基于物联网的高压设备监测与状态评估研究

针对断路器、互感器、避雷器等典型高压设备地理位置和工作场所的特殊性与局限性，以及有线网络在状态监测中的不足，研究高压设备状态监测系统的网络架构、感知体系、通讯模型与接口规范、网络安全等。设计支持远距离、多数据类型、满足异构融合机制和故障条件下自愈规则的无线传感器监测网络；构建基于RFID的无线传感网络，设计基于超高频协议的无线传感器标签和阅读器，提出一体化状态监测系统的架构模型；建立无线传感数据的标准信息模型，提出异构多源传感数据的集成方案，研究高压设备监测数据的耦合关系并优化信息融合方法。进一步地，采用基于模糊数学的算法，建立典型高压设备健康状态评估模型，并提出模型的地域性（海拔、地形地貌）和季节性修正方法。结合数字仿真和现场实验，验证无线监测网络的有效性和状态评估模型的准确性。本研究拓展了物联网技术的行业应用，为解决高压设备状态从定期检修向状态检修转变的实际工程问题提供了新途径。

针对典型高压设备地理位置和工作场所的特殊性与局限性，以及有线网络在状态监测中的不足，研究了基于物联网的输变电设备监控体系，考虑了通信网络的安全策略，建立了包括三个级别通信接口的数据通信层结构。针对变电站和输电线路监测对象的不同，分别构建融合无线公网的输电线路WSN模型以及分簇的变电站设备状态监测网络模型，并提出网络延时优化策略。.建立输变电设备EPC-96编码规则,实现了对高压设备的唯一标识，结合使用RFID标签能够维持低成本并保持灵活性，使设备数据库中的动态数据能够映射到EPC标签。同时，采用面向对象技术，在已有标准CIM模型的基础上进行扩展建模，实现多源异构输变电设备信息的规范、扩展与共享，使不同系统之间针对异构高压设备信息的互联、互通、互操作，为设备的状态评估和全寿命周期管理等高级应用提供模型支持。利用Petri网理论，针对设备信息重复建模和信息不全面等问题，初步验证了扩展模型的合理性。进一步地，建立了面向配电网故障诊断应用的统一信息模型，藉由CIM模型获取完备的故障源信息，提高故障诊断的准确性和可靠性。.研究异构参数的集成方法，建立高压设备监测数据的信息融合模型。针对海量物联网信息，将信息融合分为数据级融合、特征级融合和决策级融合，并针对故障预警信息自身的模糊性，以及故障与预警信息之间的模糊关系，在信息预处理和局部融合阶段，采用模糊理论的信息融合办法，得到局部诊断结果。进而，基于局部诊断结果，通过引入证据理论，实现对各局部融合结果的决策融合与诊断，得出一致的诊断结果。.在此基础上，采用基于模糊数学的算法，建立典型高压设备健康状态评估模型。构建了包括自身故障模型、线路潮流模型、外界环境因素模型等三种模型的综合线路模型。同时，运用马尔科夫理论建立了具有两套主保护的故障模型，构建输电线路的状态转移图，并基于线路运行历史数据样本得到线路的马尔科夫状态转移概率矩阵。在此基础上，利用状态转移概率矩阵和输电线路当前的运行状态，解析将来时间里的输电线路运行状态变化的概率，实现对输电线路可靠性的评估。同时提出模型的地域性和季节性修正方法。.针对基于物联网的高压设备状态监测中存在的不确定性因素，应用一种基于自适应丢包的SAV报文估计算法对变电站的多个SAV报文估计，仿真结果表明，将该算法嵌入到常规继电保护算法中，可以有效解决SAV报文发生延迟或丢失带来的安全隐患。