（国网山西省电力公司检修分公司）
摘要：变电设备是电力系统中的重要设备，一旦出现故障，就会影响电力系统的安全可靠运行。因此，这个时候，就需要对变电设备记性必要的检察与诊断。从目前的形势上看，电网企业已经全面开展了电力设备状态检修的工作，故障诊断也取得了一定的精确性与失效性。变电设备的故障诊断中，一方面可以使用互联网可靠的通信网络提升诊断的实时性。另外，可以为故障诊断提供全面的设备状态信息，使用信息的融合，对物联网上不同的来源信息进行融合，并实现智能化的处理、对象的认知与描述，提升结果的精确性。
关键词：物联网；变电设备；故障诊断
1 基于物联网的变电设备故障诊断背景和意义
电力是国家的经济命脉，也是支撑国民经济的重要基础性产业之一，同样也是国家能源安全的基础组成部门。其中，电力系统当中，变电设备扮演者重要的角色，同时，也是智能电网中重点建设的环节。随着社会的不断进步，物联网技术就呈现到了大家的视野当中，并加快了物联网技术在电力故障诊断方面的应用。因此，这个时候就需要针对物联网技术的特点为出发点进行展开分析，接着，提出一种基于物联网的变电设备故障诊断系统。然后，在物理网框架上，探究采集层、通信层和处理层几个方面。根据不同数据信息，按照类别，引入模糊理论，实现有效的融合诊断，最终实现对变电设备故障的诊断。
2 物联网概述
物联网技术是一种新型通信技术，已经为各个行业注入了新鲜的“血液”。展现了全方位信息采集、高速的信息传输以及智能化信息处理的特征。也正是由于物联网技术应用的特点，才会受到各行各业的关注。从以上可以发现，对数据的采集可以先使用感知层，然后再使用网络层对数据的传输进行构建，接着就可以使用应用层，对整体的数据进行分析，这个时候分析的结果是全面的。输变电设备作为我国电力服务的一个重要组成，展现了电力运行的基础。因此，这个时候就需要对电力系统当中的设备数据进行采集，采集之后就可以监测与分析了。因此，物联网技术应用在变电设备故障诊断当中，可以分为三个层面。第一，使用射频识别技术进行信息采集，然后提升变电设备的预防性与缺陷性采集工作。第二，使用无线传感网对变电设备的实时性传输进行检测。第三，使用信息融合的方式，对变电设备的相关性信息进行处理与探究，最终实现精确的诊断。从一定程度上看，射频识别主要是使用电磁波的方式，对空间实现了有机的融合，并在自动识别的基础上，完成信息的采集工作。并在此基础上，对分布变电站的节点进行信息的采集与处理工作，灵活部署，优势明显。
3 基于物联网的变电设备故障诊断系统构建
3.1 整体架构设计
物联网在系统架构中，采集层主要是对变电设备进行全方位的数据采集工作，接着根据采集到的数据进行探究运行状态、标识、属性、外部环境、内部环境等。并且可以读出电子标签，然后实现对这些内容进行采集。通信层主要负责的工作，是把采集层所采集到的信息进行安全，迅速的传播到信息平台当中。换句话说，CAN总线就会把信息监测的主IED，传输到对应的信息平台当中。处理层就是信息平台与设备故障诊断两个组成部分。主要的职责就是对信息进行接收并存储，然后进行处理。这样就可以在信息融合的情况下，对变电设备故障进行全面，精确的诊断
3.2 变电设备故障诊断信息处理与融合
从信息类别分析上看，变电设备发生故障的因素分为很多种，其中包含了运行信息与历史信息、预实验信息等几种类型。然后可以根据变电设备运行信息记性判断故障诊断，接着经过部署，实现信息的传输。然后根据预防性试验信息进行试验，提升结果的精确性与稳定性。其中包含的主要内容是，技术参数与试验检验、检修、出厂检验、故障记录等。从模糊理论的故障信息融合上看，可以使用隶属度函数的方式进行处理，并根据模糊性内容探究正常或者是不正常、从数学的角度进行探究，就是需要把这些信息控制在［0，1］这样一个区间当中。根据实际情况，正确的构建隶属函数，然后就可以使用模糊统计或者二元对比排序、指派等，确定隶属关系。使用大量的模糊统计方式，对规律进行探究。在两两对比中，得出规律，确定隶属函数形状。
接着根据问题性质，探究实际数据中的参数。其中，指派方式分为很多种，其中有升半梯形函数，Sigmoid函数等。这里使用的是升半梯形函数与降半梯形函数的方式进行探究隶属函数的。
4 模糊理论的局部融合诊断模型构建
设备故障与征兆构建关系中，如果，设备的征兆信息为N种，那么x1，x2，…，xn;如果发生的故障类型为m种，那么就是y1，y2，…，yn。因此，征兆性的信息向量就可以表示为，X=(μx1，μx2，…，μxn)故障状态向量就可以表示为Y=(μy1，μy2，…，μym)。n个征兆信息对应n个类似的向量，并且1≤i≤n，1≤j≤m。模糊诊规则展现了征兆信息和故障之间的因果关系，最后得到方程式为：Y=X*R。模糊变化矩阵与故障征兆向量X，故障状态向量Y之间形成的模糊关系方程。并对权重进行系数求解，根据模糊诊断规则，分析探究出故障的类型。从模糊诊断规则设计上看，变电设备可以分为阈值与最大隶属度原则两种类型。那么，阀值λ进行模糊诊断之后。向量Y=(μy1，μy2，…，μyn)大于阀值λ，这样就可以判断元素对故障状态的类型，反之就没有故障情况出现。
根据以上内容可以发现，仅仅使用阈值原则进行变电设备故障类型进行诊断，是不能实现有效的精确度的。要想从本质上提升局部融合的诊断结果，那么就需要使用阈值原则，另外加上最大隶属度原则进行构建。
从试验验证的角度进行分析，240MVA，220kV 变压器中，基于物联网的变电设备故障诊断系统进行分析与验证。验证之后发现，变压器中的采集层出现了轻微的漏油情况，油温度大约在100摄氏度，出现发热的情况[5]。因此，这个时候，就需要根据异常噪音与振动情况进行探究。并在CAN 总线的传输下，对变电设备故障模块进行探究，使用二极比例法实现有效的预处理。提升故障确定的精确度与可信性，最后把变压器所发生的故障，进行绕组变形并匝间短路，检验结果是不是和实际检修保持着较高的一致性[6]。
5 结语
根据以上内容可以发现，基于物联网的变电设备故障诊断研究中，需要在模糊理论的方式融合下，有效的针对变电设备故障诊断进行信息挖掘。并在此作用下，进一步提升变电设备故障诊断的准确性与实时性。保证电力系统的安全、稳定运行。利用物联网提供的全面的征兆信息，减少诊断的不确定性，提高诊断的准确性和可靠性。这里主要是对局部故障进行诊断，相对而言缺少整体性，有待进一步深入。变电设备是变电站正常运行的重要环节，在实际的变电站运行过程中，由于种种原因，电气设备往往出现设备损害，直接影响到变电站的正常运行。变电设备检修是变电站管理的重要组成部分，只有做好变电设备检修与管理，才可以提高变电站的运行效率，从而提高电气设备的可靠性与利用率。因此，如何最大限度的提高变电站电气设备的检修效率也成为摆在供电企业面前不可回避的问题。
参考文献
[1]刘志永,王明霞,孙刚,金瑶.输变电设备状态监测中的物联网技术应用研究[J].自动化与仪器仪表,2017(03):112-113.
[2]陈育,黄梓龙,卢伟斌.基于ZigBee+GPRS物联网技术的LED智能照明管理系统的研究[J].电脑知识与技术,2016(28):89-90.
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[5]祁晓荔,朱为义.大力推进物联网技术应用——以发电企业安全生产为例[J].群众,2017(06):12-13.
[6]王吉友,付维峰,范继伟,李鑫,王蒙.一种基于物联网的配电网电缆监测方法的研究[J].科技创新导报,2017(02):89-90.