摘要：本论文围绕物联网技术在配电网设备智能监测与维护中的应用展开研究。阐述了传统配电网设备监测与维护存在的问题，分析了物联网技术应用于配电网的优势与可行性。详细探讨物联网技术在配电网设备数据采集、传输、处理及智能诊断与维护决策等环节的具体应用，并对基于物联网的配电网智能监测与维护系统构建进行分析，最后展望该技术的发展趋势，旨在为提升配电网运行可靠性、降低维护成本提供理论与实践参考。

关键词：物联网技术；配电网；设备监测；智能维护

中图分类号：TM77 文献标识码：A

引言

配电网作为电力系统与用户连接的关键环节，其运行的安全性和可靠性直接影响电力供应质量与社会经济发展。随着电力需求的持续增长和用电设备复杂性的提升，传统的配电网设备监测与维护方式，如定期巡检、故障后维修等，逐渐暴露出效率低、成本高、故障预判能力差等问题 。物联网技术凭借其物物相连、实时感知、智能处理的特性，为配电网设备监测与维护的智能化升级提供了新路径。通过物联网技术实现对配电网设备运行状态的全面、实时监测，进而开展智能诊断与精准维护，能够有效提升配电网运行水平，保障电力稳定供应。

1 传统配电网设备监测与维护存在的问题

1.1 监测效率低

传统监测依赖人工巡检，工作人员需定期到现场对设备进行检查，不仅耗时耗力，而且对于一些偏远或环境恶劣地区的设备，巡检周期长，难以发现设备运行过程中的细微异常，无法及时掌握设备实时状态。

1.2 故障预判能力弱

主要采用事后维修和定期预防性维护策略。事后维修是在设备故障发生后才进行处理，会导致停电时间延长，影响用户正常用电；定期预防性维护缺乏针对性，不管设备实际状况如何，都按照固定周期进行维护，造成维护资源浪费，同时也不能有效预防突发故障。

1.3 数据采集与分析不足

人工巡检获取的数据量有限，且数据记录和传输过程中容易出现误差和延迟。由于缺乏系统性的数据采集和分析手段，难以对设备运行趋势进行有效预测，无法为维护决策提供充分依据。

2 物联网技术应用于配电网的优势与可行性

2.1 优势

（1）全面感知：物联网中的各类传感器能够实时、全面采集配电网设备的运行参数，如电压、电流、温度、湿度、振动等，实现对设备状态的全方位监测。（2）实时通信：借助无线网络、5G 等通信技术，将采集到的数据快速、稳定传输至数据中心，确保运维人员及时获取设备信息。（3）智能决策：结合大数据、人工智能等技术，对采集的数据进行深度分析，实现设备故障的智能诊断和预测，为维护决策提供科学依据，提高维护的精准性和有效性。

2.2 可行性

当前，传感器技术、通信技术和信息技术发展成熟，成本不断降低。各类高精度、低功耗的传感器能够满足配电网设备多样化的监测需求；5G、NB - IoT（窄带物联网）等通信技术的广泛应用，为配电网海量数据的传输提供了可靠保障；云计算、边缘计算等技术的发展，使得大规模数据的存储和处理能力大幅提升，为物联网技术在配电网中的应用奠定了坚实基础。

3 物联网技术在配电网设备智能监测与维护中的应用

3.1 数据采集

在配电网设备的物联网监测体系中，数据采集是实现智能运维的基础。传感器的精准部署与类型适配直接决定监测效果。以变压器监测为例，需构建"温度+局放+油色谱"的多维感知体系：光纤光栅温度传感器通过非侵入式安装，可实现绕组热点温度的分布式测量，测温精度达 ±0.5°C ；特高频局放传感器采用内置式设计，能捕捉到 10pC 级的微弱放电信号，有效预警绝缘老化；基于MEMS 技术的油中气体传感器，可实时监测H₂ ₂、 CH₄ ₄等 7 种特征气体浓度，检测下限低至 1ppm。在配电线路监测中，采用基于罗氏线圈原理的取电式电流传感器，无需外接电源即可实现2000A 量程的电流测量，并通过LoRa 无线模块完成数据回传。对于环网柜等设备，振动传感器与超声波局放传感器的组合应用，能够捕捉机械松动与局部放电的复合故障特征。

3.2 数据传输

配电网数据传输面临设备分散、环境复杂的挑战，需构建"近距离自组网+远距离骨干网"的混合通信架构。在配电台区，ZigBee - 3.0 协议构建的星型网络可实现500 米半径内传感器节点的低功耗组网，支持 Mesh 自修复功能，确保数据传输可靠性。针对长距离数据回传，NB - IoT 技术凭借-144dBm 的超高灵敏度，在地下电缆沟等弱信号环境下仍能保持稳定连接，单基站可覆盖 50 平方公里范围。5G 技术的引入则解决了高清视频监测与大文件传输的需求，在变电站巡检机器人应用中，5G 网络实现了 1080P 视频的实时回传，时延控制在20ms 以内。为降低网络负荷，边缘计算节点部署于配电终端，对原始数据进行 80% 以上的过滤与特征提取，仅将异常数据和关键特征上传至云端。

3.3 数据处理与智能诊断

数据处理环节通过"边缘计算 ⁺ 云计算"的协同架构，实现数据价值的深度挖掘。在边缘侧，基于随机森林算法的实时异常检测模型，可在 500ms 内完成电流、电压等 12项参数的异常判别，误报率控制在 3% 以下。云端数据中心则采用深度学习算法构建故障诊断模型，如Transformer 架构的时序预测模型，通过捕捉设备运行参数的长程依赖关系，对变压器油温变化趋势进行72 小时预测，平均绝对误差小于 1.2℃。在故障诊断方面，图神经网络（GNN）的应用取得突破，通过构建包含设备拓扑关系、历史故障记录、环境因素的知识图谱，可实现复杂故障场景下的关联分析，某试点区域应用后，故障定位准确率从 82% 提升至 96% 。

3.4 智能维护决策

基于物联网数据的智能维护决策系统，实现了从被动维修向主动运维的转变。通过建立设备健康度评价体系，综合考虑运行时长、负载率、故障历史等 15 项指标，采用层次分析法（AHP）与熵权法结合的权重计算模型，将设备健康状态划分为五级。对于健康度低于阈值的设备，系统自动触发维护流程：首先通过数字孪生技术对故障场景进行模拟，评估不同维修方案的可行性；其次利用强化学习算法优化维护资源调度，在某城市配网应用中，将平均故障修复时间从 120 分钟缩短至 45 分钟。同时，系统支持维护策略的动态调整，根据天气预测数据提前对沿海地区设备进行防台风加固，结合负荷预测结果安排变压器的增容改造。

4 结束语

物联网技术在配电网设备智能监测与维护中的应用，有效解决了传统监测维护方式存在的问题，显著提升了配电网的运行管理水平。通过构建基于物联网的智能监测与维护系统，实现了对配电网设备的全面感知、实时通信和智能决策。随着相关技术的不断发展和融合，物联网技术在配电网领域的应用前景将更加广阔，为推动电力行业的智能化转型和可持续发展发挥重要作用。

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