裴若辰，李敬兆，王诗兵

（1.安徽理工大学计算机科学与工程学院，安徽淮南232000；2.工业节能与电能质量控制省级协同创新中心，安徽合肥23000；3.阜阳师范大学计算机与信息工程学院，安徽阜阳236037）

目前，电力设备监测还停留在人工巡检的阶段[1]。但该方法存在以下问题：电力设备的内部情况不能实时监测，巡检过程中需要耗费大量的人力物力，并且易发生安全事故。如何安全有效地对电力设备进行实时监测，并准确获取设备的故障信息，对电力设备的生产建设有着重要意义。

现阶段国内外针对电力设备监测的研究主要是数据采集与数据处理这两方面。刘伟[2]利用物联网技术对于电力设备进行监测，建立了以物联网为基础的电气设备监控系统。该技术解决了电气设备监测的难题，但系统本身没有对数据进行处理，智能化程度不高，且不能进行实时预警[3]。谌业刚[4]利用灰色GM（1，1）模型建立电力设备预测模型，实现了故障预警的功能，极大地提高了预警容错率，但模型只是在数据服务层进行数据处理，未涉及数据采集与可视化平台的构建。

本系统针对上述研究欠缺的电力设备运行与监管所存在的问题，创新使用（cyber-physical system，CPS）构建电力设备在线监测预警系统[5]。该系统结构通过探索信息采集、网络传输、数据处理等CPS 技术[6]，构建一个以感知、传输、分析、决策、执行的闭环系统，实现物理和信息的融合，提高系统全局化、智能化和人性化，从而实现电力设备实时预警的目的，这也是未来“智慧电力”发展的趋势之一[7]。

1 电力设备在线监测预警系统架构

依据系统设计目标，利用CPS 技术构建电力设备在线监测预警系统[8]，并结合当下流行的云端技术，将系统存储在云端，利用“云”的大数据存储与综合计算能力，对数据进行实时的解析与处理。系统架构可分为物理感知层、网络通信层、数据服务层和用户应用层。系统根据数据流动过程分为全局化的数据采集、智慧化的数据处理与评估、人性化的人机交互[9]。系统整体架构如图1。

图1 系统整体架构

1.1 物理感知层

物理感知层由各种传感器组成，可以实现电力设备状态的实时监控[10]。物理感知层的传感器包括温度传感器、湿度传感器、电流传感器、电压传感器等[11]。感知节点工作时，传感器采集相应的数据发送至本地管理单元，并对数据分配相应的时间戳与设备号，数据经通信模块上传至数据服务器，感知层流程图如图2 所示。物理感知层对电力设备信息的采集是实现电力设备监控预警系统通信、计算和服务的基础。

图2 感知层流程图

1.2 网络通信层

网络通信层主要用于数据的远程传输，其目的是实现系统各部分之间的通信，同时还要保证传输的实时性与可靠性[12]。目前，常见的无线传输方式为WIFI、Lora、3G/4G、NB-IOT 等。由于电气设备内部较为复杂，传输就需要满足可靠性高、速度快、抗干扰能力强等特点。综合考虑，系统采用Lora 技术进行传输，Lora 传输技术具有长距离、低功耗的特点，适用于本系统数据的远程传输[13]。

1.3 数据服务层

数据服务层包含信息存储模块与数据处理模块[14]。信息存储模块主要负责系统的各个模块的数据存储[15]；数据处理模块包含预警模型与数据管理。因系统本身产生的数据量大，并且数据需要快速地进行处理从而得出结果反馈给用户[16]，即使用云端技术，通过租用阿里高性能服务器，建立数据服务中心[17]，从而提高系统的运算速度与资源储备，并运用云计算[18]、数据挖掘[19]等技术对数据进行进一步处理，处理结果将传输给用户应用层[20]，并将结果直观的展现在客户眼前，系统可以使用任意联网的终端设备进行查看，从而满足电力设备监测预警的需要[21]。

1.4 用户应用层

用户应用层主要是人机交互层面，包含监测预警系统、数据管理系统以及可视化界面[22]。系统采用B/S 模式，依托物联网、百度地图[23]、ajax、前端html+js+css 等技术，将感知层采集的节点数据实时传输至数据服务中心，通过可视化界面以地图、图表形式进行展示，实现对节点状态的实时监控，用户可以在界面选择不同的功能，包括历史数据查询、实时报警、数据管理等功能。系统与智能化人员调度系统、智能化通信系统、智能化保护系统进行对接[24]，从而使人机交互更加完善[25]，如图3 所示。

图3 应用层系统流程图

2 电力设备在线监测预警系统功能与特点

2.1 系统全局化监测

电力设备内部组成复杂多样，需要监测的数据类型也各不相同，这就需要系统把各个节点的信息进行集成，并对数据进行标记区分，包括时间、设备号、设备类型等，之后将数据进行保存，最后通过有线或者无线的方式将数据传输到下一层进行处理。

2.2 系统数据处理与精确评估

由于电力设备在运行过程中会产生大量数据，因此需要对数据进行精确处理，系统将使用预警模型，模型包含两种算法，分别是阈值监测法与变化率监测法，两种算法同时对电力设备状态数据进行实时监测，并对数据进行处理与分析，之后对电力设备的安全水平进行精确评估，从而发现设备故障并及时对设备进行排查。

2.3 系统的人机交互

建立人机交互平台，通过地图、图表等多种可视化方式实现电力设备运行状态的实时监测，当系统收到数据服务层发来的故障数据，会自动生成故障报告，并在前台界面中显示，同时系统会自动发送短信息进行通知。系统后台包含历史信息查询、故障报告查询、系统管理等一系列功能，从而构建完整的人机交互系统。

2.4 系统特点

系统采用CPS 结构，提供多类型数据的自动采集，并对数据进行批量管理；采集的数据通过网络通信层汇集到数据库，并对数据进行进一步的处理，保证数据的完整性、正确性与标准型；用户应用层所包含的功能贴近用户所想，并采用先进的系统架构，界面清晰直观，功能丰富多样，运行稳定流畅，维护方便快捷；系统利用云端技术，并使用预警模型对数据进行实时处理，为巡检人员提供全天24 h 的电力设备预警服务；并提供了多种发布手段，实现监测预警、人机交互的零死角、全覆盖。

3 电力设备在线监测预警系统设计分析

电力设备在线监测预警系统通过开发数据处理系统与可视化界面，建立完整的软件系统体系，从而实现实时的监测预警的实时化、设备监控的可视化。

3.1 系统数据处理与精确评估

系统数据处理与精确评估主要是通过构建预警模型进行实现。预警模型使用两种算法进行预警，一种是阈值监测法，主要是利用正态分布的方法实现预警的功能；另一种是变化率监测法，主要是构造加权拟合直线方程，之后通过数据的变化率实现预警的功能。

阈值监测法通过概率分布拟合得出电力设备监测数据近似服从正态分布，利用此数据，从而可以构造电力设备预警阈值范围的计算式，本文主要从温度数据进行构造，系统提取最近5 min 内的历史数据作为样本数据，并对数据进行实时更新，其计算公式为：

其中：x1，x2，…，xn为温度节点x的n个历史数据，其数据作为样本；为样本数据的平均值；k为概率密度，默认值为3；m为数据样本的标准差，反映的是数据的离散程度。计算所得出的预警温度范围[Tmin，Tmax]，实时更新到数据中心，数据中心根据温度节点采集的数据与预警温度范围进行比较，其公式为

之后将实际温度数据与预警范围相比较，得出判定结果。

变化率监测法通过构造加权拟合直线方程，之后对方程进行变换，最终得到的结果使用变化率算法进行预警的判断。ti时温度数据Ti表示为(ti,Ti)(i=1，2，...，n)。假设加权拟合直线方程为

加权离差平方和为

要使Q最小，联立(4)(5)并对求偏导数，并令两个偏导数均为0，即

y(t)为加权拟合直线方程的斜率，S为斜率的阈值。将y(t)的值与S相比较，得出结果。

系统使用预警模型对数据进行处理，阈值监测法与变化率监测法同步进行，数据中心根据预警范围、阈值（加权拟合方程斜率）和设备数据长期变化情况进行分析，精确评估电力设备的安全水平，最终结果将传达到用户应用层，通过用户界面、短消息等多种途径通知巡检人员。

3.2 系统可视化界面

系统可视化界面包含系统前台与系统后台，界面如图4。系统前台使用地图形式展现电力设备运行情况，并使用图表对历史数据进行统计与展示；系统后台将电力设备故障信息及时传递给相关人员，做到及时发现及时处理，并对历史运行情况进行统计与记录。可视化界面为巡检人员提供实时报警、故障监测等信息，便于及时发现设备故障，及时对故障进行分析与处理。设备故障信息将根据紧急程度的判定结果通过可视化界面推送给巡检人员，并通过设备的故障情况自动发送信息通知巡检人员，当巡检人员长时间没有应答时，系统会把信息反馈给人员调度系统，调度系统会根据实际情况，通过智能化通信系统对其他工作人员进行通知，从而实现对设备故障信息的及时发现及时处理，故障信息将存入数据库进行保存，领导可以对信息进行查看，并针对故障排查所得到的问题及时进行整改。

图4 应用层系统可视化界面

4 电力设备在线监测预警系统实现

4.1 数据采集节点

电力设备在线监测预警系统运行过程中，首先在物理感知层由数据采集节点获取电力设备的相关数据，包括外部环境数据、设备状态数据等，并由本地管理单元将数据采集节点的数据与对应的设备号、时间戳等进行匹配，数据存入本地数据存储器，再由本地管理单元通过Lora 模块发送到数据服务层，系统会对数据进行解析，从而将数据取出，最终存入数据库，整个流程如图5。

图5 数据采集流程

4.2 预警模型监测

预警模型监测主要是数据处理的过程。监测过程在云端进行，节点数据存入云数据库，并根据时间、设备号、设备类型对数据进行检索，检索出的数据放入预警模型，阈值监测法与变化率监测法两种算法同步进行监测，监测数据将实时进行更新，保证电力设备预警的实时性、准确性。之后对预警模型所得到的结果进行精确评估，从而发现隐患，实现对故障的预测与趋势分析，对于电气设备发生故障较频繁的位置，及时建立故障报告并向上级反映情况，最终结果发送给系统可视化界面进行显示。

4.3 系统可视化界面

系统可视化界面主要是人机交互的过程。系统前台首先使用地图对设备节点的位置进行标记，地图中的信息框用来显示节点的具体信息，并用颜色来标识设备的实时状态；之后使用柱状图将正常设备与故障设备的数量进行统计与显示；最后使用表格将报警信息与节点信息进行罗列。系统界面使用JavaScript 进行实时刷新，保证数据的实时性。系统后台包含用户信息管理、历史数据管理、故障报修信息管理等功能，当系统用户应用层接收到数据服务层发送的报警评估信息，前台界面会自动跳出窗口进行提醒，地图中的节点也会随之改变颜色，并且报警评估信息会在系统后台进行解析，从而自动发送信息给巡检人员，从而做到及时通知及时处理。

5 小结

基于CPS 的电力设备在线监测预警系统中，物理感知层位于系统结构底层，使用多类型传感器进行数据采集，并将获取的数据通过网络通信层发送给数据服务层，数据服务层将数据保存在数据库内并对数据进行处理与精确评估，评估结果将推送给用户应用层，用户应用层针对用户需求，使用地图、图表等形式展示设备信息，最后根据服务层评估结果在主界面进行显示并发送信息给巡检人员。利用CPS 技术构建完整的电力设备在线监测预警系统，从而实现系统的设计目标。

系统集成CPS、云端技术、可视化等技术，根据系统的设计需求，设计信息采集与数据传输的硬件设备，编辑数据处理与可视化界面的软件系统，通过软硬件结合从而形成完整的体系结构。本系统是CPS 技术与电力设备监测的有机融合，构建的监测系统具有设备数据实时上传、运行状态实时查看、故障信息自动发送等功能。系统投入使用后将对电力设备的运行状态进行实时的监控，为构建“智慧电网”提供重要技术支撑，也将推动电力事业的飞速发展。