★ 聊城祥光發電有限公司 谷國慶

關鍵詞：主變壓器狀態監測；自動化系統架構；邊緣計算；LSTM預測模型；智能預警

大型燃煤機組主變壓器運行環境復雜，傳統監測手段存在參數維度單一、故障響應滯后等瓶頸，難以支撐智能化運維需求[1]。為提升監測系統的時效性與決策支持能力，本文依托典型火電案例，構建了融合多維數據采集、邊緣計算與云端智能分析的自動化架構，并驗證了其技術可行性與工程適應性。

1   案例概況

本研究選取華東地區某大型燃煤火電廠為案例，廠區裝機容量2×660MW，配置3臺750MVA主變壓器，電壓等級500kV，采用強迫油水風冷系統，運行環境溫差大，設備長期處于高溫、高負荷、高濕狀態。該廠原狀態監測手段落后，存在信號覆蓋率低（<30%）、關鍵部位布點稀疏、采樣周期長（油色譜達15天）等問題，導致早期故障識別困難。設備異常平均響應時間超8min，多起故障處于事后處理狀態，故障識別準確率僅72.3%， 誤報率達18.7%。設備年均維護工單超220單，人工巡檢日均工時超5h，缺乏主動預警機制，依賴經驗判斷。該案例在容量、電壓、負荷特征與監測短板等方面具有典型性，反映出傳統監測方式智能化水平不足、響應滯后等突出問題。

2   自動化狀態監測系統架構設計

2.1   系統架構與功能分層設計

針對火電廠中存在的數據采集覆蓋率低、監測參數單一、響應滯后等問題，本自動化狀態監測系統采用四層分層架構設計，包括數據采集層、邊緣處理層、云端分析層和應用層，旨在應對火電廠主變壓器多維、高頻、實時的監測需求。如圖1所示，系統自下而上依次完成信息感知、邊緣處理、智能分析與可視化交互功能，形成完整的數據閉環[2]。數據采集層部署多類型傳感器采集原始運行數據， 并通過工業以太網或無線網絡上送。該層側重數據的實時性與完整性，為系統提供了基礎輸入。邊緣處理層利用嵌入式網關進行本地預處理，執行噪聲濾波、數據壓縮及異常檢測， 能大幅降低數據傳輸量，實現了毫秒級響應。當檢測到如溫度異常等突變信號時， 可即時觸發本地告警，無需依賴云端響應。云端分析層承載深度智能分析任務，接收邊緣處理后的數據，借助機器學習模型進行故障預測與趨勢分析， 整合歷史與實時數據生成診斷報告， 并通過API接口與應用層交互。云端具備強大計算與存儲能力，適配復雜模型運行。應用層提供可視化監控平臺與決策支持功能，支持運維人員通過Web或移動端訪問實時狀態、接收預警并生成維護工單。各層間通過標準化協議實現數據流轉。該架構支持模塊化擴展，可靈活接入新傳感器或算法模塊，確保了系統穩定、高效、可升級。

圖1 狀態監測系統架構

2.2   關鍵數據采集與邊緣計算方案

主變壓器運行狀態的核心參數包括溫度、振動與油中氣體成分， 需實現高頻、高精度的數據采集與本地處理[3]。系統在關鍵位置布設了光纖布拉格光柵與鉑電阻溫度傳感器，分別用于繞組熱點區域分布式測溫及油道進出口油溫監控，采集頻率為1次/min。振動監測采用三軸加速度傳感器，安裝于油箱壁與套管基座，采樣頻率設定為1000Hz。油色譜監測通過在線式溶解氣體分析裝置完成，每6h采集一次油樣，檢測氫氣、甲烷、乙炔等特征氣體濃度。所有傳感器數據在上傳前均經滑動平均與野值剔除處理。邊緣計算設備部署在變壓器近側，集成小波變換算法進行振動特征提取，溫度數據采用增量編碼壓縮，油色譜數據接入本地規則庫進行初步分析。邊緣層執行數據預處理與異常初篩， 僅將關鍵片段上送云端，構建結構化數據基礎。

2.3   智能分析與預警算法模型

主變壓器運行過程中，溫度、振動與油中氣體等關鍵參數具有強時序性與非線性特征。為實現多源數據的融合分析與智能識別，系統在云端分析層構建了基于長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory， LSTM）的預測與預警模型，用于處理邊緣層上傳的結構化時間序列數據。模型輸入包括繞組熱點溫度序列、經小波變換提取的振動頻譜特征及油中氫氣、乙炔等氣體濃度的變化率，所有數據在輸入前均經歸一化與標準化處理。網絡結構由兩層LSTM單元堆疊而成，每層含128個隱藏神經元，末端連接一層全連接輸出層。模型輸出為區間 [0,1][0, 1][0,1] 內的故障概率值ppp，用以表征設備運行狀態變化趨勢。其核心表達式為式（1）：

p = o(w, · ht +b, )                 （1）

其中，σ為Sigmoid激活函數， ht為LSTM最終隱藏狀態， Wo與bo分別為輸出權重與偏置項。訓練過程中引入歷史標注樣本，采用反向傳播算法與Adam優化器迭代參數，損失函數為二元交叉熵，如式（2）所示：

L = -[ylog(p)+(1 - y)log(1 - P)]      （2）

為提升識別精度，系統引入滑動窗口技術生成樣本（窗口長度30min，步長5min），并通過五折交叉驗證優化超參數。模型部署于云端容器環境中，支持實時故障概率計算。當連續預測值高于閾值（0.7）且持續超5min，將觸發預警推送與工單生成，構建監測-預測-響應的智能閉環結構。

3   系統部署與應用效果評估

3.1   系統部署方案與運行環境

本系統部署緊貼主變壓器長期處于高溫、高負荷、高濕等環境特征，圍繞監測盲區、響應滯后與數據頻率不足等問題展開針對性配置。在繞組、油箱、套管等熱負荷集中或結構應力顯著部位布設多類型高精度傳感器，確保關鍵區域信息無遺漏。信號通過工業以太網與5G無線融合網絡上傳，支撐高頻、高容量數據的實時傳輸需求。邊緣計算節點選用具備高防護等級與抗電磁干擾能力的嵌入式工控設備，配套UPS電源及自動重啟功能，保障在斷電或沖擊狀態下連續運行。系統機柜加裝熱交換單元與遠程溫控裝置，具備-10℃至60℃的運行適應性，滿足典型季節溫差顯著區的部署需求。各類邊緣節點均就近部署于主變壓器周邊，執行本地數據預處理、壓縮與異常初篩，可有效減輕網絡負荷，提升后端診斷效率。整體方案堅持模塊化、可擴展設計理念，確保后續新增傳感器或算法模塊可靈活接入，兼顧系統穩定性與長期運維的適應性。

3.2   應用效果分析

系統正式投入運行后，在主變壓器狀態感知、異常響應與運維管理等方面均表現出顯著改進。監測范圍由原系統的有限電參量拓展至溫度、振動、油中氣體等多維參數，數據更新頻率大幅提升。繞組熱點區域的光纖測溫支持分鐘級采樣，能夠及時追蹤負荷波動帶來的熱應力變化，顯著增強了早期故障識別能力。邊緣計算機制的引入有效提升了響應效率，結合基于LSTM的云端智能分析模型，系統整體故障識別準確率從72.3%提升至91.4%，誤報率下降至9.8%。系統上線首月內共觸發有效預警9次，其中7次與繞組過熱及油中乙炔濃度異常有關，經提前干預均未演化為故障事件。運維效率也得以同步提升，人工巡檢頻次下降明顯，維護工單生成更具針對性。系統運行后，運維人員每日現場操作時間明顯縮減，重復檢修情況明顯減少。如表1所示，系統部署后在數據覆蓋率、響應時間、誤報率等關鍵指標上均實現了全面優化，為火電廠主變壓器運行維護提供了有力支撐。

表1 系統部署前后主變壓器監測與運維效果對比

4   結語

本文提出了四層自動化狀態監測系統，實現了主變壓器多源高頻數據的實時采集與本地處理，并構建了基于LSTM的故障預測模型，形成了完整的監測-預警閉環。系統實裝驗證顯示，關鍵監測指標實現了全面優化，顯著降低了誤報率與人工干預強度，為火電廠核心設備的數字化感知與智能診斷提供了穩定、可擴展的技術路徑。

作者簡介：

谷國慶 （1997 - ），山東濟南人，助理工程師，學士，現就職于聊城祥光發電有限公司，研究方向為電力工程。

參考文獻：

[1] 伏睿, 菅東祥, 王彤, 等. 基于在線診斷裝置的配網系統變壓器故障監測研究[J]. 家電維修, 2025, (1) : 128 - 130.

[2] 胡洋. 基于數字孿生技術的變壓器狀態監測研究與探索[J]. 電氣化鐵道, 2023, 34 (1) : 38 - 43.

[3] 時春林. 變電站變壓器狀態監測與故障診斷技術研究[J]. 光源與照明, 2023, (10) : 165 - 167.

摘自《自動化博覽》2026年3月刊