摘要：随着物联网技术的快速发展，电力系统自动化对通信效率和可靠性提出了更高要求。物联网技术的电力系统自动化通信优化方案包含通信协议优化、数据采集与处理机制、安全性与可靠性保障措施等。该方案能够有效提升电力系统通信效率，降低运维成本，为智能电网建设提供有力支撑。基于此，本篇文章对物联网技术的电力系统自动化通信优化方案进行研究，以供参考。

关键词：物联网技术；电力系统自动化；通信设备；优化方案

引言

电力系统作为国家基础设施的重要组成部分，其运行效率与安全水平直接影响社会经济发展与人民生活。近年来，随着新能源接入比例不断上升，传统电力系统面临通信延迟高、数据传输不稳定、扩展性差等挑战。物联网技术以其强大的连接能力、高效的数据处理能力和智能化的管理手段，为电力系统的自动化通信提供了新的解决方案。基于此，本文旨在通过物联网技术优化电力系统通信，提升系统运行效率与安全性，推动电力系统向智能化、数字化方向发展。

1 物联网的基本概念

物联网是指通过信息传感设备与互联网结合形成的智能化网络系统。其核心是将各类物理设备嵌入传感器和通信模块，实现物体间的数据采集、传输与交互。该系统依托射频识别、红外感应、全球定位等技术，使终端设备具备环境感知与信息处理能力。物联网通过云平台对海量数据进行存储分析，最终实现物物相连、远程监控和智能决策，广泛应用于智能家居、工业控制、交通物流等领域，推动社会向万物互联的智能化时代迈进。

2 通信技术在电力系统中存在的问题

当前电力通信系统面临的主要问题包括网络安全风险突出，易受攻击导致数据泄露或系统瘫痪；信号干扰严重，电磁环境复杂影响传输稳定性；实时性不足，带宽限制和协议兼容性差导致控制指令延迟；数据量激增与传输效率矛盾，老旧设备难以支撑高负荷需求；网络结构薄弱，节点冗余不足且拓扑设计不合理，故障易引发连锁反应；管理机制不完善，缺乏统一标准与智能化运维手段，故障定位和修复效率低。设备老化、光缆外力破坏及专业人才短缺进一步加剧了系统运行风险。

3 基于物联网的电力系统通信优化方案设计

3.1 通信协议优化策略

通信协议优化策略采用低功耗、高可靠性的协议如 MQTT 和CoAP，以提升电力系统通信效率。MQTT 支持轻量级数据传输，适用于广域网环境，具有较低的带宽占用和良好的消息服务质量，可实现毫秒级响应。CoAP 协议基于 UDP，适合资源受限的终端设备，支持高效的请求与响应机制，具备良好的兼容性和扩展性。通过合理选择和配置这些协议，可以有效降低通信能耗，提高数据传输的稳定性和实时性，满足电力系统对高效、可靠通信的需求。通信协议优化策略通过实现多层级通信网络融合，提升电力系统通信的整体性能。在感知层采用低功耗无线协议如 LoRa 或 NB-IoT，支持广覆盖和远距离传输；在网络层引入 5G 或光纤技术，确保高速率与低时延；在应用层则通过 MQTT 或 CoAP 实现数据高效交互。各层级之间通过标准化接口进行数据交换，降低协议转换开销，提高系统协同能力。

3.2 数据采集与处理机制

数据采集与处理机制中边缘计算用于数据预处理，提升处理效率。在靠近数据源的边缘节点进行数据清洗、压缩和初步分析，减少冗余信息传输。边缘设备通常具备千兆级处理能力，可实时完成数据过滤与特征提取，降低云端负担。通过边缘计算实现毫秒级响应，提高系统整体实时性与稳定性，为后续智能决策提供高质量数据支持。数据采集与处理机制中云平台与本地服务器协同工作，实现高效数据管理。本地服务器负责实时数据存储与初步分析，具备百兆级数据处理能力，确保低延迟响应。云平台则承担大规模数据存储、深度学习与全局优化任务，支持 PB 级数据处理。两者通过高速网络连接，实现数据同步与任务调度，提升系统整体性能与灵活性，满足电力系统对数据高可用性和智能决策的需求。

3.3 安全性与可靠性保障措施

安全性与可靠性保障措施中数据加密与身份认证机制至关重要。采用 AES-256 等高强度加密算法对传输和存储数据进行保护，确保信息在通信过程中的机密性。同时通过数字证书和 OAuth2.0 协议实现设备与用户的身份认证，防止非法访问。系统支持双向认证机制，结合动态令牌和生物识别技术，提升整体安全等级，保障电力系统通信的稳定与可信。安全性与可靠性保障措施中网络冗余与容错设计确保系统稳定运行。通过构建双链路或多路径通信架构，实现关键数据的多路由传输，避免单点故障导致服务中断。系统支持自动切换机制，在主链路失效时可在毫秒级内切换至备用通道。与此同时，采用分布式节点部署，结合心跳检测与故障恢复策略，提升系统容错能力，保障电力通信在复杂环境下的高可用性与持续性。

3.4 边缘计算应用

边缘计算通过本地化数据处理显著降低云端负载，采用轻量级数据预处理算法例如均值滤波、小波变换对原始信号进行降噪与特征提取，数据压缩率可达 60%-80% 。典型应用包括工业传感器采用FIR 滤波器例如截止频率 50Hz 实时过滤高频噪声，仅将有效特征参数例如 FFT 频谱特征向量，维度 ⩽32 上传云端。智能摄像头通过YOLOv5s 模型例如参数量 7.2M 实现本地目标检测，仅传输告警事件元数据例如 JSON 格式，单帧 ⩽2KB ，带宽占用减少 90% 以上。边缘节点内置轻量化规则引擎例如 Drools 规则库容量 ⩽1000 条执行初步逻辑判断，异常数据通过 MQTT 协议例如 QoS1 级选择性上报。边缘计算通过部署轻量级流式处理引擎例如 ApacheFlink，延迟 <50ms 实现实时数据分析，采用自适应阈值算法例如动态调整 ±15% 检测设备异常。在水电站应用中，振动传感器数据经 FIR 滤波器例如截止频率 100Hz 预处理后，由边缘节点运行的随机森林模型例如推理时间⩽10ms 进行故障分类，仅将异常事件例如置信度 ⩾90% 上报云端。智能摄像头通过量化版 YOLOv5 模型例如参数量 2.7M，帧率 30FPS实现本地目标检测，异常行为触发告警的端到端延迟控制在 200ms 内。边缘计算通过 " 云端协同备份机制 " 实现数据高效同步，采用增量同步算法例如仅传输 3.2%6-8.5% 的差异数据与多副本存储策略例如终端 / 边缘 / 云端三副本。基于 MQTT 协议例如 QoS1 级实现实时状态同步例如延迟 <300ms ，结合区块链技术例如 SHA-256 哈希校验确保数据不可篡改。智能合约触发自动备份任务，支持断点续传与拜占庭容错例如异常节点容忍阈值 5% ，同步成功率可达 99.99% 。

结束语

综上所述，基于物联网技术的电力系统自动化通信优化方案具有重要的现实意义和应用价值。未来，随着 5G、人工智能等新技术的进一步融合，电力系统将朝着更加高效、安全、可持续的方向发展。

参考文献

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作者简介：王靖怡（ 1999.07- ），女，汉族，籍贯：河北黄骅工作单位：，工作单位的省市及邮编：本科，专业：通信工程。