1、应用背景

变电站边缘物联系统在电力运检环节，通过广泛部署具有一定感知、计算、执行和通信等能力的装置，通过电力信息通信网络，实现设备感知泛在化、传感单元微型化、物联网络去中心化、数据传输无线化、高级应用智能化的互联体系，实现电网运维检修工作的智能化和信息化。变电站电力物联网将电网基础设施、人员及所在环境连为一体，形成一个相互识别、感知、通信和控制的有机整体，实现各电网设备物理实体的自我标识、感知、智能处理和协同互动，提高电力生产、运维和检修体系的智能化水平。

随着电力设备体量的不断增加，传统运检业务模式和手段越来越难以适应信息高效获取、通信泛在互联、状态智能分析等工作需要。为解决当前运检技术的发展瓶颈，显著提升运检工作效率和现代化水平，根据国网公司整体部署，开展电力运检物联网专项试点建设工作。

本系统基于当前电力设备和信息通讯新技术的现状及发展趋势，统一化的数据模型和通信规约，组织智能感知、通信单元、后台系统研发，形成适用于电力运检的边缘物联体系。

2、系统架构

3、系统功能

（1）多维信息呈现

边缘物联分析计算平台呈现变电站全场景信息，真实反映设备状态及其周围环境，可融合告警提示、监测数据、图谱文件等实时信息，以及作业记录、操作人员管控等数据资料。

依托物联网技术全面汇集站内设备信息、状态信息、实时运行数据等。支持设备状态监测信息的实时展示，异常情况下报警功能，实现异常情况下的报警功能。

（2）设备状态分析

通过设备状态分析，及时发现潜在缺陷异常，评估预测剩余使用年限，辅助检修决策。依托物联网技术，实现以数据驱动的模拟运行，逐步提高预测预警准确度，推进设备状态检修。

① 多维信息汇集

汇集接入状态信息、运行信息、监测数据等设备信息，并汇集呈现设备监测分析和状态评估预测的结果信息及告警提示。

② 状态监测分析

汇集呈现设备在线监测数据、状态分析结果，并对异常数据进行告警提示，精准定位设备隐患缺陷，直观呈现设备实时状态。。

③ 状态评估预测

通过建立设备状态评估及预测模型，结合设备设计资料、监测数据、试验数据，分析预测设备整体及部件状态变化趋势与风险评估。综合部件状态预测结果、设备常规使用年限、历史检修记录等信息，对设备整体及部件进行寿命预测。

（3）设备故障诊断

分析故障设备数据，诊断故障原因，定位故障部件。结合同类设备数据、历史数据和缺陷案例库，对故障进行横向比对分析、历史数据比对分析以及相似案例比对分析，提出检修处理建议。整合故障设备数据、分析过程、分析结果、处理建议、决策处置等，形成故障诊断处置报告。

① 故障诊断定位

当设备发生故障时，及时快速收集故障相关数据资料，利用故障模型分析诊断故障原因，准确识别故障部件，判断故障类型，提出处置建议。

② 故障案例管理

按单台设备、设备型号等分类统计缺陷故障，将设备故障记录（包括故障设备、故障时间、故障类型、故障原因、处理措施等）自动保存至缺陷案例库，以便进行案例比对分析及诊断算法优化训练。

③ 故障比对分析

通过对故障设备历史监测数据、试验数据等进行时序比对分析、对故障设备与同类正常运行设备各项数据的时序横向比对分析，以及相似缺陷案例比对分析，详细诊断故障原因，并对正常运行设备进行隐患排查，辅助检修检测决策。

④ 故障报告生成

根据故障数据诊断、比对分析、决策处置结果，自动生成故障诊断处置报告，以图文方式汇编展示故障分析、诊断、决策、处置全流程的详细分析过程和相关结论，可自定义勾选报告汇编内容。