屠金東

（浙江東宇電氣股份有限公司，浙江 湖州 313100）

0 引 言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，其在能源網(wǎng)絡(luò)行業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛。在確保電力網(wǎng)絡(luò)安全可靠運(yùn)行方面，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過深入分析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)方面的運(yùn)用及其改進(jìn)策略，凸顯物聯(lián)網(wǎng)在電力網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程操控作用，助力電力系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展。

1 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

1.1 傳感器選型與布置

在電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中，傳感器的選型與布置十分重要。在選擇傳感器時(shí)，需要考慮監(jiān)測(cè)對(duì)象的特性和監(jiān)測(cè)參數(shù)。例如，監(jiān)測(cè)變壓器狀態(tài)時(shí)，可以選擇溫度傳感器、濕度傳感器及氣體傳感器等，以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)變壓器的溫度、濕度及氣體分布情況。在布置傳感器時(shí)，應(yīng)根據(jù)設(shè)備的關(guān)鍵部位和監(jiān)測(cè)需求，合理選擇傳感器的位置和數(shù)量，以保證監(jiān)測(cè)的全面性和有效性。常見的傳感器類型及其適用設(shè)備如表1所示。

表1 常見傳感器類型及其適用設(shè)備

1.2 數(shù)據(jù)采集與傳輸

在數(shù)據(jù)采集方面，需要設(shè)計(jì)高效可靠的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)時(shí)獲取傳感器采集的原始數(shù)據(jù)。模擬信號(hào)通常需要經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Analog to Digital Converter，ADC）轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。在數(shù)據(jù)傳輸方面，需要選擇合適的通信技術(shù)和協(xié)議，將采集的數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)控中心或數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。常用的通信技術(shù)包括有線通信和無線通信，選擇時(shí)需考慮通信距離、帶寬、功耗等因素。優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與傳輸過程，可提高數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)提供可靠的基礎(chǔ)[1]。數(shù)據(jù)采集與傳輸架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 數(shù)據(jù)采集與傳輸架構(gòu)

1.3 數(shù)據(jù)處理與特征提取

在電力系統(tǒng)中，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)所采集的原始數(shù)據(jù)往往包含大量的噪聲、異常值以及缺失數(shù)據(jù)。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有用的信息，以便進(jìn)行準(zhǔn)確的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估和預(yù)測(cè)，需要完成數(shù)據(jù)處理與特征提取環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)處理階段，需要對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、插值等處理，以消除數(shù)據(jù)中的冗余信息，并修正或刪除異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性[2]。特征提取是從處理后的數(shù)據(jù)中提取出能夠描述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)關(guān)鍵信息的過程。通過合理選擇和組合不同的特征，可以更準(zhǔn)確地描述設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，為后續(xù)的狀態(tài)預(yù)測(cè)提供有力支持[3]。

2 設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)

2.1 預(yù)測(cè)模型的選取與構(gòu)建

在電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)中，選取和構(gòu)建合適的預(yù)估模型至關(guān)重要。根據(jù)實(shí)際情況，挑選適合的預(yù)測(cè)模型，并利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行構(gòu)建。預(yù)估模型的選擇范圍廣泛，包括基于統(tǒng)計(jì)學(xué)（如線性擬合、時(shí)序分析）的模型、基于機(jī)器學(xué)習(xí)（如分類樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的模型以及基于深度學(xué)習(xí)（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)）的模型等[4]。在選擇預(yù)測(cè)算法時(shí)，必須全面考慮數(shù)據(jù)的特性、預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性要求以及計(jì)算的復(fù)雜度等因素。通過選擇并構(gòu)建有效的預(yù)測(cè)模型，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備的未來狀態(tài)，從而為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供有力保障。

2.2 預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估與優(yōu)化

在評(píng)估預(yù)測(cè)模型性能時(shí)，通常采用一系列衡量準(zhǔn)則，如均方誤差（Mean Square Error，MSE）、均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）以及平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error，MAE）等。將這些評(píng)估數(shù)據(jù)作為模型表現(xiàn)的量化指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)。改善預(yù)測(cè)模型的策略涉及多個(gè)方面，包括微調(diào)模型設(shè)定、優(yōu)化特征處理技術(shù)以及擴(kuò)充訓(xùn)練樣本量等[5]。

在優(yōu)化的過程中，需要深入分析預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生的原因，找出影響預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素，并采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。例如，增加數(shù)據(jù)樣本，以提高模型的泛化能力；優(yōu)化特征提取方法，以捕捉更多關(guān)鍵信息；調(diào)整模型參數(shù)，以優(yōu)化其性能。

結(jié)合電力系統(tǒng)的實(shí)際場(chǎng)景和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，不斷優(yōu)化模型的算法和策略，提高其適應(yīng)性和泛化能力，以應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)變化的復(fù)雜性和多樣性。此外，借助先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步地優(yōu)化和提升預(yù)測(cè)模型。例如，采用集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合多個(gè)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)勢(shì)，提高整體預(yù)測(cè)性能；利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取數(shù)據(jù)的高階特征，構(gòu)建更加復(fù)雜和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型，從而精準(zhǔn)預(yù)測(cè)電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)[6]。

3 優(yōu)化方案與挑戰(zhàn)

3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與可靠性

數(shù)據(jù)質(zhì)量與可靠性是影響設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)效果的關(guān)鍵因素。由于電力系統(tǒng)設(shè)備處于復(fù)雜的工作環(huán)境，受噪聲、干擾等問題的影響，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳問題。數(shù)據(jù)采集過程中可能存在傳感器故障或數(shù)據(jù)丟失等問題，進(jìn)一步影響數(shù)據(jù)的可靠性。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，可采取的優(yōu)化方案包括加強(qiáng)傳感器的質(zhì)量控制和維護(hù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和傳輸過程、采用多傳感器融合技術(shù)和數(shù)據(jù)融合算法[7]。此外，可以引入數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)和質(zhì)量控制方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理異常數(shù)據(jù)，進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性。

3.2 模型精度與實(shí)時(shí)性

模型精度與實(shí)時(shí)性是設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)面臨的重要挑戰(zhàn)。一方面，預(yù)測(cè)模型的精度直接影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。當(dāng)前常用的預(yù)測(cè)模型存在參數(shù)調(diào)整困難、非線性關(guān)系建模能力有限等問題，導(dǎo)致模型精度不高。另一方面，實(shí)時(shí)性要求預(yù)測(cè)模型具有較快的響應(yīng)速度和計(jì)算效率，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)[8]。為解決這些挑戰(zhàn)，可引入更加靈活和高效的預(yù)測(cè)模型，如深度學(xué)習(xí)模型和增強(qiáng)學(xué)習(xí)模型，提高模型的非線性建模能力和預(yù)測(cè)精度。

3.3 安全與隱私保護(hù)

在電力設(shè)備狀態(tài)信息采集、流轉(zhuǎn)、分析階段可能會(huì)涉及部分敏感數(shù)據(jù)，若這些數(shù)據(jù)被泄露或遭受侵害，可能會(huì)給電力供應(yīng)系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性帶來重大的威脅。為維護(hù)信息的安全性和私密性，可以采用加密通信手段和權(quán)限管理技術(shù)。同時(shí)，引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，構(gòu)建去中心化的安全框架，確保數(shù)據(jù)的不可篡改性和透明度。加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全檢測(cè)，快速識(shí)別并處理潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，從而進(jìn)一步增強(qiáng)電力網(wǎng)絡(luò)的防護(hù)能力和穩(wěn)健性[9]。

4 結(jié) 論

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)方面發(fā)揮著重要作用，為電力網(wǎng)絡(luò)的安全可靠運(yùn)行提供了有力的技術(shù)支撐與保障。然而，該技術(shù)在實(shí)際操作過程中仍然存在眾多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、算法的精確度以及安全防護(hù)措施等，相關(guān)人員需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化，持續(xù)提升物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在能源網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用效能。