大數據時代超高壓電網運維技術研究

摘""要：大數據時代，電力系統的復雜度和日常運行需求不斷增加，超高壓電網憑借其所具有的輸電距離長、輸電容量大等優點，一躍成為保障電力安全和穩定的重要基礎設施。以超高壓電網為研究對象，結合大數據時代所具有特征，探討了大數據技術在電網運維領域的具體應用，內容主要涉及將數據分析模型用于電網運維、將大數據技術用于電網巡檢兩方面，以供參考。

關鍵詞：大數據""運行維護""設備巡檢""超高壓電網

中圖分類號：TM73

Research"on"the"Operation"and"Maintenance"Technology"of"Ultra-High"Voltage"Power"Grid"in"the"Era"of"Big"Data

YIN"Lingxiang"""MA"Lidong

Ultra-High"Voltage"Company"of"State"Grid"Ningxia"Electric"Power"Company"，"Yinchuan，"Ningxia"Hui"Autonomous"Region，"750004"China

Abstract："In"the"era"of"big"data，"the"complexity"and"daily"operation"requirements"of"the"power"system"continue"to"increase."The"ultra-high"voltage"power"grid，"with"its"advantages"of"long-distance"transmission"and"large-capacity"transmission，，has"become"an"important"infrastructure"for"ensuring"power"safety"and"stability."Taking"the"ultra-high"voltage"power"grid"as"the"research"object，"and"combined"with"the"characteristics"of"the"big"data"era，"this"paper"explores"the"specific"application"of"big"data"technology"in"the"field"of"power"grid"operation"and"maintenance."The"content"mainly"involves"using"data"analysis"models"for"power"grid"operation"and"maintenance，"and"using"big"data"technology"for"power"grid"inspection，"for"reference.

Key"Words："Big"data;"Operation"and"maintenance;"Equipment"inspection;"Ultra-high"voltage"power"grid

很長一段時間內，我國供電企業均要依靠監視設備狀態的系統完成排查電網設備缺陷、維護設備和整修設備等工作，該方式存在滯后性，無法充分實現運維工作的價值。新時期，隨著技術的發展，將大數據用于電網運維成為可能。企業應結合大數據時代特征，多措并舉，全面推進精益運維工作，由此提高超高壓電網的數字化程度，在實現提質增效目標的前提下，使設備大數據被盡數轉化成運維生產力，確保運維工作質量、管理水平達到預期。由此可見，圍繞如何將大數據用于電網運維展開討論極具現實意義，應引起重視。

1""課題研究背景

在追求提質增效的當下，新能源所具有間歇性、隨機性和波動性特點給電網運行產生的影響逐漸顯露出來，對電網運維方案、技術進行優化創新迫在眉睫。將大數據技術用于電網運維是大勢所趨，企業可通過對電網運行數據、設備狀態、環境因素等海量信息進行采集和分析，掌握電網運行規律，預測設備故障，制定更符合現實情況的運維決策，從而提升運維效率和精確度[1]。此外，還可以將大數據、AI與電網運維結合，通過智能預警、故障診斷和自動化處理，進一步提升電網的可靠性和穩定性。當然，將大數據技術用于電網運維也面臨著一定的挑戰，例如：由于數據體量大且類型較多，實時處理難度大，企業只有對運維技術進行不斷創新和升級，才能使大數據的價值在電網運維領域得到實現。因此，研究超高壓電網的運維技術是提升電網運行安全性、經濟性的關鍵，企業可以結合實際需求，有針對性地引入先進的數據分析手段和智能化技術，有效提高運維管理水平，確保其在現代化電力系統中穩定、高效運行。

2""大數據技術在電網運維中的應用

2.1""數據分析模型用于電網運維

實踐經驗表明，將數據運維模型用于電網運維，有助于提前了解設備狀態并推斷變化趨勢。具體應用見表1。

實際工作中，有以下三點需要引起重視：

（1）基于變電站設備、接點測溫結果建立完整的臺賬，為判斷設備是否存在過熱的問題提供便利。如果測量對象溫差、溫升持續上升，但設備溫度并未超出允許范圍，則應提高對該設備的重視力度，通過增加測溫頻次、監視間隔負荷的方式，及時發現并解決問題，如果測量對象的溫度高于允許上限，則要根據規定對該設備進行處理[2]。隨著工作效率提高，故障、安全問題的影響明顯降低。

（2）收集變電站既有設備所承受SF6壓力相關數據并建立專項臺賬，嚴格按照計劃在規定時間開展巡視工作，將巡視所得到數據寫入臺賬，通過分析每次巡視所抄取數據，掌握壓力變化趨勢，對SF6壓力給設備造成的影響有所了解。如果監測對象的SF6壓力持續下降但未跌破額定壓力，則需要調整抄取該設備搭載壓力表各項數據的頻次，通過嚴格監視壓力表、間隔負荷，確定補充氣體的時間，由試修人員負責補充氣體，避免設備出現難以處理的故障；反之，如果監測對象的SF6值已經低于允許范圍的下限，則要盡快對其加以處理[3]。

（3）提高對變壓器夾件、鐵芯接地部位電流大小的重視力度，整理接地電流并建立臺賬，對比每次測量所得到的數據，繪制可以展示接地電流歷史變化情況的趨勢圖，根據變化趨勢、實測數據判斷監測對象是否存在故障，用事前預防代替事后處理，在保證運維效果的前提下，對運維成本加以控制，使供電過程更加穩定且可靠[4]。

2.2""將大數據技術用于電網巡視

以往檢修故障的方法以事后分析為主，該方法對檢修時間有一定的制約，在大數據技術飛速發展的當下，基于大數據技術分析海量數據、判斷故障并制訂解決方案是大勢所趨，可有效彌補常規工作方式的不足。隨著三維量測技術的發展，高精度的數字化建模變得可能，為電網實物資產向數字資產的轉化提供了空間基礎，同時也為后續的數字孿生技術應用創造了條件。在此背景下，越來越多電力公司將超高壓系統作為首選網架結構，作為組成電力生產系統必不可少的部分，超高壓設備在維持系統正常運行方面發揮著其他設備無法代替的作用，實時監測此類設備情況，根據監測所掌握的數據信息判斷設備是否存在故障，不僅能夠使運維工作有據可依，還能夠進一步加強電網的可靠性與穩定性[5]。隨著時間的推移，大數據被用于電網巡視的頻率增加，其應用方向也因此而變得更加明朗，主要涉及以下兩方面。

2.2.1""巡視/收集數據

調查發現，現階段，多數電力公司仍沿用常規巡檢方式，即人工巡檢并錄入數據，雖然該方法支持自動錄入數據信息，但存在巡檢內容無序、設備狀態無法得到實時展示的問題，同時，確定缺陷性質及原因的難度也相對較大。為避免上述問題持續發酵而給巡檢、運維設備造成難以挽回的影響，有關人員提出了將大數據技術用于日常巡視的建議。超高壓電網具有接入設備總量和類型多、覆蓋范圍廣的特點，每日需要花費大量時間、精力巡視，加之目前尚未針對描述缺陷的用語制定規范標準，重復錄入相同缺陷的情況時有發生。新時期，對大數據技術加以應用可有效解決上述問題，企業只需派人巡視較易出現質量問題或是故障的設備，手動錄入設備性能參數，計算機便能夠根據所錄入數據描述缺陷并整理成完整的報告，為集中管理設備提供便利。具體工作方案如下：以既有大數據技術為依托，針對超高壓電網建立云平臺，由云平臺以設備性能參數、出廠信息和其他資料為依據，結合外界環境、運行工況，對每日重點巡查的對象加以確定。隨后，借助智能設備完成巡查任務，通過拍攝圖片或是錄制音視頻，將設備情況記錄在智能設備內并同步到云平臺（如圖1所示）。云平臺以設備信息為依據，通過分析對設備是否健康、未來變化趨勢加以判斷，由此確定設備當前狀態和運維建議。待巡檢設備的工作告一段落，智能設備將在系統算法的輔助下，對距離該設備最近的其他設備具體位置加以確定，并過渡到下一工作環節。事實證明，將大數據技術、智能設備用于電網巡檢，不僅能夠使巡檢步驟和操作方式更加規范，還能夠提高設備隱患被提前發現的可能性，使運維工作價值得到最大化實現。

2.2.2""預測/發現故障

超高壓系統自帶數據庫不僅包括SCADA、SR等全局數據，還包括紅外圖譜、油位及油溫等專項數據，海量數據為預測、發現故障提供了便利。企業在組織開展運維工作時，可以先整合異構數據信息，結合數據信息的性質，分別將其存入對應文件系統或是數據庫，形成完整且有實際意義的索引樹，在此基礎上，對比發生故障前后設備各項性能數據，剔除無用以及無效數據，通過先聚類再分類的方式，掌握設備運行狀態，隨后，基于推薦算法、機器學習算法，全面分析故障并預測潛在風險，據此建立可用來對故障進行預測的模型[6]。所建立模型能夠在內容過濾、協同過濾指令的指導下，使用典型案例、歷史數據進行訓練，針對既有數據展開風險評估還有缺陷預測，根據計算所確定召回率、準確率，有針對性地調整參數，由此為預測及發現設備故障的工作提供便利，通過制訂、實施專項維護方案，將發生故障的可能性降至最低，使電網能夠更加安全、穩定地運行。

3""結語

綜上，大數據時代，電力系統的發展方向可以簡單概括為復雜化、大型化以及大容量化，隨著互聯網與能源融合程度的加深，電網智能化程度明顯提高，這也給運維工作提出了更為嚴格的要求。企業應對設備性能參數、運行數據引起重視，通過建立專項臺賬等方式，對數據潛能進行深入挖掘，根據各項數據所傳遞信息，確定設備故障及缺陷特征，并將其作為開展運維工作的主要依據。這樣做能夠使運維工作由事后處理變更為事前預測，將缺陷及質量問題給設備造成的影響降至最低，電網日常運行所具有的安全性、可靠性以及穩定性自然能夠得到保證。

參考文獻

[1]王峰，朱佳，焦邵麟，等.超高壓電網反時限零序電流保護定值二次型優化方法[J/OL].南方電網技術：1-8[2024-09-25].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1643.TK.20240518.2048.006.html.

[2]畢可強.超高壓電網二次設備狀態評估方法研究[J].科學技術創新，2024（1）：47-50.

[3]胡忠山，王帥伊，楊洋，等.數字化風險地圖智能化風險管控：南方電網超高壓電網高質量運行維護實踐[J].中國質量，2023（10）：11-16.

[4]高鈺堃，趙明，李本瑜，等.應對變電站二次直流失電的超高壓輸電線路相間保護方案[J].電力自動化設備，2024，44（1）：188-195.

[5]孫正偉，劉家慶，鮑斌，等.超高壓電網反時限零序過流保護簡化整定方法[J].電力系統保護與控制，2020，48（17）：18-26.

[6]趙曉東.提高超高壓電網運行風險管控水平[J].內蒙古科技與經濟，2020（16）：116-117.