基于大數據的變電站設備缺陷智能化管理

宋凱誠

【摘? 要】本文以供電公司變電設備的實際缺陷數據為基礎，確定了變電站缺陷統計的科學規范，其中包括大量缺陷的層次關系、時間序列、事件頻率以及相關性等，為后期大數據挖掘技術、便攜式軟件開發提供了直觀、高效的初步數據基礎，并展望了現代大數據、云計算等前沿技術應用于輸變電設備消缺及檢修領域的前景。從分析中可以看出，高效、匹配的缺陷統計規范和分析方法可以提供對設備狀態、試驗數據直觀、準確的初步理解，是大數據分析不可缺少的一環。

【關鍵詞】大數據挖掘;變電設備缺陷分析;缺陷統計規范;軟件開發

0 引言

隨著新時代電力體制改革的深入推進，電力體統的智能化發展，傳統的變電站信息管理模式也需要不斷適應時代發展，與時俱進。為更好地確保電力系統可持續健康發展，需要電力企業不斷加強內部設備信息的管理，對變電站缺陷管理和消除實施進一步智能化演變，這樣才能確保電力系統安全穩定運行。

1 目前變電站缺陷管理存在的問題。

1）日常消缺缺少系統總結;2）人員素質、技術手段存在局限性，對部分隱蔽性較強的缺陷缺乏判斷力。3）缺過程中存在返工現象。4）對部分存在家族性缺陷的設備的管理不到位，客觀延長了缺陷分析和處理時間。5）過往消缺經驗在設備選型、安裝以及驗收等環節沒有起到較好的參考作用。

2 基于大數據的缺陷統計規范

大數據的概念：數據挖掘的概念是1989年8月底的人工智能國際會議第十一屆會議上提出的。進入21世紀后，由于信息化加速，數據的海量化讓“大數據”的概念應運而生[1]。

大數據在變電站缺陷統計管理中的應用：變電站缺陷的海量數據中往往隱含著各種各樣有用的信息，傳統的數據庫查詢方法很難將數據轉化為有價值的信息[2]。大數據分析技術可以充分合理地挖掘、歸類、統計、總結可能影響電力設備狀態的多種有效信息，對信息進行狀態評價，為輸變電設備的狀態評價、缺陷消除提供了新的思路和方法，尤其是在目前智能變電站等設備快速發展的形勢下[3]。

缺陷統計規范：缺陷統計規范的設計原則是把原本單一、不便查詢、零散的缺陷立體化，按照統一標準地進行統計，文獻[4]中采用相關分析探索了缺陷類型之間、缺陷類型與投運年限之間的關系，可以增進對缺陷發生原因的理解。將抽象的消缺經驗融入到具體的缺陷統計之中，實現缺陷統計的智能化和方便檢修運行人員隨時訪問，缺陷統計規范的具體工作和要求如下：1）搜集整理理念的缺陷記錄，對缺陷記錄進行整體關鍵詞分類，以便于檢索;2）建立典型消缺作業數據庫，將表格化的消缺及路立體化，在設備、類型、嚴重程度、型號、廠家、運行時間等多個維度打上標簽，并且詳細寫明消缺方法，包括更換設備的具體型號，作業量，作業時長;3）建立缺陷分析庫，針對性的對每一個缺陷所發生的原因，按照可能性大小逐個列舉。

3 缺陷的智能化管理

目前變電站缺陷管理中存在的問題：1）缺陷管理過程中的總結提純環節不到位。對變電站的設備缺陷進行管理，在排除故障之后，管理人員沒有對可能發生故障的設備進行一一的排查和解決。2）缺陷統計手段單一。雖然大部分變電站對于設備缺陷管理制定了一套制度和規范，但是制度內容僵化，嚴重影響管理手段的發揮和運行。

缺陷的智能化管理探討：目前，已有一些學者使用人工神經網絡算法、模糊推理、專家系統、動態聚類、支持向量機、小波分析等方法進行變壓器故障診斷[5-6]。對于新一代智能變電站變電設備狀態監測大數據的整理工作，文獻[7]將設備狀態信息等效成各狀態量的時間序列，通過對時間序列中的異常數據進行分類并建模，提出了一種基于時間序列分析的雙循環迭代檢驗法。

本文探討開發一套便攜的運維檢修輔助決策軟件，以解決對區域內變電站缺陷及經典消缺方案統計、疑難缺陷智能化分析、缺陷訪問查詢、信息交互、文件上傳等問題，實現運維、檢修、管理人員對變電站缺陷的立體化、智能化隨時隨地的把控。智能變電站與大數據理念的結合，會對智能電網的發展和智能變電站的變革產生深刻影響。在文獻[8-11]中，結合云計算和智能電網的特點，詳細說明了基于云思維的理想化智能變電站結構、智能電網的調度及扁平化結構的智能電網，并以此為背景提出了利用網絡通信和分布式服務結構實現在虛擬環境下的資源共享和協同工作，實現通過便攜式設備界面直接訪問變電站數據，提高了變電站的實時監測、消缺、檢修水平，充分體現了“電力流、信息流、業務流”高度一體化的理念。

軟件采用二級網絡加密，框架結構主要包含：1）缺陷記錄搜索、2）缺陷原因分析3）典型消缺方案的訪問與上傳4）行業標準及規程、2）、域內變電站、5）學習模塊6）資料離線緩存7）文件收藏、8）信息交互等功能。

4 結語

在新時代電力系統改革不斷深入的背景下，本文以當下變電站缺陷統計管理為切入點，探討了一種提高變電站缺陷管理能力、提高消缺成功率的方案，將大數據、云計算等前沿技術應用到傳統電力領域，為未來電網智能化治理提供了一種新思路。深入研究了大數據挖掘技術在變電設備消缺和檢修領域中的應用前景。最后提出開發一款服務于運維、檢修、原理人員的變電站信息集成軟件，并且該軟件已在投入開發過程中，開發完成后將投入實踐檢驗。

參考文獻：

[1]羅懌1，尹立群2等.輸變電設備故障大數據可視化分析方法研究[J].電力信息與通信技術，2016，14（7）：12-16.

[2]馮軍.智能變電站原理及測試技術[M].北京：中國電力出版社，2011.

[3]高翔.智能變電站技術[M].北京：中國電力出版社，2012.

[4]黃榮輝，李勛，呂啟深，等.基于數據挖掘的電力設備缺陷分析研究[J].電氣應用，2015（2）：46-50.

[5]張艷.基于粒子群優化支持向量機的變壓器故障診斷和預測[D].成都：西華大學，2011.

[6]陳偉根，潘翀，云玉新，等.基于小波網絡及油中溶解氣體分析的電力變壓器故障診斷方法[J].中國電機工程學報，2008，28（7）：121-126.

[7]嚴英杰，盛戈皞，陳玉峰，等.基于時間序列分析的輸變電設備狀態大數據清洗方法[J].電力系統自動化，2015，39（7）：138-144.

[8]張斌，孫士穩.云計算和智能變電站分布式計算[J].信息系統工程，2010（8）：141-142.

[9]聶葳，朱凡.云計算與智能電網[J].湖北電力，2012，36（4）：1-3.

[10]饒威，丁堅勇，路慶凱.智能電網云計算平臺構建[J].華東電力，2011，39（9）：1493-1496.

[11]高志遠，曹陽，嚴春華，等.智能電網中的移動互聯網應用探討[J].電力信息與通信技術，2014，12（5）：64-69

（作者單位：國網江蘇省電力公司常熟市供電公司）