一種電力設(shè)備狀態(tài)分析應(yīng)用軟件架構(gòu)

范寅秋，車明仁，王輝

摘要：為將機(jī)器學(xué)習(xí)算法更好地應(yīng)用在電力設(shè)備狀態(tài)分析領(lǐng)域，該文基于電力系統(tǒng)原有平臺(tái)的軟件架構(gòu)，提出了包含設(shè)備狀態(tài)分析的電力系統(tǒng)軟件架構(gòu)，該文將從部署架構(gòu)、系統(tǒng)框架、主要功能三個(gè)層面開展了軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng);軟件架構(gòu)

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）20-0064-03

An Application Software Framework for State Analysis of Power Equipment

FAN Yin-qiu1，2， CHE Ming-ren1，2，WANG Hui1，2

（NARI Technology Development Limited Company， Nanjing 210061， China）

Abstract： In order to better apply machine learning algorithm in the field of power equipment state analysis， this paper proposes a power system software architecture including equipment state analysis based on the software architecture of the original platform of power system. This paper will carry out the software architecture design from three aspects of deployment architecture， system framework and main functions.

Key words： power system; software architecture

1 引言

為滿足節(jié)能減排需要，實(shí)現(xiàn)“3060”目標(biāo)，非石化能源發(fā)電比例將不斷增加。2019年非化石能源（水電+可再生能源）裝機(jī)量占發(fā)電總裝機(jī)量的比例達(dá)到42.0%，發(fā)電量占總發(fā)電量比例達(dá)到32.7%[1]。非石化能源中風(fēng)電、太陽能等新能源發(fā)電不穩(wěn)定因素多，對(duì)電網(wǎng)沖擊較大，影響到電力設(shè)備的穩(wěn)定性、可靠性。因此進(jìn)行分析電力設(shè)備實(shí)時(shí)分析非常必要。

2 研究現(xiàn)狀

近年來相關(guān)學(xué)者對(duì)電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估提出了很多算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊綜合評(píng)價(jià)法、貝葉斯模型法等[2]。為了將機(jī)器學(xué)習(xí)算法更好的應(yīng)用在電力設(shè)備狀態(tài)分析領(lǐng)域，本文基于電力系統(tǒng)原有平臺(tái)軟件架構(gòu)，提出了包含設(shè)備狀態(tài)分析的電力系統(tǒng)軟件架構(gòu)，本文將從部署架構(gòu)、系統(tǒng)框架、主要功能三個(gè)層面開展了軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)電力公司運(yùn)檢業(yè)務(wù)的便捷化、智能化提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3 研究?jī)?nèi)容

3.1 部署架構(gòu)

設(shè)備狀態(tài)分析應(yīng)用軟件部署架構(gòu)如圖1所示，其核心包括設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估算法和設(shè)備狀態(tài)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用調(diào)度邏輯，作為一個(gè)獨(dú)立終端程序運(yùn)行。

設(shè)備狀態(tài)分析高級(jí)應(yīng)用直接訪問平臺(tái)實(shí)時(shí)庫、模型庫所需必要數(shù)據(jù)，分析的數(shù)據(jù)結(jié)果在平臺(tái)歷史庫中保存。設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估算法模塊通過算法接口模塊輸入應(yīng)用數(shù)據(jù)、輸出分析數(shù)據(jù)，完成核心應(yīng)用邏輯。設(shè)備狀態(tài)告警業(yè)務(wù)模塊的采集數(shù)據(jù)通過平臺(tái)接口獲取自平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫和關(guān)系庫，控制數(shù)據(jù)通過平臺(tái)接口獲取自平臺(tái)的設(shè)備狀態(tài)告警數(shù)據(jù)配置。分析的結(jié)果數(shù)據(jù)通過平臺(tái)接口送至平臺(tái)歷史庫，從而在平臺(tái)進(jìn)行告警展示。

設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估高級(jí)應(yīng)用由已有系統(tǒng)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)服務(wù)和前端交互服務(wù)。數(shù)據(jù)服務(wù)通過平臺(tái)接口匯聚、發(fā)送采集數(shù)據(jù)，接收、存儲(chǔ)結(jié)果數(shù)據(jù);前端交互服務(wù)提供用戶交互展示界面。

1）系統(tǒng)平臺(tái)

① 數(shù)據(jù)庫交互

設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估應(yīng)用可通過接口訪問并使用已有系統(tǒng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫表，包括實(shí)時(shí)庫、歷史庫、模型庫等。

② 前端展示交互

基于與平臺(tái)接口的交互數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)評(píng)估應(yīng)用前端交互，包括設(shè)備狀態(tài)圖形展示、設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)告警展示、設(shè)備狀態(tài)告警數(shù)據(jù)配置等。

③ 平臺(tái)接口

平臺(tái)接口可匯聚平臺(tái)實(shí)時(shí)庫和關(guān)系庫數(shù)據(jù)信息，為高級(jí)應(yīng)用提供油色譜、繞組溫度等采集數(shù)據(jù)，同時(shí)接收設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估應(yīng)用計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)，按照平臺(tái)自身規(guī)范存儲(chǔ)。

2）設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估應(yīng)用

包括設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估核心算法、設(shè)備狀態(tài)分析業(yè)務(wù)應(yīng)用調(diào)用邏輯。

①設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估核心算法模塊

設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估核心算法基于數(shù)據(jù)模型完成設(shè)備狀態(tài)評(píng)估、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)預(yù)警、設(shè)備異?；蚬收蠣顟B(tài)定位、設(shè)備關(guān)鍵部件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等算法實(shí)現(xiàn)。

②設(shè)備狀態(tài)告警業(yè)務(wù)模塊

設(shè)備狀態(tài)告警業(yè)務(wù)圍繞設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估核心算法，基于換流站設(shè)備配置、狀態(tài)評(píng)估需求、換流站監(jiān)測(cè)采集數(shù)據(jù)等，完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)初始化、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)建模等步驟，并調(diào)用核心算法模塊形成完整應(yīng)用邏輯，進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估過程處理以及設(shè)備告警處理。調(diào)用設(shè)備狀態(tài)告警時(shí)實(shí)現(xiàn)接口管理、平臺(tái)交互管理、數(shù)據(jù)管理、圖形展示設(shè)計(jì)、日志管理等。

③ 算法模塊接口

為設(shè)備狀態(tài)分析評(píng)估核心算法模塊提供輸入、輸出接口服務(wù)，包括采集數(shù)據(jù)、配置數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù)等。

3.2 功能框架

設(shè)備狀態(tài)分析系統(tǒng)框架體系包含觀察、分析和行動(dòng)三個(gè)主要環(huán)節(jié)，其中觀察環(huán)節(jié)為狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理以及特征提取;分析環(huán)節(jié)采用智能算法對(duì)設(shè)備（現(xiàn)階段主要為換流變/調(diào)相機(jī)）進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)、故障診斷、故障預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;行動(dòng)環(huán)節(jié)根據(jù)分析結(jié)果給出設(shè)備檢修決策（如大修、小修或更換等），并給出檢修計(jì)劃建議（如檢修內(nèi)容、檢修時(shí)間等）。通過接入相關(guān)設(shè)備多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建狀態(tài)評(píng)價(jià)、故障診斷、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、檢修決策模型，實(shí)現(xiàn)決策分析的全維度高級(jí)應(yīng)用功能，最終形成各類電力設(shè)備的全維度狀態(tài)分析體系，設(shè)備狀態(tài)分析系統(tǒng)體系的結(jié)構(gòu)框架[3]，如圖2所示。