浙江電網數據分析中心建設研究

余紹峰，孫 翔，劉 巖，姚 峰，章立軍

（浙江省電力試驗研究院，杭州 310014）

1 電力設備在線監測現狀

目前，狀態檢修已在電力企業深入人心，經過多年的努力，也取得了明顯的技術進步和顯著的執行效益，但在設備在線監測方面還存在不小的爭議。由于在線監測裝置的可靠性和有效性還存在不足，過去十幾年內安裝的在線監測裝置的效果差異較大，使得此項工作的推廣存在較多困難。雖然目前已經有相應的管理規范出臺[1]，但實際效果離滿足企業生產要求還存在一定的距離。

1.1 現有在線監測裝置存在的問題

（1）管理混亂。由于安裝這些在線監測裝置多采用科研項目的形式，項目結束后，一旦無明顯的實際效果，容易導致無人或者少人管理的結果，很多裝置處于停運狀態。

（2）通信方式混亂。由于是各電力生產企業自行試點開展工作，監測裝置的生產廠家幾乎都按自己的理解來實現在線監測裝置與服務器的通信，通信的軟、硬件設計差異極大。

（3）數據積累困難。由于管理混亂，導致在線數據無明確的流向。很多生產廠家直接將在線信息接入廠家內部的服務器，電力企業反而難以獲得這些數據。

（4）在線裝置壽命較短。由于前期較多采用科研項目的形式，產品研發過于匆忙，很多在線裝置并未經過長時間的現場考驗，很可能運行一段時間后就出現故障，甚至無法正常工作。

（5）有效性有待進一步驗證。由于匆忙上馬，不少產品只是技術可行，并不能證明該產品監測的狀態量可以正確反映設備的狀態。國家電網公司曾經做過大規模的調研工作，表明國內在線監測裝置監測到的設備缺陷數量較少，難以證明其有效性。

因此，為提升公司資產管理水平，進一步加強設備管理，有必要建立統一的平臺對在線監測裝置進行標準化、專業化管理。

1.2 在線監測裝置專業化管理的成功案例

（1）福建省電力公司擁有國家電網公司內部數量最多的在線監測裝置，已經建立了一套較為完整的在線監測管理系統。系統主要采用表格形式，將福建省內變電、輸電等幾個大類的在線監測數據納入統一的數據平臺進行管理，并有初步的分析診斷功能。

（2）云南電網公司建立了技術監督數據分析中心[2]，將技術監督、狀態檢修、抗災預警等功能結合在一起，并疏通了電力企業相關業務部門之間的業務流程，建立了與氣象部門的聯系，可通過三維地圖及表格靈活地表現當前設備檢測到的狀態。

浙江省電力公司已在公司系統推廣了功能強大的PI實時數據庫，從而為推行電力設備在線監測工作創造了有利條件。本文通過理論結合實踐的方式，給出了這一問題的解決方案。

2 數據分析中心的系統框架

浙江省電力公司在成功推廣PI數據庫的基礎上，建立了數據分析中心，涉及的業務范圍如圖1所示，主要是影響設備狀態的內因和外因，為了后續高級應用的需要，還包括了一些歷史靜態信息。數據分析中心是一個宏觀的概念，以PI實時數據庫為主，也包括了安全生產管理系統（PSMS）和狀態檢修系統（CBM）的數據，以及單獨設立的一些關系數據庫，這些數據庫之間的通道打通后可視業務需要進行靈活的數據交互。數據集成后能用于高級分析，與現有的狀態檢修輔助決策系統不同，這些高級分析更注重靜態數據與實時、準實時數據的結合。數據分析中心在各信息化項目中的定位如圖2所示。

圖1 數據分析中心涉及的業務范圍

圖2 數據分析中心在全省信息化項目中的定位

從浙江省電力公司對數據分析中心的定位來看，直觀的設備實時狀態信息監測尚不能滿足公司的業務需求，還需要更深入挖掘實時數據蘊含的信息，并提供相應的輔助策略建議，以指導現場實踐。

數據分析中心底層的通信模式為：在變電站級，由在線裝置廠家提供PI接口或安裝接口轉發程序，對現有裝置服務器進行改造，將在線監測數據轉發到地區電力局PI數據庫；地區電力局PI數據庫通過標準的PI-to-PI接口接入省電力公司PI數據庫，實現數據實時共享；在省電力公司數據分析中心，利用PI提供的PISDK工具，將實時數據提取到網頁進行展示和分析。

3 數據分析中心平臺設計

數據分析中心采用狀態分級的方法來評價設備實時監測數據內在的風險，分成正常、一般、嚴重和危急4級（也可以根據需要另外分級）。應用時可直接從圖層操作的專業列表進入管理界面，也可以從地圖直接找到相應的變電站進行操作，如圖3、圖4所示。

圖3 變電站圖層操作方法

圖4 專業列表操作方法

選擇相應的監測內容和變電站后，將彈出專業監測頁面，專業人員可方便地監測在線信息和執行高級分析功能。中心還提供了報警提示界面、報警信息匯總、專業報表生成、與其他專業系統的鏈接等輔助功能。

以局放監測為例，在線局放數據接入PI數據庫后，將統一接入浙江電網數據分析中心進行統一管理。中心采用專業列表和GIS地理信息系統相結合，在Web上進行綜合展示和管理。一旦出現數據超標現象，報警列表和圖層中的變電站圖標均將變色報警。

中心目前已經完成的專業模塊基本囊括了省內較為典型和實際效果較好的在線監測內容，包括：變壓器在線油色譜監測、變壓器在線局部放電監測、避雷器計數器動作次數監測、雷電定位監測、雷電預警監測、線路覆冰監測、線路外絕緣耐污性能評估和電能質量監測。

4 應用實例

以變壓器油色譜在線監測為例，數據分析中心的分析功能構成介紹如下。通過圖層操作或列表操作選擇專業和變電站后，進入如圖5、圖6所示的在線數據瀏覽界面。

圖5 實時數據查看界面

圖6 歷史數據查看界面

專業界面由實時數據、歷史數據、設備參數、CBM評價結果、在線數據與離線試驗數據對比、監測設備臺帳六部分組成。其中實時數據、歷史數據來自PI數據庫；設備參數、監測設備臺帳來自PSMS；CBM評價結果、在線數據與離線試驗數據對比來自CBM系統。

變壓器油色譜在線監測實時數據可用柱狀圖來展示，但由于各氣體成分數量差異較大，僅用柱狀圖反映數據是否超標還不夠直觀。因此，在歷史數據曲線圖中采用了分級方法，用不同顏色標明數據是否超標以及超標的程度。對不同的氣體標注超限數值進行區分，使得數量級差異較大的不同氣體均可直觀判斷。以圖6為例，從中可清楚看到該時間段內氫氣存在程度較高的超標現象，但其數值相對總烴數值仍然較小。

通過在線數據與離線試驗數據對比，可以直觀掌握在線油色譜監測的精度，進而評估在線裝置的有效性。設備臺帳和監測設備臺帳信息齊全，將有利于生成統計報表，方便管理。

如果氣體成分數據存在超標現象，則可進入分析診斷界面，如圖7、圖8所示，選擇實時數據進行分析診斷。

分析診斷采用了綜合判斷、改良三比值法、神經網絡法、援例法、大衛三角法和立方體圖示法等多種診斷方法。改良三比值法、大衛三角法和立方體圖示法等屬于常規分析診斷方法，沒有將變壓器其他相關信息結合起來，有一定的局限性，因此分析結果不一定能夠完全反映設備狀態。為提高分析的正確性，通過利用歷史數據在相應模型上進行軌跡移動，從而可以更加清楚直觀地看到整個設備油色譜狀態的變化過程。如圖7所示。

圖7 大衛三角法界面軌跡圖

在建設數據分析中心時就十分強調歷史案例的借鑒作用，廣泛收集各種公開發表的變壓器故障案例和專家經驗，初步建立了歷史案例庫，綜合PI數據庫數據、PSMS中以往的檢修記錄、CBM狀態評價結果和系統運行工況等信息，與歷史案例庫中的信息進行對比，將相似的結果調出，以輔助當前的分析診斷。由于分析方法多樣，分析結果未必一致，為此還制定了分析結果優先篩選機制，明確分析結論。

為了能夠更好地指導現場工作，在分析得到可能導致在線監測數據超標的原因后，先判斷缺陷原因和大致部位，再進一步提出詳細的帶電測試項目和停電試驗方法。目前已經編制完成了油色譜數據超標后的各種對策，如圖8所示。

圖8 綜合分析判斷界面

5 結語

浙江電網數據分析中心建設方案基于PI數據庫技術，實現了數據采集、數據展示、數據分析和輔助決策功能，并建立了實際軟件平臺，融合多種理論分析手段，提高了設備故障診斷的正判率，使中心建設與現場需求緊密結合，實用性較強，進一步提高了公司系統對設備的管理分析水平。實踐證明，利用PI實時數據庫和數據分析中心來加強在線監測裝置的管理，進而加強對在運設備的管理，是行之有效的手段。

[1]輸變電設備在線監測系統管理規范(試行)[S].國家電網公司，2008.

[2]云南電網技術監督數據分析中心項目介紹[C].中國南方電網公司狀態監測與狀態檢修技術研討會.廣州，2010.