大数据时代超高压电网运维技术研究

摘""要：大数据时代，电力系统的复杂度和日常运行需求不断增加，超高压电网凭借其所具有的输电距离长、输电容量大等优点，一跃成为保障电力安全和稳定的重要基础设施。以超高压电网为研究对象，结合大数据时代所具有特征，探讨了大数据技术在电网运维领域的具体应用，内容主要涉及将数据分析模型用于电网运维、将大数据技术用于电网巡检两方面，以供参考。

关键词：大数据""运行维护""设备巡检""超高压电网

中图分类号：TM73

Research"on"the"Operation"and"Maintenance"Technology"of"Ultra-High"Voltage"Power"Grid"in"the"Era"of"Big"Data

YIN"Lingxiang"""MA"Lidong

Ultra-High"Voltage"Company"of"State"Grid"Ningxia"Electric"Power"Company"，"Yinchuan，"Ningxia"Hui"Autonomous"Region，"750004"China

Abstract："In"the"era"of"big"data，"the"complexity"and"daily"operation"requirements"of"the"power"system"continue"to"increase."The"ultra-high"voltage"power"grid，"with"its"advantages"of"long-distance"transmission"and"large-capacity"transmission，，has"become"an"important"infrastructure"for"ensuring"power"safety"and"stability."Taking"the"ultra-high"voltage"power"grid"as"the"research"object，"and"combined"with"the"characteristics"of"the"big"data"era，"this"paper"explores"the"specific"application"of"big"data"technology"in"the"field"of"power"grid"operation"and"maintenance."The"content"mainly"involves"using"data"analysis"models"for"power"grid"operation"and"maintenance，"and"using"big"data"technology"for"power"grid"inspection，"for"reference.

Key"Words："Big"data;"Operation"and"maintenance;"Equipment"inspection;"Ultra-high"voltage"power"grid

很长一段时间内，我国供电企业均要依靠监视设备状态的系统完成排查电网设备缺陷、维护设备和整修设备等工作，该方式存在滞后性，无法充分实现运维工作的价值。新时期，随着技术的发展，将大数据用于电网运维成为可能。企业应结合大数据时代特征，多措并举，全面推进精益运维工作，由此提高超高压电网的数字化程度，在实现提质增效目标的前提下，使设备大数据被尽数转化成运维生产力，确保运维工作质量、管理水平达到预期。由此可见，围绕如何将大数据用于电网运维展开讨论极具现实意义，应引起重视。

1""课题研究背景

在追求提质增效的当下，新能源所具有间歇性、随机性和波动性特点给电网运行产生的影响逐渐显露出来，对电网运维方案、技术进行优化创新迫在眉睫。将大数据技术用于电网运维是大势所趋，企业可通过对电网运行数据、设备状态、环境因素等海量信息进行采集和分析，掌握电网运行规律，预测设备故障，制定更符合现实情况的运维决策，从而提升运维效率和精确度[1]。此外，还可以将大数据、AI与电网运维结合，通过智能预警、故障诊断和自动化处理，进一步提升电网的可靠性和稳定性。当然，将大数据技术用于电网运维也面临着一定的挑战，例如：由于数据体量大且类型较多，实时处理难度大，企业只有对运维技术进行不断创新和升级，才能使大数据的价值在电网运维领域得到实现。因此，研究超高压电网的运维技术是提升电网运行安全性、经济性的关键，企业可以结合实际需求，有针对性地引入先进的数据分析手段和智能化技术，有效提高运维管理水平，确保其在现代化电力系统中稳定、高效运行。

2""大数据技术在电网运维中的应用

2.1""数据分析模型用于电网运维

实践经验表明，将数据运维模型用于电网运维，有助于提前了解设备状态并推断变化趋势。具体应用见表1。

实际工作中，有以下三点需要引起重视：

（1）基于变电站设备、接点测温结果建立完整的台账，为判断设备是否存在过热的问题提供便利。如果测量对象温差、温升持续上升，但设备温度并未超出允许范围，则应提高对该设备的重视力度，通过增加测温频次、监视间隔负荷的方式，及时发现并解决问题，如果测量对象的温度高于允许上限，则要根据规定对该设备进行处理[2]。随着工作效率提高，故障、安全问题的影响明显降低。

（2）收集变电站既有设备所承受SF6压力相关数据并建立专项台账，严格按照计划在规定时间开展巡视工作，将巡视所得到数据写入台账，通过分析每次巡视所抄取数据，掌握压力变化趋势，对SF6压力给设备造成的影响有所了解。如果监测对象的SF6压力持续下降但未跌破额定压力，则需要调整抄取该设备搭载压力表各项数据的频次，通过严格监视压力表、间隔负荷，确定补充气体的时间，由试修人员负责补充气体，避免设备出现难以处理的故障；反之，如果监测对象的SF6值已经低于允许范围的下限，则要尽快对其加以处理[3]。

（3）提高对变压器夹件、铁芯接地部位电流大小的重视力度，整理接地电流并建立台账，对比每次测量所得到的数据，绘制可以展示接地电流历史变化情况的趋势图，根据变化趋势、实测数据判断监测对象是否存在故障，用事前预防代替事后处理，在保证运维效果的前提下，对运维成本加以控制，使供电过程更加稳定且可靠[4]。

2.2""将大数据技术用于电网巡视

以往检修故障的方法以事后分析为主，该方法对检修时间有一定的制约，在大数据技术飞速发展的当下，基于大数据技术分析海量数据、判断故障并制订解决方案是大势所趋，可有效弥补常规工作方式的不足。随着三维量测技术的发展，高精度的数字化建模变得可能，为电网实物资产向数字资产的转化提供了空间基础，同时也为后续的数字孪生技术应用创造了条件。在此背景下，越来越多电力公司将超高压系统作为首选网架结构，作为组成电力生产系统必不可少的部分，超高压设备在维持系统正常运行方面发挥着其他设备无法代替的作用，实时监测此类设备情况，根据监测所掌握的数据信息判断设备是否存在故障，不仅能够使运维工作有据可依，还能够进一步加强电网的可靠性与稳定性[5]。随着时间的推移，大数据被用于电网巡视的频率增加，其应用方向也因此而变得更加明朗，主要涉及以下两方面。

2.2.1""巡视/收集数据

调查发现，现阶段，多数电力公司仍沿用常规巡检方式，即人工巡检并录入数据，虽然该方法支持自动录入数据信息，但存在巡检内容无序、设备状态无法得到实时展示的问题，同时，确定缺陷性质及原因的难度也相对较大。为避免上述问题持续发酵而给巡检、运维设备造成难以挽回的影响，有关人员提出了将大数据技术用于日常巡视的建议。超高压电网具有接入设备总量和类型多、覆盖范围广的特点，每日需要花费大量时间、精力巡视，加之目前尚未针对描述缺陷的用语制定规范标准，重复录入相同缺陷的情况时有发生。新时期，对大数据技术加以应用可有效解决上述问题，企业只需派人巡视较易出现质量问题或是故障的设备，手动录入设备性能参数，计算机便能够根据所录入数据描述缺陷并整理成完整的报告，为集中管理设备提供便利。具体工作方案如下：以既有大数据技术为依托，针对超高压电网建立云平台，由云平台以设备性能参数、出厂信息和其他资料为依据，结合外界环境、运行工况，对每日重点巡查的对象加以确定。随后，借助智能设备完成巡查任务，通过拍摄图片或是录制音视频，将设备情况记录在智能设备内并同步到云平台（如图1所示）。云平台以设备信息为依据，通过分析对设备是否健康、未来变化趋势加以判断，由此确定设备当前状态和运维建议。待巡检设备的工作告一段落，智能设备将在系统算法的辅助下，对距离该设备最近的其他设备具体位置加以确定，并过渡到下一工作环节。事实证明，将大数据技术、智能设备用于电网巡检，不仅能够使巡检步骤和操作方式更加规范，还能够提高设备隐患被提前发现的可能性，使运维工作价值得到最大化实现。

2.2.2""预测/发现故障

超高压系统自带数据库不仅包括SCADA、SR等全局数据，还包括红外图谱、油位及油温等专项数据，海量数据为预测、发现故障提供了便利。企业在组织开展运维工作时，可以先整合异构数据信息，结合数据信息的性质，分别将其存入对应文件系统或是数据库，形成完整且有实际意义的索引树，在此基础上，对比发生故障前后设备各项性能数据，剔除无用以及无效数据，通过先聚类再分类的方式，掌握设备运行状态，随后，基于推荐算法、机器学习算法，全面分析故障并预测潜在风险，据此建立可用来对故障进行预测的模型[6]。所建立模型能够在内容过滤、协同过滤指令的指导下，使用典型案例、历史数据进行训练，针对既有数据展开风险评估还有缺陷预测，根据计算所确定召回率、准确率，有针对性地调整参数，由此为预测及发现设备故障的工作提供便利，通过制订、实施专项维护方案，将发生故障的可能性降至最低，使电网能够更加安全、稳定地运行。

3""结语

综上，大数据时代，电力系统的发展方向可以简单概括为复杂化、大型化以及大容量化，随着互联网与能源融合程度的加深，电网智能化程度明显提高，这也给运维工作提出了更为严格的要求。企业应对设备性能参数、运行数据引起重视，通过建立专项台账等方式，对数据潜能进行深入挖掘，根据各项数据所传递信息，确定设备故障及缺陷特征，并将其作为开展运维工作的主要依据。这样做能够使运维工作由事后处理变更为事前预测，将缺陷及质量问题给设备造成的影响降至最低，电网日常运行所具有的安全性、可靠性以及稳定性自然能够得到保证。

参考文献

[1]王峰，朱佳，焦邵麟，等.超高压电网反时限零序电流保护定值二次型优化方法[J/OL].南方电网技术：1-8[2024-09-25].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1643.TK.20240518.2048.006.html.

[2]毕可强.超高压电网二次设备状态评估方法研究[J].科学技术创新，2024（1）：47-50.

[3]胡忠山，王帅伊，杨洋，等.数字化风险地图智能化风险管控：南方电网超高压电网高质量运行维护实践[J].中国质量，2023（10）：11-16.

[4]高钰堃，赵明，李本瑜，等.应对变电站二次直流失电的超高压输电线路相间保护方案[J].电力自动化设备，2024，44（1）：188-195.

[5]孙正伟，刘家庆，鲍斌，等.超高压电网反时限零序过流保护简化整定方法[J].电力系统保护与控制，2020，48（17）：18-26.

[6]赵晓东.提高超高压电网运行风险管控水平[J].内蒙古科技与经济，2020（16）：116-117.