电力自动化变压器检修系统处理技术研究

黄福利

（横琴国际商务中心开发有限公司，广东 珠海 519000）

1 OLAP技术简析

近年来我国电力行业实现了飞速的发展，对于变压器等电气设备的可靠性提出了更高的要求，这就需要从检修处理技术入手进行系统改善，将针对电力变压器日常工作状态的检修工作提到日程上来。

1.1 概念介绍

现阶段我们通常使用联机分析处理技术用于自动化变压器的检修，又称为OLAP技术。该技术的运用主要是通过分析处理数据库中容纳记录的海量历史数据，这些数据为日常管理工作提供了有效寻求依据，工作人员通过对这些数据进行优化处理，确保其中有价值的部分可以得到充分利用，进而为电力系统的建设与企业发展提供完备的后备力量支持。具体来说，工作人员利用联机分析技术从数据库中搜寻所需数据，将其作为各项工作得以顺利进行的基础支撑，再以用户所提出的要求或问题作为处理对象，进行相应特征假设，进而完成数据的具体分析处理，最终将数据分析处理结果直接反馈给用户。这一技术的运用将原有复杂的工作变得直观清晰，也使得具体工作流程更加简洁高效，与此同时再配合数据挖掘技术的使用，通过在数据库中进一步完成多项数据的对比分析，能够挖掘出更深层次的隐蔽、有价值信息，进而遵循事故规律进行归纳处理，有助于更好的针对用户行为模式进行精准预测，为电力企业面向市场提供了规避风险的可能，提高企业决策的科学性与有效性。

1.2 分析方法

要想切实运用OLAP技术帮助用户更加方便快捷的获取到有效信息，主要可以采用钻取、切片以及旋转等具体操作方法进行数据分析，从而更好的获取到不同形式的有价值信息与结果。

第一种分析方法是钻取，在维度层次与分析粒度上针对数据进行改变。钻取又划分为上钻和下钻两种，其中上钻主要是针对某一具体维度而言，将其中位于低层次的细节数据提炼出来，并将其概括到位于高层次的汇总数据中，或者也可以通过缩减维度实现维度层次的改变，从而达到控制高层数据、调整管理策略的目的；而下钻则是由粗略的数据转变为详细的数据。

第二种分析方法是切片、切块，其中切片主要是指在多维度的数据库中选取某一维作为研究对象，并在这一维度中关注到某一维成员的具体动作；而切块也同样将多维度的数据库中的某一维作为分析对象，在其中再定位出具体的区间，选定区间内维成员的动作。同时需要注意的是，切片工作的完成需要在数据库中某一结构上进行，因此需要在具体操作时找准动机、合理选取方式，才能够真正完成对于指定区域的管控。

第三种方法是旋转，旋转操作所针对的对象指向某一具体的报告或页面，将其中所显示出的维方向进行改变，使维的位置得以重新规划定义。

2 B/S网络架构

鉴于电力自动化系统中变压器的检修工作涉及到数目庞大的用户群体，因此拟利用B/S网络架构对于检修系统进行优化设计，为该系统的安全稳定运行提供保障。在将原有C/S网络架构进行改造升级的基础上，B/S网络架构将网络技术得以充分利用，在浏览器与服务器中完成系统操作。具体来说，用户在利用系统时，通过点击浏览器可以直接访问服务器并进行接下来的系统操作，在服务器端实现主要事物逻辑。该网络架构的应用适用于用户规模庞大的系统建设，对于客户端的电脑配置状况并无过高要求，一定程度上减少了客户端维护与升级所耗费的工作量，节约运营成本。同时，B/S网络架构的应用可以有效规避客户端重复开发的问题，只需经由一次开发后即可开放相应使用权限，不再受人员、电脑客户端等因素的限制，还能够允许诸如LAN、WAN等多种接入方式，满足不同访问需求，使系统开发成本得到有效降低。此外，B/S网络架构还拥有更加完备的防御保护作用，确保相关访问权限得到有效保护，不仅提高了应用服务器的安全性，也提高了数据库服务器的稳定性能，伴随JAVA的进一步推广，B/S网络架构将凭借其便捷、高效、安全等特点寻求到更加广泛的推广与应用。

3 检修系统的建立

3.1 平台选择

在检修系统的平台选择上，拟采用J2EE架构作为软件开发的平台。作为一种新型技术架构，J2EE架构主要用于信息系统开发，可以确保开发流程更加标准化、规范化，相应也为所开发出来的系统增添了较高的安全性与可移植性，有助于系统的二次使用与开发，因此为平台的最优选择。

3.2 数据服务器选择

在数据服务器选择上拟采用SOA架构方式，SOA架构无需与特定服务进行强制绑定，借助中立的接口方式将位于应用程序内部的不同模块与服务有机相连，无须再依靠共同的平台、系统以及程序语言实现联接。与此同时，SOA架构可以重复使用，借助数据服务平台进行消息传递，为信息的安全性与系统的可靠稳定性都增添了稳固的保障，为各具差异的信息系统之间的信息控制提供了有效渠道。此外，SOA架构借助对数据服务层的使用，为数据管理提供了较大的便捷，使信息系统质量得到显著提高，其可重复使用的组件为数据源的开发提供了良好的契机，进一步提高了系统的应用效率。

3.3 数据准备

首先要在数据库中收集该设备的历史维修数据并分析其存储结构，将其中能够决定研究结果的数据抽取出来留作依据；接下来要针对联机事务处理数据库中包含的数据进行进一步的转换与清理，确保获取到真正有价值的数据信息；再利用联机处理数据库加载数据，确保数据结构与类型保持一致、格式相符。

3.4 模型分析与建立

在此基础上，便可以依据基础数据进行模型的分析与建立。鉴于电力系统涵盖了数目极为庞大的数据信息量，因此拟采用客户端—服务器端模式进行建模，分别采用VB与SQL Server进行客户端与服务器端的数据设计。借助SQL数据库，可以使目标数据在系统中得到有效聚集，进而使数据转变为立体化形式，以备后续工作使用。同时，还需在数据库中挖掘出相应的数据表，依据相应结构、主题完成数据库的建立。此外，还需要依照维的形式针对基础数据进行系统的分析整理，所得到的维数据结构能够更加快速灵活的完成数据处理，提高系统性能。

接下来便要正式进行系统模型的建立，以某供电局的变电站作为建模背景，该电力系统建设的主要目的是针对变电设备的运行过程进行实时监测与数据分析，针对变电站中的变压器、氧化锌避雷器以及电容设备进行在线监测。通过将设备历史数据信息与用户需求的有机结合，拟采用OLAP技术于服务器端口建立数据模型，借助Excel软件进行客户端的多维数据访问。该系统模型主要分为以下三部分：首先经由业务数据库将原始数据进行筛选，进而将筛选出的细节数据存储到OLAP数据库中；接下来利用OLAP服务器，将数据仓库中囊括的综合数据进行集中存储；最后借助客户端工具实现用户的功能（该系统模型的部分结构如图1所示）。

图1 系统模型部分结构图

3.5 数据分析

鉴于在变压器的维修系统中其数据库中存储的数据容量极大，其涵盖的数据信息也较为详尽细化，决策者需要在汇总数据的基础上寻求有效信息辅助决策，因此站在多维度与不同粒度的角度考量，宜选用描述式数据分析法，从而更加简明扼要的描述出具体的维修信息。

在变压器维修系统中，OLAP与服务器经由相应客户端口完成数据访问，以此来实现通信，进而从不同维度出发对变压器进行操作分析，为用户提供相应信息。例如在进行故障分析时，可以从单位与时间这两个不同维度出发，探寻变压器在各具差异的单位与时段内故障发生与维修的次数。借助针对变压器维修数据的系统分析，可以获取到许多有价值的信息，进而探寻其中的规律，便可以实现针对变压器维修较为精准的预测分析。

4 结语

本文基于OLAP技术针对变压器检修系统进行了详细分析，并结合数据挖掘技术构建了一个在线监测数据分析系统，提供了动态查询与具体分析的功效，为设备故障检查与维修计划的制定提供了充足的依据。