基于大数据技术的配电网缺陷看板与分析技术应用

2021-10-25 05:06庞洪敏潘冬林
机电工程技术 2021年9期
关键词:看板供电所运维

庞洪敏,潘冬林

(广东电网公司湛江雷州供电局,广东湛江524200)

0 引言

缺陷记录及处理工作是配电网运维工作中的重点工作内容,供电所员工按照生产计划对配电网设备开展日常巡视或维护,将发现的缺陷按照要求录入企业生产管理系统。管理人员根据企业管理系统中记录的缺陷安排消除缺陷工作,这是目前配电网企业对缺陷进行处理的常见方式[1-2]。

随着经济、商业、工程的发展以及时代的进步,配电网供电可靠性水平不断提高,进而对设备缺陷管理要求也越来越严格。然而由于配网设备超负荷工作及设备年久残旧,外力破坏,雷暴天气影响,树木影响等原因,配电网一直存在各种缺陷[3-4],且各类缺陷在系统中记录,造成海量数据需处理与分析。缺陷种类多、涉及责任人多、消除缺陷进度缓慢等问题所造成的问题,一直是管理工作中存在的难点,因此对配电网缺陷的数据统计分析管理至关重要。

本文通过大数据技术结合供电企业的生产管理系统,运用针对性分析方式,对企业生产管理系统所记录的设备缺陷进行分析归纳和整理[5],帮助相关工作者找到数据信息之间内在关联,提供更加具有价值的信息。结合雷州局配电网缺陷管理系统情况,利用大数据技术重新设计了配电网缺陷统计与分析的过程,使用大数据技术实现一个配电网缺陷看板系统,以期通过现代化信息技术手段改善我国配电网可靠性。

1 当前配电网缺陷管理分析

目前雷州局配电网配电网缺陷的管理依靠生产管理系统进行记录,然后运维工作人员去进行维修。流程为:发现配电网缺陷并填报——缺陷信息审核——制定缺陷消缺计划——对缺陷进行消缺——缺陷情况验收——系统流程终结闭环。然而经过大量实践发现,这种对配电网缺陷的管理存在一定的问题。

首先,作为全局管理者,各单位汇总后的缺陷,是在缺陷管理系统中呈现出大量的数据,无类别统计、无状态分析、无相关责任人统计。管理者需下载汇总各供电所数据后进行额外统计与分析,这一过程增加了管理者处理数据的工作量,从而无法对各供电所或各单位的运行维护设备情况进行评价,各单位或供电所也无法定为自身在众多单位中的设备运维水平[6]。

其次,全局海量的缺陷数据是以静态的方式记录在缺陷管理系统,只有在运维人员对缺陷记录进行手动更改的情况下,才会得以更新数据[7]。但设备运行状态并非呈现出静态,而是随着运行时间或环境的变化而出现缺陷严重性加剧的情况,因此,现有的缺陷管理系统,无法及时呈现设备的健康度,从而使得部分设备错失最佳消缺时间,进而影响供电的可靠性。

供配电系统的设备缺陷需要实时以最新的状态得以汇总、整理与统计分析,并对设备的运行状态、健康度、重要度等情况予以反应,提示管理者或设备运维人员及时对设备展开运维消缺措施[8]。

2 缺陷统计与分析系统需求

由于配电缺陷的出现会产生数据信息,包含设备基础数据、设备缺陷数据、设备状态数据、设备责任单位数据等,众多数据在汇总之后,呈现庞大的数据量,鉴于大数据技术在处理系统海量数据过程中具有明显的优势,将大数据处理数据的功能应用在缺陷管理的分析和统计缺陷消除工作所需的数据信息,减轻企业管理者在统计与分析缺陷工作中的工作量。另外,由于大数据技术提供了一个全新的手段及角度进行对配电网可靠性分析,简化了建模和求解的流程。并且大数据技术也可以对配电数据信息进行采集、分析、储存、预测,从中获取信息,精准预测以后工作的可靠性[9]。结合大数据技术的特点,本文重新设计了配电网缺陷统计与分析的流程,改为各单位将缺陷信息公开,并自行运维->配电网缺陷统计与分析进行检测监督,形成缺陷管理的数据看板,为管理者评价各单位缺陷处理、设备维护工作水平提供可靠的数据支撑。

2.1 功能性需求

结合本文重新设计的配电网缺陷管理流程,配电网缺陷看板应实现如下基本需求。

(1)通过看板查看各所新增缺陷数量,对一个时间段的缺陷新增情况,可以从中看出供电所日常巡视、测温是否到位。

(2)通过看板查看各所消缺缺陷数量,对一个时间段的缺陷消缺情况,可以从中看出供电所运维积极性,设备健康程度。

(3)通过缺陷类型分布,可以从看板中了解各所存在问题、并针对存在问题制定整改措施。

(4)了解各线路存在问题,对重复跳闸线路可以进一步分析,从而提高供电可靠性。

(5)利用数据看板,对供电所消缺情况进行排名,利用通报方式,激发各单位对运维相互竞争的良好氛围。

以上功能应尽力实现图形可视化显示以方便工作人员工作。

2.2 非功能性需求

(1)可扩展性。系统的整体规划要实现各方面可进行扩展,同时也会自于业务本身流程的更改或者数据的结构方便维护与升级。

(2)平滑性。为保证系统的稳定和高度的自动化效果,配电网缺陷看板应妥善预处理这些异构数据已实现平滑性。

(3)稳定性。当在数据的输入稳定时,配电网缺陷看板所必须保证稳定,此时系统最大的不稳定因素应该是来自于配电网缺陷看板的网络和其他硬件设备的不稳定因素,本系统需要选择的大数据技术架构必须有高可用性[10-12]。

3 陷统计与分析系统应用设计

3.1 系统功能设计

经过对配电网缺陷统计与分析应用的系统需求分析,为本系统设计如下功能:(1)各单位以辖区地图模式展示;(2)看板显示各单位缺陷总量、各流程节点存在数量;(3)看板显示缺陷超期情况,以红绿灯方式提醒;(4)看板显示各单位未完成缺陷排名;(5)看板显示各单位一定期限内消缺积极性;(6)看板显示各单位紧急重大缺陷、及一般缺陷总体、分布情况。

3.2 系统架构设计

配电网缺陷数据主要由Python爬虫向各单位采集。由于采集到的配电网缺陷信息属于异构数据,所以需要预处理[13-14]。预处理完毕的数据将通过实际方便的网络进行传输,传输汇聚到大数据系统平台后的缺陷数据才可以作为统计与的原始数据。在爬虫采集到的的缺陷信息数据被处理和发送之后,应被大数据相关处理的系统层进行接收和存储。在该层中使用Spark大数据处理框架来对海量的传感器数据进行处理和操作,去实现各单位缺陷总量、各流程节点存在数量、缺陷超期情况等功能[15]。本系统将使用基于Nodejs的C/S架构网站作为配电网缺陷看板系统的应用层。通过这种形式去节约开发的成本与时间,也去降低用户的学习难度。本系统也必须划分出一个数据处理层去实现将系统用户的平台操作各种请求时限为成大数据平台的各种任务,并把相应的结果发送给应用层的需求与功能。通过对数据处理层进行的实现,上面的应用层应调用设计好的API来实现大数据处理相关的各种服务请求;同时系统的node中间件会调用管理系统的API来把处理后的结果返回,并将数据传入VUE中的echart组件予以可视化显示。中间件层的存在让整个系统做到更加解耦,通过中间件层的API可以使得应用层之下的3个系统层具有可扩展和升级的特点,应用层里的各项操作调动中间件层的各个API进行服务请求去实现相应的处理[16]。因此,系统各组件逻辑关系如图1所示。

图1 系统各组件逻辑关系

4 缺陷统计与分析系统应用

4.1 雷州局配电网现状介绍

雷州供电局现供电面积3 664.44 km2,供电用户132.11万户。随着雷州半岛区域经济不断发展,用电负荷逐年攀升,部分设备运行年限长,各类设备缺陷不断发现并记录。截止2021年7月,企业生产管理系统缺陷管理模块累计共记录设备缺陷约26 896条,共涉及18个供电所。为实现对缺陷精准管理,做到及时消缺的目的,本项目结合利用大数据技术,实现对雷州供电局设备缺陷再统计与分析,设计出雷州局缺陷看板,并得以应用。

4.2 缺陷看板系统在雷州局配电网的应用

本文所设计系统已在雷州局得以顺利测试实践,如图2所示,缺陷管理系统可实时更新全局缺陷现状,对企业管理系统中所记录的设备缺陷进行实时统计与分析,梳理出各供电所设备缺陷类别、缺陷处理状态,当前缺陷与前一天相变化情况、以及设备健康度情况,并根据状态督促相关责任单位对缺陷进行处理。

图2 系统界面

缺陷处理流程控制管理再造业务流程图可以让管理人员方便各地区获取缺陷信息数量,缺陷处理所在流程位置,并提供需要干预流程的缺陷信息,与各地区情况排名。这样一来审管理人员可以方便实行缺陷的统计与分析工作,易于对需要进行流程控制的地区,与常出现的缺陷信息进行及时处理。

5 结束语

供电企业的设备缺陷管理事关设备的健康度,为更高效地对企业设备缺陷进行跟踪管理,企业管理者需全局对设备缺陷进行统计与分析。基于配电网设备缺陷数据量庞大的特点,利用大数据技术,通过实时对企业管理系统缺陷记录模块所记录的缺陷进行匹配与统计与分析,可高效率对企业设备缺陷进行统计分析,设计出企业设备缺陷看板。依据企业设备缺陷看板对相关责任单位及运维单位指导实施设备消缺工作,提高设备的消缺率,进而保障配电网设备的运行效率及供电可靠性。

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