文献标识码：B文章编号：1003-0492（2025）08-088-04中图分类号：TP271

★张卓（国网山东省电力公司莱芜供电公司，山东济南250102）

★谢宜鸿（济南莱电新源电力建设有限公司山东济南250102）

关键词：云计算；变电站；继电保护；在线运维系统

电力系统智能化转型对继电保护运维提出了更高要求，传统方案在数据实时处理、设备状态精准评估及广域协同方面存在明显局限。现有运维系统多采用集中式架构，面临海量录波数据存储瓶颈，且缺乏有效的特征提取与智能诊断方法，难以适应新型电力电子设备接入带来的暂态特性变化^[1]。国内外研究集中在单一设备状态监测或离线数据分析，对在线诊断与决策支持的实时性保障不足。在此背景下，本研究融合云计算资源调度优势与深度学习算法特征提取能力，构建分层分布式运维体系，旨在建立适应智能变电站发展需求的继电保护全生命周期管理体系，提升设备可靠性并降低运维成本。

1　云计算技术分析

云计算作为一种分布式计算范式，通过虚拟化技术将计算、存储及网络资源池化，按需向用户提供弹性可扩展的服务。其核心架构包含基础设施即服务、平台即服务与软件即服务三层模型，关键技术涉及虚拟化、分布式存储、并行计算及服务编排。在电力系统领域，云计算的高吞吐量数据处理能力与动态资源调度特性，为继电保护装置的实时状态监测与故障分析提供了底层支撑^[2]。基于容器化部署的微服务架构能够实现保护装置数据采集模块与诊断组件的解耦，通过边缘计算节点与云端协同，构建毫秒级响应的在线运维体系。虚拟化资源池的动态扩展机制可适配变电站季节性负荷波动，结合时间序列数据库与流式计算框架，实现保护动作特性曲线和故障录波数据的高效存储与实时分析。

2　变电站继电保护在线运维系统设计

2.1　系统总体框架

变电站继电保护在线运维系统采用“云-边-端”协同架构，构建覆盖数据采集、智能分析、决策支持的全流程闭环管理体系，具体情况如图1所示。系统底层依托智能终端（如合并单元、智能终端单元）实现继电保护装置电气量、开关量及环境参数的实时采集，采样频率不低于4kHz，确保暂态与稳态数据的完整捕获。边缘计算节点部署轻量级数据预处理模块，采用自适应滤波与特征提取算法，降低原始数据冗余度，并通过高可靠通信协议实现毫秒级数据传输。云端平台基于分布式存储与计算资源，构建多维度数据分析体系，支持继电保护设备的状态评估、故障诊断及趋势预测^[3]。上层应用整合机器学习驱动的智能决策引擎，结合专家知识库生成运维策略，并通过可视化监控界面实现人机交互。系统采用标准化接口与调度主站互联，支持广域协同运维，确保保护装置运行状态的实时感知与精准管控。

图1变电站继电保护系统框架

2.2　数据收集与处理

数据收集与处理模块构成在线运维系统的感知基础，其设计需满足继电保护装置对数据实时性、准确性和完整性的严格要求。智能终端单元与合并单元以不低于4kHz的采样频率同步采集三相电压、电流波形，同时记录断路器位置、保护压板状态等开关量信号^[4]。采样过程采用改进的同步采样保持电路，其采样时序控制模型可表示为式（1）：

式中，t_n表示第n个采样点的实际时刻，t₀为同步基准时间，Δt为标称采样间隔，α和β为动态调整系数，模型可将采样时间偏差控制在±0.1μs范围内。

边缘计算节点部署的自适应数据处理单元采用混合滤波算法，首先通过改进的卡尔曼滤波器消除互感器饱和误差，如式（2）所示：

式中，状态转移矩阵F_k引入互感器饱和特征参数，观测噪声协方差矩阵R_k采用动态调整策略。

数据预处理模块集成基于小波包变换的特征提取方法，选用db4小波基函数实现6层分解，有效提取故障暂态特征。标准化处理单元采用面向对象的建模方法，构建设备信息模型映射关系，实现不同厂商IED设备的即插即用。数据质量控制模块实施三级校验机制，异常数据自动触发基于优先级队列的重传策略，确保关键录波数据的完整率达到99.99%。

云端数据管理采用分层存储架构，时序数据库优化了基于时间戳的索引结构，查询延迟控制在5ms以内，数据服务总线实现负载均衡算法，动态调整数据分发路径，在200节点规模下的吞吐量达到12万条/s。

2.3　状态诊断与决策支持

状态诊断与决策支持模块构建了继电保护设备全生命周期健康管理体系，其采用多维度特征融合与分层推理机制实现设备状态的精准评估。诊断引擎集成基于物理模型的解析计算与数据驱动的智能分析，建立包含电气特性、机械性能、环境适应性的综合评价指标体系。特征提取层从原始采样数据中提炼出动作时间、触点电阻、线圈电流等关键参数，通过时间序列相似度匹配算法识别异常波动模式。

健康状态评估采用动态权重分配方法，考虑设备类型、运行年限、负载水平等因素，构建可变阈值的分级预警机制。针对断路器操作机构，诊断模型引入行程-时间特性曲线比对技术，结合振动信号频谱分析，有效识别弹簧疲劳、传动卡涩等机械缺陷^[5]。保护继电器评估则重点监测动作电流离散度与返回系数偏移量，建立基于马尔可夫链的状态转移概率模型。

决策支持系统采用案例推理与规则推理相结合的混合推理架构，知识库收录典型故障案例3000余例，支持模糊匹配与相似度检索。推理引擎实现正向链与反向链的协同推理，针对复杂故障场景生成包含原因分析、处理建议、风险等级的结构化决策方案。系统内置自适应学习机制，通过在线更新案例库与规则库持续优化决策准确性。

可视化交互界面采用层次化信息展示策略，主界面呈现设备整体健康状态，次级界面展示详细诊断数据与趋势曲线，支持多维度数据关联分析。运维人员可通过历史案例回溯功能，参考相似故障的处理经验，提升决策效率。系统输出标准化检修建议书，自动关联备品备件库存信息，形成从诊断到处理的完整闭环。

为提升状态评估的准确性，系统采用基于信息熵的权重分配模型，如式（3）所示：

式中，w_i表示第i个评估指标的权重系数，H(p_i)为指标信息熵，n为指标总数。模型通过量化各参数的信息价值实现动态权重调整。

针对继电器触点磨损诊断，建立接触电阻劣化预测模型，如式（4）所示：

式中，R(t)为t时刻接触电阻值，R₀为初始接触电阻，N为操作次数，α、β表示机械磨损系数，γ、λ代表化学腐蚀影响。模型综合考虑机械操作与时间因素，以此实现对触点寿命的精确预测。

2.4　智能化监控系统

智能化监控系统构建了继电保护设备全景可视化运维平台，其采用分层分布式架构实现多维度运行状态的实时监测与分析。系统核心由数据采集引擎、智能告警引擎和可视化呈现引擎组成，形成从数据接入到决策支持的完整闭环。

智能告警引擎采用多级阈值联动机制，其决策函数为式（5）：

式中，A为综合告警值，w_i表示第i个参数的权重系数，S(p_i)为参数异常度评分，T(t_i)为持续时间影响因子。系统针对不同电压等级配置差异化告警策略，110kV及以上设备设置三级预警阈值，35kV及以下设备采用两级预警机制。

可视化呈现引擎采用基于物理渲染的状态呈现技术，如式（6）所示：

式中，I(x,y)为像素点渲染强度，ρ表示设备运行参数，σ为告警等级，ω代表设备类型特征，α为距离衰减系数，d为观察距离。该技术通过三维变电站模型实现保护设备空间位置与电气连接关系的立体展示。

远程控制模块采用双因子认证机制，操作指令传输过程实施端到端加密，控制逻辑验证单元内置防误闭锁规则库，在指令执行前自动进行逻辑校验。系统通过标准化接口与调度自动化系统互联，支持保护定值远程校核、设备投退等高级应用功能。移动终端应用实现与主系统的数据同步，为现场巡检提供实时数据支持。

2.5　数据分析与机器学习

数据分析与机器学习模块构建了继电保护设备智能诊断的核心引擎，其采用特征工程与深度学习相结合的技术路线。系统通过小波包变换提取故障波形的时频特征，构建包含128维特征向量的样本空间，为后续分析提供高质量输入数据。特征选择过程引入基于互信息的评价指标，确保所选特征与设备状态具有强相关性。

设备状态分类采用改进的深度残差网络架构，其前向传播过程表示为式（7）：

式中，x为输入特征，f(x)为恒等映射，F为残差函数，{Wi}表示网络权重参数。结构设计可有效解决深层网络梯度消失问题，在断路器机械故障分类任务中保证诊断结果的准确率。

故障预测模块建立基于注意力机制的长短期记忆网络模型，其门控单元更新机制为式（8）：

其中，it和ft分别表示输入门和遗忘门，σ为sigmoid函数，W和b为可训练参数。模型在继电器触点寿命预测环节中，具有良好的提前7天预警准确率。

知识迁移学习模块采用领域自适应方法，通过最大均值差异最小化实现不同变电站数据的特征对齐。系统构建包含30000组样本的预训练数据集，支持新投运变电站的快速模型适配。在线学习机制采用滑动窗口更新策略，每24h自动优化模型参数，保持诊断性能的持续提升。

可视化分析界面集成t-SNE降维技术，将高维特征空间投影至二维平面，直观展示设备状态聚类结果。运维人员可通过交互式探索功能，分析异常样本的分布规律，辅助决策制定。此外，系统还会输出结构化诊断报告，包含故障概率、可能原因及处理建议等信息，形成完整的分析闭环。

3　测试分析

测试环境采用真实设备与数字仿真相结合的混合架构，包含3台边缘计算节点、5组不同厂商的继电保护装置以及基于华为云FusionSphere8.0的云计算平台。硬件配置选用IntelXeonSilver4210R处理器和64GB内存的边缘节点，软件环境部署Kubernetes容器化微服务架构，集成InfluxDB2.4时序数据库和ApacheFlink1.15流式计算框架。测试数据来源于220kV变电站6个月的运行录波文件，通过OPCUA协议实现实时数据注入，涵盖12次典型故障案例。测试方法依据DL/T587-2016标准，采用JMeter5.4.1模拟高并发数据流，从功能验证和性能评估两个维度进行系统测试，重点考察数据采集完整性、状态诊断准确率以及系统吞吐量等关键指标。

测试结果显示，系统在4kHz采样率下实现1.2±0.3ms的边缘数据处理延迟，互感器饱和误差降低至0.2%。深度残差网络模型对断路器机械故障的分类准确率达到96.4%，LSTM预测模型在继电器触点寿命预测中的平均绝对误差为8.7h。云端时序数据库查询延迟稳定在5ms以内，数据完整率达99.993%，具体情况如图2所示。

系统性能测试中端到端的延迟为28ms，边缘-云端通信抖动控制在±0.5ms范围内，虚拟化资源池在负载均衡测试中12s完成动态扩展。故障恢复测试表明，单节点故障时系统在200ms内实现自愈，双数据中心部署下的灾难恢复时间为45s。测试结果证实了系统在诊断精度、实时性和可靠性方面均优于传统运维方案，能够为变电站继电保护提供良好的技术支持与安全保障。

图2数据完整率表现

4　结论

综上所述，研究云计算驱动的变电站继电保护在线运维系统设计具有重要作用，能够为变电站继电保护提供完整可靠的数字化解决方案。系统采用分层分布式架构，将云计算的高效资源调度能力与边缘计算的实时响应特性有机结合，显著提升了运维过程的智能化水平。未来研究将进一步探索边缘计算节点的自主协同机制，构建跨区域变电站的协同运维知识图谱，以推动电力系统运维向更智能、更高效的方向发展。

作者简介：

张　卓（1981-），男，山东泰安人，工程师，学士，现就职于国网山东省电力公司莱芜供电公司，研究方向为电力工程管理。

参考文献：

[1]鞠禹堰.基于云计算的变电站继电保护在线运维系统设计[J].家电维修,2025,(3):131-133.

[2]乔宇峰,张钰,王娜,等.大数据技术在继电保护生产管理中的运用展望[J].自动化与仪器仪表,2024,(10):220-224+228.

[3]杜沛霖.智能变电站中的继电保护在线运检策略分析[J].集成电路应用,2024,41(9):354-355.

[4]刘世凯,仲崇旻.继电保护运维中的智能防误技术分析[J].集成电路应用,2024,41(9):398-399.

[5]杨晨希.智能变电站继电保护运维防误技术分析[J].集成电路应用,2024,41(11):320-321.

摘自《自动化博览》2025年8月刊