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摘要：本文提出一种变电站设备全景智能监控系统的优化方法，该方法使得系统具有全息感知，泛在互联，自主预警，高效互动等特征，能够全面提升设备状态和运检业务的智能化水平。满足社会用电需求量增长迅速，用电设备不断增多的场景，解决传统电网设备健康判断方法难以有效解决系统数据贯通，监测装置在线率低及综合分析能力差等问题。
关键词：全景监视;系统设计
Abstract：With the rapid growth of social demand for electricity and the increasing number of electrical equipment， it is difficult to effectively solve the problems of system data penetration， low on-line rate of monitoring devices and poor comprehensive analysis ability by traditional health judgment methods of power grid equipment. In order to solve the above problems， this paper proposes a panoramic intelligent monitoring system for substation equipment based on optimization. The system has the characteristics of holographic perception， ubiquitous interconnection， autonomous early warning， efficient interaction， etc.， which can comprehensively improve the intelligent level of equipment status and operation and inspection business.
Keywords：panoramic intelligent monitoring; system design
1 引言
随着我国经济高速发展，社会用电需求量增长迅速，全国电网规模增长迅速。2019年扩充220kV及以上变电设备容量2.2亿kVA;增加220kV及以上输电通道长度3.77万km;新增直流换流容量3200万千瓦。电网设备健康的问题备受关注。传统方式下，电力一次电气设备通过停电预防性试验的结果来判断其健康程度。传统方式下电网健康判断方法其局限性，随着电网设备的不断增加，其局限性日益凸显。随着计算机技术的发展，电网设备健康判断智能化已成为新的趋势，新一代变电站设备状态监测技术已成为实现智能变电站建设的关键支撑技术，更是相关领域建设的核心内容。最近几年，我国电气设备制造能力得到了长足的进步，层出不穷的高新技术、創新材料、革新工艺得到大量采用，例如无人巡检技术、红外技术、视频技术、光栅技术等，改变了传统变电站在线监测系统单一结构化数据的模式，海量、多维数据构成新一代变电站在线监测系统的基本特征。同时运行设备型号，试验数据、历史故障信息、维修信息等设备全生命周期信息也是变电站在线状态分析的重要依据。
我国变电站在线状态分析从无到有，发展大概经历了三个阶段，尤其在2012年国家智能电网全面建设，得到了长足的发展。但实际运用中还存在不少问题：一，专业系统分散。例如同时监测变压器运行状态，由于变压器局放系统和油色谱系统是各自独立建设，难以进行信息整合综合分析;二，数据质量不高。各类传感器维修、取电困难，数据的完整性、准确性、及时性无法保障;三、系统维护量大。因为专业系统分散，系统架构各异，所以系统维护困难，加剧了系统数据不准确等问题。让各系统失去了权威性。
本文在对变电站设备状态在线监测新技术发展等特点研究的基础上，提出了变电全景智能监控系统的架构[1]，进而从总体架构、软件架构、技术架构、物理架构四个层面开展了系统架构设计，为实现电力公司运检业务的便捷化、智能化提供了坚实的基础。该系统架构不仅使用于变电站，同样适用于换流站、储能站。
2 研究现状
目前变电站相关的各种监测装置已经广泛投入使用，为电网企业的工作人员快速了解变电站运行状态提供了快速便捷的工具。然而，由于电网企业相关系统没有贯通、监测装置故障率高、综合分析功能不足等原因，使得输变电在线监测装置还存在一些问题和不足。
（1）各子系统数据没完全贯通
变电站相关的系统多、业务多、数据量大。目前输变电在线监测装置部分与其他业务模块贯通，运行维护人员获取相关数据较为烦琐，且不能获取全业务数据;各类型的监测装置由于生产厂商各异，其监控软件、系统平台及连接方式也各异，这就限制了各子系统数据的贯通。变电站运行过程中，产生大量的信息数据，数据种类多样，在未做变准化处理的情况下难以开展数据整理分析。
（2）监测装置在线率低
变电站电监测装置的运行环境比较恶劣。在突发的极端天气条件和复杂电磁环境下，监测装置发生故障的概率大大提高。部分变电站电监测装置采用无线通信网传输监测数据，容易引起监测装置误报、漏报或通信中断等问题，从而降低了监测装置实际在线率。产品质量缺陷和实用化程度不高等问题也影响了监测设备的在线率。
（3）综合分析功能不足
变电站监测方法和手段还相对独立、不能形成体系，造成设备本体、环境隐患失察、设备故障后不能快速准确定位等问题;对于设备设计参数、运行年限、环境温度、湿度及设备的安装、施工、运维等管理数据等，由于没有及时有效的数据综合分析，无法快速形成辅助决策建议，提供给工作人员参考。 （4）运维检修辅助决策时间有待优化
传统的变电站运维工作主要是在设备故障发生后，通过分析跳闸信号、人工巡检等方式确定故障位置、故障类型等，然后通知运行调度部门对相应的设备进行操作，在确保维修人员安全的前提下，维修人员、设备材料到达故障现场才能开展相应的维修工作，这种传统的运维工作造成设备停电时间较长，对用户影响较大。而在线监测装置通过采集线路设备多种状态数据，使用多种分析手段，优化管理线路设备需要加强巡检、开展维修的工作，减少用户停电时间。
针对上述问题表明对于未来的变电站在线监测系统无论是单一的自动化系统还是单一的信息化系统，都不能满足要求。应该是自动化耦合信息化的复杂系统。该系统将面临人机交互与快速决策、高实时性与高可靠性、区域自治与云边协同三大课题。
基于上述问题，本文提出一种基于优化的变电站设备全景智能监控系统[2]。该系统具有全息感知，泛在互联，自主预警，高效互动等特征，能够全面提升设备状态和运检业务的智能化水平。
3 研究内容
变电站设备安全稳定运行关系到整个电网的安全稳定运行。尤其高电压等级变电站采用24小时值班制，运维人员时刻监视变电站运行状态，接收调度指令的相关操作等。当运维人员发现设备出现的异常、故障等问题，设备故障快速定位和智能分析，提升运维人员现场处理问题效率，防止异常或故障等问题扩大，保障设备安全运行。
为满足运维人员的监控需求，变电站主设备监控、远程智能巡检、消防系统火灾报警联动、主辅设备智能联动等业务功能必须提供高实时性数据，例如视频监控画面显示与实际事件发生时间差要求小于1秒，控制切换响应时间要求小于1秒。智能联动控制要求数据源、联动逻辑、执行操作具有高可靠性，以及时、准确相应业务需求。
一方面变电站设备需要实时监控，对设备状态的告警需要实时处理，实现站端自治。另一方面需要大数据分析的应用如设备分析功能、运维业务等功能放在企业中台实现。实现云边协同，以达到资源的有效配置和设备的有效控制。由于传统的集中式变电站监控系统不能随着业务扩招而进行弹性扩充，无法满足用户需求，因此变电站智能全景系统体系架构采用物联网体系架构为基础，在数据感知采集方面，利用新型低功耗、高灵敏度，以及具备安全可靠的近场通讯的监测装置，并使用物联代理设备进行汇聚。在通讯方面，变电站继续采用以光纤为主，多种近场通讯为辅助的通讯方式。
此系统在应用层部署时，采用云化加微应用，微服务的方式部署，系统部署在信息管理大区，具备实时数据采集、视频监测、数据清洗、设备诊断、故障分析、风险评估、决策措施等应用，实现设备全方位多维度实时监控，打通设备全生命周期管理，为奠定基于状态的设备检修基础。和企业中台相关应用形成两级部署架构。此部署方式如同云架构系统，便于业务的拓展，同时具备一定的数据挖掘能力，可解决各子系统数据未完全贯通的问题。应信息符合物联网体系架构，可有效解决监测装置在线率低的问题。提高了系统的弹性可扩展能力，分布式计算能力，从而弥补原先的综合分析功能不足，辅助决策时间过长等问题。
3.1 硬件架構
变电站智能运检系统部署在信息大区，物理架构由图1所示。其硬件包括管理节点服务器、网络管理节点服务器、计算节点服务器、阵列存储设备、存储光纤交换机、BMC接入交换机、防火墙、管理交换机、业务交换机和核心交换机[3]。其硬件架构如图2所示。
在硬件上部署虚拟化和软件组建资源池，IaaS层资源池为PaaS、SaaS层提供云主机服务[4];关系数据库服务的硬件采用数据库服务器和阵列存储设备，部署国产数据库系统，为PaaS层提供基础数据存储服务;列式数据库服务的硬件采用列式数据库服务器，部署Hadoop和HBase软件，为PaaS层提供列式数据存储服务[5]。
在数据接入方面，无线传感器数据采用MQTT规约，通过RF、LoRa、Wifi等方式接入边缘物联代理。通过这种即插即用的方面可大大增加变电站设备的传感器数量，解决日常检测盲点的问题。使得变电站设备监测具备全景化。
3.2软件架构
变电站设备全景智能监控系统基于一体化基础平台，实现各类应用功能，按业务需求对应用功能进行逻辑链接、灵活组合，集成搭建日常运行监视、设备状态分析、设备预警预测、培训演练等典型业务场景。
基础应用功能采取颗粒化、模块化、服务化设计，总体分为运行监视、状态分析、故障诊断、系统维护等四类应用，系统的软件架构如图3所示：
同时系统通过基础支撑平台实现物联终端数据采集与处理、终端管理和数据的统一界面展示。权限、责任区、告警定义等的分区维护、统一管理采用协同管控机制实现。信息交互总线负责通与外部系统的信息交互。
变电站设备全景智能监控系统的核心是实现变电站设备状态分析与预警、故障诊断。
4 结论
基于物联网、云计算相关技术，优化原有的变电站监控系统，能够有效处理变电站自动化建设中遇到的设备状态采集、海量数据存储和处理、信息交互和相关软件服务定制等难点问题， 从而提高变电站设备检测多系统集成处理，资源优化配置能力、科学决策管理能力和灵活高效调控能力。
参考文献：
[1] 胡松.云计算在变电站状态监测系统中的研究和应用[D].北京：华北电力大学（北京），2019.
[2] 徐家慧，张昊，王梓，等.基于设备全景特征的变电站监控大数据建模方法[J].中国科技信息，2018（14）：71-72.
[3] 静楷，杨学良.中国惠普公司内部存储网建设方案[J].微型机与应用，2000，19（7）：33-35.
[4] 李想红.甘肃移动私有云网管资源池的设计与实现[D].兰州：兰州交通大学，2017.
[5] 殷海光.基于构件的软件开发[D].镇江：江苏科技大学，2017.
【通联编辑：梁书】
关键词：全景监视;系统设计
Abstract：With the rapid growth of social demand for electricity and the increasing number of electrical equipment， it is difficult to effectively solve the problems of system data penetration， low on-line rate of monitoring devices and poor comprehensive analysis ability by traditional health judgment methods of power grid equipment. In order to solve the above problems， this paper proposes a panoramic intelligent monitoring system for substation equipment based on optimization. The system has the characteristics of holographic perception， ubiquitous interconnection， autonomous early warning， efficient interaction， etc.， which can comprehensively improve the intelligent level of equipment status and operation and inspection business.
Keywords：panoramic intelligent monitoring; system design
1 引言
随着我国经济高速发展，社会用电需求量增长迅速，全国电网规模增长迅速。2019年扩充220kV及以上变电设备容量2.2亿kVA;增加220kV及以上输电通道长度3.77万km;新增直流换流容量3200万千瓦。电网设备健康的问题备受关注。传统方式下，电力一次电气设备通过停电预防性试验的结果来判断其健康程度。传统方式下电网健康判断方法其局限性，随着电网设备的不断增加，其局限性日益凸显。随着计算机技术的发展，电网设备健康判断智能化已成为新的趋势，新一代变电站设备状态监测技术已成为实现智能变电站建设的关键支撑技术，更是相关领域建设的核心内容。最近几年，我国电气设备制造能力得到了长足的进步，层出不穷的高新技术、創新材料、革新工艺得到大量采用，例如无人巡检技术、红外技术、视频技术、光栅技术等，改变了传统变电站在线监测系统单一结构化数据的模式，海量、多维数据构成新一代变电站在线监测系统的基本特征。同时运行设备型号，试验数据、历史故障信息、维修信息等设备全生命周期信息也是变电站在线状态分析的重要依据。
我国变电站在线状态分析从无到有，发展大概经历了三个阶段，尤其在2012年国家智能电网全面建设，得到了长足的发展。但实际运用中还存在不少问题：一，专业系统分散。例如同时监测变压器运行状态，由于变压器局放系统和油色谱系统是各自独立建设，难以进行信息整合综合分析;二，数据质量不高。各类传感器维修、取电困难，数据的完整性、准确性、及时性无法保障;三、系统维护量大。因为专业系统分散，系统架构各异，所以系统维护困难，加剧了系统数据不准确等问题。让各系统失去了权威性。
本文在对变电站设备状态在线监测新技术发展等特点研究的基础上，提出了变电全景智能监控系统的架构[1]，进而从总体架构、软件架构、技术架构、物理架构四个层面开展了系统架构设计，为实现电力公司运检业务的便捷化、智能化提供了坚实的基础。该系统架构不仅使用于变电站，同样适用于换流站、储能站。
2 研究现状
目前变电站相关的各种监测装置已经广泛投入使用，为电网企业的工作人员快速了解变电站运行状态提供了快速便捷的工具。然而，由于电网企业相关系统没有贯通、监测装置故障率高、综合分析功能不足等原因，使得输变电在线监测装置还存在一些问题和不足。
（1）各子系统数据没完全贯通
变电站相关的系统多、业务多、数据量大。目前输变电在线监测装置部分与其他业务模块贯通，运行维护人员获取相关数据较为烦琐，且不能获取全业务数据;各类型的监测装置由于生产厂商各异，其监控软件、系统平台及连接方式也各异，这就限制了各子系统数据的贯通。变电站运行过程中，产生大量的信息数据，数据种类多样，在未做变准化处理的情况下难以开展数据整理分析。
（2）监测装置在线率低
变电站电监测装置的运行环境比较恶劣。在突发的极端天气条件和复杂电磁环境下，监测装置发生故障的概率大大提高。部分变电站电监测装置采用无线通信网传输监测数据，容易引起监测装置误报、漏报或通信中断等问题，从而降低了监测装置实际在线率。产品质量缺陷和实用化程度不高等问题也影响了监测设备的在线率。
（3）综合分析功能不足
变电站监测方法和手段还相对独立、不能形成体系，造成设备本体、环境隐患失察、设备故障后不能快速准确定位等问题;对于设备设计参数、运行年限、环境温度、湿度及设备的安装、施工、运维等管理数据等，由于没有及时有效的数据综合分析，无法快速形成辅助决策建议，提供给工作人员参考。 （4）运维检修辅助决策时间有待优化
传统的变电站运维工作主要是在设备故障发生后，通过分析跳闸信号、人工巡检等方式确定故障位置、故障类型等，然后通知运行调度部门对相应的设备进行操作，在确保维修人员安全的前提下，维修人员、设备材料到达故障现场才能开展相应的维修工作，这种传统的运维工作造成设备停电时间较长，对用户影响较大。而在线监测装置通过采集线路设备多种状态数据，使用多种分析手段，优化管理线路设备需要加强巡检、开展维修的工作，减少用户停电时间。
针对上述问题表明对于未来的变电站在线监测系统无论是单一的自动化系统还是单一的信息化系统，都不能满足要求。应该是自动化耦合信息化的复杂系统。该系统将面临人机交互与快速决策、高实时性与高可靠性、区域自治与云边协同三大课题。
基于上述问题，本文提出一种基于优化的变电站设备全景智能监控系统[2]。该系统具有全息感知，泛在互联，自主预警，高效互动等特征，能够全面提升设备状态和运检业务的智能化水平。
3 研究内容
变电站设备安全稳定运行关系到整个电网的安全稳定运行。尤其高电压等级变电站采用24小时值班制，运维人员时刻监视变电站运行状态，接收调度指令的相关操作等。当运维人员发现设备出现的异常、故障等问题，设备故障快速定位和智能分析，提升运维人员现场处理问题效率，防止异常或故障等问题扩大，保障设备安全运行。
为满足运维人员的监控需求，变电站主设备监控、远程智能巡检、消防系统火灾报警联动、主辅设备智能联动等业务功能必须提供高实时性数据，例如视频监控画面显示与实际事件发生时间差要求小于1秒，控制切换响应时间要求小于1秒。智能联动控制要求数据源、联动逻辑、执行操作具有高可靠性，以及时、准确相应业务需求。
一方面变电站设备需要实时监控，对设备状态的告警需要实时处理，实现站端自治。另一方面需要大数据分析的应用如设备分析功能、运维业务等功能放在企业中台实现。实现云边协同，以达到资源的有效配置和设备的有效控制。由于传统的集中式变电站监控系统不能随着业务扩招而进行弹性扩充，无法满足用户需求，因此变电站智能全景系统体系架构采用物联网体系架构为基础，在数据感知采集方面，利用新型低功耗、高灵敏度，以及具备安全可靠的近场通讯的监测装置，并使用物联代理设备进行汇聚。在通讯方面，变电站继续采用以光纤为主，多种近场通讯为辅助的通讯方式。
此系统在应用层部署时，采用云化加微应用，微服务的方式部署，系统部署在信息管理大区，具备实时数据采集、视频监测、数据清洗、设备诊断、故障分析、风险评估、决策措施等应用，实现设备全方位多维度实时监控，打通设备全生命周期管理，为奠定基于状态的设备检修基础。和企业中台相关应用形成两级部署架构。此部署方式如同云架构系统，便于业务的拓展，同时具备一定的数据挖掘能力，可解决各子系统数据未完全贯通的问题。应信息符合物联网体系架构，可有效解决监测装置在线率低的问题。提高了系统的弹性可扩展能力，分布式计算能力，从而弥补原先的综合分析功能不足，辅助决策时间过长等问题。
3.1 硬件架構
变电站智能运检系统部署在信息大区，物理架构由图1所示。其硬件包括管理节点服务器、网络管理节点服务器、计算节点服务器、阵列存储设备、存储光纤交换机、BMC接入交换机、防火墙、管理交换机、业务交换机和核心交换机[3]。其硬件架构如图2所示。
在硬件上部署虚拟化和软件组建资源池，IaaS层资源池为PaaS、SaaS层提供云主机服务[4];关系数据库服务的硬件采用数据库服务器和阵列存储设备，部署国产数据库系统，为PaaS层提供基础数据存储服务;列式数据库服务的硬件采用列式数据库服务器，部署Hadoop和HBase软件，为PaaS层提供列式数据存储服务[5]。
在数据接入方面，无线传感器数据采用MQTT规约，通过RF、LoRa、Wifi等方式接入边缘物联代理。通过这种即插即用的方面可大大增加变电站设备的传感器数量，解决日常检测盲点的问题。使得变电站设备监测具备全景化。
3.2软件架构
变电站设备全景智能监控系统基于一体化基础平台，实现各类应用功能，按业务需求对应用功能进行逻辑链接、灵活组合，集成搭建日常运行监视、设备状态分析、设备预警预测、培训演练等典型业务场景。
基础应用功能采取颗粒化、模块化、服务化设计，总体分为运行监视、状态分析、故障诊断、系统维护等四类应用，系统的软件架构如图3所示：
同时系统通过基础支撑平台实现物联终端数据采集与处理、终端管理和数据的统一界面展示。权限、责任区、告警定义等的分区维护、统一管理采用协同管控机制实现。信息交互总线负责通与外部系统的信息交互。
变电站设备全景智能监控系统的核心是实现变电站设备状态分析与预警、故障诊断。
4 结论
基于物联网、云计算相关技术，优化原有的变电站监控系统，能够有效处理变电站自动化建设中遇到的设备状态采集、海量数据存储和处理、信息交互和相关软件服务定制等难点问题， 从而提高变电站设备检测多系统集成处理，资源优化配置能力、科学决策管理能力和灵活高效调控能力。
参考文献：
[1] 胡松.云计算在变电站状态监测系统中的研究和应用[D].北京：华北电力大学（北京），2019.
[2] 徐家慧，张昊，王梓，等.基于设备全景特征的变电站监控大数据建模方法[J].中国科技信息，2018（14）：71-72.
[3] 静楷，杨学良.中国惠普公司内部存储网建设方案[J].微型机与应用，2000，19（7）：33-35.
[4] 李想红.甘肃移动私有云网管资源池的设计与实现[D].兰州：兰州交通大学，2017.
[5] 殷海光.基于构件的软件开发[D].镇江：江苏科技大学，2017.
【通联编辑：梁书】