大數據思維在變電檢修策略中的應用

韓璐

摘要：在這個數據信息時代，當前的電力系統變電檢修就有些跟不上步伐了，所以我們今天提出通過運用大數據思維，來進行設備的檢修、優化、以及策略的制定，提升我們在檢修當中的效率和水平。

關鍵詞：大數據思維、檢修、定期檢修、狀態檢修

隨著我們國家近些年的發展，智能電網的和各種信息平臺的建設，讓電網企業在各個方面都獲得了多層次的大量數據，但是這些大數據目前并不能完全去支撐電網檢修等設備一體化的管理。當前的電力系統檢修模式，有比較大的短板，制定檢修的方案也是往往都存在很多片面性。這就至使我們會浪費很多的人力和物力，然后還得不到檢修效率。因此我們要用大數據思維來完成對變電檢修策略的科學合理的制定，用來提高我們電力檢修人員的工作效率。

一 、大數據和大數據思維的詳細講解

1、大數據

英文名稱big data，或者是巨量資料，從名字我們就能看出來他的意思，指的是數據多到沒有辦法通過一般的軟件去處理它，無法在有效的時間內對它進行收集、分析、處理等。但是在可以運行它的處理軟件上，通過這些大數據的采集、分析，他會給一個企業的決策起到至關重要的作用，大數據的重點不在于它的容量大，而是藏在深處的大價值。大數據含有四個優點分別是，數據量、時效性、多樣性以及數據準確性。大數據的意義不在于它有大量的數據信息，而在于對有意義的數據處理。他可以為我們產業增值。

2、變電檢修的大數據

在我們目前的電力系統信息建設中，這個方面都有典型的大數據特點，同時與變電檢修有關的業務數據，以及設備的缺陷和設備所處的各種工作環境等等。通過電網的信息化管理都有了顯著的提高，數據不斷的日積月累，匯集了很多關于設備的信息，通過對這些數據的采集和分析，我們可以清晰的了解設備的各種運行指標，由此一來，我們就可以制定更好的、有效的策略。

3、大數據思維

大數據思維就是為了讓企業更加注重數據，充分的利用海量的數據，來發揮數據的作用。在企業方面，大數據既可以幫助企業制定相關的解決方案，還能幫助企業做對于未來的規劃和發展方向，在企業管理層，就意味著管理者要時刻注意數據的動向，然后從各個方面去制定業務流程和生產技術的改進方案等，以此來保證企業的正常穩定發展。相對電力檢修而言，利用對數據的不斷收集和儲存來決定檢修的策略模式，使檢修更加的高效。

二、檢修策略的優劣勢

在我們目前主要有三中檢修策略模式，下面我們就分別對這三種模式進行討論

1、事故檢修模式

這個策略是最早提出來的，也是最簡單和被動的模式，就是指在電力設備發生故障后，不得以不檢修。它的優點在于可以很有效的去解決當時發生的問題，這種策略都是在電力設備發生故障之后才去采用的，所說可以及時進行處理，但是還是會對企業產生很大的經濟損失，也就是俗話說，壞了才去修。

2、定期檢修模式

這中策略也可以叫做預防策略，當電力設備越來越多的時候，就相對應出現了這個策略，他是根據設備的使用年限，以及人們總結出的相關經驗以及結合資料進行簡單制定的檢修策略。它會根據一定的科學依據，可以在一定程度上保證設備的使用年限和完好程度，但是對一些突發事件還是無法起到作用的，因為這種策略沒有考慮過設備當前的運行的狀態以及設備之前的故障歷史，因此導致制定的檢修計劃可能與實際不符合。還有的時候在檢修時會因為設備需要拆解和重裝導致設備發生故障，這樣就無疑浪費了許多的人力和物力，就顯得有些得不償失了。

3、狀態檢修模式

狀態檢修模式就是根據電力設備以前的狀態和故障歷史，以及現在對設備的檢測狀態，綜合這些因素，在設備發生故障之前就進行對電子設備的檢修的模式。

這種模式和之前比較傳統的模式相比是有很大差別的，因為它是分析了設備的現在和以前的運行狀態，以及現在電力設備的運行環境才制定的檢修策略，因此有很高的科學性，并且這種檢修模式可以根據不同的設備來制定不同的檢修時間，這也從很大程度上提高了檢修的精準性，同時節約了大量的人力以及物力。但是這種檢修模式也不是近乎完美的，還是存在缺陷，下面就綜合案例給大家分析一下

案例展示一

某單位正在開展的基于檢修大數據的變電現場智能檢修平臺項目，實現對傳統檢修設備的模塊化、電氣化與信息化改造，該平臺分為低空作業智能檢修平臺、高空作業智能檢修平臺和高壓試驗智能輔助平臺三大部分。通過基于檢修大數據的后臺應用、平臺化操作與智能化輔助，最終實現現場檢修作業的安全化、高效化，以適應變電檢修作業量不斷增加和設備不斷復雜的趨勢。

根據以上案例我們可以發現，只靠著狀態檢修模式是不夠應對的，因為設備狀態的日常維護和預防檢測會存在不足，這樣就會發生意想不到的故障。所以，以我們當前的科技水平，做不到對設備的完全的保護和時實監測，這也讓狀態檢修模式有著很大的局限性。

三、檢修策略和大數據的結合

根據以上的所述可以發現，不管是各種的檢修策略，都是有不同的弊端和局限性，都不能保證設備的安全運行，但是我們可以通過與大數據的結合來制定更加科學有效的檢修方案。

事故檢修策略：用大量數據來進行整合，可以提前發現設備的應對突發情況的能力，在發生故障的時候可以采取有效的檢修策略。

定期檢修策略：通過與大數據的整合分析，發現設備長久所處的運行狀態，對設備進行評級，就可以制定詳細的檢修計劃。比如該設備的制造材料都非常好，那么我們可以延長該設備的檢修時間，相反，我們就要縮短檢修時間，也可以避免做一些無用功。

狀態檢修策略：通過與大數據結合，整理之前設備的狀態和給故障歷史，對目前設備的實時監測，就可以更加有效的針對每一個設備制定不同的檢修方案，同時也可以對設備的生命期限進行管理，對于即將到使用壽命的設備重點關注，并且采取對應的檢修方案，所以通過與大數據的整合，就可以最科學有效的進行預測和檢修，來保證設備的正常運行。

四、運用大數據思維的案例

某供電公司將一電站投放的時間為2010年10月3 日，設備運行了五年之后，沒有發現任何故障，運轉情況良好，設備供應商建議是6年之后開始檢修，但是通過大數據分析，該地區污染情況嚴重，之前該地區就發生過分閘線因為污染到時銹蝕而無法斷開導致大面積停電的事故，并且此設備有過家族缺陷，大多數設備到一定的年份便會產生故障。所以該供電局領導通過這些大數據的整合后決定提前進行分區停電檢修，事后檢修是一名員工真發現了分閘線銹蝕的情況，很好的避免了大面積停電的事故發生。

結束語：大數據是新時代發展的一個不可缺少的因素，不只是在我國電力方面，它涉獵的方面很廣泛，所以通過新時代與大數據的結合，才會使我們的國家發展的更加迅速，也對提高變電檢修水平和效率起著決定性的作用。

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