在电力设备管理中大数据及可视化的运用分析

国网巴楚县供电公司 胡绍辉

1 引言

加强电力设备管理，才能充分保障电力系统的安全、稳定运行。当前，信息技术快速发展，智能电网建设规模不断扩大，传统的电力设备管理模式已经很难适应当前电力网络的发展，电力企业需要加强对大数据及可视化的运用，紧跟智能电网发展，不断改进和优化电力设备管理模式，加强电力设备数据信息管理，才能有效提升电力设备管理水平，进而充分保障电力设备安全、高效运行，这对电力行业的长远发展有着重要的意义。

2 电力设备管理

2.1 传统一般电力设备的管理与检修

在传统的电力设备管理与检修中，需要先了解设备运行状态，然后结合相应案例，制定科学、合理的检修方案，还应制定相应备选方案。在电力设备检修中，还需细致分析相应电力设备能够在规定时间内完成一定效能，综合评价和分析电力设备运行的可靠性，对电力设备可能出现的故障及相应影响因素进行全面的分析，还可以通过分析，对相应电力设备可能产生的经济效益进行预测，评估电力设备使用寿命，并做好故障预防工作。通过全面、细致地分析，然后根据分析结果制定相应的总体检修方案，才能充分保障电力设备的正常运行。传统一般电力设备管理与检修中，虽然逐步加强了对计算机辅助系统的运用，但实际使用中还要求操作人员应具备丰富的经验，能够作出准确的判断和决策[1]。在电力设备管理中，很多行业人员都越来越重视对高端现代计算机辅助决策系统的运用，同时，电力行业从业人员也更加重视对数据库技术的运用，才能实现对电力设备的集中、统一管理，提升对电力设备的监测能力，进而充分保障电力设备管理相关决策的科学性、准确性。

2.2 智能时代电力设备的管理与检修

在电力网络发展中，智能电网建设规模不断扩大，通过对各种先进技术的运用，能够更好地处理电网中的各种故障，还能及时反映设备劣化发展过程，能够有效提升电力设备管理水平。关于电力设备运行状态的检修，需要对相应设备的多种参考量进行全面的分析，对电力设备进行全方位的监测，科学设计统筹电力设备运行中的电压、电流、声音、温度、真动以及光亮等物理量和油、气分析等化学量，才能充分把握电力设备运行状态[2]。如一次设备基本都与高电压、大电流有着直接的联系，在对一次设备进行监测时，一定要注意保证相应设备的绝缘安全，不能影响设备的正常运行。

在输电线路运行中，由于其大多处于空旷的区域，外部环境条件比较恶劣，很容易受到雷电、树木、小动物等因素的干扰，且输电线路的路径较长，如果要对输电线路进行检修，要花费较多人力。在电力系统运行中，大型电力变压器是其中的重要设备，大多采用的是油浸式大型电力变压器，相应设备产生过热、放电故障时，就容易产生特定的气体，设备检修中可以检测其氢气含量，这一方法不仅简单，且有着显著的效果。二次设备主要指的是二次回路、电子设备，具体的管理与检修中，一般利用的是二次回路设计监测及电力设备的自检功能进行检修[3]。

3 大数据技术应用概述

电力系统运行中，不同的电力工作会产生大量的数据，而大数据也是智能电网的联结中心，随着电力网络的发展，发电、配电、输电及营销、管理等环节所产生的数据量变得越来越庞大[4]。在智能化设备的广泛应用中，很多电厂逐渐加强了对相关设备的智能化升级和改造，千家万户所使用的智能电表也进一步增加了数据量，在电网运行管理中，还需要对全国各地发电机、变压器、大量开关设备、架空路线、高压电缆等设备所产生的海量数据进行管理。随着新能源的发展，数据管理中还包括天然气、地热、光伏和风力发电等产生的各种数据。从数据产生情况看，与其他行业相比，电力行业数据有着体量大、类型多、速度快、专业程度高、联结范围广等特点，这就使得智能电网发展中需要逐步加大了对大数据技术的应用力度，充分认识到大数据技术的价值作用，将大数据技术合理应用于智能电网的各个环节，建立科学的智能数据库系统，才能有效提升智能电网的整体管理水平。

关于智能数据库系统的构建，需要从整体架构层面，匹配相应的动态数据与静态数据模块，还应建立更加完善、全面的数据体系，对电力设备出厂、调试、安装等各个环节的试验数据、可追溯故障及检修记录相关数据进行详细的记录，相应数据还应包括电力设备运行状态在线监测实时数据等内容[5]。在大数据技术运用中，还应提高数据挖掘能力，能够从海量数据中快速挖掘有价值的信息内容，包括规律性、隐含的有着很大潜在价值的信息。大数据技术发展速度不断加快，数据挖掘技术也日益成熟，相应数据挖掘算法研究与应用不断扩大。关于数据挖掘技术的应用，大多采用的是决策树，其范围包括安全评估、故障诊断、系统控制以及负荷相关等。从数据挖掘技术应用情况看，这一技术还有着很大的进步空间，可以进一步发展其数据选择、数据预处理和特征提取，寻找数据库中隐藏模式，发展挖掘结果的评价和解释能力，在具体的功能研究中，还可以结合融合机器学习、统计分析、可视化技术等研究内容，发展具有特色的数据挖掘技术。各企业还需进一步加大研究投入力度，才能促进数据挖掘技术实现更好的发展[6]。在智能数据库系统的使用中，还可以将这一系统与其他行业数据交换，以实现对相应数据的深度挖掘。

4 可视化技术应用概述

可视化技术是一种新兴技术，具体应用发展中，其主要方向是科学计算可视化、信息可视化和数据可视化等，随着我国社会经济的快速发展，可视化技术不断成熟，在我国各领域中的应用也变得越来越广泛，可视化技术也展现了技术优势，能够更加直观观察相应事物，利用相应技术手段，还能直接表达相应图像中的信息量，帮助相关人员更好地理解数据信息中的内涵，专业人士也能对相关数据信息进行科学、有效的分析。

在电力企业发展中，应充分认识到可视化技术的重要性，加强对可视化技术的运用，能够有效促进电力企业可持续发展。在电力网络运行中，通过信息管理、数据处理和最后的展示层，即可构建相应的数据可视化管理平台，如图1所示。电力企业通过数据可视化平台，能够对相应电力设备进行可视化的监控管理，如用户用电量预测功能，通过统计各区域、各单位用电量，然后进行分析，可以建立相应的负荷预测模型，结合历史数据，即可实现负荷的有效预测。具体的负荷预测中可以采用指数平滑法进行预测，常用的包括一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。

图1 电力数据可视化平台功能结构

一是一次指数平滑法。如果存在某一负荷序列为P1，P2，…，Pt，在预测t 时刻负荷时，相应的一次指数平滑模型为：

式中：Yt为t 时刻的预测值，等于t-1时刻的平滑值；Pt-1为t-1时刻的实际值。t-1时刻的实际值与t-2时刻的预测值的加权平均值为t-1时刻的平滑值。为平滑系数，取值区间为（0，1）。

二是二次指数平滑法。通过对一次平滑再次进行一次平滑处理，即为二次指数平滑法。在式（1）的基础上，再次平滑，计算t-1时刻二次平滑值，计算式为：

具体的计算过程中，已知t-1时刻一次平滑值、二次平滑值及t-1时刻实际值，对t 时刻预测值进行计算，相应的表达式为：

还需再次进行一次平滑处理，也就是三次指数平滑法，具体式在此不做推导。利用指数平滑法进行计算，即可建立相应的负荷预测模型，然后采用js 语言将其写入前端界面，计算出具体的结果，就能够在3D 可视化界面中展现出来。管理人员能够直观地了解相应数据变化，进而实现对用户用电量的有效预测量。电力数据可视化平台功能结构如图1所示。

5 大数据及可视化背景下电力设备管理措施

5.1 创新电力设备管理理念

电力企业应充分认识到大数据及可视化的重要作用，深入研究大数据及可视化特点，不断改进和创新电力设备管理模式，确保大数据及可视化的有效运用，才能提升电力设备管理水平，进而充分保障相应电力设备安全、高效运行。

在大数据及可视化的运用中，电力企业管理层应认识重视电力设备管理中大数据及可视化的运用，加大对大数据及可视化应用研究，可以组织相应的研发团队，促进大数据及可视化与电力设备管理系统的充分融合，才能充分发挥大数据及可视化技术作用，进而有效提升电力设备管理水平。

5.2 完善电力设备管理制度

在电力设备管理制度的制定中，应明确相应责任人，一旦电力设备出现故障，确保能够在第一时间确定责任人，防止出现互相推诿责任的情况，才能有效提升故障解决效率。在制定相应电力设备管理制度后，为保证制度的有效落实，还需保证制度内容的科学性、可行性，加强监督管理，对电力设备管理进行严格的监督。此外，还可以将电力设备管理与管理人员的薪酬挂钩，以更好地激发管理人员的工作积极性，才能充分保障电力设备管理成效。

5.3 加大人员技术培训力度

在大数据及可视化运用中，为充分发挥大数据及可视化优势，电力企业应加强对电力设备管理人员的培训和考核，管理人员应充分掌握相应大数据及可视化技术，不断提高管理人员的能力水平，才能更好地应对现代智能化电力设备各类故障问题。现代电力设备管理中，逐渐加大了对大数据及可视化技术的运用，管理人员也应熟练掌握现代化管理系统，能够运用现代化工具，对电力设备进行有效的管理，才能充分保障相应电力设备的正常运行。

6 结语

在电力行业发展中，传统电力设备管理模式已经难以应对当前电力网络的发展，电力企业应充分认识到大数据及可视化技术的重要作用，结合大数据及可视化技术特点，不断改进和创新电力设备管理模式，才能有效提升电力设备管理水平，进而有效促进电力企业实现更好的发展。