基于大數(shù)據(jù)的高壓電纜運維管理應(yīng)用的研究

裴凡　冀超　問澈

摘 要：隨著我國城市化進(jìn)程的不斷加快，城市對供電的需求不斷增加。目前，大型城市周邊的各個電壓等級的供電線路有數(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)隨著時間的積累不斷增多，使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)構(gòu)架下計算機(jī)的數(shù)據(jù)計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)運算能力。

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

1 高壓電纜運行管理存在的問題

1.1 較難發(fā)現(xiàn)故障點

大多數(shù)時候，電纜線路若出現(xiàn)問題，電力運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)測儀展開問題分析和研究，并發(fā)現(xiàn)故障點具體方位，通過隔離故障區(qū)的方式對故障處的接頭展開檢查，從而解決問題，排查故障。通過對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，在該方式下檢測難以對問題展開有效判斷，單相接地出現(xiàn)的電力問題需要花費工作者大量的精力與時間才能找到問題所在和解決。

1.2 內(nèi)部進(jìn)水問題

因為鋪設(shè)高壓電纜的施工環(huán)境都非常復(fù)雜，對展開電纜鋪設(shè)的工作者技能要求較高，鋪設(shè)電纜時需要保護(hù)好電纜，防止電纜出現(xiàn)損壞。損壞電纜在作業(yè)初期因為保護(hù)套作用尚可正常運行，但電纜中一旦出現(xiàn)進(jìn)水情況，將會對電纜運行產(chǎn)生毀滅性破壞，不但會損壞運送電力的電纜，甚至?xí)φ麄€電力運輸產(chǎn)生影響。同時，只要電纜內(nèi)部存在進(jìn)水的情況，就會使得線路老化加快，從而對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

由于我國電力系統(tǒng)對電網(wǎng)整改的逐步強(qiáng)化，使得電網(wǎng)的運行效率得到了極大完善與發(fā)展。電力運行絕緣化率的大幅提升，使得高壓電纜運輸線路的數(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，會使得工作難度大大增加。其中，過量的預(yù)試工作量會消耗大量人力和物力。除此之外，耐壓試驗會對高壓電纜產(chǎn)生嚴(yán)重破壞，損傷高壓電纜。

2 高壓線路運維管理系統(tǒng)的整體框架

高壓電纜運維管理系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集與存儲層部分、數(shù)據(jù)分析與計算部分以及應(yīng)用與輔助決策三大部分組成。通過對高壓電纜在運行過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘，實現(xiàn)對高壓電纜故障的提前預(yù)測與故障分析。提高高壓電纜運維效率。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)控數(shù)據(jù)，通過HDFS（分布式存儲系統(tǒng)）和HBase（分布式數(shù)據(jù)庫）進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲管理，并利用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)的分布式計算。基于HiveQL（基于Hadoop的數(shù)據(jù)庫訪問工具）實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和讀取，最終實現(xiàn)對高壓電纜運維的輔助決策與管理功能。

2.1 數(shù)據(jù)采集與存儲層

對于高壓電纜而言，數(shù)據(jù)采集主要是對高壓電纜本體以及電力隧道兩個方面進(jìn)行檢測，電纜線路運行狀態(tài)主要受接地系統(tǒng)、電纜本體以及局部放電三個關(guān)鍵因素的影響。對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，來實現(xiàn)對電纜的表面溫度的監(jiān)測，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現(xiàn)監(jiān)測;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，是電纜絕緣檢測中的重要內(nèi)容，其是通過在電纜中間接頭安裝高頻放電檢測模塊，超高頻放電檢測模塊來實現(xiàn)。高頻放電檢測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，利用計算與分析層的HDFS和HBase數(shù)據(jù)庫工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，并利用Sqoop工具實現(xiàn)歷史信息與實時信息的自動導(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分布式存儲在HBase數(shù)據(jù)庫中。分布式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)保存在一個或多個服務(wù)器中，數(shù)據(jù)庫一方面要存儲運行過程中產(chǎn)生的大量監(jiān)測數(shù)據(jù)，還需對設(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)的存儲后，并行計算與查詢系統(tǒng)通過對存儲的數(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)分析與計算層

數(shù)據(jù)分析與計算部分是基于MapReduce（分布式計算編程框架）框架來實現(xiàn)體系算法與控制目標(biāo)。利用算法實現(xiàn)層的讀寫采集數(shù)據(jù)與存儲部分所存儲的高壓電纜運行數(shù)據(jù)，并能夠完成查詢歷史數(shù)據(jù)、典型問題分析、報表生成、多數(shù)據(jù)運維及查詢等數(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、報表等不能通過二維邏輯表進(jìn)行存儲和管理的數(shù)據(jù)）。通過該框架，將算法目標(biāo)分解為Map與Reduce兩個部分，并將這些任務(wù)分配到各個節(jié)點同時運行進(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)對各個層面的要求進(jìn)行整合得到的。SQL負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，HiveQL負(fù)責(zé)分布式數(shù)據(jù)庫內(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的計算目標(biāo)，經(jīng)過MapReduce計算完成的結(jié)果由Hive轉(zhuǎn)交到上位機(jī)接口。

3 高壓電纜運行狀態(tài)評價

高壓電纜運行狀態(tài)的評價，是運維系統(tǒng)管理系統(tǒng)的核心。采用大量傳感器對高壓線纜運行時的狀態(tài)進(jìn)行了監(jiān)控，并且擁有大數(shù)據(jù)平臺的支撐。因此，能夠通過對設(shè)備的缺陷性質(zhì)與故障進(jìn)行分析，來對設(shè)備的運行狀態(tài)進(jìn)行綜合評價，根據(jù)對設(shè)備評價的狀況，可以合理的決斷何時對設(shè)備進(jìn)行停電檢修，改變了以往采用現(xiàn)場巡線進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄的工作方式，采集到的數(shù)據(jù)更加精確且實時性強(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)評估的指標(biāo)選取

評價指標(biāo)的選取，需要遵循高敏感性、高實用性原則。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)備的運行狀態(tài)，并且這些指標(biāo)必須能夠被測量或是通過視頻監(jiān)控得到。

3.2 狀態(tài)分類及評估方法

高壓電纜運行狀況分為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間工作或是立即停電檢修。電纜運行狀態(tài)的評判標(biāo)準(zhǔn)參照規(guī)程要求進(jìn)行制定，以百分制進(jìn)行評分。評分項目中涉及到多個指標(biāo)的，應(yīng)當(dāng)綜合考慮來進(jìn)行評分;若評分項為布爾特性，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平臺上采用分布式數(shù)據(jù)存儲，運用計算并行計算技術(shù)，建立了高壓電纜的運行狀態(tài)的運維管理系統(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，實現(xiàn)了對高壓電纜運行狀態(tài)的全面監(jiān)控，并依據(jù)運行狀態(tài)提出了對應(yīng)的評價方式來，對高壓電纜的運維進(jìn)行指導(dǎo)。能夠有效地減少人力維護(hù)成本，提高電纜運維效率，早發(fā)現(xiàn)、易發(fā)現(xiàn)電纜存在的風(fēng)險與缺陷，降低運營成本。

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