冀北智能运维管控系统的设计与实现

◆赵 盟 王 馨 郑一博 许 鹏

冀北智能运维管控系统的设计与实现

◆赵 盟2王 馨1郑一博1许 鹏2

（1.国网冀北电力有限公司电力科学研究院华北电力科学研究院有限责任公司 北京 100045；2.国网冀北电力有限公司 北京 100053）

系统按需求集成多个业务系统，将设备基础台账、空间信息、运行信息、风险预警、状态监测告警和公网气象预警等信息整合在一起，实现设备风险的评估、发布、预防和跟踪；利用大数据分析技术对设备缺陷进行深度挖掘，从不同维度分析出设备缺陷与生产厂家、设备缺陷与地理位置、设备缺陷与运维管理水平之间的关联关系，形成多层次全方位的电网管控体系，为公司领导提供全局概况；为生产管理部门提供辅助决策和智能化管理平台。

业务集成；大数据分析；全局概况；智能化

0 引言

随着国网信息化建设的推进，一大批基础平台和业务系统上线运行，大幅提升了电网设备的运维管理水平，同时也积累了海量的基础数据和历史记录，为下一代智能系统的研发奠定了基础。但由于各业务信息系统繁多、分工精细，运维人员需要访问不同的业务系统，来回切换，很容易迷失在对业务系统中的操作中，难以对整个电网的运行情况有一个总体的认识。

智能运维管控系统的研究开发，为解决上述问题提供了一种新的解决方法和途径。智能运维管控系统以电网GIS平台、PMS2.0为基础，利用大数据分析技术，将多源、多业务信息数据融合在一起，开展基于数据的图形展示与分析研究，实现了跨业务系统的数据统计和分析，实现了多纬度、多业务全局分析的功能，避免了多系统切换查看数据的尴尬，使运维检修管理工作更为全面和智能；同时系统基于数据的图形展示和分析手段，以地理信息、各类图表将统计分析结果表达出来，更易看出变化趋势，发现潜在规律，并且直观明了，使分析结果更加具有说服力。

1 关键技术

1.1多元信息融合技术

运用包含企业服务总线ESB[1,2,3]、智能电网AC2总线[4]等在内的多元信息融合方案，在包括设备静态台账信息、动态监测信息、现场视频信息、基础地理信息、机器人无人机巡检信息、电网资源地理信息等数据资源的基础上，实现与雷电定位系统、D5000调度系统[5]、智能变电站、电能质量、配电抢修等多种新建、在建信息系统的信息集成，形成丰富和较为完备的信息资源库，将多维度、多种类、多结构、多媒体信息进行融合，综合处理，综合评价，从而全面掌控生产管理和电网运行状态。

1.2远程诊断技术

系统充分利用多媒体技术、虚拟现实技术，电网空间分析与展示技术，通过对不良工况等相关信息的接入，扩展对设备缺陷的诊断维度和设备覆盖范围，完善设备状态评价方法，运用故障模式分析、故障树分析等方法建立专家知识库，运用基于可信度的序惯推理及案例推理，充分考虑相关事件的影响，实现基于完备基础信息接入的输变电设备状态诊断，从而提高检修决策的针对性，实现设备全寿命周期的状态实时评估。

1.3设备智能诊断技术

基于数据挖掘技术，开展智能诊断分析研究，建立基于设备台账运行数据、状态监测数据、技术监督信息、气象、负荷等数据信息的设备智能诊断分析方法，预测故障发生和发展的可能，展示设备可靠性参数随运行年限、气候环境、异常工况、负载状态等相关因素的变化关系，实现对输变电设备输电网优化运行、风险监控与维护决策的有效支撑。

2 数据来源

智能运维管控系统的数据类型有设备图形、设备台账、运行状态、雷电数据、气象数据、360度全景照片、智能巡检数据、专题图数据、故障跳闸、输电重要通道、交叉跨越等。每类数据都有各自的来源,电网GIS平台提供设备图形和专题图数据；PMS2.0提供设备台账、运行管理信息；状态监测系统提供设备运行状态信息；调度系统D5000提供雷电和故障跳闸记录；气象数据从公网接入；360度全景照片来自无人机近距离对线路和变电站的拍照；智能巡检数据来自直升机、无人机、机器人巡检记录；专题图数据则是电网公司每年制作的污区图、风区图、雷害图、冰区图等。上述信息在结构化数据中心[6]和系统数据库进行汇聚，详情如图1所示。

图1 系统数据来源

3 总体设计

3.1应用平台

智能运维管控系统的应用平台有ArcGIS API for Flex[7]和Oracle 11g，前者用于前端界面的开发，实现在地图上叠加电网资源、绘制设备符号、标注相关信息，进行空间计算和数据可视化分析；后者用来存储状态监测系统、公网气象、巡检机器人和无人机定时和实时传送过来的数据，以及系统配置等数据。

3.2架构设计

智能运维管控系统实现设备空间图形、基础台账和业务数据的集成，通过空间数据和业务信息数据的融合、分析计算，最终实现多源数据和业务信息的可视化综合展示。系统总体架构分为数据存储层、数据访问层、应用服务层、表现层[8]，如图2所示。

图2 系统总体技术架构图

（1）数据存储层

数据存储层以关系型数据库为基础，对接入的在线监测数据、公网气象数据、雷电数据、系统配置信息，包括图形、属性，通过数据层进行统一存储管理。数据存储层进行数据库结构设计，分析存储系统所需的数据，包括图形数据、智能巡检数据、气象数据、状态监测数据，还有用户、权限、配置等数据。

（2）数据访问层

数据访问层提供访问数据的接口，业务逻辑层通过统一的数据访问接口对存储在数据库和文件中的图形数据、栅格数据、电网拓扑数据和台账数据进行查询访问；数据访问层同时提供数据接入服务，用于访问其他业务系统以服务方式对外发布的数据，完成对在线监测系统、生产管理系统、调度管理系统、气象服务器数据的访问和存储入库工作。

（3）应用服务层

应用服务层提供各类数据信息展现和查询分析服务，主要包含电网图形服务、属性信息服务、风险预警服务、其它信息服务四大类，每大类服务又包含不同的信息服务，这些服务通过封装不同的业务逻辑组件实现，另外还可以通过企业服务总线调用其他业务服务接口来实现部分功能。这些服务可以被表现层各类应用调用。

（4）表现层

表现层通过调用应用服务，实现前端业务功能，供用户交互操作。系统采用B/S架构，主要用来访问电网GIS平台、数据中心，通过使用富互联网应用技术，形象直观的提供电网图形浏览、业务信息展示、综合告警管理、统计分析和图表综合展示功能；此外可以直接查看电网图形关联的设备台账信息和其他相关信息，实现图数互查等交互界面相对简单的应用场景。

4 功能设计与实现

系统作为PMS2.0的高级应用，按照业务需求，设计了图形管理、信息统计、通道管理、智能巡检、在线监测、特殊区域、雷电管理、360全景扫描、故障测距、气象展示、运维检修、风险预警、缺陷分析、状态分析、技术监督、多源数据可视化等大功能模块，其中后六个模块为系统高级应用功能。每一个功能模块由若干小模块和功能点组成，共同完成同一业务所涉及的功能。

由于功能模块多不能一一介绍，下面以在线监测和风险预警模块为例，介绍系统功能设计和实现情况。

4.1在线监测

在线监测包括输电在线监测和变电在线监测两大类。模块提供总览和分项设备信息展示窗口。总览页面提供监测装置运行情况统计、运行年限统计、生产厂家统计、资产归属统计等功能；分项设备信息展示窗口提供装置地理分布图、导航树、简要统计面板、详细信息展示以及历史数据查询统计功能。地理分布图上形象展示分项监测设备装置地理分布情况；导航树提供监测设备在输电线路、变电站下的安装情况；简要统计面板统计该类监测设备的总量及各地市安装量；详细信息展示面板提供实时监测数据展示、历史数据查询、各类统计曲线，绘制日平均值的月度/年度曲线、日最大值的月度/年度曲线，展示一段历史时间内的最大值、最小值、平均值等。

借助上述功能点的操作，运维检修员可以全面掌握输电线路、变电站内监测点分布情况，当前运行情况，查看监测点的当前测量值和变化趋势。

4.2风险预警

风险预警是系统的核心功能，包括输电设备风险预警、变电设备风险预警、环境监测预警、在线监测告警、公网气象预警和火山预警6个高级功能。每个功能背后建立了相应的知识库及阀值条件，以及配合这些条件自行处理业务数据的流程步骤，集成了多种分析手段，体现了系统的智能化水平。下面以公网气象预警为例来说明风险预警的实现过程。

（1）建立气象灾害预警量化指标库

通过分析近几年来由气象灾害引发的电网故障及其发生的原因，以及故障发生时的气象条件，初步确定各类气象灾害可能发生的量化的气象指标条件。

为了规则库的修改维护方便和灵活，这些气象灾害类型、等级以及气象指标条件可以进行自定义。气象灾害预警量化指标库的建立，为气象预报数据的实时自动化批量处理与实时在线决策分析提供了基础。

（2）建立智能气象灾害预警机制

气象灾害预警机制是处理气象预报数据，生成气象灾害预警信息的一套流程(见图3)，主要分为数据接收、数据处理、指标判定、预警记录生成、预警区域图形生成、预警区域图形融合、预警影响范围分析、提炼预警信息和发送预警信息九个步骤。流程执行实现过程如下：

①系统通过后台任务定时获取气象数据，进行解析和存储；

②根据预警指标库中指标对气象数据文件中的气象数据进行分组统计，用于气象预警分析；

③然后根据气象预警类型的气象指标条件进行SQL提取，将各类气象预警类的气象指标条件翻译成对气象数据的条件过滤语句，对气象数据表执行过滤查询；

④将过滤查询结果即气象预警记录存储到单独的表中，再根据预警类型及预警级别阀值对气象预警信息分类；

⑤将气象预警记录与测点记录表进行关联，获取预警记录的位置信息。通过位置信息生成一个空间点，对空间点执行空间缓冲区分析，使用的缓冲半径取自预警类型中的影响半径的定义；

⑥对于同一天同一预警类型且同一级别的预警区域图形，如果相交，则需要进行合并，生成一个新的预警区域图形对象；

⑦每一预警区域图形对象作为空间查询对象，对设备图层（杆塔、变电站等）执行空间查询（包含关系），查询结果为该预警区域图形对象的影响范围；

⑧对这些查询结果（设备记录）进行单独存储（存到预警区域影响范围表），同时记录与之相关的预警区域图形对象ID；汇总分析预警区域图形的影响范围，生成一条有关气象预警时间、内容的消息记录；

⑨以手机短息和邮件形式自动将预警信息发送给生产一线专责。

整个流程涉及GIS空间分析、消息发送和数据分析多项技术。

系统每天自动接收气象局提供的未来三天的气象预报信息和天气预报信息，经过统计分析后根据预警类型指标定义自动提取预警区域和受影响的范围，经手机短信和邮件形式自动将预警信息发给生产一线专责。

图3 气象在灾害预警机制

（3）气象灾害预警信息确认

由系统自动生成的预警信息经人工检验后，在预警记录信息上添加确认标签和注释信息。通过信息确认统计出预警的准确度，准确度低的，表明指标库存在改进的需求。指标的调整需要不断观察和总结、修改，逐步提高灾害预警的准确度。

5 结语

智能运维管控系统的建设，为多元数据信息融合，建立多层次多方位的电网管控体系进行了一次富有成效地探索和研究。特别是将设备风险预警、在线监测告警和公网气象预警相结合，构建了一套电网风险预警体系，实现了设备风险的评估、发布、预防和跟踪，为电网运维提供了智能化手段，提升了电网运维管理的智能化水平。

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