网的实时监测中，传感器技术发挥着至关重要的作用。温度传感器能够实时监测设备的运行温度，预防因过热导致的设备损坏；电流传感器用于监测线路中的电流大小，及时发现异常电流，防止线路过载；电压传感器则关注电压的稳定性，确保电网运行在安全可控范围内。这些传感器具有高精度、快速响应和抗干扰能力强等特点，能够适应复杂多变的电网环境。通过这些传感器，实时监测系统能够获取配电网设备的实时状态信息，为后续数据处理和分析提供有效且可靠的数据源。

2.3数据采集与传输技术

数据采集与传输技术是实时监测系统的核心，其性能直接影响到监测数据的准确性和时效性。高效的数据采集技术能够确保在复杂的电网环境下，快速、准确地捕捉设备的状态信息。同时，采用先进的通信协议和稳定的通信网络（如光纤通信、无线专网等）保证了数据传输的实时性和稳定性。在数据采集与传输过程中，还需要考虑数据的压缩和加密，以减少传输带宽的占用和提高数据的安全性。通过这些技术的综合应用，实时监测系统能够实现对配电网设备状态的实时监控，为故障诊断和预防性维护提供有力支持^[2]。

3基于人工智能的故障诊断方法

3.1人工智能技术在故障诊断中的应用

人工智能技术在故障诊断领域的应用，为配电网的稳定运行提供了强有力的技术支持。专家系统模拟了人类专家的判断逻辑，能够处理复杂的故障情况，为运维人员提供决策建议。神经网络则通过模仿人脑的处理方式，对大量数据进行学习，从而能够识别出故障的特征模式。支持向量机作为一种有效的分类方法，能够在高维空间中找到最优的决策边界，提高故障诊断的准确性。这些人工智能技术的应用，不仅加快了故障诊断的速度，还大幅提升了诊断的准确性，为智能配电网的可靠运行提供了保障^[3]。

3.2 10 kV配网智能感知与故障诊断的实现

在10 kV配网系统中，智能感知设备的部署是实现故障诊断的关键。这些设备能够实时采集线路和设备的运行数据，包括电流、电压、温度、湿度等多维度信息。通过将这些数据传输至后台处理系统，人工智能技术可以对数据进行深度分析，快速识别出故障征兆。智能感知与故障诊断的实现，不仅减少了人工巡检的工作量，还能在故障发生的第一时间作出响应，从而显著提高故障处理的速度，降低因故障造成的损失。

3.3故障诊断算法与模型

本文的研究重点是基于神经网络的故障诊断算法，该算法通过构建多层神经网络结构，实现对配电网故障特征的提取和分类。首先，通过对大量历史故障数据的训练，神经网络能够学习到故障的特征模式。其次，建立故障诊断模型能够对实时采集的数据进行特征提取，并与学习到的故障模式进行匹配，从而实现对故障的准确识别。此外，为了提高模型的泛化能力，研究还采用了交叉验证和模型优化等技术。最终，该故障诊断模型在实际应用中展现出了较高的诊断准确率和鲁棒性^[4]。

4电力物联网在智能配电网中的应用

4.1电力物联网的架构与功能

电力物联网的架构设计充分考虑了配电网的复杂性和监测需求，分为三个层次：感知层、网络层和应用层。感知层是物联网的“触角”，由各种传感器和执行器组成，负责收集配电网设备的实时状态信息。网络层则是信息传输的“高速公路”，通过有线或无线通信技术，将感知层收集的数据安全、高效地传输至应用层。应用层作为数据处理和应用的“大脑”，对收集到的数据进行处理和分析，实现设备状态的实时监测和故障诊断。这一架构不仅确保了信息的流畅传递，还提供了智能化处理的能力，为配电网的稳定运行提供了坚实的技术支撑^[5]。

4.2电力物联网在配电网监测与故障诊断中的应用

电力物联网技术在配电网监测与故障诊断中的应用，极大地提升了电网的运行管理水平。通过部署在配电网中的传感器和智能设备，电力物联网能够实时监测设备的状态，包括电压、电流、温度等关键参数，及时发现潜在的故障隐患。在故障发生时，系统能够迅速定位故障点，分析故障原因，并提供相应的处理建议，从而缩短故障处理时间，减少停电损失。此外，电力物联网还能够实现对配电网的远程控制，提高运维效率，降低人力成本。

4.3技术方向与发展目标

展望未来，电力物联网技术的发展将围绕几个关键方向展开。首先，提升感知能力，开发更精准、更可靠的传感器，以获取更全面的电网状态信息；其次，优化网络结构，提高通信网络的覆盖范围和传输效率，确保数据的实时性和稳定性；最后，提高数据处理和分析能力，通过人工智能和大数据技术，对海量数据进行深度挖掘，提升故障诊断的准确性和预测性。这些发展目标旨在构建一个更加智能、高效、可靠的电力物联网，为智能配电网的持续发展提供动力^[6]。

5智能配电网故障诊断系统的设计与实现

5.1系统设计原则与方法

在设计故障诊断系统时，要遵循可靠性、实时性和可扩展性的原则。可靠性原则确保系统在多种环境下稳定运行，实时性原则保证故障信息的即时处理，可扩展性原则为未来功能扩展预留空间。模块化设计方法能够将系统划分为若干独立的功能模块，每个模块负责特定的任务，便于开发和维护。这种设计不仅提高了系统的灵活性，还降低了故障诊断系统的复杂性和成本。

5.2监测设备与传感器的选择

在选择监测设备与传感器时，要依据监测需求和环境条件进行严格筛选。传感器需具备高精度和快速响应能力，以确保数据的准确性和实时性。监测设备则要适应电网的复杂环境，具备良好的抗干扰能力和稳定性。通过精心选择，确保系统采集到的数据真实可靠，为故障诊断提供了坚实基础^[7]。

5.3数据处理与分析能力

系统采用了高效的数据处理和分析算法，能够对大量实时数据进行快速处理。这些算法不仅能够从复杂的数据中提取有用信息，还能对配电网的运行状态进行准确分析，及时发现异常情况。通过实时监控和故障诊断，系统能够为运维人员提供决策支持，有效提高配电网的运行效率和安全性。

6结语

综上所述，智能配电网中基于物联网的实时监测与故障诊断技术是智能配电网建设中一个十分重要的研究领域。通过实时监测与故障诊断技术的应用，可以实现物联网的实时监测与故障的快速处理，提高电网的可靠性和安全性。然而，在实际应用中，仍然面临一些挑战和难题，需要进一步研究和探索。随着物联网技术的不断发展与完善，智能配电网的故障诊断技术将在未来取得更大的突破和进展，为智能配电网的安全稳定运行作出更大贡献。

 

参考文献

[1] 王小燕,王菊英.基于人工智能的物联网设备异常状态在线监测方法及系统:CN202111040714.1[P].2021-11-04.

[2] 汤福南,许翔,张可,等.基于物联网和人工智能的核磁共振机房监测系统设计[J].中国医疗设备,2019,34(11):5.[3] 于磊,玛扎阿里,伊母兰阿里汗,等.一种基于人工智能的物联网设备故障诊断方法:CN202210097614.0[P].2022- 10-09.

[4] 李振权.基于物联网的人工智能监测系统:CN202011 015800.2[P].2020-11-21.

[5] 池海,夏伯慷,张欣欣,等.一种基于人工智能以及物联网的校园安全监测系统:CN202211710926.0[P].2022-11-16.

[6] 张驰,苏征,秦瑜,等.一种基于人工智能的工程物联网安全监测系统:202311122934[P].2023-22-12.

[7] 李亚东,师展超,王超玉,等.一种基于智能物联网的设备故障检测方法:CN202210627061.5[P].2022-10-06.

 

收稿日期：2024-04-28

作者简介：李海龙（1988—），男，河南南阳人，研究方向：配电网技术应用；结合大数据提升配电网管理、运行效率。

 

Research on Real Time Monitoring and Fault Diagnosis Technology Based on Internet of Things in Intelligent Distribution Network

LI Hailong

(Nanyang Feilong Electric Power Group Co., Ltd., Nanyang  Henan  473000)

Abstract:Real time monitoring and fault diagnosis are crucial in intelligent distribution networks, as they play a vital role in detecting faults in a timely manner and taking corresponding measures. This article explores the real-time monitoring and fault diagnosis technology of intelligent distribution networks to explore fault diagnosis methods based on artificial intelligence and their application in 10 kV distribution networks. It analyzes the application and technological development direction of power Internet of Things in intelligent distribution networks, designs an intelligent distribution network fault diagnosis system, and evaluates its effectiveness.

Key words:intelligent distribution network;Internet of Things;real time monitoring;fault diagnosis;artificial intelligence