★ 國網江蘇省電力有限公司南通市海門區供電分公司 唐天笑

關鍵詞：供配電系統；繼電保護裝置；在線監測；多參數傳感器陣列；臨界值；預警

智能變電站是電網的重要組成部分，其工作狀況對電網的安全起著至關重要的作用。繼電保護裝置監測范圍大，運行過程中易出現控制穩定性弱、參數波動幅度大等問題。目前，最常見的監控方式是目標識別和人工巡檢，但總體效率低下，無法及時掌握設備運行狀態，也無法準確定位異常點。為解決這一問題，已有研究者提出了一種基于光纖通信的智慧變電站繼電保護裝置運行狀態監測方法[1] ，在一定程度上提升了變電站的運行效率和安全性。但智能變電站系統復雜、一體化程度高，監控手段易受外部因素影響，導致監控結果不精確。為此，本文提出了一種新型的供配電系統繼電保護裝置運行狀態在線監測方法。

1   繼電保護裝置數據感知

本研究通過系統化采集繼電保護裝置的運行數據，構建了多維度分析模型，并依托分層遞進式監測告警體系，實現了對繼電保護裝置異常運行狀態的預判與處置[2]。繼電保護裝置數據感知作為整個監測體系的基礎支撐，通過部署于繼電保護裝置本體的高精度多參數傳感器陣列，重點采集包括但不限于以下核心指標：電氣量參數（電壓/電流有效值、相位差、諧波含量）、開關量狀態（斷路器分合位置、保護動作信號）、環境參數（裝置溫度、濕度、絕緣狀態）以及時間參數（動作時標、事件順序記錄）。具體監測參數設置如表1所示。

表1 繼電保護裝置參數感知表

如表1所示，系統通過參數分類編碼體系實現了結構化存儲，并支持按設備類型、信號特征、重要等級等多維度進行檢索。本研究基于標準化參數體系，構建了“端—管—云”三位一體數據傳輸架構：前端傳感器通過RS485/IEC61850等網絡協議，將原始信號轉換為數字量；數據經邊緣計算單元初步校驗后， 通過5G/光纖雙通道冗余通信網絡實時上傳至中央監控平臺。為確保數據傳輸的時效性和可靠性，系統采用QoS機制對不同優先級數據實施差異化傳輸，關鍵保護動作信號的傳輸時延控制在100ms以內。

上傳至監控中心的數據需經過三階段預處理流程：首先，通過滑動窗口剔除異常值，消除電磁干擾導致的瞬時畸變數據；其次，采用卡爾曼濾波器對周期性參數進行平滑處理，提升數據可信度；最后，按照IEC61850-7-420標準進行數據格式轉換，生成符合CIM模型規范的統一數據結構[3]。預處理后的數據存入時序數據庫， 為后續的異常狀態特征提取和識別等提供標準化數據支撐。

2   繼電保護裝置運行狀態預警監測

基于以上感知的各項參數，本研究建立了健康區間、異常區間以及嚴重異常區間的臨界值， 具體如公式（1）所示：

式中，i表示第項參數臨界值；y表示繼電保護基礎區域； 表示繼電保護可擴展區域； 表示監測點，不同監測點采集的數據對臨界值的計算有著不同的影響；表示臨界區間，明確不同運行狀態之間的界限；  表示閾值， 是判斷數據是否超出正常范圍的關鍵參數；x表示第i項參數采樣值[4]。將當前測定的數據與實時計算得到的臨界值設定為對應的繼電保護裝置運行狀態的監測限制條件， 當監測數據超過預設的閾值時， 系統自動觸發預警機制。一旦觸發預警， 異常數據以及相關信息通過光纖信道上傳至預設的位置，該過程如式（2）所示：

式中， 表示供配電系統繼電保護裝置運行狀態預警監測結果； Z表示監測范圍； t表示監測周期； S表示預警等級；D表示繼電保護裝置狀態指數； V表示繼電保護裝置運行狀態監測點位[5]。通過上述數據處理和分析，可識別并預警繼電保護裝置的異常運行狀態， 最終實現供配電系統繼電保護裝置運行狀態的實時在線監測。

3   實驗驗證

3.1   實驗設計

為驗證本文所提出的供配電系統繼電保護裝置運行狀態在線監測方法在實際應用中的可行性與可靠性，選取某供配電系統作為實驗對象。該供配電系統繼電保護裝置參數如表2所示。

表2 繼電保護裝置參數表

根據該供配電系統繼電保護裝置的實際情況，本次實驗在繼電保護裝置上分別部署了電流、電壓、功率以及溫度傳感器各一臺，對設備運行數據進行采集，采樣時間為1000s，隨機選取部分時段的電壓數據繪制曲線，如圖1所示。

圖1 繼電保護裝置運行電壓波形圖

將采集的數據上傳至監測中心進行處理和分析。監測中心由一臺PC機和一臺報警器組成，其中PC機采用Windows10操作系統，配置16GB內存與Inter core i8CPU。所有數據樣本的處理和分析均在PC機上完成，其通過報警器對識別的異常狀態進行預警。實驗隨機選取6個樣本，具體監測結果如表3所示。

表3 繼電保護裝置運行狀態監測結果

由表中數據可知，本文所提方法的監測結果與繼電保護裝置實際運行狀態一致，可完成繼電保護裝置運行狀態在線監測任務。為體現本研究的參考和學術價值，選取當前供配電系統監測領域應用較為廣泛的文獻 [ 1]提出的基于光纖通信的監測方法開展對比實驗。該方法采用光纖通信技術傳輸數據，通過數據融合算法實現設備異常運行狀態識別與預警。本文以兩種方法的誤警率作為評價指標，對比分析兩種方法的監測精度。

3.2   實驗結果與分析

實驗隨機選取17個樣本進行測試， 分別統計本文方法與主流光纖通信監測方法的誤警率，結果如圖2所示。

圖2 設計方法與主流方法的誤警率曲線圖

由上圖可見，在供配電系統繼電保護裝置運行狀態在線監測場景中，本文方法的誤警率不超過1%，最高僅為0.75%；而基于光纖通信的監測方法誤警率最高達到3.15%，監測誤差顯著高于本文方法。實驗結果充分證明了本文方法可實現供配電系統繼電保護裝置運行狀態的精準在線監測，具有良好的可行性與可靠性。

4   結束語

本文針對供配電系統繼電保護裝置運行狀態在線監測中的誤警問題，開展了繼電保護裝置運行狀態在線監測方法的研究，提出了一種新型的供配電系統繼電保護裝置運行狀態在線監測方法。實驗結果表明，該方法顯著提升了監測精度，有效解決了誤警問題，為供配電系統繼電保護裝置運行狀態的精準在線監測提供了一個新的思路，同時為相關研究奠定了理論基礎。

作者簡介：

唐天笑（1992-），男，江蘇南通人，工程師，學士，現就職于國網江蘇省電力有限公司南通市海門區供電分公司，研究方向為繼電保護。

參考文獻：

[1] 尹志敏. 基于光纖通信的智慧變電站繼電保護裝置運行狀態監測方法[J]. 電氣技術與經濟, 2024, (9) : 231 - 233.

[2] 王多嬌, 周鑫, 宋燦燦, 等. 智能變電站繼電保護裝置運行狀態實時監測方法[J]. 電氣技術與經濟, 2024, (11) : 369 - 371.

[3] 趙思敏. 變電站繼電保護裝置狀態評估與故障檢測技術研究[J]. 電力設備管理, 2023, (17) : 191 - 193.

[4] 馬文強, 李智慧. 基于繼電保護的故障信息智能分析方法[J]. 電子產品世界, 2024, 31 (8) : 50 - 53.

[5] 曹曉松, 呂寧, 陳杰. 電力系統繼電保護二次回路運行狀態監測方法[J]. 電氣技術與經濟, 2024, (11) : 181 - 183.

摘自《自動化博覽》2026年6月刊