摘要：随着电力系统规模的不断扩大和智能化程度的持续提升，对电力系统及其自动化设备状态进行实时、精准感知变得愈发重要。边缘计算作为一种新兴的计算范式，通过将数据处理和分析从云端下沉到网络边缘，有效降低了数据传输延迟，减轻了网络负担，为电力系统设备状态实时感知提供了全新的技术路径。本文深入探讨边缘计算在电力系统及其自动化设备状态实时感知中的应用，分析相关技术架构、关键技术以及面临的挑战与发展趋势，旨在为提升电力系统智能化运维水平提供理论支持和技术参考。

关键词：边缘计算；电力系统；自动化设备；实时感知

1 引言

电力系统是现代社会中重要的基础设施，电力系统的安全与稳定运行对于经济发展以及社会生活都具有十分重要的意义。自动化设备被广泛运用于电力系统发电，输电，变电，配电以及用电各环节中，大大提高电力系统运行效率与可靠性。但是传统电力设备状态监测方式多依靠集中式数据处理模式对海量设备数据上传到云端分析和处理。该模型在数据传输时不仅产生了很大的时延，而且可能造成网络拥塞而不能满足设备状态的实时感知。边缘计算技术的产生有效地填补了传统模式中存在的缺陷。它可以对设备本地或者设备附近网络边缘的数据进行处理，并对数据进行快速地分析与决策，为实时感知电力系统中设备状态提供了强有力的支撑。

2 电力系统及其自动化设备状态实时感知的重要性

2.1 保障电力系统安全稳定运行

电力系统在运行时，设备故障会引起连锁反应，造成大范围停电事故，对社会造成重大经济损失。通过实时感知电力系统及自动化设备的状态，可以及时检测出设备存在的异常情况，并对可能出现的故障做出提前预警，给运维人员足够的时间来采取相应措施，避免故障扩大以确保电力系统安全平稳运行。比如对变压器油温，绕组温度和油中气体成分进行实时监控，当出现异常变化时就能及时判断出变压器有无故障隐患，采取必要措施进行检修，避免变压器故障给电力系统带来严重的影响。

2.2 提升电力系统运维效率

传统电力设备运维以定期检修为主，该方法针对性不强，易导致过度检修或者检修不到位。过多的检修既浪费了人力，物力，财力，又会因为经常断电而影响到用户的正常使用；检修不到位又会造成设备故障隐患没有被及时的发现，最后造成严重的故障。以实时感知技术为基础，可依据设备实际运行状况制定出合理运维计划，由定期检修过渡到状态检修。运维人员可根据设备状态实时数据准确地判断出是否要对设备进行大修及大修内容与时间，提高了运维效率并减少了运维成本。

2.3 支持电力系统智能化决策

伴随着电力系统智能化进程的不断推进，人们对于决策实时性与准确性的需求越来越高。电力系统及自动化设备实时状态感知数据是智能化决策的重要基础。对实时感知数据进行分析可以深入理解电力系统运行状态、预测电力负荷的变化、优化电力调度策略、合理分配电力资源。以智能电网为例，基于实时感知到的用电设备的状态以及用户对电力的需求来对电力分配进行合理的调整，从而提升电力系统运行效率以及能源利用效率。

3 边缘计算技术概述

3.1 边缘计算的基本概念与架构

边缘计算就是把计算，存储，网络资源扩展到网络边缘侧的新的计算模式。核心思想就是在数据源附近处理数据以减少数据传输量和数据处理延迟。边缘计算架构一般由边缘节点，边缘服务器，云平台3个层级组成。边缘节点布放于设备现场负责设备数据采集与初步数据处理分析；边缘服务器处于网络边缘并担负着数据汇聚，处理与管理等工作，可以进一步分析与挖掘边缘节点上传到网络中的各种数据；云平台的主要职责是对整体数据进行全面的分析和管理，从而为电力系统的决策过程提供必要的支持。

3.2 边缘计算在电力领域的优势

就电力系统而言，很多应用对于数据处理实时性要求很高，例如故障诊断，继电保护等等。传统集中式数据处理模式把数据上传到云端分析会带来很大传输延迟且不能满足实时性。边缘计算使数据处理与分析向网络边缘下沉，极大地缩短数据处理路径、减少数据传输延迟、可实现设备状态快速反应等。比如当电力设备出现故障的时候，边缘计算设备能够快速的分析出当地的故障数据，判断出故障的种类及部位，并及时的触发保护装置以避免故障的扩展。

4 边缘计算赋能电力系统及其自动化设备状态实时感知的技术架构

4.1 数据采集层

数据采集层为实现对电力系统及自动化设备进行实时状态感知奠定了基础。该层由多种传感器采集电力设备运行参数，包括电压，电流，温度和压力。传感器的种类非常丰富，涵盖了电流互感器、电压互感器、温度传感器以及气体传感器等多种类型。为保证数据采集准确可靠，必须选用适当传感器并定期标定与维护。另外，为满足边缘计算需要，数据采集设备应该具有一些智能化功能并能初步处理与分析采集数据，例如数据滤波和异常值检测。

4.2 边缘计算层

在整个技术架构中，边缘计算层处于中心地位。在该层中部署边缘计算设备例如边缘网关和智能终端。边缘计算设备，用于实时地处理并分析数据采集层上传数据。首先通过清洗预处理消除噪声数据及异常数据以改善数据质量。接着，利用数据分析算法深入挖掘数据并提取设备的状态特征以判断其是否正常工作。如利用机器学习算法训练电力设备运行数据，构建设备状态预测模型以达到设备故障提前报警。另外，边缘计算设备能够基于分析结果实时地控制装置的操作，例如调整装置的工作参数和启停装置。

4.3 网络传输层

网络传输层，负责把边缘计算层加工完成的数据传送到云端或者其他管理平台。根据数据传输需要及场景可以选用不同网络通信技术例如光纤通信，无线通信以及电力线载波通信技术。光纤通信以其传输速率快，带宽宽，抗干扰能力强而适合远距离高速率数据传输；像4G和5G这样的无线通讯技术，因其部署的灵活性和相对较低的成本，特别适合于移动设备和难以安装光纤的场合；电力线载波通信采用电力线路作为其主要的通信媒介，因此不需要额外铺设通信线路，但其通信的质量很大程度上受到电力线路的运行状况的影响。在实践中，可以根据具体的情况来选择一种或者几种通信技术的组合来建设一个可靠的数据传输网络。

4.4 云端应用层

云端应用层，用于全面分析与管理边缘计算层上传关键数据。利用大数据分析技术挖掘海量设备数据，洞察电力系统运行状态及设备健康状况。同时为电力系统运维人员及管理人员提供了可视化接口，显示设备状态信息，故障预警信息，电力系统运行发展趋势等信息，便于其决策与管理。另外云端应用层可与电力调度系统，资产管理系统及其他系统集成以达到数据共享及协同工作的目的。

5 结论

总之，边缘计算技术是一种实时感知电力系统及自动化设备状态的有效解决方法。通过搭建合理的技术架构并将先进关键技术运用到其中，可以实现电力设备状态快速准确地感知，从而为电力系统安全平稳运行，高效运维以及智能化决策等提供强有力的支撑。尽管目前边缘计算在电力领域的应用还面临一些挑战，但随着技术的不断进步和标准规范的逐步完善，边缘计算将在电力系统中得到更广泛的应用，促进电力系统向着智能化和数字化方向发展，为建设新型电力系统打下坚实技术基础。

参考文献：

[1]罗悦冬. 浅谈自动化控制技术在电力系统的应用[J]. 中国设备工程， 2024， （24）： 201-203.

[2]胡娜， 仇培飞. 电气自动化技术在电力系统运行中的应用[J]. 自动化应用， 2024， 65 （S2）： 29-31.

[3]吴凌霄. 电力系统配电网自动化技术的应用研究[J]. 仪器仪表用户， 2024， 31 （12）： 105-107.

[4]赵盈盈， 黄圣雷. 新时代电力系统自动化技术的发展与研究[J]. 电气时代， 2024， （12）： 116-119.