丁 震

（國網寧夏電力有限公司石嘴山供電公司，寧夏石嘴山 753000）

隨著電力系統(tǒng)向智能電網轉型，配電自動化技術得到了長足發(fā)展。其極大地提高了配電系統(tǒng)的可靠性、靈活性和經濟性。然而，傳統(tǒng)的粗放式維護方式已難以適應自動化配電系統(tǒng)的需求。數(shù)據(jù)驅動運維技術和物聯(lián)網技術為配電自動化系統(tǒng)的智能化、精細化維護提供了有力支撐。

1 配電自動化系統(tǒng)的組成與特點

1.1 配電自動化系統(tǒng)的組成

配電自動化系統(tǒng)主要由3部分構成：配電自動化終端、通信網絡和自動化主站。

配電自動化終端是實現(xiàn)具體自動化功能的各種智能設備，包括智能電表、數(shù)字保護繼電器、遠程終端單元等。這些智能終端布設在配電網絡的關鍵位置，實現(xiàn)對電壓、電流、功率等參數(shù)的精確監(jiān)測，并根據(jù)控制邏輯實時調節(jié)負荷參數(shù)，完成保護裝置控制和網絡狀態(tài)監(jiān)測。通過終端間的協(xié)同，實現(xiàn)對配電參數(shù)的全面監(jiān)控和對網絡與負載的精確控制。

自動化系統(tǒng)的通信網絡負責實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高速穩(wěn)定傳輸。常用的有線方式包括利用配電線載波的線載波技術和數(shù)字光纖通信技術。線載波通信將高頻信號調制后疊加在配電線上，具有建設成本低的優(yōu)點。數(shù)字光纖通信利用光纖介質實現(xiàn)高速率、大容量的數(shù)據(jù)傳輸。光纖通信系統(tǒng)由傳輸系統(tǒng)和接入網絡構成，傳輸系統(tǒng)采用SDH、ATM 等技術，接入網絡支持多種通信協(xié)議。無線通信方式包括微波無線與無線自組網。微波無線使用4～40 GHz 頻段，建立點對點高速無線傳輸鏈路。無線自組網采用分布式網絡架構，可快速建立穩(wěn)定可靠的無線數(shù)據(jù)傳輸。

自動化主站是整個系統(tǒng)的控制中心，通過數(shù)據(jù)網絡連接所有配電自動化終端。主站集成了大容量的數(shù)據(jù)存儲、處理和分析功能，實現(xiàn)對整個配電系統(tǒng)的統(tǒng)一監(jiān)控。主站具有強大的配電網絡仿真分析功能，可以進行控制決策并下發(fā)控制指令，實現(xiàn)故障處理、網絡重構、負載管理等自動控制。主站中還集成了配電級SCADA 軟件，實現(xiàn)對配電網絡的監(jiān)視、遙測、遙信、遙控等功能?？梢愿鶕?jù)配電系統(tǒng)規(guī)模構建不同級別的SCADA 系統(tǒng)。

通過終端采集數(shù)據(jù)，網絡進行傳輸、主站處理和控制，配電自動化系統(tǒng)實現(xiàn)了自主化、信息化和智能化，大幅提升了配電網絡的自動化水平。

1.2 配電自動化系統(tǒng)的特點

配電自動化系統(tǒng)具有高度集成化的特點，將信息技術、通信技術、數(shù)字技術、控制技術等有機結合，實現(xiàn)監(jiān)測、控制、保護、優(yōu)化等各種功能的統(tǒng)一。其可對電壓、電流、功率等參數(shù)進行精確測量，并根據(jù)數(shù)據(jù)確定配電網絡狀態(tài)，利用精確的電力系統(tǒng)模型進行深入分析，為主站制訂科學的控制策略。主站系統(tǒng)集成了大容量存儲和高性能計算平臺，擁有強大的信息處理能力。同時，系統(tǒng)具有高度的可靠性和安全性，采用開放的系統(tǒng)架構，與其他信息系統(tǒng)兼容。

2 配電自動化中的實用化運維技術探析

2.1 配電自動化的數(shù)據(jù)驅動運維技術

配電系統(tǒng)作為能源輸送的關鍵環(huán)節(jié)，其可靠性和經濟性直接關乎到電網的安全穩(wěn)定運行。傳統(tǒng)的配電系統(tǒng)運維面臨維護周期長、維護粗放等問題，難以適應現(xiàn)代配電自動化的需求。因此，利用先進的信息通信技術手段，實現(xiàn)配電系統(tǒng)的智能化、精細化運維，成為一個重要的研究方向。

數(shù)據(jù)驅動運維技術正是在這一背景下應運而生。其通過在關鍵配電設備上廣泛布置各類先進傳感器，形成信息物理系統(tǒng)，實時采集設備的運行參數(shù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會匯聚至配電SCADA 系統(tǒng)和云平臺上，進行清洗、建模、存儲和分析。應用機器學習和人工智能算法，可對設備狀態(tài)進行精確評估和故障預測，生成相應的維護策略。平臺可根據(jù)這些分析結果智能下發(fā)維保工單，指導現(xiàn)場技工進行預測性維護?，F(xiàn)場技工使用移動終端，完成維保任務。與此同時，平臺會持續(xù)從大數(shù)據(jù)中學習，不斷優(yōu)化運維流程。在引入新設備或新技術時，可使用數(shù)字孿生的虛擬仿真系統(tǒng)先行驗證，降低實際應用的風險。

以機器學習和人工智能算法對設備狀態(tài)進行精確評估與故障預測為例，其主要是通過收集、分析、建模和預測的方式來實現(xiàn)對設備的精確評估與生成相應的維護策略。具體步驟如下。

2.1.1 數(shù)據(jù)收集

要進行設備狀態(tài)評估和故障預測，需收集設備的運行數(shù)據(jù)。包括溫度、振動、壓力、設備的使用時長和歷史記錄等。

2.1.2 數(shù)據(jù)預處理

（1）清除數(shù)據(jù)。①去除異常值：異常值是那些遠離其他觀測值的數(shù)據(jù)點。常見的方法是使用四分位距（interquartile range，簡稱IQR）來定義異常值。IQR=Q3–Q1，異常值通常低于Q1–1.5×IQR或高于Q3+1.5×IQR的值，其中Q1與Q3分別為第一四分位數(shù)和第三四分位數(shù)。②去除噪聲：通常需先對數(shù)據(jù)進行平滑處理，如使用滑動平均：

式中，MA（t）為在時間t處的滑動平均值，N為窗口大小，xi為原始數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)標準化和歸一化。數(shù)據(jù)標準化和歸一化可使不同尺度的數(shù)據(jù)都落入到一個統(tǒng)一的范圍內，便于后續(xù)的分析和建模。①標準化：將數(shù)據(jù)轉換為均值為0，標準差為1的分布，其公式為：

式中，x為原始數(shù)據(jù)，u為均值，σ為標準差。

②歸一化：將數(shù)據(jù)轉換到0，1范圍內，其公式為：

式中，x'為歸一化后的數(shù)據(jù)，x為原始數(shù)據(jù)，xmax和xmin分別為數(shù)據(jù)的最小值與最大值。

（3）時間序列數(shù)據(jù)處理。差分：一種常用的時間序列數(shù)據(jù)穩(wěn)定化方法，其目的是消除數(shù)據(jù)中的趨勢或季節(jié)性，其公式為：

式中，Δxt為在時間t處的差分值，xt和xt-1分別為時間t與t-1處的原始數(shù)據(jù)。

2.1.3 特征工程

特征工程涉及從原始數(shù)據(jù)中提取、選擇和轉換那些對模型預測更有意義的信息。其質量直接決定了模型的預測能力。

（1）特征選擇。高維數(shù)據(jù)會導致計算成本增加，而特征選擇可幫助減少數(shù)據(jù)的維度。遞歸特征消除和L1正規(guī)化則是常見的特征話選擇方法。

（2）遞歸特征消除（Recursive Feature Elimination，以下簡稱RFE）是一種為選擇關鍵特征的迭代方法。在這種方法中，使用所有特征訓練模型并計算每個特征的重要性或系數(shù)。然后會移除最不重要的特征，并用剩余的特征重新訓練模型。這個過程會持續(xù)重復，直至達到預定的特征數(shù)量。RFE 將挑選出一組最優(yōu)或最重要的特征。RFE 的獨特之處在于其不僅考慮了單個特征的重要性，還考慮了特征間的相互作用，因此其通常能夠與模型的性能很好地結合。

（3）Lasso 回歸是一種線性回歸方法，通過在損失函數(shù)中加入一個L1正則化項（所有特征系數(shù)的絕對值之和）來實現(xiàn)。數(shù)學上，其可表示為：

式中，yi為響應變量；xij為第i個觀測值的第j個特征；βj為第j個特征的系數(shù)；N為觀測值的數(shù)量；λ為正則化參數(shù)，控制正則化的強度。

2.1.4 建模

建模是機器學習和人工智能應用中的核心環(huán)節(jié)。先要選擇一個適合的機器學習或人工智能算法，選擇的算法依賴于問題的性質和所擁有的數(shù)據(jù)。例如，決策樹和隨機森林通常用于分類與回歸任務，而它們也具有較好的解釋性。深度學習特別是卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡，在圖像和時間序列數(shù)據(jù)上有出色的性能。SVM（支持向量機）適用于分類任務，尤其在數(shù)據(jù)維度較高時。時間序列模型，如ARIMA 或長短時記憶網絡（LSTM），則特別為時間序列數(shù)據(jù)分析和預測設計。

在選擇了合適的算法后，需對數(shù)據(jù)進行合適的劃分，以確保模型的泛化能力。通常數(shù)據(jù)被分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于訓練模型，驗證集用于調整模型參數(shù)及選擇最佳模型，而測試集則用于最后評估模型的性能，確保其在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)與訓練時相符。這種劃分方法有助于防止模型過擬合，確保模型不僅在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，而且在新的、未見過的數(shù)據(jù)上也有穩(wěn)定的性能。

訓練過程通常開始于使用訓練集數(shù)據(jù)。在這一階段，模型會學習數(shù)據(jù)的內在模式和結構。接著使用驗證集來微調模型參數(shù)，包括學習率、樹的深度或神經網絡的層數(shù)等算法的超參數(shù)選擇。驗證集可幫助避免在訓練集上的過擬合，并提供了一個實時的反饋，使技術人員能夠知道何時停止訓練或是否需更改學習策略。

總之，數(shù)據(jù)驅動運維實現(xiàn)了從傳統(tǒng)周期性維護向狀態(tài)監(jiān)測與預測性維護的轉變，極大提高了維護質量和系統(tǒng)可靠性，使配電系統(tǒng)運維進入智能化新階段。

2.2 配電自動化與運維中的物聯(lián)網技術

（1）物聯(lián)網技術在配電自動化中的應用。物聯(lián)網技術的應用為配電自動化帶來了革命性的進步，各種傳感器和執(zhí)行器的廣泛布置實現(xiàn)了對配電網絡運行參數(shù)的實時全面監(jiān)測，一旦出現(xiàn)異常，系統(tǒng)可快速定位故障并自動發(fā)送控制指令進行故障隔離或重路由，從而極大提高了配電網絡的可靠性和自主控制能力。與傳統(tǒng)人工排查相比，物聯(lián)網技術可通過分析多點數(shù)據(jù)智能地進行遠程故障診斷，快速定位具體故障設備，大幅縮短響應時間。在用戶側安裝的智能電表可實時自動采集用戶用電數(shù)據(jù)，有利于電力公司開展用電分析、負荷預測等工作。

另外，物聯(lián)網系統(tǒng)還可匯總并分析海量配電數(shù)據(jù)，找出網絡弱點和負荷分布情況，以便電網公司制訂出更加優(yōu)化高效的配電方案，實現(xiàn)電力資源的動態(tài)平衡配置和提升資源利用效率。

（2）物聯(lián)網技術在配電自動化運維中的應用。物聯(lián)網技術的應用為配電系統(tǒng)的運維帶來了革命性的變革和無限可能性。借助關鍵設備上的傳感器，持續(xù)收集的工作參數(shù)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析方法相結合，可實時捕捉到設備狀態(tài)的異?；蛐阅芟陆档嫩E象，從而預測出有潛在故障風險的設備。這種預測性維護不僅可延長設備的使用壽命，降低突發(fā)故障的概率，而且有助于減少維護成本。而在資產管理方面，通過在配電設備上使用RFID 標簽，物聯(lián)網技術可實時監(jiān)控設備的工作狀態(tài)和位置，從而更加高效地管理和調配大量的物資資產。

安全方面，利用視頻監(jiān)控和各種傳感器技術，物聯(lián)網技術可為配電設施提供全方位的監(jiān)控，確保任何非法入侵或設備損壞等異常情況都能被實時捕獲，并及時做出響應，如啟動報警或關閉設施，有效地預防事故發(fā)生。此外，AR/VR 技術為運維人員提供了一個虛擬的配電系統(tǒng)環(huán)境，新員工可在這樣的模擬環(huán)境中進行實操訓練，而經驗豐富的員工也可借助AR 技術獲取設備的實時維修信息或得到遠程的專家協(xié)助，極大提高了培訓和工作的效率。

3 結束語

數(shù)據(jù)驅動運維技術通過建立信息物理系統(tǒng)實時采集設備數(shù)據(jù)，并運用機器學習等方法實現(xiàn)設備狀態(tài)評估、故障預測、生成維護策略等功能。其實現(xiàn)了從傳統(tǒng)周期性維護向狀態(tài)監(jiān)測與預測性維護的轉變。物聯(lián)網技術提供了實時監(jiān)控、資產管理、遠程控制等全方位支持，有效提升了運維的自動化水平。兩者相互協(xié)同，為配電自動化系統(tǒng)提供了智能化、精細化的運維手段，極大延長了系統(tǒng)和設備的使用壽命，降低了運維成本，提高了運維質量和電網可靠性，為配電自動化系統(tǒng)的發(fā)展提供了有力保障。隨著相關技術的不斷成熟，數(shù)據(jù)驅動運維和物聯(lián)網技術在配電自動化系統(tǒng)中的應用空間與潛力將繼續(xù)擴大，推動配電系統(tǒng)運維向更高水平發(fā)展。