基于大數(shù)據(jù)的高壓電纜運(yùn)維管理應(yīng)用的研究

裴凡　冀超　問澈

摘 要：隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的不斷加快，城市對(duì)供電的需求不斷增加。目前，大型城市周邊的各個(gè)電壓等級(jí)的供電線路有數(shù)百條之多。并且隨著電力公司信息業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，在這些電纜的運(yùn)維過程中將有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。并且除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)之外，還有大量的工單、日志以及視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的積累不斷增多，使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)構(gòu)架下計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)計(jì)算性能問題逐漸顯現(xiàn)，需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來提升數(shù)據(jù)運(yùn)算能力。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);高壓電纜;運(yùn)維管理;應(yīng)用

1 高壓電纜運(yùn)行管理存在的問題

1.1 較難發(fā)現(xiàn)故障點(diǎn)

大多數(shù)時(shí)候，電纜線路若出現(xiàn)問題，電力運(yùn)維人員能夠按照安裝在電纜分支箱上的電力短路問題指示、監(jiān)測(cè)儀展開問題分析和研究，并發(fā)現(xiàn)故障點(diǎn)具體方位，通過隔離故障區(qū)的方式對(duì)故障處的接頭展開檢查，從而解決問題，排查故障。通過對(duì)原有的工作展開總結(jié)能夠發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)故障都位于中間接頭處，且中間接頭處的問題大多都是短路問題。但單相接地產(chǎn)生的電力問題，在該方式下檢測(cè)難以對(duì)問題展開有效判斷，單相接地出現(xiàn)的電力問題需要花費(fèi)工作者大量的精力與時(shí)間才能找到問題所在和解決。

1.2 內(nèi)部進(jìn)水問題

因?yàn)殇佋O(shè)高壓電纜的施工環(huán)境都非常復(fù)雜，對(duì)展開電纜鋪設(shè)的工作者技能要求較高，鋪設(shè)電纜時(shí)需要保護(hù)好電纜，防止電纜出現(xiàn)損壞。損壞電纜在作業(yè)初期因?yàn)楸Ｗo(hù)套作用尚可正常運(yùn)行，但電纜中一旦出現(xiàn)進(jìn)水情況，將會(huì)對(duì)電纜運(yùn)行產(chǎn)生毀滅性破壞，不但會(huì)損壞運(yùn)送電力的電纜，甚至?xí)?duì)整個(gè)電力運(yùn)輸產(chǎn)生影響。同時(shí)，只要電纜內(nèi)部存在進(jìn)水的情況，就會(huì)使得線路老化加快，從而對(duì)高壓電纜的使用壽命造成影響。

1.3 電纜周期預(yù)試工作難度大

由于我國(guó)電力系統(tǒng)對(duì)電網(wǎng)整改的逐步強(qiáng)化，使得電網(wǎng)的運(yùn)行效率得到了極大完善與發(fā)展。電力運(yùn)行絕緣化率的大幅提升，使得高壓電纜運(yùn)輸線路的數(shù)量和強(qiáng)度大幅提高，確保了電力用戶的供電可靠性。目前，高壓電纜的周期預(yù)試工作如果受到了該因素的影響，會(huì)使得工作難度大大增加。其中，過量的預(yù)試工作量會(huì)消耗大量人力和物力。除此之外，耐壓試驗(yàn)會(huì)對(duì)高壓電纜產(chǎn)生嚴(yán)重破壞，損傷高壓電纜。

2 高壓線路運(yùn)維管理系統(tǒng)的整體框架

高壓電纜運(yùn)維管理系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層部分、數(shù)據(jù)分析與計(jì)算部分以及應(yīng)用與輔助決策三大部分組成。通過對(duì)高壓電纜在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)高壓電纜故障的提前預(yù)測(cè)與故障分析。提高高壓電纜運(yùn)維效率。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)將采集到的高壓線纜數(shù)據(jù)與設(shè)備信息、生產(chǎn)數(shù)據(jù)以及監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，通過HDFS（分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)）和HBase（分布式數(shù)據(jù)庫(kù)）進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理，并利用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算。基于HiveQL（基于Hadoop的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問工具）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀取，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)高壓電纜運(yùn)維的輔助決策與管理功能。

2.1 數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)層

對(duì)于高壓電纜而言，數(shù)據(jù)采集主要是對(duì)高壓電纜本體以及電力隧道兩個(gè)方面進(jìn)行檢測(cè)，電纜線路運(yùn)行狀態(tài)主要受接地系統(tǒng)、電纜本體以及局部放電三個(gè)關(guān)鍵因素的影響。對(duì)于高壓電纜本體主要采集的數(shù)據(jù)，包括電纜的溫度、護(hù)套環(huán)流、負(fù)荷數(shù)據(jù)以及局部放電狀態(tài)。在高壓電纜安裝分布式光纖，來實(shí)現(xiàn)對(duì)電纜的表面溫度的監(jiān)測(cè)，通過在電纜上同步鋪設(shè)光纖，利用光纖內(nèi)產(chǎn)生的熱輻射來傳感溫度，它是以光纖纖芯中的熱點(diǎn)本身所產(chǎn)生的黑體輻射現(xiàn)象為基礎(chǔ);高壓電纜的護(hù)套環(huán)流，主要監(jiān)測(cè)接地系統(tǒng)的直接接地端，其通過在接地箱里的接地線安裝互感傳感器實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè);電纜的負(fù)荷數(shù)據(jù)通過綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)從調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行獲取;高壓電纜的局部放電檢測(cè)，是電纜絕緣檢測(cè)中的重要內(nèi)容，其是通過在電纜中間接頭安裝高頻放電檢測(cè)模塊，超高頻放電檢測(cè)模塊來實(shí)現(xiàn)。高頻放電檢測(cè)模塊通過電壓互感器采集數(shù)據(jù)，通過濾波和頻譜分析，將放電脈沖數(shù)據(jù)從采集到的信號(hào)中分離出來，以發(fā)現(xiàn)電纜的潛在缺陷。數(shù)據(jù)采集完成后，通過通信協(xié)議送至服務(wù)器，利用計(jì)算與分析層的HDFS和HBase數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，并利用Sqoop工具實(shí)現(xiàn)歷史信息與實(shí)時(shí)信息的自動(dòng)導(dǎo)入與查詢。

2.2 數(shù)據(jù)流處理

傳感器采集高壓電纜的各種數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)發(fā)送到前置機(jī)中緩存，在數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼后，通過接口保存到數(shù)據(jù)管理中心，通過HDFS分布式存儲(chǔ)在HBase數(shù)據(jù)庫(kù)中。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)保存在一個(gè)或多個(gè)服務(wù)器中，數(shù)據(jù)庫(kù)一方面要存儲(chǔ)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，還需對(duì)設(shè)備管理、安全管理等信息進(jìn)行保存和管理。完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)后，并行計(jì)算與查詢系統(tǒng)通過對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，來滿足系統(tǒng)操作人員的需求。

2.3 數(shù)據(jù)分析與計(jì)算層

數(shù)據(jù)分析與計(jì)算部分是基于MapReduce（分布式計(jì)算編程框架）框架來實(shí)現(xiàn)體系算法與控制目標(biāo)。利用算法實(shí)現(xiàn)層的讀寫采集數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)部分所存儲(chǔ)的高壓電纜運(yùn)行數(shù)據(jù)，并能夠完成查詢歷史數(shù)據(jù)、典型問題分析、報(bào)表生成、多數(shù)據(jù)運(yùn)維及查詢等數(shù)據(jù)監(jiān)管體系。所涉及到的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（能夠保存在傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，能夠通過二維表的形式進(jìn)行表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，如高壓電纜的運(yùn)行數(shù)據(jù)和設(shè)備管理數(shù)據(jù)等）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如視頻、圖片、報(bào)表等不能通過二維邏輯表進(jìn)行存儲(chǔ)和管理的數(shù)據(jù)）。通過該框架，將算法目標(biāo)分解為Map與Reduce兩個(gè)部分，并將這些任務(wù)分配到各個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)運(yùn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取。算法目標(biāo)，是以SQL與HiveQL兩種尋查語句形成的信息系統(tǒng)對(duì)各個(gè)層面的要求進(jìn)行整合得到的。SQL負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，HiveQL負(fù)責(zé)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的尋查解析，將應(yīng)用與輔助決策層所需的元數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Hive句式，作為MapReduce的計(jì)算目標(biāo)，經(jīng)過MapReduce計(jì)算完成的結(jié)果由Hive轉(zhuǎn)交到上位機(jī)接口。

3 高壓電纜運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)

高壓電纜運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)，是運(yùn)維系統(tǒng)管理系統(tǒng)的核心。采用大量傳感器對(duì)高壓線纜運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)進(jìn)行了監(jiān)控，并且擁有大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐。因此，能夠通過對(duì)設(shè)備的缺陷性質(zhì)與故障進(jìn)行分析，來對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，根據(jù)對(duì)設(shè)備評(píng)價(jià)的狀況，可以合理的決斷何時(shí)對(duì)設(shè)備進(jìn)行停電檢修，改變了以往采用現(xiàn)場(chǎng)巡線進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄的工作方式，采集到的數(shù)據(jù)更加精確且實(shí)時(shí)性強(qiáng)，為輸電線路的精細(xì)化管理提供了基礎(chǔ)。

3.1 高壓線纜狀態(tài)評(píng)估的指標(biāo)選取

評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取，需要遵循高敏感性、高實(shí)用性原則。所選取的指標(biāo)，必須能夠直接反應(yīng)高壓線纜及相關(guān)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，并且這些指標(biāo)必須能夠被測(cè)量或是通過視頻監(jiān)控得到。

3.2 狀態(tài)分類及評(píng)估方法

高壓電纜運(yùn)行狀況分為4種情況：第一種，為良好狀態(tài)，指電纜上的所有設(shè)備狀態(tài)良好，優(yōu)于正常運(yùn)行的標(biāo)準(zhǔn)值;第二種，為正常狀態(tài)，電纜上所有設(shè)備狀態(tài)滿足正常運(yùn)行要求;第三種，為注意狀態(tài)，該狀態(tài)下電纜上有部分非關(guān)鍵設(shè)備處于異常狀態(tài)，但輸電纜能夠正常運(yùn)行;第四種，為異常狀態(tài)，指電纜上有關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)異常，高壓電纜僅能夠短時(shí)間工作或是立即停電檢修。電纜運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)參照規(guī)程要求進(jìn)行制定，以百分制進(jìn)行評(píng)分。評(píng)分項(xiàng)目中涉及到多個(gè)指標(biāo)的，應(yīng)當(dāng)綜合考慮來進(jìn)行評(píng)分;若評(píng)分項(xiàng)為布爾特性，則滿足規(guī)程條件的不扣分，不滿足的全扣分。

結(jié)束語

本文在Hadoop平臺(tái)上采用分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，運(yùn)用計(jì)算并行計(jì)算技術(shù)，建立了高壓電纜的運(yùn)行狀態(tài)的運(yùn)維管理系統(tǒng)。通過在高壓電纜上安裝傳感器以及相應(yīng)的視頻檢控制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)高壓電纜運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控，并依據(jù)運(yùn)行狀態(tài)提出了對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)方式來，對(duì)高壓電纜的運(yùn)維進(jìn)行指導(dǎo)。能夠有效地減少人力維護(hù)成本，提高電纜運(yùn)維效率，早發(fā)現(xiàn)、易發(fā)現(xiàn)電纜存在的風(fēng)險(xiǎn)與缺陷，降低運(yùn)營(yíng)成本。

參考文獻(xiàn)

[1]楊天彪，楊麗，楊麟.淺談城市電網(wǎng)電纜運(yùn)維技術(shù)[J].中小企業(yè)管理與科技（中旬刊），2017（05）：178-179.

[2]李譞.基于狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)的高壓電纜運(yùn)維管理應(yīng)用研究[D].華北電力大學(xué)（北京），2016.