★ 三峡金沙江云川水电开发有限公司禄劝乌东德电厂 李志标，冯超，李庚生，王月灿

关键词：直流应急电源；智能监控；水电站；蓄电池；支路识别；故障预警

水电站设备改造与检修中，直流应急电源是保障工作顺利开展的核心，其运行稳定性直接关系电站直流系统安全与运维效率[1]。当前监控技术难以适配水电站特殊工况，存在蓄电池核容周期短、支路异常识别精度不足、架构适配性差等问题，无法满足长效稳定、精准管控需求，制约了智能运维水平提升[2]。针对上述问题，结合水电站运维需求，本文研究了直流应急电源智能监控技术，设计了运维适配型分层分布式架构，构建了多模块协同逻辑，研发了多参数融合监测与故障预警自愈技术，优化了算法提升精度，实现了核容周期延长与支路异常精准识别，为电站直流应急电源运维智能化提供了支撑。

1   直流应急电源监控系统架构设计

1.1   运维适配型监控架构搭建

系统采用分层分布式架构设计， 分为数据采集层、数据处理层、应用层，各层级独立运行且协同联动，便于运维人员分层管理、分级检修，如图1所示。

图1 运维适配型监控架构示意图

如图1，数据采集层负责捕捉直流应急电源的各类运行参数，数据处理层对采集的数据进行分析处理， 应用层实现人机交互与运维操作。

为精准量化架构适配性，建立架构适配性评价模型，以解决不同运维场景下架构适配性难以衡量的问题。其表达式如公式（1）所示：

在公式（1）中， n为监控架构的运维适配性评价系数，wi为第i项运维需求的权重，反映该项需求在整体运维工作中的重要程度， i为监控架构对第i项运维需求的满足度， 为运维需求的总数量。通过该公式可精准计算架构适配性，为架构优化提供了量化依据。

1.2   多模块协同监控逻辑设计

本研究结合直流应急电源的运行规律与运维需求，明确了各监控模块的功能边界与协同关系，确定了数据采集模块、数据处理模块、预警控制模块、运维交互模块的协同流程，确保了各模块各司其职、协同高效，如图2所示。

图2 直流应急电源监控模块协同流程示意图

如图2，数据采集模块负责实时捕捉电源运行参数，传输至数据处理模块；数据处理模块对数据进行分析处理，判断运行状态；预警控制模块根据处理结果发出预警或执行控制操作；运维交互模块将相关信息反馈给运维人员，接收运维指令。

为实现各模块的精准协同，采用模块协同度量化各模块的协同效果，其表达式如公式（2）所示：

在公式（2）中，r为多模块协同度，To为模块协同的标准响应时间， T为数据采集模块的传输延迟， T2为数据处理模块的处理延迟，T3为预警控制模块的响应延迟。协同度的值越大，表明各模块协同效果越好，监控系统的响应效率越高。

2   智能监控核心技术研究

2.1   多参数融合监测

本研究对各监测参数进行预处理，剔除异常数据与干扰数据，确保数据的准确性，并采用加权融合算法，对预处理后的多参数进行融合计算，得到能够全面反映电源运行状态的融合监测值 [3 , 4] 。为优化融合效果，建立融合监测精度评价模型，其表达式如公式（3）所示：

在公式（3）中，为融合监测精度，x为参数的实际值，为参数的融合监测值。的值越接近1，表明融合监测精度越高，监测数据越准确。通过公式（3）评价融合精度，可以不断优化权重参数，最后输出融合监测结果，传输至数据处理模块。

为进一步优化多参数融合监测效果，解决不同工况下融合精度不稳定的问题，引入自适应调整机制，设计自适应加权融合算法，计算公式如式（4）所示：

在公式（4） 中， 为时刻的参数融合监测值， i (t)为t时刻第i项参数的自适应权重， xi (t)为t时刻第i项参数的采集值， 为监测参数的总数量。自适应权重 i (t)可根据参数的实时变化趋势与监测精度动态调整，确保了不同工况下融合监测精度的稳定性。

2.2   故障预警及自愈控制方法

针对故障识别精度低的问题，本研究设计了故障特征匹配算法，通过对比实时监测数据与故障特征库中的数据，实现了故障的精准识别，如图3所示。

图3 故障精准识别过程示意图

为量化故障预警的准确性，引入故障预警准确率，其计算表达式如公式（5）所示：

在公式（5）中， 为故障预警准确率， Nc为准确预警的故障数量， Nf为误预警的故障数量， Nm为漏预警的故障数量。的值越接近1，表明故障预警的准确性越高，能够有效避免误预警与漏预警，为运维工作提供了可靠的预警信息。

在故障自愈控制方面，针对各类故障的特点，本研究设计了差异化的自愈控制策略，实现了故障的快速处置，减少了故障对电源运行的影响[5]。为量化自愈控制效果，引入自愈成功率，其计算表达式如公式（6）所示：                        

在公式（6）中， 代表故障自愈成功率， 代表成功自愈的故障数量， Mf代表自愈失败的故障数量。  的值越大， 表明自愈控制效果越好， 能够有效降低人工干预的工作量。通过公式（6）评价自愈效果，可以不断优化自愈控制策略，确保了故障能够快速、精准自愈。

3   实验验证

3.1   蓄电池核容周期延长倍数

为验证所提智能监控技术对蓄电池核容周期的优化效果，选取三组规格一致的12V/100Ah阀控式铅酸蓄电池作为实验对象，将其应用于直流应急电源运维场景，并模拟实际工业运维环境的温湿度、充放电频率等工况。分别采用所提方法、传统单一参数监测监控方法、常规PID控制监控方法进行实验，每组方法对应一组蓄电池，实验周期设定为180天，每日固定时段记录蓄电池核容周期数据，每30天统计一次核容周期延长倍数，同步监测蓄电池循环寿命、充放电效率辅助验证，确保实验数据真实可重复，全程遵循规范操作，规避外界干扰对实验结果的影响。实验结果如表1所示。

表1 实验结果对比表

由表1可知，传统单一参数监测监控方法，仅依靠单一参数判断蓄电池状态，易受干扰、误判率高，核容周期延长倍数提升缓慢，30天时为1.05，90天时为1.12， 180天时稳定在1.15， 平均仅1.11， 长期运行存在明显性能衰减，稳定性较差；常规PID控制监控方法，缺乏自适应调整能力，适配性不足，30天时延长倍数为1.13， 90天时为1.28， 180天时为1.31， 平均1.24，虽优于传统方法，但提升有限且同样存在性能衰减；所提融合多参数监测与故障自愈控制的监控方法，可精准捕捉蓄电池状态、处置潜在故障，30天时延长倍数达1.32， 较两种对比方法分别高出0.27和0.19； 90天时升至1.57， 分别提升0.45和0.29； 180天时稳定在1.63，分别高出0.48和0.32。该方法平均延长倍数1.51，平均提升幅度26.5%以上，可维持蓄电池性能稳定，符合前直流应急电源运维的实际需求。

3.2   支路异常动作识别准确率

选取一套110V直流应急电源系统作为实验对象，该系统包含8条运维常用支路， 模拟实际运维场景中支路过载、接触不良、误动作、绝缘下降四种典型异常动作，搭建与现场一致的实验环境。分别采用所提方法、传统单一电流阈值识别方法、基于常规BP神经网络的识别方法进行实验，每种方法对应相同实验条件，设定实验总时长为72小时，每12小时模拟一组不同类型支路异常动作， 每组异常重复测试5次， 统计各方法的异常动作识别准确率，同步记录识别响应时间辅助验证。全程规范操作，规避环境干扰和操作误差，确保实验数据真实可靠、可重复，实验结果如图4所示。

图4 三种识别方法准确率对比

由图4可知，传统单一电流阈值识别方法，易受支路负载波动影响，误判漏判多，识别准确率随实验时长持续下降，12小时为82.3%，24小时降至81.8%，48小时为80.5%，72小时仅为79.6%，下降幅度均超1个百分点，稳定性差，难以适配复杂运维场景；基于常规BP神经网络的识别方法，长期运行易过拟合，精度下滑，12小时准确率为91.5%，24小时为90.7%，48小时为89.8%，72小时为89.2%，虽优于传统方法，但稳定性不足、提升有限；所提方法可规避单一参数局限和过拟合问题，12小时准确率为98.7%，较两种对比方法分别高出16.4和7.2个百分点；24小时为98.5%，分别高出16.7和7.8个百分点；48小时为98.3%，仅降0.4个百分点；72小时为98.1%，分别高出18.5和8.9个百分点。该方法平均准确率为98.4%，平均提升超9%，响应快且稳定，符合当前直流应急电源运维的实际需求。

4   结束语

本文针对水电站运维场景下直流应急电源智能监控需求， 完成了监控系统架构设计与核心技术研发， 并通过实验验证了技术的可行性与优越性。本文所设计的运维适配型分层分布式架构适配性强， 多模块协同逻辑有效提升了监控响应效率， 多参数融合监测技术破解了单一参数监测局限，故障预警及自愈控制方法实现了故障主动防控。实验证实，所提方法可有效延长蓄电池核容周期、提升支路异常识别准确率，适配水电站特殊运维工况。

★基金项目： 三峡金沙江云川水电开发有限公司禄劝乌东德电厂资助项目（5225020033）。

作者简介：

李志标（1998-），云南大理人，助理工程师，学士，现就职于三峡金沙江云川水电开发有限公司禄劝乌东德电厂，研究方向为水电站直流设备维护管理。

参考文献：

[1] 高永新. 应急厂用设备失电重启功能研究与设计[J]. 自动化仪表, 2025, 46 (5) : 26 - 30.

[2] 唐宏成, 林乐强, 卢其亮. 基于物联网技术的UPS/EPS设备远程运维平台构建[J]. 2025, (5) : 77 - 79.

[3] 徐国宁, 张衍垒, 陈康, 等. 临近空间飞艇电源系统技术难点及发展趋势[J]. 北京航空航天大学学报, 2025, 51 (8) : 2573 - 2586.

[4] 汪锐. 智能化移动直流电源装置研发与应用[J]. 电气应用, 2025, 44 (12) : 149 - 153.

[5] 王永刚. 基于LoRa扩频调制技术的农村地区电力负荷监测系统设计[J]. 通信电源技术, 2025, 42 (17) : 67 - 69.

[6] 代永春, 徐敬国, 任晓东. 基于5G的配电自动化终端智能运维管理系统[J]. 通信电源技术, 2025, 42 (12) : 204 - 206.

摘自《自动化博览》2026年5月刊