基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断技术探讨

摘 要：输变电设备故障诊断是输变电设备管理工作中的重要组成部分，在保证输变电设备稳定、安全、可靠运行，提升供电质量与供电效益上，发挥着至关重要的作用。基于此，本文以输变电设备故障诊断为研究对象，就基于大数据挖掘技术应用下的输变电设备故障诊断技术进行了简要分析。以明确先进故障诊断技术的应用方向，为输变电设备检修维护能力提升提供理论依据。

关键词：大数据挖掘技术;输变电设备;故障诊断技术

引言：目前，如何应用行之有效的设备故障诊断技术开展故障诊断、预防与处理，成为电力企业思考的重点问题。结合大云物移智技术的飞速发展，大数据挖掘技术在输变电设备故障诊断中得到有效应用，实现了故障诊断技术的创新，在一定程度上改善了传统输变电设备故障诊断方法单一、效率低下等问题。以下是笔者对基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断技术的几点认识，意在抛砖引玉。

1基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断分析意义

分析基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断意义，是掌握输变電设备故障诊断现状，明确输变电设备故障诊断发展需求，认识基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断技术应用重要性与必要性的前提与基础。对基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断技术创新、推广、应用存在积极影响。

由输变电（transmission and distribution）定义可知：电能输送过程中，需要利用输变电设备将低电压升高，通过电压变化进行电流调节，控制电流过大带来的电能输送损失[1]。因此，输变电设备性能关系着电压调节质量，影响输变电系统运行的稳定与安全。与此同时，随着我国电力事业的高速发展，输变电工程项目类型与数量不断增多，电网输变电规模不断增长，电网结构越发复杂，输变电设备故障呈现出复杂性、综合性、高影响等特征，在一定程度上为输变电设备管理增添了难度。传统的输变电设备故障诊断方法已经无法满足实际需求，电力企业抓住全面实施信息化建设机遇，借助大数据挖掘技术、物联网技术等先进科学技术，进行输变电设备故障诊断技术创新，成为必然趋势。

从就当前输变电故障诊断现状来看：电力企业在建设与发展过程中虽然已经明确认知到输变电故障检修、维护、管理的重要性，并在相关政策、规定、要求、意见的推动下开展了相应的输变电设备故障防治工作。但从整体层面来看，输变电设备故障诊断工作仍存在诸多不足。例如，据公开数据显示输变电设备自身故障引发的电网安全事故占总事故的65%以上。输变电设备自身故障是除自然灾害事故外导致电网大规模停电故障产生的重要因素，严重威胁着电网运行的安全与稳定。输变电设备自身故障主要表现为设备检修维护不当、设备严重老化、设备备件不足、设备质量缺陷、二次设备通信可靠性低、设备故障诊断技术落后、设备故障预报与处理不及时等。追其原因：一方面，工作人员缺乏责任意识、安全意识、规范意识，在故障诊断过程中并未依据有关规定与要求进行操作，出现输变电故障诊断不全面、不到位、不准确问题;另一方面，工作人员在输变电设备故障诊断中，以传统故障诊断方法为主，经验主义较强，不善于利用大数据挖掘技术、计算机网络技术等进行故障预测、诊断分析与处理，故障诊断时效性不足，影响输变电设备故障处理整体效果[2]。对此，电力企业需从管理与技术两方面入手，改善输变电设备故障问题。而就技术而言，大数据挖掘技术以其在信息收集、数据处理等方面存在的优势，为输变电设备故障诊断技术创新发展指明了方向，研究与应用基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断技术，有利于提升故障诊断科学水平，增强故障防治能力，提升电网运行安全性、可靠性。

2基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断技术分析

2.1案例分析技术

案例分析技术是基于传统输变电设备故障诊断技术与大数据挖掘技术有机结合下形成的输变电设备故障诊断技术。该技术强调工作人员能够对输变电设备基本信息（包括设备类型、设备规格、设备功能、设备运行参数等）具有全面且清晰的了解。并能够基于工作经验总结、技术交流、档案资料梳理，对典型输变电设备故障（包括故障表征、故障成因、故障处理办法等）具有一定了解。从而能够利用关联法进行信息再挖掘、再处理，并依托计算机网络技术、信息技术、数字化技术等搭建输变电设备故障案例数据库，为工作人员故障分析、故障处理奠定良好信息基础。通常情况下，当输变电设备发生故障后，工作人员登录数据库，根据设备故障表征，进行智能检索，在基础查询、高级查询中，了解故障基本情况，明确故障成因与影响，完成故障诊断，实现输变电设备故障快速处理。

2.2在线诊断技术

在科学技术创新发展与广泛应用的推动下，在线监测与故障诊断技术是当前电力企业进行输变电设备管理所采用的核心技术。随着在线监测与故障诊断技术理论与实践研究的不断深入，在线监测与故障诊断技术数据识别、采集、分析、理解、运算、管理、传输、利用能力大幅度提升，并具备了如下功能：（1）对变压器、互感器、断路器等输变电设备进行二十四小时在线监测，真实反映输变电设备运行情况;（2）根据输变电设备自身常见故障机理，包括设备老化、设备损伤、设备连接不断等，进行预测与诊断;（3）对输电线路运行情况进行在线监测，根据输电线路覆冰量变化、电气量变化等，进行线路局部故障、变电站输变电设备故障等预测、监督与诊断;（4）根据输变电设备运行情况，提供输变电设备检修维护方案、故障处理方案;（5）对监测范围内已经发生的设备故障进行告警，并实施自动隔离、修复处理等。而在线监测与故障诊断技术的这些功能，基本满足了新时期输变电设备管理的自动化检测、实时管控、智能分析、故障风险评估预警等需求，可有效提升电力企业输变电设备检修、维护、管理质量，推动输变电设备故障诊断的自动化、智能化发展，提升电网安全水平。

2.3故障树分析法

基于大数据挖掘技术应用下的输变电设备故障树分析法是对案例分析技术的进一步创新。该技术根据故障表征、故障原因、故障影响之间存在的关联性以及设备故障与设备故障之间、设备故障与系统故障之间存在的因果关系，利用事件符号、逻辑符号等进行输变电设备故障树模型构建，形成自上而下的分析系统。以变压器为例，工作人员从变压器故障数据库中获取变压器故障信息（包括故障表现、故障成因、故障影响等）确定变压器故障特征，形成故障关联规则，完成变压器故障树模型建设。当变压器发生故障后，根据故障表征，结合变压器故障树模型快速判断故障成因，实现变压器故障及时处理。发生位置与成因，进行设备内在故障的有针对性解决。因此，应用故障树分析法，工作人员可根据设备故障表现情况，在定性分析、定量分析上，进行故障根本原因的快速探寻，提升故障诊断与处理效率[3]。与此同时，故障树分析法能够根据已定事件进行关联事件发生概率的计算，实现输变电设备故障率的有效预测，为工作人员输变电设备检修管理规划的制定提供信息依据，提升输变电设备管理质量。

结论：综上所述，大数据挖掘技术以其在信息检索、数据分析、数据处理等方面存在的优势，为综合性较强的输变电设备故障诊断提供了信息支持。基于有价值数据挖掘与应用，掌握输变电设备故障特征，明确输变电设备故障诊断要点，丰富输变电设备故障诊断经验，推动了输变电设备故障诊断技术的创新发展。与此同时，基于大数据挖掘技术的案例推理、在线诊断、故障树分析等故障诊断技术的有效应用，可满足输变电设备故障快速诊断需求，提升输变电设备检修管理质量，增强电力设备运行、电网运行的安全与稳定。

参考文献：

[1]孙晓宁.基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法研究[J].科技风，2019（14）：179.

[2]苟筱林.基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法分析[J].通信电源技术，2019，36（01）：282+285.

[3]闫寒.基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法[J].科技经济导刊，2018，26（23）：52.

作者简介：

张轩（1986-）男，汉，福建浦城，在职研究生，工程师，研究方向：电力生产运行.