基于大数据的运维策略及安全管控的技术研究

乔立华 段文辉 王克谦 王鹏 陈海涛

摘 要：本文在对大数据技术在电力行业的应用进行了前瞻性分析的基础，结合大数据技术在电力行业应用的理论依据，提出基于大数据的模型构建与智能处理技术的研究，包括电力运维策略方法及应用，图像的智能分析等。在研究的基础之上，分析如何实现变电站的安全管控，表明该技术成果应用能显著提高电网的安全水平。

关键词：大数据；运维策略；安全管控

近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，使得大数据的技术领域和行业边界愈来愈模糊和变动不居，应用创新已超越技术本身更受到青睐。大数据技术可以为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行各业颠覆性创新的原动力和助推器。

对电力行业而言，电力生产涉及的运行工况、参数、設备运行状态等实时生产数据，现场总线系统所采集的设备检测数据以及发电量、电压稳定性等方面的数据，电力企业运营和管理数据，共同构成了“电力大数据”。[1]目前，大数据分析技术在变电站生产运维和安全管控中的应用较少。而大数据技术应用到电力生产运维工作中将发挥巨大的作用和产生良好的经济价值。[2]本文将大数据技术与最优运维策略、设备状态趋势预判、现场作业安全管控、顺控操作时远方视频验证等方面进行结合，来阐述对变电站运维模式的改进和提高运维效率的作用。

1 理论依据

变电站在电力系统中有着重要的地位和作用，实现变电站的无人值守是当今电力系统的发展趋势。但现有变电站图像监控系统虽可以实现图像监控与报警信号进行简单的联动，还无法实现各子系统之间遥信、遥测、遥视、遥控信息的系统级别的智能联动。变电站运检人员在现场进行设备巡视，只是对运行设备进行感观的、简单的定性判断，而还存在一些现场巡检人员靠肉眼无法完全发现的缺陷。如果这些缺陷未能及时发现和处理，可能发生严重事故，造成不必要的损失。

将大数据分析和挖掘技术引入，使视频监控系统变被动为主动，从海量数据进行有效的信息提取，完成变电站设备的精益化安全管理。通过对站内设备信息的提取结合大数据技术，分析设备的当前状态和运行趋势，从而进行有效的风险预判。同时，通过大数据的挖掘，结合变电站运维巡视制度，可以自动形成变电站远程巡视的电子报告，实现替代人工到站巡检方式，提高巡视效率。因此，将大数据技术与传统视频监控相结合，应用到变电站运维值守中，可以实现运维策略优化和远程安全管控。

2 基于大数据的模型构建与智能处理技术

2.1运维策略的算法和策略评价模型的构建

变电站内各种设备信息数据，如设备温湿度，油位油压，运维人员的临时任务等都时刻传送到运维数据的中心，使得运维数据中心数据量巨大。在面对如此繁多的的数据大规模的访问的情景下，如果仅仅考虑变电站数据的整体性能已经远远无法满足运维人员对多QOS的需要。因此，就迫切需要建立一种能满足和适应多种数据需求的运维机制，不仅在可以确保运维人员的多QOS需求，实现数据资源与运维人员的最优效用，而且能够重视数据资源的有效利用和系统综合性能的显著提高。结合电力运维数据的特征和在异构环境下对QOS的研究，选取可靠性、时间参数、优先级和安全性作为其约束条件，使用效用函数将QOS转换为效用值，以评价运维目标的实现程度。

2.2 模拟人眼技术

在变电站日常的巡检工作中，对于目标不同方位和层次的观察是通过运维人员的眼睛来实现的，而对于不同角度的观察由走动来实现的，但是现场的摄像机获取的图像具有平面性、单一性，进而失去了立体感。[3]怎样使变电站运维工作中的摄像机的捕捉的画面具有立体感，带来更真实的视觉运维，是我们在变电站智能巡检运维中要面临的首要问题。通过对Hou方法的研究，实现了对摄像机采集的平面图像立体化，使不同摄像机的画面组合，模拟人眼在现场观察目标，可以确保了远程智能巡检的质量和效果。

2.3 图像智能分析技术

识别变电站中仪表读数，隔离开关、断路器和高压开关等的分合状态需要借助基于视频运动物体的检测系统，通过对实际视场建立高鲁棒性的背景模型分析，集成混合高斯和运动差分算法，实现对仪表、隔离开关、断路器和高压开关的智能分析。[4]首先通过背景模型对每个像素点建立多个多维高斯分布来混合模拟该点的背景值，然后通过对高斯模型的匹配，混合高斯模型的更新，生产新的背景模型，融入帧间差分的背景更新，最后进行交替进行的图像差分法来提取背景模型，同时对进行背景减除法进行图像检测，如果图像的背景整体发生了较大的变化时，结合混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景更新算法进行背景的更新和运动物体的检测。进而实现对仪表和各种开关的检测。

3 变电站安全管控的研究

作为电力系统的重要组成部分——变电站，其稳定持续工作是变电站工作的首要目标。[5]由于设备具有高压带电的特点，所以对设备的运维检修时，检修人员的安全保障措施变得非常重要。根据电力系统变电站对设备巡视、检修工作的安全管理和变电站安全生产管理的需求，本文拟通过在普通视频监控的基础上，补充必要的信息设备，丰富站内数据采集手段，预判设备运行状态；运维优化策略，减少到站巡视次数；实现设备数据智能预警，提前消除隐患；实现故障告警和顺控操作验证技术，及时处理设备故障等方法结合大数据挖掘和分析方法实现对变电站的安全管控。

4 小结

本文通过多QOS评价模型运维策略的算法和策略评价模型的构建，模拟人眼技术以及图像智能分析技术的研究，在变电站内实现了大数据运维的研究。同时，通过对丰富站内数据采集手段，优化运维策略，研究设备数据智能预警技术，实现故障告警和顺控操作验证技术等实现对变电站的安全管控。

参考文献：

[1]张东霞，苗新，刘丽平，等.智能电网大数据技术发展研究[J].中国电机工程学报，2015，35（01）：2-12.

[2]陈龙，万明，李世锋.基于大数据的电网信息运维主动监控预警系统[J].电气应用，2015，34（S2）：522-525.

[3]王润芳，张倩.基于人眼模拟视觉的小区域车辆路径选择仿真[J].计算机仿真，2015，32（05）：399-402.

[4]张召峰，孙庆森，杨军.图像智能分析技术在输电线路监控系统中的应用[J].自动化技术与应用，2017，36（07）：96-100.

[5]李志霞，王晓雷，张路，等.基于区域识别的变电站作业安全智能监护系统研究[J].电力信息与通信技术，2018，16（07）：28-33.