基于跨域數據的輸電線路綜合分析管控系統研究及應用

陳孝明+馬琳+阮羚+李紅云+王毅+宣東海

摘要：針對衛星遙感和氣象領域信息系統在電力行業的應用，本文從跨專業領域信息綜合應用角度出發，結合衛星遙感和氣象信息、山火信息、在線監測信息、雷電定位系統信息和電網生產管理信息系統等多維信息，建立跨域多維異構信息融合模型，深入研究氣象與電網信息綜合分析方法及其應用，實現跨域信息綜合展示、災害預警、通道風險管控等功能，提升衛星遙感和氣象數據在電力系統的研究與應用，為電網設備運行、維護、檢修做全方位的技術支撐。

關鍵詞：跨域數據 災害預警 風險管控

中圖分類號：TP277 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）10-0096-02

近年來，隨著我國社會經濟的飛速發展，電網的建設規模進入了高速擴大階段，同時對電網運行的智能水平和安全穩定提出了更高的要求，尤其是對于輸電線路密集區域的重要輸電通道風險管控，已經成為目前電網運維工作中大數據分析面臨的急需解決的技術難題[1]。另外，由于輸電設備存在地理分布廣、周邊環境復雜多樣、運維檢修工作量大，并且極易受到自然環境影響和外力破壞[2]。因此，針對當前電網系統的迫切需要，本文建立融合氣象、衛星遙感、地理地貌、設備管理、在線監測、通道管控等多專業領域信息于一體的輸電線路綜合分析管控系統，實現跨域信息綜合展示、災害預警、通道風險管控等功能，實現對輸電設備狀態的實時和未來一段時間內的動態掌握，提高了電網工作人員對于輸電通道及設備的實際管控力，為電網安全可靠運行提高技術保障，為電網運維檢修決策提供可靠依據，為智能電網建設提供技術支持。

1 數據源

數據源主要包括兩類：一類是電力專業信息，主要是電網PMS（生產管理信息系統）、輸變電狀態監測系統、統一GIS平臺、雷電定位系統等系統信息；另一類是氣象專業領域信息，主要是氣象局的氣象實況監測數據、氣象預報數據、衛星遙感數據、山火數據等專業領域信息。

電力專業信息詳細數據主要包含以下信息：（1）生產管理信息系統：輸電線路臺賬、桿塔臺賬、線路設計信息、巡檢數據、檢修數據、故障數據、試驗數據等；（2）輸變電狀態監測系統：微氣象、微風振動、舞動、覆冰、導線溫度、弧垂、桿塔傾斜、現場污穢度、風偏、圖像等10種在線監測數據；（3）統一GIS平臺：基礎空間地圖、輸電線路線狀圖、桿塔空間信息；（4）雷電定位系統：雷電時間、雷電位置、電流值、回擊次數等輸電線路雷擊監測數據。

氣象專業領域信息詳細數據主要包含以下信息：（1）氣象實況監測數據：溫度、氣壓、濕度、風速、風向和降水量等監測數據；（2）氣象預報數據：溫度、氣壓、相對濕度、風速、風向和降水量等預報數據；（3）衛星遙感數據：經緯度、海拔、地形及植被情況等輸電通道基礎地理信息；（4）山火數據：山火實時監測數據、山火預警數據、通道干旱指數數據等。

2 關鍵技術

跨域多維異構數據處理包含數據收集、數據清洗、數據融合和數據挖掘。

2.1 數據收集

第一類電力專業數據來自于電力公司信息管理系統中的各電力專業信息系統。由于生產管理信息系統、雷電定位系統和輸變電設備狀態監測系統都部署在信息安全Ⅲ區，數據可通過webservice方式獲取，并推送至輸電線路綜合分析管控系統數據倉庫。

第二類氣象專業領域數據來自于氣象行業信息系統。（1）Web服務方式，氣象數據通過webservice服務接入到電網信息安全Ⅳ區通訊服務器。（2）安全隔離裝置方式：氣象數據通過信息安全Ⅳ區和Ⅲ區部署的安全隔離裝置，將氣象數據推送至信息安全Ⅲ區服務器中，并推送至輸電線路綜合分析管控系統數據倉庫。

電網系統數據和氣象數據完全采用國家電網統一命名的對象模型[3]，即系統數據倉庫中的相關業務數據應遵循基于運檢CIM模型的統一分類編碼原則。

2.2 數據清洗

對于跨域多維異構數據，通過使用時間序列分析、聚類分析、關聯規則分析等算法，實現噪聲檢測、缺失值檢測、缺失值填補等功能，確保數據的有效性、一致性與完整性。數據噪聲檢測是通過設置數據閾值范圍，將數據中的噪聲去掉，糾正不一致的數據。可采用時間序列分析中的算法設定閾值檢出噪聲，如自回歸積分滑動平均模型；也可以采用聚類算法將噪聲數據剔除，如基于密度的聚類方法；數據缺失檢測是根據缺失時間是否大于設置的閾值，制定取上次數據作為此次數據和其他類似數據作為此次數據兩種處理方式；缺失值補全是歷史經驗處理相類似情況的數據[4]，提高數據的準確率和有效性，可采用插值估算法、平滑法、預測和回歸法等常見的方法來填補缺失值。

2.3 數據融合

對不同專業數據集進行統一的時間定義、語義定義以及柵格尺寸定義，將不同專業背景且含義不同的數據規整為相同時間概念、同一空間尺度、相同語義定義的數據[5]，應用Pearson相關系數進行相似度匹配以及人工神經網絡算法進行相似數據聚類，使多維異構數據可以在同一層面相互疊加和計算。最終達到，使氣象局不同領域不同維度的數據均與電網設備空間數據無縫疊加的效果。

2.4 數據挖掘

數據挖掘是從大量數據集或者數據庫中提取有用的信息的過程，將描述相同實際物體的多種數據或知識整合成為一致、準確、可解釋的過程。通過對多源異構的數據開展挖掘，對電網設備整體狀態進行實時、連續、準確的感知。面向數據的挖掘和分析可以采用數據挖掘、機器學習等技術，通常有分類、聚類、回歸、神經網絡、決策樹以及關聯規則學習等算法來實現。數據挖掘技術可以用在電網設施建設規劃、安全評估、電力負荷預測、設備故障研判，甚至是調度選擇等方面。例如，我們將用輸電線路的在線監測設備狀態量與GIS結合，為線路故障提供進行預報預警服務。

3 分析應用

（1）通過衛星遙感信息、氣象實況信息和氣象預報信息在輸電通道空間上的關聯，結合電網專業的分級報警規則，實現輸電通道雷電預警和山火預警、輸電線路的覆冰預警和舞動預警以及狀態監測告警；

（2）結合輸電通道的地形地貌、地表植被情況、桿塔結構信息和歷史山火信息及線路風偏歷史監測信息，建立輸電通道山火蔓延分析模型和線路導線及絕緣子串風偏分析模型，實現山火蔓延分析和線路風偏分析功能；

（3）以國家電網公司《重要輸電通道風險評估工作方案》為指導，結合輸電通道防山火、防冰害、防舞動、防風害、防地質災害、防污閃、防雷擊、防機械外破、防樹線放電、防異物外破、防鳥害等11類風險因子的風險技術要素排查數據匯總信息，針對輸電線路歷史跳閘故障信息和歷史氣象信息進行統計分析，應用DS證據理論對排查結果進行校核，建立基于DS證據理論的風險評估模型，實現重要輸電通道的風險管控。

4 系統功能

“輸電線路綜合分析管控系統”主要功能包含跨域信息綜合展示、輸電通道災害預警、輸電通道風險管控等功能平臺[6]，主要作用是協助電網工作人員對于輸電通道風險的管控，為電網安全可靠運行提供決策支持信息。如圖1所示。

4.1 輸電通道災害預警

系統在2016年9月9日早7點給出了雷電一級預警，張恩一回和二回的桿塔205號至258號輸電通道區段，預計在未來12小時內，將有可能發生輸電線路雷擊事件。如圖2所示。經過電網雷電定位系統驗證，2016年9月9日晚間10點左右在張恩一回和二回的桿塔225號附近發生雷擊事件。

4.2 通道風險管控

系統在2016年5月25日對復奉錦蘇輸電通道開展了通道風險評估工作，不僅給出了通道風險評估結果，即對復奉錦蘇通道的風險狀態實現了真實全面管控，并針對每個災害風險給出了詳細具體的處理建議。如圖3所示。

5 結語

本文完成了基于跨域數據的輸電線路綜合分析管控系統的研究，實現了基于氣象專業信息與電網信息的跨域綜合展示、災害預警、通道風險管控等功能，為氣象專業與電網跨域綜合應用分析提供了有力的驗證案例，也為輸電通道運維檢修工作提供可靠的決策依據。

參考文獻：

[1]中國電機工程學會.中國電網大數據發展白皮書[R].北京：中國電機工程學會，2013.

[2]張東霞等.智能電網大數據技術發展研究[J].中國電機工程學報，2015，35（1）：2-11.

[3]周愛華等.面向多源異構電網數據的獲取與轉換技術研究[J].電力信息與通訊技術，2015，13（7）：22-27.

[4]趙春暉等.跨平臺電網規劃數據融合與存儲模式[J].電力建設，2015，36（3）：119-122.

[5]李國清.數字礦山中多源異構數據融合技術研究[J].中國礦業，2011，20（4）：89-93.

[6]黃平等.電網規劃研究平臺建設經驗和未來發展方向[J].電力建設，2012，33（8）：31-34.

收稿日期：2016-09-12

作者簡介：陳孝明（1984—），男，湖北武漢人，博士，工程師，主要研究方向為設備狀態管理及電力信息化；馬琳（1984—），男，山東棗莊人，碩士，工

程師，主要研究方向為輸電設備狀態信息融合、風險評估；阮羚（1961—），男，湖北武漢人，碩士，教授級高級工程師，主要研究方向為

電力設備狀態評價及分析；李紅云（1976—），男，北京人，碩士，高級工程師，主要研究方向為設備狀態監測、狀態評價及故障診斷；王

毅（1980—），男，北京人，碩士，高級工程師，主要研究方向為設備狀態信息融合、信息系統架構設計、電力大數據分析；宣東海（1981

—），男，北京人，博士，工程師，主要研究方向為電力設備狀態信息應用、電網動態增容。