输配电系统设备的安全可靠运行直接影响整个电网的稳定性和供电质量，传统的设备监测与故障诊断方法存在反应滞后、精度不高等缺陷，难以满足现代电网对智能化、实时性和精准性的要求，物联网技术因其独特的优势为提升输配电设备监测与故障诊断水平带来全新契机。
一、基于物联网的输配电设备监测系统
1.系统架构
基于物联网的输配电设备监测系统通常采用分层架构，主要包括感知层、网络层和应用层三个部分，感知层由各类传感器组成，负责对输配电设备的运行状态进行实时监测和数据采集，如温度、振动、绝缘强度等关键参数。网络层则负责实现感知层与应用层之间的数据传输，包括有线网络和无线网络两种类型，有线网络主要使用工业以太网技术，具有通信可靠、抗干扰能力强等优势，而无线网络则利用GPRS/3G/4G/5G等公网或私网通信方式，具有覆盖范围广、灵活性高的特点，应用层则集成了各类监测分析软件对采集到的数据进行存储、处理和展示，从而实现对设备状态的智能化监控和故障预警。
2.数据采集
数据采集是输配电设备状态监测的基础，目前常用的数据采集方式主要有在线监测和在役监测两种，在线监测指安装在设备上的各类传感器实时采集数据，能够对设备的瞬时状态进行精准监控，但由于安装工作量大、费用较高，通常仅应用于重要设备，而在役监测则是通过手持式检测仪器或无人机等移动监测平台进行定期或不定期检测，获取的数据时效性较差，但成本低、灵活性强。针对复杂的输配电环境需要同时部署多种类型的传感器以全面监测影响设备状态的各项因素，例如在变压器监测中需要安装温度传感器、振动传感器、分析气体在线监测等多种传感器以及红外热成像、在线绝缘监测等专门检测系统，通过感知层的多维度数据采集为设备状态评估和故障诊断提供丰富的原始数据支撑。随着新型传感器和数据采集技术的不断涌现，如机器视觉、激光雷达、无人机航拍等将进一步提高监测数据的质量和覆盖范围，为输配电设备状态监测带来创新性的解决方案。
二、基于物联网的故障诊断系统
1.故障识别
故障识别是故障诊断的前提和基础，基于物联网的故障识别系统通常采用模式识别、机器学习等人工智能技术对采集到的多源异构数据进行智能分析，及时发现设备运行异常从而实现故障的早期识别和预警，传统的故障识别方法主要依赖人工经验，存在识别精度不高、滞后性大等缺陷，基于物联网的故障识别系统则能够实时汇总设备的各项运行数据并与历史数据和标准数据进行对比分析，一旦发现数据偏离正常范围或异常波动就会自动触发故障预警。通过大数据分析和机器学习算法的应用系统可以不断优化识别模型，持续提高故障识别的准确率。故障识别系统还可以与现场视频监控、无人机巡检等其他监测手段相结合，通过图像识别、模式匹配等技术对设备外观进行检测，从而全面识别由内部原因和外部原因引起的各类故障，为故障诊断奠定坚实基础。
2.诊断方法
输配电设备故障的成因通常是多种因素共同作用的结果，诊断过程较为复杂，基于物联网的故障诊断系统融合了多种先进的诊断方法，以期实现高效、准确的故障诊断，常用的诊断方法包括模型诊断法、知识库诊断法、模糊推理诊断法和神经网络诊断法等，模型诊断法是根据设备的数学模型或物理模型对采集数据进行仿真计算和残差分析，从而确定故障原因，知识库诊断法是基于诊断专家的经验知识构建故障树和规则库，通过推理判断实现故障诊断，模糊推理诊断法则是采用模糊逻辑理论对不确定性和不精确性故障信息进行处理和推理，神经网络诊断法是利用神经网络对大量历史数据进行自主学习，形成故障诊断模型。这些诊断方法各有优缺点，在实际应用中通常会组合使用以发挥不同方法的优势，提高诊断的可靠性和精确度，基于物联网的故障诊断系统还可以与专家决策支持系统相结合，将诊断结果呈现给专家并根据专家的反馈意见持续优化诊断策略，形成人机协同的智能诊断模式。除了常规故障诊断外，基于物联网的故障诊断系统还能够实现在线故障诊断、远程协同诊断等创新功能，在线故障诊断可以对运行中的设备进行实时监控和诊断，一旦发现故障迹象即刻作出反应以最大限度减小故障损失，远程协同诊断则利用物联网的数据共享和远程控制能力实现跨区域、跨专业的协同诊断，极大提高了诊断效率。此外随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的不断发展，基于物联网的故障诊断系统也在向智能化、自适应化方向发展，未来有望实现自主学习、自我诊断等高级功能，全面提升输配电设备的运维水平。
三、创新应用实例
1.智能巡检机器人
智能巡检机器人是基于物联网技术在输配电设备状态监测领域的一项创新应用，传统的人工巡检存在工作强度大、覆盖范围有限、安全隐患高等缺陷，智能巡检机器人能够自主完成输电线路、变电站等关键设施的巡视检查工作，大幅提升了巡检的自动化和智能化水平。智能巡检机器人主要由机器人本体、导航与控制系统、传感器系统等模块组成，机器人本体可以是轮式机器人、飞行机器人或者攀爬机器人，用于在不同环境下机动作业，导航与控制系统通过实时定位、路径规划等功能实现机器人的自主导航和运动控制，传感器系统集成了红外热成像仪、激光雷达、高清视觉传感器等多种检测装置用于采集设备的外观数据、温度数据、几何尺寸数据等，为故障诊断提供丰富的原始信息。在巡检过程中智能巡检机器人可以自主规划最优巡检路径，并根据环境和设备状况灵活调整工作模式，例如通过三维重建技术对被检测区域建模，结合历史数据进行对比分析自动识别可疑目标；再利用高精度传感器获取更加精细的数据对目标区域进行细致检查，从而实现故障的早期发现和精准定位，同时通过物联网技术，机器人可以将采集到的数据实时传输至后台监控中心，由专家进行远程诊断和决策指导。
2.远程诊断与决策支持系统
远程诊断与决策支持系统是将物联网技术与专家决策系统相结合的创新应用，能够实现对输配电设备的远程实时诊断并为现场运维人员提供智能化的决策支持，从而有效提高故障处理的及时性和科学性，该系统的核心是集成了众多先进的故障诊断方法和决策分析模型，能够对设备运行数据进行智能分析和深度学习，自动生成故障诊断结果和处置方案建议，系统还提供了丰富的人机交互功能，现场运维人员可以根据实际情况对诊断结果和处置建议进行复核和调整，并结合专家系统中的维修知识库和案例库制定最优的故障处理方案。在应用过程中现场人员可以通过移动终端访问远程诊断系统，将采集到的设备数据、现场视频等上传至系统，启动远程诊断流程，诊断结果将及时反馈至现场并根据故障类型和严重程度自动生成故障分级以及对应的处置建议指导现场人员实施相应的维修措施，如遇重大故障，系统还能启动应急响应机制，组织专家远程会诊，制定应急预案，最大限度控制故障扩大和损失。远程诊断系统与传统的本地诊断模式相比具有响应迅速、诊断精准、专家支持、协同高效等显著优势，有助于输配电企业建立集中统一、扁平高效的智能运维新模式，充分发挥物联网技术在该领域的创新价值。
结语
物联网技术在输配电工程设备监测与故障诊断领域具有广阔的创新应用前景，通过感知终端的布置、网络通信的实现和智能分析决策的整合有望显著提高相关系统的自动化和智能化水平，为现代电网的安全高效运行提供坚实保障，未来需要在理论研究和工程实践中持续深化创新，充分发挥物联网技术在该领域的重要作用。
参考文献
[1]行翀.输配电工程的自动化技术融合应用[J].电子技术,2023,52(12):250-251.
[2]周云峰.输配电及用电工程线路安全运行措施[J].光源与照明,2023,(10):174-176.
[3]姜维杰,徐斌,张皓杰,等.智能化临建在输变电工程建设中的应用[J].大众标准化,2022,(17):142-144.
