电力系统通信 SDH设备的故障诊断与智能维护技术研究

　　杨红叶 杜玉霞

　　【摘 要】在电力系统通信技术飞速发展的今天，同步数字体系（SDH）已成为电力系统中不可或缺的一部分。SDH设备是一种新型的网络传输网络，其网络拓扑结构的复杂性对网络的稳定性提出了更高的要求。本文根据SDH设备在电力系统中的工作特性，采用先进的智能化技术，对SDH设备进行了故障诊断和智能化维修。本文首先对SDH系统中常见的失效形式和原因进行了深入的分析，并对其在实际中的实际运用进行了探讨。在此基础上，将理论与实践相结合，给出一套切实可行的优化方法，为提高电力系统运行的稳定性和可靠度奠定基础。

　　【关键词】电力系统；通信；SDH 设备；故障诊断；智能维护

　　引言

　　同步数字体系（Synchronous Digital System，SDH）作为一种新型的器件，在整个电力系统中具有非常重要的作用。但是，由于其使用年限的增长，各种失效问题逐步显现出来，从而对整个电力系统的安全稳定起到了至关重要的作用。为此，本文拟开展 SDH 装备在电力系统通信中的故障检测及智能化维修方法研究，以提升装备的可靠度及维修效率，为保障电力系统的安全稳定运行奠定基础。

　　一、智能维护的概念与发展

　　智能化检修就是利用现代信息技术、数据分析技术和智能化的计算方法，对设备进行监控、诊断、预报和检修的一种方法。区别于以往的“周期检修”或“失效后检修”“智能检修”是指对系统中的实时信息进行收集和分析，对潜在的故障进行预警，以提升装备利用率。SDH 是整个电力系统的关键部件，其维修保养对电力系统安全、可靠的保障起着至关重要的作用。在信息化高速发展的今天，智能维修已经由最初的人工操作逐渐过渡到以大数据、云计算、物联网、人工智能为基础的系统。通过建立装备健康监控系统、数据采集平台、故障预报模型和智能决策系统，实现对装备的智能化维修，既可以节约人力资源，又加快了故障的反应速率，缩短了故障的发生周期 [1]。

　　二、SDH设备的故障特点与诊断方法

　　（一）SDH设备的结构与工作原理

　　SDH 是一种在通信系统中被普遍采用的、适用于高速数据传送的通信标准。该系统的体系架构可分为三层：设备层、传输层和网络层。而在网络上，则是由交换机、路由器等一系列的终端设备和中继设备构成。传送层的任务是把资料从一处传送到另外一处。在此基础上，提出了一种基于无线传感器的无线传感器网络拓扑结构。SDH 采用时分多路复用（Time Division Multiplexing，TDM）技术，它把多路低速信号复用为一种高速数据。SDH系统采用时钟源进行时间同步，从而保证了其在世界各地均能有效、可靠地运行。SDH 网络是一种固定的网络架构，一组网络中含有多条信道，实现多种数据率的传送。在传送过程中，SDH 通过构建多条链路和子网络构成大规模的通信网，实现各终端之间的信息交互，保证了系统的高效率、高可靠性 [2]。

　　（二）SDH设备常见故障类型

　　1. 硬件故障

　　在 SDH 器件中，硬件故障是最普遍的一种，其主要特征是自身的器件出现故障。光学组件、功率组件、冷却系统、传送线等硬件发生错误，会造成设备不能正常开机，或造成信号传送中断。由于设备老化、环境因素（高温、湿度）和人工作业等原因，导致了系统的硬件失效。一旦出现了硬件失效，就必须对其进行替换或修理以使其能够继续工作。

　　2. 软件故障

　　SDH 器件出现的软件故障，一般是由操作系统、通信协议和管理软件等方面引起的。这种错误会造成设备不能执行计划中的任务，或在操作期间发生不正常的情况。软件故障可能是程式设计上的瑕疵，程式码上的错误或不相容的版本。一般的软件故障有设备组态错误、协定堆叠崩溃、作业系统崩溃等。一般情况下，要排除此类错误，必须检查日志文件，软件版本和配置设定 [3]。

　　3. 网络故障

　　由于通信系统之间的通信出现了一些问题，如链路不稳定、高时延，甚至出现了网络连接的中断。造成网络失效的原因往往是由于物理链路的损毁、外界的干扰或网络设备的错误组态所造成。通常的网络失效有传输链路中断、交换设备组态错误、信号衰减等。在进行网络错误的检测与维修时，往往要进行链路状态、拓扑结构、路由等方面的检查 [4]。

　　（三）故障诊断的传统方法

　　目前，对于 SDH 设备的故障分析，主要采用经验分析的方式，尤其是在实际工作中。这种方式需要操作人员对设备、网络有深入的了解，并根据实际工作中的实际情况来进行判断。比如，运营商在面临连接中断时，通常会先检测光纤连接、开关端口等物理层器件，再依据器件的运行状况以及以往的失效情况进行应对。虽然在许多场合中，经验方法都是可行的，但是这种方法对工作人员的职业素养要求较高，并且会受到作业时间、作业环境等因素的影响。近年来，SDH 已逐步实现了对各种器件的自诊断，实现了对器件工作过程中出现的各种故障的自动监测和报警。其中主要有硬件故障监控、信号质量监测以及对网络运行状况的分析。通过对故障的自我检测，产生报警信号，使维修人员更快地找到故障的根源。比如，在光学组件发生失效时，利用告警系统的自我诊断功能，及时预警，使操作人员快速地对其进行处理。虽然具有自动诊断能力，但其精度与适应性仍然受限于仪器的软硬件条件。在 SDH 系统中，采用了一种新的方式，即对 SDH 系统中的数据进行实时监视，从而实现对系统的故障定位。该算法对信号强度、延迟和错误率等参数进行检测，判断出信号满足预先设定的性能指标，进而找出可能存在的问题。比如利用眼图分析法，就能判定光缆的传送品质是否稳定。对信号品质的周期性或实时监控，及早地检测出问题，并对其进行维修。该方法对线路的故障进行了比较精确的定位，但对技术的要求比较高，对专用仪器的支撑也比较高。

　　在 SDH 设备的故障诊断中，传统方法如经验法、设备自诊断功能及信号监控技术尽管在一定程度上有效，但各自均存在明显的不足和局限性。研究表明，依靠经验方法进行故障修复需要数个小时，乃至数日。然而，由于受硬件和软件等因素的制约，在对系统进行故障检测时，通常不能对系统进行完整的故障分析，且存在大量的误报率和漏报率。信号质量监测是一种能实现对信号强、时延的实时监视，但其对设备的需求很大，对设备的支持也很高，因此其应用的门槛很高，测试的速度也很慢。与此相对，采用智能化的方法可以提高诊断的精度与实时性，利用大数据与机器学习等手段，实现对故障的早期诊断。及时发现问题，并提出相应的对策，使系统的失效修复速度减少 30% ～ 70%。这样的效率提高，极大地减少了故障发生的概率，从而提高了整个电网的可靠性。在 SDH 系统中，采用智能化的故障诊断方法对其进行故障分析是十分必要的 [5]。

　　（四）基于智能技术的故障诊断方法

　　1. 数据驱动的故障诊断

　　通过对海量装备的运行监测，采用统计与机器学习等技术对其进行识别，从而揭示其内在的故障机理。该技术的优点是根据系统的历史资料和实际资料，对设备发生的故障征兆或发展方向作出判断，以达到及早报警的目的。这种方法，运营人员能够实时掌握设备运行状况，降低由于设备失效所造成的服务中断。而基于数据驱动的计算方式往往对海量的实时数据获取与处理体系提出了更高的要求。

　　2. 基于机器学习的故障预测与诊断

　　机器学习是一种以智能故障诊断为基础的智能故障诊断方法，从海量的故障样本中进行数据学习，从而实现对系统的失效时刻及失效种类的准确预报。以深度学习、决策树等为代表的机器学习方法，根据以往的故障信息进行建模，进而达到对设备的故障进行自动预报与诊断。基于此，本文提出了一种基于神经网络的 SDH 器件在线故障诊断方法。引入机器学习技术，极大地提升了系统的智能水平，降低人工介入的需求，并在失效出现前进行有效防范，保证系统的高可用性。

　　三、SDH设备的智能维护技术

　　（一）智能维护的核心技术

　　1. 大数据分析技术

　　对不同工况下的数据进行有效的挖掘，为实现维修的智能化奠定了基础。在 SDH 设备的维修期间，通过对大量的设备数据的收集与储存，可以对设备的运行状态、历史故障、环境变化等数据进行全方位的分析，使操作人员能够更加充分地认识到设备的运行状态与隐患。通过对这些资料的分析，找出设备在使用过程中潜在的危险，并给出相应的维修意见，根据发展趋势对其进行预报。因此，对事故进行预先警告和处置。比如，通过对 SDH 装备的失效数据的挖掘，可以发现装备的失效机理，进而为后续的失效预报、预防维修等工作奠定基础。另外，对维修过程中的各种信息进行实时监测与分析，对维修方案进行动态的调整，使得维修工作更加精确和有效。

　　2. 机器学习与人工智能技术

　　机器学习和人工智能是实现智能维修的重要驱动力量。人工智能能够利用机器学习的方法，对设备的运行数据进行训练，从而发现设备的故障模式，实现对未来故障的预测。与传统的基于规则的维修方式相比，机器学习具有自学习、自寻优的特点，可以有效地提升故障诊断的精度与预测水平。例如，SDH 设备的故障预报模型可以采用支持向量机、决策树和神经网络等机器学习算法来建立。该模型通过对装备在各种工况下的工作状态进行分析，来判定装备有无失效的可能，从而对装备的运营管理进行优化。同时，利用深度学习技术对大数据进行分析，使其对更多的复杂信号进行处理，提高其智能诊断和故障预警的准确性。

　　3. 云计算与物联网技术

　　云计算、物联网等技术为智能化维修提供了更为灵活有效的支撑。云计算利用分布计算与存储技术，能够实现对海量数据的实时处理，为智能化维修系统提供了强有力的计算支持；在此基础上，实现了 SDH 设备的运行数据、故障诊断信息、维修记录等信息，使操作人员对其进行远距离的监测和维修。物联网就是利用传感器和嵌入式设备，对 SDH 设备进行实时监测的一种新技术。基于此，设计了一套基于智能电力系统的智能电力系统，实现了对智能电力系统的远程监控。物联网和云计算相结合，能够实现对设备状态的实时监控，并将其反馈到云端，实现故障预测、分析与修复。

　　（二）智能维护的应用实例

　　1. 故障预测与预防性维护

　　在智能化维修中，最常用的是故障预测与预防性维护。通过对 SDH 设备的实时监测与分析，能够在设备出现故障前，对可能出现的隐患进行预警，从而及早采取预防措施。另外，预防维修方式也改变了以往“定期检查”的方式，可以依据设备的实际工作状况来确定维修时间。这样既可避免不必要的维修，又可延长设备的使用寿命。

　　2. 基于大数据的性能优化

　　大数据环境下的性能优化能够充分利用海量数据，找出其在运行过程中存在的问题，并据此做出有针对性的改进。比如对一批 SDH 器件进行大数据的研究，得出了某些型号SDH 器件在高温条件下工作的可靠性较低的结论，从而有针对性地对其进行散热及功率管理进行了优化，保证产品在各种工作条件下的稳定运行。另外，在整个寿命期内，对 SDH设备的工作状态进行了全面的统计，以达到最优操作和负荷分布的目的。

　　3. 自适应维护与自动化运维

　　自适应维护与自动化运维是实现智能化维修的高级应用。近年来，人工智能、物联网等科技的飞速发展，使得大量的电力系统通信设备开始向智能化方向发展。比如，SDH 设备能够依据监测的实际情况，自行调节运行状况，实现自愈、最优等功能。当故障发生时，操作人员仅需进行干预，并能依据设备运行状况，自动产生维护计划，推送给维修人员。自适应维修技术对装备的操作方式及维修决策进行持续的优化，实现了对各种工况的自适应性。在此基础上，利用机器学习与云计算等方法，对维修方案进行动态修正，达到故障诊断、预警与修复的目的，从而大大提高了生产效率，降低了人工干预及维修费用。

　　（三）智能维护的实施效果

　　以某地区的电力公司为例，过去一年，该公司使用传统的经验法进行 SDH 设备的故障处理，导致设备故障恢复时间平均达 48 小时。有一次，因为光缆断线，造成了一个地区的供电中断。通过对故障进行实证检查，发现了许多潜在的问题，但是由于缺少对问题的即时资料进行分析，因此耗时 72 个多小时才得以解决。该公司在经历了这一事故后，决心引进一套以智能化为基础的故障诊断体系。通过对 SDH 网络的监测，实现了对 SDH 网络的信号质量、时延和故障报警的实时监测。三个月之后，该系统的失效修复周期明显减少，其修复周期为 16 个小时，减少了 67% 左右。更主要的是，该系统可以预先发现可能出现的问题，并对其进行警告。

　　虽然智能保养技术已在电力领域实现了飞跃式发展，但在具体部署过程中遭遇了不少难题。首要难题是智能保养对设备的原始数据依赖度高，然而众多老旧设备的数据搜集与传送功能不足，难以满足数据量的需求。为克服此难题，可行的方法是对设备传感器进行现代化升级，同时采用边缘计算等先进技术，以强化数据收集的能力。

　　结语

　　随着科技进步，智能化手段日益成熟，依托于大数据和智能算法的 SDH 设备故障检测与自动保养技术已在电力通信行业引起了广泛关注。这一技术通过精准的故障预警和动态监控，大幅提升了电力设备故障处理的时效性和保养作业的效能，有效缩短了系统故障导致的停机时间，确保了电力系统的持续稳定。展望未来，技术进步将进一步推动智能化保养成为电力通信行业不可或缺的支撑技术。

　　参考文献：

　　[1] 李明,王晓东,张海.电力系统通信SDH设备故障诊断技术研究[J].电力技术,2023,46(06):78-82.

　　[2] 陈磊,周杰,黄涛.基于智能算法的SDH设备故障预测与维护方法[J].电力自动化,2022,39(04):64-67.

　　[3] 张涛.SDH设备在电力系统中的应用与故障诊断研究[J].电力系统及其自动化学报,2023,35(05):101-105.

　　[4] 刘翔,王磊,李刚.电力通信SDH设备故障自诊断技术分析[J].电气工程学报,2022,41(07):59-62.