基于數據源改造的二次系統智能巡視技術

姚 軍 張志宏 陳少哺 張宇蓉 許 泉

基于數據源改造的二次系統智能巡視技術

姚 軍1張志宏1陳少哺1張宇蓉1許 泉2

（1. 國網江蘇省電力有限公司泰州供電分公司, 江蘇 泰州 225300；2. 國網江蘇省電力有限公司興化市供電分公司, 江蘇 泰州 225700）

隨著變電站二次系統設備規模的持續增加，二次系統人工巡視呈現出效率低、效果弱等特點，運行巡視及專業巡視人員承載力不足的問題日益突出，亟待研究變電站二次系統智能巡視技術，推動巡視模式由傳統人工巡視向智能巡視轉變。本文提出基于無盲區數據源改造的二次系統差異化智能巡視策略、巡視數據積累模型和設備狀態趨勢性預測方法，依托現有數據網絡架構及傳輸通道，構建二次設備狀態智慧全景感知與智能運維系統，融合多源數據采集清洗、狀態趨勢預測分析、巡視任務定制交互等智能巡視技術，實現二次系統高效精準智能巡視。

變電站；二次系統；智能巡視；數據源改造

0 引言

變電站二次系統在電網安全穩定運行中發揮著基礎性保障作用。二次設備故障給電網安全穩定運行帶來潛在風險，一、二次設備故障連鎖反應可引發電網事故，經濟損失慘重，社會影響巨大[1-3]。當前，變電站二次系統傳統巡視模式普遍為人工巡視、紙質記錄、定期評價，此巡視模式存在明顯的局限性，難以顯現應有效果[4-6]。

首先時效性不足，傳統周期性人工巡視設備運行狀況，巡視周期長、信息采集慢，時效性難以跟隨設備運行狀況變化；其次數據可信度不高，人工巡視高度依賴運行、檢修人員的業務水平和工作經驗，增加人為干擾因素，信息采集完整性和準確度難以掌控，巡視數據質量無法保證；再次是信息數字化落后，紙質材料作為巡視信息載體，難以開展數據統計分析，影響數據信息挖掘，數字化管理程度低；最后是安全成本控制難，運行、檢修人員往返變電站開展人工巡視，增加了途中交通安全及現場巡視作業安全風險，產生巨大時間、車輛浪費。

近年來，行業內推廣應用變電站二次設備在線監測系統，其信息采集范圍涵蓋站內繼電保護及安全自動裝置、智能終端、合并單元、過程層交換機及二次回路，為遠程智能巡視提供數據支撐，但應用中仍存在較大局限性[7-12]。首先在數據源方面，現有數據未能全面覆蓋巡視對象信息，如電源空氣開關（簡稱空開）狀態、硬壓板狀態、裝置指示燈狀態等方面依然存在數據盲區；其次在異常診斷規則方面，目前普遍采用的異常診斷策略為固定參考值比對，海量信息堆積于數據列表中等待歷史數據查詢功能調用，海量在線數據的挖掘分析能力和運行狀態診斷的智能化水平仍有提升空間[13-16]。

本文提出一種基于數據源改造的二次系統智能巡視技術，通過改造數據源、打通數據交互通道，依托設備數據積累模型，融合多源數據，針對不同的狀態量特點采用差異化比對策略，開展二次設備狀態多維度分析和趨勢感知預測，提高變電站二次系統巡視工作的智能化水平。

1 智能巡視關鍵技術

1.1 數據源改造及巡視策略

1）裝置電源空開

通常，監控后臺及主站端不采集變電站內裝置電源空開的狀態信息，遠程巡視無法感知電源空開的狀態，空開狀態信息采集存在數據盲區。當監控系統報裝置失電或裝置通信中斷等異常信息時，無法判斷是裝置本身故障還是電源空開跳閘，影響缺陷分析處置。

在數據源改造方面，本文提出在廠站端加裝空開位置輔助觸頭，將觸頭信號引入測控裝置或者智能終端，以實現空開位置信號上傳功能。智能運維系統獲取空開狀態信息后，可結合裝置運行狀態、相鄰裝置或屏柜的空開狀態完成故障診斷定位。

在巡視策略方面，空開狀態巡視可采用多參數比對策略。若僅單裝置電源空開分位，定位該裝置的直流電源回路故障；若多套裝置或多面屏柜電源空開均在分位，則判斷直流回路電源回路混用或電纜通道外力故障；若電源空開均合位，報出裝置失電異常信息，則推斷為裝置直流電源回路正常、電源模塊故障。

2）裝置硬壓板

通常，監控后臺及主站端不采集變電站內功能硬壓板及出口硬壓板狀態，硬壓板狀態信息采集存在數據盲區。運行、檢修人員只能現場巡查硬壓板狀態，巡視效率低、效果弱?，F場檢修試驗中需改變硬壓板狀態，在工作完成后，需對照運行要求逐一核對硬壓板的投退情況，人為差錯導致壓板誤投、漏投現象時有發生，滋生安全隱患。

某變電站線路故障時保護裝置正常動作但無法發出跳閘命令，原因是檢修試驗中整面屏柜所有硬壓板置為“退出”狀態，調試工作結束后未恢復硬壓板至初始狀態，人為差錯導致開關拒動、經濟損失巨大。

在數據源改造方面，本文提出硬壓板狀態在線監測改造技術，加裝位置傳感器、低功率信號收發器等采集元器件，將硬壓板的投退狀態信息傳送至保信子站及智能運維系統，實現硬壓板狀態信息遠程采集。

在巡視策略方面，相比于二次設備其他狀態參數，硬壓板狀態參考值并非恒定不變，硬壓板狀態隨設備運行方式及工況產生變化，巡視時不應按照統一標準進行比對，本文提出多巡視策略綜合判別方法。

（1）靜態參考值比對策略。新建或改擴建工程二次設備投運前后，現場硬壓板投退狀態與運行規程中預設的硬壓板狀態要求進行比對。

（2）動態參考值比對策略。設備檢修前后，檢修間隔相關的硬壓板投退狀態進行比對，此策略可避免檢修工作后硬壓板投退狀態錯誤。

（3）多參數比對策略。利用設備狀態參數之間的關聯關系判斷硬壓板投退狀態是否正確，如功能硬壓板與軟壓板投退狀態一致性、關聯性校核比對。

3）裝置指示燈

裝置指示燈狀態信息采集同樣存在數據盲區。運行、檢修人員主要通過巡視裝置指示燈狀態來判斷是否存在異常，再加上巡視周期長、巡視工作量大等因素，運行隱患無法及時發現并消除。

本文提出在變電站繼電保護室中加裝軌道升降式攝像頭的解決方案，由攝像頭實時采集裝置面板照片，經過視頻監控系統傳輸至智能運維系統，智能運維系統的圖像識別模塊獲取圖片后，基于圖像識別技術識別裝置指示燈位置及色彩，從而獲取裝置指示燈的狀態信息。

考慮到個別變電站對于軌道攝像機安裝條件的限制，也可采用狀態量信號融合計算的方式完成指示燈狀態虛擬采集，即根據二次設備內部計算邏輯，通過組合相關聯狀態量信號創建指示燈狀態表達式，智能運維系統通過實時采集的相關聯狀態量進行邏輯計算后得到裝置指示燈狀態信息，直觀呈現給巡視人員。

在巡視策略方面，本文提出使用以下兩種策略相結合的方法。

（1）靜態參考值比對策略。對于裝置故障、裝置告警等異常指示燈，對比策略采用與統一參考值對比即可，指示燈異常推斷裝置故障。

（2）多參數比對策略。對于狀態類指示燈，如開關分合閘指示燈、壓板投退狀態指示燈等，需對比相應的信號實時值，若不滿足一致判據，則推斷裝置故障。

4）裝置定值及軟壓板

智能運維系統實時采集裝置定值和軟壓板狀態信息，無需進行數據源改造。

由于裝置定值和軟壓板參考值相對固定，本文提出使用以下兩種策略相結合的方法。

（1）靜態參考值比對策略。在前期輸入定值單參數后，可將定值與軟壓板實時值與定值單核對，在巡視系統與定值系統數據打通的情況下，此策略實用性及可靠性進一步增強。

（2）動態參考值比對策略。將定值與軟壓板實時值和其他狀態參數比對，利用狀態參數之間的關聯關系判斷設備是否存在異常。

5）裝置采樣

智能運維系統實時采集裝置模擬量信息，無需進行數據源改造。

由于模擬量信息具有不同的特點，需根據信息類型及其運行特性，使用不同的巡視策略，本文提出使用以下三種策略相結合的方法。

（1）參考范圍比對策略。對于電壓采樣值等，因其具有長期運行在一定范圍內的特點，可采用參考值范圍比對策略。結合相關規范和實際運行數據，為被測量設置上下限，超出合理區間時報警。此策略可基于相關規范指標進行優化，結合歷史運行數據適當縮小參考值區間，達到早感知、早報警、早處理的目標。

（2）波動幅度比對策略。對于裝置溫度、光強等內部狀態采樣值，其在一段時間內波動幅度較小，并不容易設定其絕對值范圍，可采用與前一次采樣計算差值的巡視策略，當差值過大時表示裝置存在異常情況。

（3）關聯數據比對策略。對于雙套配置的保護裝置、智能終端及過程層設備，可采用A套數據和B套數據互相比較的巡視策略，在數據變化頻率較高的環境下，通過同源比對檢測判別數據采樣和傳輸通道是否存在故障。

1.2 巡視數據積累模型

二次系統設備擁有豐富的狀態信息，對海量數據進行有效整合、價值挖掘，能夠幫助運行、檢修人員快速掌握設備運行情況。

本文針對二次系統提出基于智能運維系統的數據積累模型如圖1所示，用以支撐對二次系統設備的全方位狀態評價。

圖1 二次系統設備數據積累模型

從二次設備本身出發，將反映二次設備運行狀態的數據按照從外往內的順序建立數據積累模型，依次為附件狀態、運行狀態、自檢狀態、基礎信息四個維度。附件狀態維度描述裝置外圍相關輔助設備是否存在異常，包括空開狀態和硬壓板狀態等，其中空開狀態信息可從D5000系統獲取，硬壓板狀態可從保信主站獲?。贿\行狀態維度描述外部輸入及裝置可配置選項是否存在異常，包括定值狀態、軟壓板狀態、通信狀態、遙測量狀態等，其中定值和軟壓板狀態從保信主站獲取，通信狀態和遙測量狀態同時從D5000系統和保信主站獲取，提高數據采集豐富度；自檢狀態維度描述裝置內部軟硬件是否存在異常，包括裝置溫度、指示燈狀態、通道光強及其他自檢信號等，其中裝置溫度、通道光強及其他自檢信號從保信主站采集，指示燈狀態從視頻監控主站采集；基礎信息維度描述裝置固有的屬性，包括裝置型號、所屬間隔、所屬屏柜、所屬變電站、裝置廠家、是否在運、關聯備件編號、生產日期等，為檢修人員分析決策提供支持。

1.3 趨勢性預測分析方法

利用數據積累模型，智能運維系統不僅能夠發現存在異常情況的設備，還能通過對獲取到的各類狀態信息進行統計分析，基于不同的分析方法和預測模型，預測二次系統設備的狀態趨勢，發現尚未引起故障的潛在風險，使用戶能夠提前安排預防性檢修工作，以避免帶來嚴重資產損失的故障發生。

1）時間序列分析法

時間序列分析法常用于設備自檢狀態量的趨勢性預測。同一臺設備的固有參數在正常運行周期內一般變化較小，當某些元件加速老化或發生異常時，在參數的歷史曲線中會有所體現。例如，在繼電保護小室溫度恒定的情況下，最近30次采樣的裝置溫度呈持續上升態勢，裝置溫度散點圖如圖2所示，通過歷史數據分析判斷裝置存在風險，需安排預防性檢修。

圖2 裝置溫度散點圖

2）雷達圖分析法

面向單一設備，將數據積累模型中每項狀態數據作為一個維度，繪制裝置狀態雷達圖如圖3所示。外層界限是狀態期望值，內層界限是故障閾值，當實時采樣值落在外層界限和內層界限中間時，不會顯示狀態異常，但從雷達圖的角度容易看出多個采樣值靠近內層界限，這種情況代表裝置臨近故障的邊緣，需安排預防性檢修。

3）人工神經網絡分析法

隨著數據量的快速積累，人工神經網絡具備深度學習的基礎，利用其高度的自適應和容錯特性等特征優勢，建立數據模型并分析二次系統設備狀態規律。因電力二次系統設備的故障樣本較少，反映故障過程數據變化的樣本更少，人工神經網絡可從海量正常狀態數據出發，建立數據分析模型，由正常狀態的數據變化規律推導異常狀態判定條件。

圖3 裝置狀態雷達圖

2 智能巡視技術應用

2.1 巡視系統架構

根據電力行業的發展現狀及自身特性，巡視技術必須具備可靠性、經濟性、可配置、可擴展、可交互等技術特點。

本文提出的技術方案是建立一套智能運維系統，融入現有的電力系統網絡結構，與已有的數據平臺建立數據傳輸通道，解決電力系統網絡跨區數據傳輸的問題，充分利用現有網絡數據資源，從調控中心D5000系統、保護信息主站系統、故障錄波系統、視頻監控系統等多個專業應用系統主站采集巡視數據。智能運維系統網絡結構如圖4所示。

智能運維系統采用B/S模式，在調控中心部署系統服務器，采集實時生產運行數據、保護信息數據、監控視頻數據等信息，依靠計算機程序對指定數據進行實時統計分析，完成對智能設備、指示燈、空開、硬壓板、定值、軟壓板、裝置溫度、光強、電壓電流測量量等對象的巡視工作。依托用戶權限管理，局域網內部任何具備瀏覽器軟件的計算機都能使用智能運維系統。

變電站內遠動裝置收集保護、測控裝置上送的信號。通過IEC 101/104規約在Ⅰ區與調控中心D5000系統建立通信，上送二次系統設備的空開狀態、電壓電流測量量等二次設備數據信息。Ⅰ區D5000系統經過正向隔離裝置向Ⅲ區進行數據同步，并由Ⅲ區的D5000系統通過文件或數據接口的方式向智能運維系統發送數據。

圖4 智能運維系統網絡結構

變電站內保信子站收集保護裝置、壓板集中監控主機上送的數據。通過國網103規約在Ⅱ區與調控中心保信主站系統建立通信，上送硬壓板狀態、定值、軟壓板狀態、裝置溫度、光強等保護裝置數據信息。Ⅱ區保信主站經過正向隔離裝置向Ⅲ區進行數據同步，并由Ⅲ區的保信主站通過文件或數據接口的方式與智能運維系統進行數據交互。Ⅲ區保信主站提供數據召喚接口，由智能運維系統下發召喚數據命令，保信主站接到命令后經過反向隔離裝置傳遞至Ⅱ區保信主站，Ⅱ區保信主站從保信子站調取實時信息后發送至智能運維系統。

變電站內加裝導軌移動升降式攝像頭，由站內視頻監控子站采集圖像信息，包括裝置面板實時圖像等內容，經視頻網絡防火墻發送至綜合數據網的統一視頻平臺，由統一視頻平臺通過數據接口的方式與智能運維系統進行數據交互。

智能運維系統布置在Ⅲ區，通過數據接口向D5000系統、保信系統、視頻監控系統查詢實時數據，經過分析輸出巡視報告，用戶通過Ⅳ區的工作站經防火墻訪問智能運維系統。

2.2 巡視業務流程設計

智能巡視的工作流程應包含數據模型的初始化關聯配置、巡視任務配置、實時數據采集、數據清洗、統計分析、結果展示和存儲等環節，如圖5所示。

圖5 巡視業務流程

1）數據關聯配置。在軟件實施時，配置人員根據各變電站的實際情況，對數據源相關屬性及分類進行加工，完善數據與設備對象的映射關系。

2）用戶登錄和權限校驗。

3）巡視任務配置。在軟件調試完成后，根據地方電網公司運行檢修部門相關要求，配置巡視任務參數，包括巡視設備范圍、巡視對象類別、巡視策略、自動巡視周期、巡視結果推送要求等。

4）數據采集。根據巡視任務配置內容和設備數據關聯關系，通過數據接口，在指定時間向D5000系統、保信系統、視頻監控系統采集目標數據。

5）數據清洗。根據既定的各類巡視對象數據屬性規則，判斷數據的完整性、惟一性、權威性、合法性是否符合要求，為數據分析提供前提。

6）數據分析。用數據積累模型將關聯數據進行分類整理，根據巡視任務配置的巡視策略，將清洗后的數據與各自的參考值、參考范圍進行比對，判斷其是否存在異常情況。

7）結果展示。以巡視報告的方式呈現每次智能巡視分析結果，內容包括巡視時間、巡視設備、巡視異常情況統計、實時值記錄、參考值記錄、處理建議等。同時，通過數據歷史曲線、多維數據分析等功能，對設備狀態進行趨勢性預測，協助用戶快速了解設備安全風險，合理安排檢修工作。

3 智能巡視功能定制

3.1 巡視目標定制

在設備對象選擇上，根據系統記錄的變電站內二次設備全方位的屬性信息，包括設備的物理位置、所屬屏柜、所屬間隔、設備類型、設備型號等，用戶即可在設備列表里快速選擇巡視設備對象，也可根據設備的共同特征進行篩選，同時選中多個設備。例如某間隔下的所有二次設備、220kV的所有保護裝置等。

在巡視目標選擇上，可選擇空開狀態、硬壓板狀態、指示燈狀態、定值、軟壓板、遙測量實時值、裝置內部檢測信息等多個類別的對象，根據每類對象的巡視需求差異，有針對性地配置巡視任務，能更好地滿足運檢部門的個性化需要。

3.2 巡視周期定制

在巡視周期選擇上，由于智能運維系統的巡視工作具備速度快和成本低的特點，對比傳統巡視模式有了質的飛躍，運檢部門對設備的巡視頻率要求可以擺脫時間和經濟成本限制，提出更個性化的巡視時間要求。智能運維系統結合多種配置方式，實現巡視周期配置最大的自由度。例如將巡視時間配置為“每三天巡視一次”、“每周一和周四巡視一次”、“每月1、15日巡視一次”等，在低運行成本的前提下與運檢部門的工作安排時間節點具有更高的契合度。

4 應用效果

關鍵技術在泰州二次系統智能巡視示范應用，取得了良好效果。巡視成本及效率分析見表1。

表1 成本及效率分析

由表1可以看出，本文提出的技術方案在多個方面產生顯著效益：①降低巡視成本，包括人力成本、培訓成本、辦公耗材成本、勞保用具損耗成本、資料保管成本等；②實現數據采集自動化，避免了巡視中人為差錯風險，提高了數據的準確性和時效性，同時使數據更容易存儲，降低了歷史巡視數據丟失的風險；③提高故障處理效率，依托系統的統計分析功能，檢修人員能夠更快速地定位故障并安排工作，降低安全風險，延長設備使用壽命；④增強管理智能化水平，絕大部分工作由系統自動完成，解決了傳統巡視中對巡視人員業務水平和工作經驗過度依賴的問題，對海量數據價值挖掘及高級應用極具參考價值。

示范應用過程中，智能運維系統曾報出“1號主變AB套保護軟壓板異?！备婢畔ⅲ唧w為A套主變保護“閉鎖高壓側備自投軟壓板”值為1，B套主變保護“閉鎖高壓側備自投軟壓板”值為0，原因是現場調試工作結束后，恢復軟壓板原始設置時存在遺漏，人為因素導致AB套軟壓板投退不一致問題發生。

5 結論

變電站二次系統智能巡視技術能夠確保巡視數據的真實性和時效性，為及時發現設備異常隱患、預判設備劣化趨勢、輔助異常診斷處置提供科學、精準的技術支撐。

智能巡視技術在泰州垛田變電站二次系統巡視工作中成功應用，顯著降低了工作人員的勞動強度，提高了工作質量、效率，提升了管理智能化水平，有效確保了變電站二次系統的安全穩定運行。智能巡視技術的推廣應用，將在變電站二次系統海量數據處理和數據挖掘中發揮更大的作用、產生更高的價值。

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Intelligent inspection technology for secondary system based on data source transformation

YAO Jun1ZHANG Zhihong1CHEN Shaobu1ZHANG Yurong1XU Quan2

(1. State Grid Taizhou Power Supply Company, Taizhou, Jiangsu 225300;2. State Grid Xinghua County Power Supply Company, Taizhou, Jiangsu 225700)

With the continuous increase of equipment scale in the substation secondary system, the manual inspection of the secondary system is characterized by low efficiency and weak effect. The problem of insufficient carrying capacity of operational inspection and professional inspection personnel is becoming increasingly prominent. It is urgent to study the intelligent inspection technology of the substation secondary system and promote the inspection mode from traditional manual inspection to intelligent inspection. This paper proposes a differentiated intelligent inspection strategy for secondary system based on data source transformation without blind spots, the inspection data accumulation model and the trend prediction method of equipment state. Relying on the existing data network architecture and transmission channels, the intelligent panoramic perception and intelligent operation and maintenance system of secondary equipment status is constructed, which integrates intelligent inspection technologies such as multi-source data collection and cleaning, state trend prediction and analysis, inspection task customization and interaction to achieve efficient, accurate and intelligent inspection of the secondary system.

substation; secondary system; intelligent inspection; data source transformation

2022-03-04

2022-05-11

姚 軍（1970—），女，江蘇省泰州市人，碩士，主要研究方向為電網建設。