引言：在电网运行管理中，实时监测电力设备的运行状态是一项重要的工作。传统的监测系统主要由人工巡检、历史数据分析、告警信息推送等环节组成，在设备状态监测方面存在以下不足：一方面，传统监测系统无法对现场设备进行全天候、高频次、多角度的实时数据采集，并为维护人员提供准确可靠的数据信息；另一方面，传统监测系统缺乏对海量历史数据的实时处理能力，难以及时准确地对电力设备的故障进行诊断。

一、传统监测系统的结构与不足

传统的电气自动化实时监测系统主要由现场采集设备、通信网络及监测中心三部分组成，上述结构中，现场采集设备负责对电力设备的运行状态进行实时监测，而通信网络及监测中心则负责将现场采集数据进行上传、存储及分析处理，从而实现对电力设备的远程监控和故障诊断。现场采集设备负责对电力设备的运行状态进行实时监测，但其监测精度、响应速度等方面无法满足当前电力系统日益增长的数据采集与处理需求，而通信网络及监测中心则需要不断更新和完善其通信与监测功能，从而造成了大量的数据传输、处理与存储负担。

二、边缘计算技术原理与发展

边缘计算（Edge Computing,CE）是一种新兴的计算模式，它将边缘节点扩展为具备智能分析能力的数据处理中心，使其能够对实时产生的数据进行处理和分析。边缘计算将云计算和虚拟化技术应用于边缘计算场景，在不需要云端响应的情况下，边缘节点可以实时分析并处理来自本地或云端的海量数据。在电力领域，边缘计算也是实现对海量电力设备运行状态监测的一种有效手段。

三、基于边缘计算的电气自动化实时监测系统架构设计

3.1系统总体架构

根据电气自动化实时监测系统的需求分析，我们将系统划分为边缘侧、云侧和用户侧三个部分，其中，边缘侧是整个系统的核心，负责对系统中的数据进行采集、存储和分析；云侧是系统的边缘层，负责将分析后的结果传输至云端；用户侧是整个系统的最终端，负责与云侧和边缘侧进行数据交互。系统架构：整个系统由前端采集终端、服务器端和应用服务组成，前端采集终端负责将采集到的数据传输至边缘层，并在边缘层进行数据处理和分析；服务器端则作为整个系统的核心，负责接收用户端上传的数据，并对其进行分析处理。

3.2数据采集与预处理

前端采集终端在采集电气自动化实时监测系统的数据时，首先需要对所采集到的数据进行预处理。在预处理时，需要对数据进行滤波、去噪和压缩等操作，确保采集到的数据真实有效。针对噪声问题，可以采用小波分析法，根据具体情况选择合适的小波函数对信号进行分解与重构；针对数据压缩问题，可以采用DCT（离散傅里叶变换）法，通过对信号进行快速傅里叶变换，并计算出信号的峰值点、谷值点和余弦系数等信息。在对数据进行预处理后，需要将预处理后的数据通过边缘层传输至云侧，并在边缘层对数据进行实时处理和存储。

3.3边缘侧智能分析与决策

通过边缘侧智能分析与决策模块，对系统中的数据进行分析，并结合云端应用服务，对分析后的结果进行决策，并将决策结果传递给服务器端，对其进行数据处理与决策。在边缘侧智能分析与决策模块中，利用边缘侧设备进行数据采集，并通过物联网技术将数据传输至云侧，再通过云计算平台对数据进行处理与决策。在边缘侧智能分析与决策模块中，利用深度学习模型和大数据技术，将经过预处理的数据通过训练算法训练出相应的模型，再将模型应用到实际场景中进行实时监控、异常检测、报警和预测等工作。

四、关键技术与实现方法

4.1边缘节点的部署与资源优化

结合电气自动化监测系统的实际情况，为了有效提高设备监测的可靠性和有效性，同时也要保证网络通讯的实时性，需要在边缘节点上部署网络通信网关、视频采集服务器、事件检测服务器等设备。在此基础上，还需要对其部署资源进行优化，例如将系统中的信息采集、数据处理、视频编解码等功能都集中在边缘节点上进行处理。同时，在电气自动化监测系统中还会涉及到边缘计算框架的应用，例如在电气自动化监测系统中，需要使用嵌入式软件来实现数据采集、数据存储等功能。为了实现不同边缘节点间的通讯、资源调度和控制管理功能，需要对边缘节点进行统一规划。

4.2实时数据处理与分析算法

系统设计了基于云服务平台的实时数据处理算法，通过云平台提供的实时数据库对数据进行存储和处理。该算法主要包括以下两个部分：一是采用云服务平台提供的实时数据处理和分析能力，通过对海量历史数据进行分类、归纳、筛选、统计，并结合机器学习算法，完成对数据的存储和管理。二是在系统内配置了基于边缘计算的实时数据库，并与云端数据库进行交互，实现对实时数据的查询、更新和回填。通过以上两种方式，可以实现对历史数据的有效存储和管理，为实时监测系统提供海量历史数据，同时保证系统内各节点之间数据共享，进而实现整个系统的高效运行。

4.3可靠性与容错机制设计

本系统在可靠性方面主要采用了数据冗余与故障自恢复的设计，一方面，在系统中设置了冗余设计，使其可靠性比普通服务器要高，能够进行数据的可靠传输；另一方面，设置了故障自恢复机制，当出现硬件故障时，可以利用容错机制将系统恢复到正常工作状态。在容错机制方面主要采用了主动容错与被动容错两种方式。主动容错即通过定时刷新的方式进行数据的更新；被动容错即通过故障诊断模块对故障进行检测，如果发现有异常的情况发生时，系统会自动跳转到备用服务器继续工作。系统可根据实际需要设置故障诊断模块，当检测到异常情况时，可以及时跳转到备用服务器继续工作。

结语

本文基于边缘计算技术，针对电气自动化监测系统的实际需求，设计了一种电气自动化实时监测系统架构，该架构由前端采集终端、边缘节点、云侧和用户侧组成。其中，前端采集终端负责对现场设备进行实时数据采集，并通过边缘节点传输至云侧，再由云侧对数据进行处理与分析，从而实现对现场设备的远程监控和故障诊断。该系统的核心在于边缘节点的部署和资源优化，而实时数据处理与分析算法则是基于云服务平台设计的。最后，通过对该系统的可靠性和容错机制设计，使得整个系统具有较高的可靠性和容错能力，可以更好地满足电气自动化监测系统的实际需求。

参考文献：

[1]郭盛涛.数据驱动技术在电气自动化供配电节能系统中的应用[J].自动化应用,2025,66(10):197-199.

[2]杨凯,肖卫东.基于物联网的汽车电气自动化远程监控系统开发研究[J].汽车测试报告,2025,(08):22-24.

[3]张君.基于边缘计算的电气自动化系统传感器网络设计[J].自动化应用,2025,66(08):223-225.

[4]闫帅.基于物联网技术的电气自动化系统远程监控系统设计与实现[J].电气技术与经济,2024,(12):90-92.

[5]王勇.工业4.0背景下数字技术在工业电气自动化系统中的应用[J].现代工业经济和信息化,2024,14(09):77-80.