基于云管边端协同的变电站运行支持架构及缺陷检测

龙云; 包育德; 田晓鹏; 李武峰

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0001

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基于云管边端协同的变电站运行支持架构及缺陷检测

更新时间：2026-05-22

- 基于云管边端协同的变电站运行支持架构及缺陷检测
- Vol. 50, Issue 5, Pages: 2206-2217(2026)
- 作者机构：
  
  1. 广东电网广州供电局
  2. 中国电机工程学会
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0001
  CLC： TM63;TP391.41
- Published：2026
- 稿件说明：
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龙云, 包育德, 田晓鹏, et al. 基于云管边端协同的变电站运行支持架构及缺陷检测[J]. 2026, 50(5): 2206-2217.
DOI：

龙云, 包育德, 田晓鹏, et al. 基于云管边端协同的变电站运行支持架构及缺陷检测[J]. 2026, 50(5): 2206-2217. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0001.

摘要

电网数字化转型背景下，面对特大城市电力系统变电站业务场景复杂及数据规模激增的特点，当前云-边-端协同变电站运行支持系统架构无法满足高实时性、高并发性、高安全性、高稳定性的业务处理能力要求。该文系统性梳理了变电站业务类型、业务要求等，基于边缘计算技术构建了面向特大城市电力系统的云-管-边-端协同变电站运行支持系统架构。系统架构为缺陷检测提供必要的数据监控与采集，依据缺陷检测算法的计算结果，协助分析故障原因，迅速做出合理的决策。但目前变电站设备缺陷的目标检测算法存在学习能力低、模型过拟合等问题，通过引入频域特征融合模块和复合坐标注意力模块，提出了改进的YOLOV8检测算法，增强上下文信息的理解和鲁棒性，可以提升复杂场景下微小缺陷的识别能力与小目标、低对比度缺陷的检测效果。最后，通过算例仿真分析了系统架构数据处理方面的性能与改进算法在变电站仪表缺陷检测方面的能力。结果表明，该系统架构在不同性能条件下关键事物的成功执行率达到了84.62%，相较于相似思路改进的YOLOV7算法，在变电站仪表缺陷检测方面改进的YOLOV8算法的平均准确率提升了5.12%，验证了所提架构及其缺陷检测算法完全满足变电站的大规模业务接入与检测需求，能够有效应对电网运行风险，全面支持变电站数字化转型。

Abstract

关键词

Keywords

references

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