基于大数据的变电站设备缺陷智能化管理

宋凯诚

【摘  要】本文以供电公司变电设备的实际缺陷数据为基础，确定了变电站缺陷统计的科学规范，其中包括大量缺陷的层次关系、时间序列、事件频率以及相关性等，为后期大数据挖掘技术、便携式软件开发提供了直观、高效的初步数据基础，并展望了现代大数据、云计算等前沿技术应用于输变电设备消缺及检修领域的前景。从分析中可以看出，高效、匹配的缺陷统计规范和分析方法可以提供对设备状态、试验数据直观、准确的初步理解，是大数据分析不可缺少的一环。

【关键词】大数据挖掘;变电设备缺陷分析;缺陷统计规范;软件开发

0 引言

随着新时代电力体制改革的深入推进，电力体统的智能化发展，传统的变电站信息管理模式也需要不断适应时代发展，与时俱进。为更好地确保电力系统可持续健康发展，需要电力企业不断加强内部设备信息的管理，对变电站缺陷管理和消除实施进一步智能化演变，这样才能确保电力系统安全稳定运行。

1 目前变电站缺陷管理存在的问题。

1）日常消缺缺少系统总结;2）人员素质、技术手段存在局限性，对部分隐蔽性较强的缺陷缺乏判断力。3）缺过程中存在返工现象。4）对部分存在家族性缺陷的设备的管理不到位，客观延长了缺陷分析和处理时间。5）过往消缺经验在设备选型、安装以及验收等环节没有起到较好的参考作用。

2 基于大数据的缺陷统计规范

大数据的概念：数据挖掘的概念是1989年8月底的人工智能国际会议第十一届会议上提出的。进入21世纪后，由于信息化加速，数据的海量化让“大数据”的概念应运而生[1]。

大数据在变电站缺陷统计管理中的应用：变电站缺陷的海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，传统的数据库查询方法很难将数据转化为有价值的信息[2]。大数据分析技术可以充分合理地挖掘、归类、统计、总结可能影响电力设备状态的多种有效信息，对信息进行状态评价，为输变电设备的状态评价、缺陷消除提供了新的思路和方法，尤其是在目前智能变电站等设备快速发展的形势下[3]。

缺陷统计规范：缺陷统计规范的设计原则是把原本单一、不便查询、零散的缺陷立体化，按照统一标准地进行统计，文献[4]中采用相关分析探索了缺陷类型之间、缺陷类型与投运年限之间的关系，可以增进对缺陷发生原因的理解。将抽象的消缺经验融入到具体的缺陷统计之中，实现缺陷统计的智能化和方便检修运行人员随时访问，缺陷统计规范的具体工作和要求如下：1）搜集整理理念的缺陷记录，对缺陷记录进行整体关键词分类，以便于检索;2）建立典型消缺作业数据库，将表格化的消缺及路立体化，在设备、类型、严重程度、型号、厂家、运行时间等多个维度打上标签，并且详细写明消缺方法，包括更换设备的具体型号，作业量，作业时长;3）建立缺陷分析库，针对性的对每一个缺陷所发生的原因，按照可能性大小逐个列举。

3 缺陷的智能化管理

目前变电站缺陷管理中存在的问题：1）缺陷管理过程中的总结提纯环节不到位。对变电站的设备缺陷进行管理，在排除故障之后，管理人员没有对可能发生故障的设备进行一一的排查和解决。2）缺陷统计手段单一。虽然大部分变电站对于设备缺陷管理制定了一套制度和规范，但是制度内容僵化，严重影响管理手段的发挥和运行。

缺陷的智能化管理探讨：目前，已有一些学者使用人工神经网络算法、模糊推理、专家系统、动态聚类、支持向量机、小波分析等方法进行变压器故障诊断[5-6]。对于新一代智能变电站变电设备状态监测大数据的整理工作，文献[7]将设备状态信息等效成各状态量的时间序列，通过对时间序列中的异常数据进行分类并建模，提出了一种基于时间序列分析的双循环迭代检验法。

本文探討开发一套便携的运维检修辅助决策软件，以解决对区域内变电站缺陷及经典消缺方案统计、疑难缺陷智能化分析、缺陷访问查询、信息交互、文件上传等问题，实现运维、检修、管理人员对变电站缺陷的立体化、智能化随时随地的把控。智能变电站与大数据理念的结合，会对智能电网的发展和智能变电站的变革产生深刻影响。在文献[8-11]中，结合云计算和智能电网的特点，详细说明了基于云思维的理想化智能变电站结构、智能电网的调度及扁平化结构的智能电网，并以此为背景提出了利用网络通信和分布式服务结构实现在虚拟环境下的资源共享和协同工作，实现通过便携式设备界面直接访问变电站数据，提高了变电站的实时监测、消缺、检修水平，充分体现了“电力流、信息流、业务流”高度一体化的理念。

软件采用二级网络加密，框架结构主要包含：1）缺陷记录搜索、2）缺陷原因分析3）典型消缺方案的访问与上传4）行业标准及规程、2）、域内变电站、5）学习模块6）资料离线缓存7）文件收藏、8）信息交互等功能。

4 结语

在新时代电力系统改革不断深入的背景下，本文以当下变电站缺陷统计管理为切入点，探讨了一种提高变电站缺陷管理能力、提高消缺成功率的方案，将大数据、云计算等前沿技术应用到传统电力领域，为未来电网智能化治理提供了一种新思路。深入研究了大数据挖掘技术在变电设备消缺和检修领域中的应用前景。最后提出开发一款服务于运维、检修、原理人员的变电站信息集成软件，并且该软件已在投入开发过程中，开发完成后将投入实践检验。

参考文献：

[1]罗怿1，尹立群2等.输变电设备故障大数据可视化分析方法研究[J].电力信息与通信技术，2016，14（7）：12-16.

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[3]高翔.智能变电站技术[M].北京：中国电力出版社，2012.

[4]黄荣辉，李勋，吕启深，等.基于数据挖掘的电力设备缺陷分析研究[J].电气应用，2015（2）：46-50.

[5]张艳.基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断和预测[D].成都：西华大学，2011.

[6]陈伟根，潘翀，云玉新，等.基于小波网络及油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断方法[J].中国电机工程学报，2008，28（7）：121-126.

[7]严英杰，盛戈皞，陈玉峰，等.基于时间序列分析的输变电设备状态大数据清洗方法[J].电力系统自动化，2015，39（7）：138-144.

[8]张斌，孙士稳.云计算和智能变电站分布式计算[J].信息系统工程，2010（8）：141-142.

[9]聂葳，朱凡.云计算与智能电网[J].湖北电力，2012，36（4）：1-3.

[10]饶威，丁坚勇，路庆凯.智能电网云计算平台构建[J].华东电力，2011，39（9）：1493-1496.

[11]高志远，曹阳，严春华，等.智能电网中的移动互联网应用探讨[J].电力信息与通信技术，2014，12（5）：64-69

（作者单位：国网江苏省电力公司常熟市供电公司）