數據實時分析的電力安全生產監測系統設計

黃杰韜，王澤涌

(廣東電力信息科技有限公司，廣東 廣州 510630)

電力生產指的是對一能源實行轉換后形成電能，對其進行輸送和分配后，為用戶提供電能服務的整個過程，整個過程中包含多個環節[1]，如發電、輸電、配電、變電以及電力營銷等。并且電力生產具備高度集中、統一性的特點，表示即使電網里存在的發電廠數量較多，其均統一接受電網的調度[2]，并設有統一的電能服務質量標準；除此之外，電網對于各個發電廠的電力技術具備統一指導和管理，因此，電力生產的調度、指揮等均由電網的調度部門完成，并且該部門在一個供電區域內呈唯一性[3]。在電力生產過程中的安全性，則是電網實行調度、管理中的重要內容，電力安全生產，能夠最大程度保證電能的服務質量，同時保證電網的安全運行，避免電力安全事故的發生。依據能源局的數據統計，近幾年中，電力生產過程中，發生數十起人身傷亡事故，該結果也表明電力安全生產中的管理依舊存在一定不足，例如安全條例實行不到位、預防措施不完善以及預警的實時性較差等[4]。電力生產過程中，各個影響因素之間存在明顯的關聯性、耦合性以及相互誘發性，因此，對于電力安全生產造成一定隱患[5]。李穩等[6]為提升電力生產的安全性，以ToF技術為核心，實現電力生產安全監測與預警；李偉等[7]為準確判斷電力生產過程中的異常，通過殘差全連接神經網絡完成異常檢測；上述系統為電力安全生產提供一定程度的保證，但是由于電力生產過程中，存在多種安全事故，上述系統無法全部兼顧，存在一定的局限性。因此，本文針對電力安全生產的多種安全事故展開分析后，依據大數據技術，對電力安全生產數據進行實時分析，判斷是否存在安全事故，及時掌握安全隱患，全面監測電力生產過程，保證電力安全生產。

1 電力安全生產監測系統

1.1 安全生產監測目的

電力安全生產監測從宏觀上分析包括電網安全監測和生產安全監測，前者是保證電網運行中網絡的安全，后者是指電力生產中的人身安全[8]，也可理解成安全事件監測。該監測能夠綜合分析電力生產各個方面的安全要素，判斷當下的安全水平，并且可清楚了解安全條例和相關規章制度的執行和管理現狀[9]，及時發現電力生產中安全隱患，提前規避安全事故的發生。電力安全生產監測系統作為一種應用型的系統，其需完成電力安全生產過程中的人身安全事故、設備安全事故以及電網安全事故的監測，可靠掌握電力生產的全過程中。人身安全事故監測是以電力生產詳情為依據，對其進行多維度分析后，獲取影響人身安全事故的主要因素[10]，分析以及掌握人身安全事故的風險和變化情況，為人身安全事故規避提供依據。電力生產設備安全事故監測是對設備的運行狀態實行監測，并且可對設備事故實行等級劃分，依據不同等級采取相應的處理策略。電網安全事故監測是對電網實行全面監測，避免電網系統發生大規模故障，引起電網大范圍癱瘓，并且電網安全事故監測水平也是體現電網安全管理水平的標準。

1.2 大數據技術

大數據技術是數據處理方法的統稱，其包括數據采集方法、數據預處理方法、數據分析方法、數據挖掘方法、數據存儲以及預測建模等。電力安全生產監測過程中，會產生并獲取海量的數據，且數據中包含電力生產安全異常甚至事故數據；除此之外，監測中心會收到海量的預警信息，并且預警信息連續呈現給調度中心預警處理部門或者相關人員，但是該預警信息沒有經過篩選和整合，相關部門和相關人員無法直接依據該信息判斷電力安全生產事故情況，導致安全事故不能及時處理。并且電力安全生產相關數據具備增長特點，因此，為可靠監測電力安全生產情況，實時獲取相關數據，及時分析數據中的異常數據，判斷安全事故，本文利用大數據技術對電力安全生產數據進行相關處理，該技術貫穿整個監測系統，形成電力安全生產的大數據技術框架，如圖1所示。

圖1 電力安全生產的大數據標簽技術框架Fig.1 Big data label technology framework of electric power safety production

該技術框架中，引入數據標簽理論，對電力安全生產過程中的全部數據進行標簽分類，提升各類數據的辨識能力，同時能夠將冗余或者無效標簽的數據刪除。并且，大數據技術框架中，整合了電力安全生產監測、調度管理、視頻等所有數據，依據電力安全生產過程中的不同需求，調動對應的大數據技術，處理相應的數據。文中利用大數據標簽技術快速完成電力安全生產數據的采集、整合、調用以及分析，完成電力安全生產風險以及事故的量化，提升電力安全生產監測可靠性，實時掌握電力安全生產情況。

1.3 系統總體架構

本文設計的數據實時分析的電力安全生產監測系統包含3個部分，分別為電力安全生產層、數據分析層和監控中心層，整體架構如圖2所示。

圖2 電力安全生產監測系統總體架構Fig.2 Overall architecture of power safety production monitoring system

(1)電力安全生產層。該層包含所有的電力安全生產單位，在每一個生產單位部署本地監控站、本地管理服務器、電力安全生產數據采集單位、視頻數據服務器、本地數據存儲服務器、本地調度工作站等，通過交換機以及光纖網絡將采集的電力安全生產數據傳送至數據分析層以及本地監控站，本地監控站依據大數據分析技術分析數據后，在管理調度權限范圍內，可進行電力安全生產的調度和管理；權限范圍外的則傳送至數據分析層。

(2)數據分析層。該層設有大數據處理中心、歷史數據庫、實時數據庫、應用服務器、監控數據網等，主要對采集的電力安全生產數據實行標簽分類、存儲、分析等，保證電力安全生產數據的實時分析，獲取數據中的異?；蛘甙踩鹿蕯祿?，將異常結果發送至監控中心，進行電力生產安全預警。

(3)監控中心層。該層為電網統一管理調度層，主要由調度指揮中心管理，其可完成所有電力安全生產單位的統一管理和調度，主要包含應用服務器、管理認證服務器、監控顯示服務器等。該層可依據電力安全生產事故程度，選擇相應的處理方案；同時該層能夠調度和管理本地電力安全生產單位。調度中心能夠通過監控顯示服務器查看監測結果、事故信息以及處理結果等。

電力安全生產層中生產單位通過數據采集單元獲取電力安全生產數據，通過交換機和光纖網絡同時傳送至本地監控站以及數據分析層，本地監控站對數據實行分析后，實行權限范圍內的調度和管理，權限之外的則傳送至數據分析層；數據分析層對接收的全部數據實行標簽分類以及分析后，獲取數據中的異?；蛘甙踩鹿蕯祿?，發送異常預警至監控中心；監控中心則通過監控顯示服務器查看預警結果，同時選擇相應的處理方案，按照統一的管理標準對電力安全生產單位的電力安全生產情況進行相應處理。

1.4 電力安全生產數據采集單位

電力安全生產層中，每一個電力安全生產單位均部署電力安全生產數據采集單位，用于完成生產相關的數據采集，采集單元中的核心為現場數據采集器，其結構如圖3所示。采集器在采集過程中，為保證其良好的持續性，并且最大程度降低電源模塊和數字信號之間的干擾，因此采集器設計成采集板卡和電源板卡2個部分。采集板卡包含放大器電路、ZigBee模塊、傳感器等；電源板卡則通過電流互感取電線圈對電池充電，為采集板卡充電；除此之外，采集器中還部署電流互感器測量線圈，部署位置為輸電線路上，其結合采集板卡采集電力安全生產線路上的電流等信號，并經由轉發器將現場信號轉發至ARM處理器，該處理器則將信號進行處理后傳送至本地數據存儲服務器。

圖3 電力安全生產現場數據采集器Fig.3 Power safety production site data collector

1.5 電力安全生產數據通信協議

電力安全生產監測過程中，數據通信過程中，為保證數據通信的安全性，均需采用一定的通信協議完成。本文在進行數據通信時主要以交換機、光纖網絡為主，結合電力安全生產監測需求以及數據量的情況，本文采用IEC61850作為本文監測系統的通信協議，保證電力安全生產數據的安全通信，該協議結構如圖4所示。

圖4 通信協議結構Fig.4 Communication protocol structure

IEC61850通信協議為3層結構，其分別為過程層、間隔層以及站控層，協議的每一層均具備相應的功能，并且該協議的每一層中均包含不同數量的通信接口，用于完成不同層之間的數據通信，同時能夠依據通信數據的情況，控制通信鏈路和帶寬，同時能夠完成數據的遠方保護。各個接口的詳情如下：①接口1用于保護間隔和站控2個層之間的數據通信安全；②接口2用于保護間隔和遠方保護之間的數據通信安全；③接口3用于保護所在層內的數據通信安全；④接口4用于保護不同層之間互感器之間信號通信安全；⑤接口5用于控制間隔和過程2個層之間的數據通信安全；⑥接口6用于控制間隔和站控兩個層之間的數據通信安全；⑦接口7用于保護站控和遠方控制之間的數據通信安全；⑧接口8用于保護所在層內的數據通信安全；⑨接口9用于保護所在層內的數據通信安全；⑩接口10用于保護變電站和遠方控制之間的數據通信安全。

1.6 數據實時分析

大數據分析方法是一種能夠對數據內在規律實行挖掘分析的方法，因此，本文采用大數據分析方法完成電力安全生產數據實時分析，其依據采集的電力安全生產數據以及歷史時間序列數據，構建大數據分析自回歸模型，通過該模型反映電力安全生產的運行規律，判斷數據中的異常數據，則階數為m的模型表達式為：

Xi=λi(Xi-1+Xi-2+…+Xi-p)+βi

(1)

式中，λi為異常數據影響強度，i=1，2，…，m，其對應電力安全生產的各個時刻；Xi為電力安全生產參數；βi為噪聲。

由于模型的階數為m，那么上述公式中的參數均具備m階記憶性。因此，如果電力安全生產發生變化和異常時，模型中的參數λi會發生明顯變化。當電力安全生產存在異常時，則依據均值和方法的似然比判斷是否為安全事故，其似然比的計算公式為：

LR=2f(Y)-2E

(2)

式中，E為最大似然估計值；f(Y)為概率密度函數。

依據式(2)的計算結果對電力安全生產存在的安全事故風險實行判斷和預警。

2 實驗結果分析

測試對象為某地區域的電網調度部門，該電網調度共存在發電單位8家，將本文系統部署以及安裝在電網的調度部門以及所有的發電單位，運行系統對其電力安全生產進行監測，統計以及分析本文系統的監測效果。系統安裝以及部署完成后，需先對系統的功能進行測試，實驗對象的應用需求為系統的各項功能均能夠正常運行，并且準確完成功能的執行，獲取系統各項功能的運行結果，見表1。

表1 系統各功能運行測試結果Tab.1 Test results of each function of the system

依據表1測試結果可知：系統各項功能運行正常，均能夠滿足應用需求，電力安全生產監測、監測結果查詢、安全預警等功能不存在無法響應情況，因此，系統具備電力安全生產監測能力。

系統監測需依據電力安全生產數據完成，數據的完整性越好則監測結果越可靠，因此，系統的通信效果與數據的完整性有一定關聯。通信過程中緩存隊列越短則表示傳輸的實時性越高，數據的損壞或者丟失率越低。獲取本文系統在不同傳輸帶寬下，傳輸不同大小數據時的緩存隊列長度結果，結果如圖5所示。

圖5 系統的通信測試結果Fig.5 Communication test results of system

由圖5測試結果可知，隨著通信數據量的逐漸增加，在不同的數據量大小下，緩存隊列長度沒有發生明顯增加現象，隊列長度均處于穩定狀態，即使數據量為100 GB、傳輸帶寬為50 Kbit/s時，緩存隊列長度依舊在0.52 Kbit左右。因此，本文系統通信效果良好，能夠完成電力安全生產數據的實時傳輸，避免緩存時間較長導致數據丟失或者損壞。

為分析本文系統對于電力安全生產監測的應用效果，獲取系統對各個電力生產單位監測視頻的查詢結果、電力安全生產過程中人員作業風險預警結果、參數預警結果以及歷史預警查詢結果，分別如圖6—圖9所示。依據圖6—圖9的測試結果可知，本文系統能夠統一對所有的電力生產單位進行管理，可查看所有單位的電力生產情況，同時能夠查看生產單位的電力生產監控畫面，統計所有電力生產單位的生產事故數據；并且能夠完成電力安全生產過程中人員作業風險預警以及電力生產設備預警，除此之外可查詢歷史預警結果，分析各個電力生產單位的詳細生產情況。

3 結論

電力安全生產的實時、全面監控，能夠保證所有的電力生產單位實時關注電力安全生產情況，同時電網調度中心能夠按照統一的運行標準、能源質量、生產制度等對所有的生產單位的安全生產情況進行統一調度和管理，在監測電力生產設備安全運行的基礎上，實現人身安全事故監測以及整個電網的安全事故監測。

圖6 電力生產單位監測視頻的查詢結果Fig.6 Query results of monitoring video of electric power production unit

圖7 電力安全生產過程中人員作業風險預警結果Fig.7 Warning results of personnel operation risk in process of electric power safety production

圖8 電力生產設備預警結果Fig.8 Warning results of power production equipment

圖9 歷史預警查詢結果Fig.9 Query results of historical warnings

本文則以上述內容為目標，設計數據實時分析的電力安全生產監測系統，多方面利用大數據技術的優勢，實現電力安全生產監測以及異常預警。測試結果顯示：本文系統能夠完成信息化與自動化的結合，最大程度保證電力安全生產信息采集以及通信的實時性，保證信息的完整性，實現電力安全生產的可靠分析，全面檢測電力安全生產情況。