文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2025）08-088-04中圖分類號：TP271

★張卓（國網山東省電力公司萊蕪供電公司，山東濟南250102）

★謝宜鴻（濟南萊電新源電力建設有限公司山東濟南250102）

關鍵詞：云計算；變電站；繼電保護；在線運維系統

電力系統智能化轉型對繼電保護運維提出了更高要求，傳統方案在數據實時處理、設備狀態精準評估及廣域協同方面存在明顯局限。現有運維系統多采用集中式架構，面臨海量錄波數據存儲瓶頸，且缺乏有效的特征提取與智能診斷方法，難以適應新型電力電子設備接入帶來的暫態特性變化^[1]。國內外研究集中在單一設備狀態監測或離線數據分析，對在線診斷與決策支持的實時性保障不足。在此背景下，本研究融合云計算資源調度優勢與深度學習算法特征提取能力，構建分層分布式運維體系，旨在建立適應智能變電站發展需求的繼電保護全生命周期管理體系，提升設備可靠性并降低運維成本。

1　云計算技術分析

云計算作為一種分布式計算范式，通過虛擬化技術將計算、存儲及網絡資源池化，按需向用戶提供彈性可擴展的服務。其核心架構包含基礎設施即服務、平臺即服務與軟件即服務三層模型，關鍵技術涉及虛擬化、分布式存儲、并行計算及服務編排。在電力系統領域，云計算的高吞吐量數據處理能力與動態資源調度特性，為繼電保護裝置的實時狀態監測與故障分析提供了底層支撐^[2]。基于容器化部署的微服務架構能夠實現保護裝置數據采集模塊與診斷組件的解耦，通過邊緣計算節點與云端協同，構建毫秒級響應的在線運維體系。虛擬化資源池的動態擴展機制可適配變電站季節性負荷波動，結合時間序列數據庫與流式計算框架，實現保護動作特性曲線和故障錄波數據的高效存儲與實時分析。

2　變電站繼電保護在線運維系統設計

2.1　系統總體框架

變電站繼電保護在線運維系統采用“云-邊-端”協同架構，構建覆蓋數據采集、智能分析、決策支持的全流程閉環管理體系，具體情況如圖1所示。系統底層依托智能終端（如合并單元、智能終端單元）實現繼電保護裝置電氣量、開關量及環境參數的實時采集，采樣頻率不低于4kHz，確保暫態與穩態數據的完整捕獲。邊緣計算節點部署輕量級數據預處理模塊，采用自適應濾波與特征提取算法，降低原始數據冗余度，并通過高可靠通信協議實現毫秒級數據傳輸。云端平臺基于分布式存儲與計算資源，構建多維度數據分析體系，支持繼電保護設備的狀態評估、故障診斷及趨勢預測^[3]。上層應用整合機器學習驅動的智能決策引擎，結合專家知識庫生成運維策略，并通過可視化監控界面實現人機交互。系統采用標準化接口與調度主站互聯，支持廣域協同運維，確保保護裝置運行狀態的實時感知與精準管控。

圖1變電站繼電保護系統框架

2.2　數據收集與處理

數據收集與處理模塊構成在線運維系統的感知基礎，其設計需滿足繼電保護裝置對數據實時性、準確性和完整性的嚴格要求。智能終端單元與合并單元以不低于4kHz的采樣頻率同步采集三相電壓、電流波形，同時記錄斷路器位置、保護壓板狀態等開關量信號^[4]。采樣過程采用改進的同步采樣保持電路，其采樣時序控制模型可表示為式（1）：

式中，t_n表示第n個采樣點的實際時刻，t₀為同步基準時間，Δt為標稱采樣間隔，α和β為動態調整系數，模型可將采樣時間偏差控制在±0.1μs范圍內。

邊緣計算節點部署的自適應數據處理單元采用混合濾波算法，首先通過改進的卡爾曼濾波器消除互感器飽和誤差，如式（2）所示：

式中，狀態轉移矩陣F_k引入互感器飽和特征參數，觀測噪聲協方差矩陣R_k采用動態調整策略。

數據預處理模塊集成基于小波包變換的特征提取方法，選用db4小波基函數實現6層分解，有效提取故障暫態特征。標準化處理單元采用面向對象的建模方法，構建設備信息模型映射關系，實現不同廠商IED設備的即插即用。數據質量控制模塊實施三級校驗機制，異常數據自動觸發基于優先級隊列的重傳策略，確保關鍵錄波數據的完整率達到99.99%。

云端數據管理采用分層存儲架構，時序數據庫優化了基于時間戳的索引結構，查詢延遲控制在5ms以內，數據服務總線實現負載均衡算法，動態調整數據分發路徑，在200節點規模下的吞吐量達到12萬條/s。

2.3　狀態診斷與決策支持

狀態診斷與決策支持模塊構建了繼電保護設備全生命周期健康管理體系，其采用多維度特征融合與分層推理機制實現設備狀態的精準評估。診斷引擎集成基于物理模型的解析計算與數據驅動的智能分析，建立包含電氣特性、機械性能、環境適應性的綜合評價指標體系。特征提取層從原始采樣數據中提煉出動作時間、觸點電阻、線圈電流等關鍵參數，通過時間序列相似度匹配算法識別異常波動模式。

健康狀態評估采用動態權重分配方法，考慮設備類型、運行年限、負載水平等因素，構建可變閾值的分級預警機制。針對斷路器操作機構，診斷模型引入行程-時間特性曲線比對技術，結合振動信號頻譜分析，有效識別彈簧疲勞、傳動卡澀等機械缺陷^[5]。保護繼電器評估則重點監測動作電流離散度與返回系數偏移量，建立基于馬爾可夫鏈的狀態轉移概率模型。

決策支持系統采用案例推理與規則推理相結合的混合推理架構，知識庫收錄典型故障案例3000余例，支持模糊匹配與相似度檢索。推理引擎實現正向鏈與反向鏈的協同推理，針對復雜故障場景生成包含原因分析、處理建議、風險等級的結構化決策方案。系統內置自適應學習機制，通過在線更新案例庫與規則庫持續優化決策準確性。

可視化交互界面采用層次化信息展示策略，主界面呈現設備整體健康狀態，次級界面展示詳細診斷數據與趨勢曲線，支持多維度數據關聯分析。運維人員可通過歷史案例回溯功能，參考相似故障的處理經驗，提升決策效率。系統輸出標準化檢修建議書，自動關聯備品備件庫存信息，形成從診斷到處理的完整閉環。

為提升狀態評估的準確性，系統采用基于信息熵的權重分配模型，如式（3）所示：

式中，w_i表示第i個評估指標的權重系數，H(p_i)為指標信息熵，n為指標總數。模型通過量化各參數的信息價值實現動態權重調整。

針對繼電器觸點磨損診斷，建立接觸電阻劣化預測模型，如式（4）所示：

式中，R(t)為t時刻接觸電阻值，R₀為初始接觸電阻，N為操作次數，α、β表示機械磨損系數，γ、λ代表化學腐蝕影響。模型綜合考慮機械操作與時間因素，以此實現對觸點壽命的精確預測。

2.4　智能化監控系統

智能化監控系統構建了繼電保護設備全景可視化運維平臺，其采用分層分布式架構實現多維度運行狀態的實時監測與分析。系統核心由數據采集引擎、智能告警引擎和可視化呈現引擎組成，形成從數據接入到決策支持的完整閉環。

智能告警引擎采用多級閾值聯動機制，其決策函數為式（5）：

式中，A為綜合告警值，w_i表示第i個參數的權重系數，S(p_i)為參數異常度評分，T(t_i)為持續時間影響因子。系統針對不同電壓等級配置差異化告警策略，110kV及以上設備設置三級預警閾值，35kV及以下設備采用兩級預警機制。

可視化呈現引擎采用基于物理渲染的狀態呈現技術，如式（6）所示：

式中，I(x,y)為像素點渲染強度，ρ表示設備運行參數，σ為告警等級，ω代表設備類型特征，α為距離衰減系數，d為觀察距離。該技術通過三維變電站模型實現保護設備空間位置與電氣連接關系的立體展示。

遠程控制模塊采用雙因子認證機制，操作指令傳輸過程實施端到端加密，控制邏輯驗證單元內置防誤閉鎖規則庫，在指令執行前自動進行邏輯校驗。系統通過標準化接口與調度自動化系統互聯，支持保護定值遠程校核、設備投退等高級應用功能。移動終端應用實現與主系統的數據同步，為現場巡檢提供實時數據支持。

2.5　數據分析與機器學習

數據分析與機器學習模塊構建了繼電保護設備智能診斷的核心引擎，其采用特征工程與深度學習相結合的技術路線。系統通過小波包變換提取故障波形的時頻特征，構建包含128維特征向量的樣本空間，為后續分析提供高質量輸入數據。特征選擇過程引入基于互信息的評價指標，確保所選特征與設備狀態具有強相關性。

設備狀態分類采用改進的深度殘差網絡架構，其前向傳播過程表示為式（7）：

式中，x為輸入特征，f(x)為恒等映射，F為殘差函數，{Wi}表示網絡權重參數。結構設計可有效解決深層網絡梯度消失問題，在斷路器機械故障分類任務中保證診斷結果的準確率。

故障預測模塊建立基于注意力機制的長短期記憶網絡模型，其門控單元更新機制為式（8）：

其中，it和ft分別表示輸入門和遺忘門，σ為sigmoid函數，W和b為可訓練參數。模型在繼電器觸點壽命預測環節中，具有良好的提前7天預警準確率。

知識遷移學習模塊采用領域自適應方法，通過最大均值差異最小化實現不同變電站數據的特征對齊。系統構建包含30000組樣本的預訓練數據集，支持新投運變電站的快速模型適配。在線學習機制采用滑動窗口更新策略，每24h自動優化模型參數，保持診斷性能的持續提升。

可視化分析界面集成t-SNE降維技術，將高維特征空間投影至二維平面，直觀展示設備狀態聚類結果。運維人員可通過交互式探索功能，分析異常樣本的分布規律，輔助決策制定。此外，系統還會輸出結構化診斷報告，包含故障概率、可能原因及處理建議等信息，形成完整的分析閉環。

3　測試分析

測試環境采用真實設備與數字仿真相結合的混合架構，包含3臺邊緣計算節點、5組不同廠商的繼電保護裝置以及基于華為云FusionSphere8.0的云計算平臺。硬件配置選用IntelXeonSilver4210R處理器和64GB內存的邊緣節點，軟件環境部署Kubernetes容器化微服務架構，集成InfluxDB2.4時序數據庫和ApacheFlink1.15流式計算框架。測試數據來源于220kV變電站6個月的運行錄波文件，通過OPCUA協議實現實時數據注入，涵蓋12次典型故障案例。測試方法依據DL/T587-2016標準，采用JMeter5.4.1模擬高并發數據流，從功能驗證和性能評估兩個維度進行系統測試，重點考察數據采集完整性、狀態診斷準確率以及系統吞吐量等關鍵指標。

測試結果顯示，系統在4kHz采樣率下實現1.2±0.3ms的邊緣數據處理延遲，互感器飽和誤差降低至0.2%。深度殘差網絡模型對斷路器機械故障的分類準確率達到96.4%，LSTM預測模型在繼電器觸點壽命預測中的平均絕對誤差為8.7h。云端時序數據庫查詢延遲穩定在5ms以內，數據完整率達99.993%，具體情況如圖2所示。

系統性能測試中端到端的延遲為28ms，邊緣-云端通信抖動控制在±0.5ms范圍內，虛擬化資源池在負載均衡測試中12s完成動態擴展。故障恢復測試表明，單節點故障時系統在200ms內實現自愈，雙數據中心部署下的災難恢復時間為45s。測試結果證實了系統在診斷精度、實時性和可靠性方面均優于傳統運維方案，能夠為變電站繼電保護提供良好的技術支持與安全保障。

圖2數據完整率表現

4　結論

綜上所述，研究云計算驅動的變電站繼電保護在線運維系統設計具有重要作用，能夠為變電站繼電保護提供完整可靠的數字化解決方案。系統采用分層分布式架構，將云計算的高效資源調度能力與邊緣計算的實時響應特性有機結合，顯著提升了運維過程的智能化水平。未來研究將進一步探索邊緣計算節點的自主協同機制，構建跨區域變電站的協同運維知識圖譜，以推動電力系統運維向更智能、更高效的方向發展。

作者簡介：

張　卓（1981-），男，山東泰安人，工程師，學士，現就職于國網山東省電力公司萊蕪供電公司，研究方向為電力工程管理。

參考文獻：

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[4]劉世凱,仲崇旻.繼電保護運維中的智能防誤技術分析[J].集成電路應用,2024,41(9):398-399.

[5]楊晨希.智能變電站繼電保護運維防誤技術分析[J].集成電路應用,2024,41(11):320-321.

摘自《自動化博覽》2025年8月刊