基于大数据的继电保护装置健康状况评估与预测研究

徐培嘉

（国能徐州发电有限公司）

0 引言

随着电力行业的不断发展，对于电厂设备健康状况的评估与预测已经成为了一项至关重要的工作。特别是对于继电保护装置，其运行状况直接影响到电力系统的稳定性和安全性。然而，传统的健康评估方法往往依赖定期的巡检和维修，无法实现实时预测和预防性维护。近年来，随着大数据技术的发展，这一问题得到了有效的解决。

大数据技术可以在短时间内处理大量的数据，包括继电保护装置的运行数据、环境数据以及其他相关数据。［1］通过对于这些数据的深度分析和挖掘，可以获取到关于继电保护装置健康状况的丰富信息，同时通过大数据的汇总分析功能，结合智能移动终端，即可实现对继电保护装置健康状况和可能故障的有效预测，从而有效地实现对电厂继电保护装置健康运行的维护，通过相应预案实现对可能故障的有效阻断和快速排除。

1 传统电厂继电保护装置健康状况检测的不足

传统电厂继电保护装置是由各种硬件设备和软件算法组成的复杂系统，用于快速切除故障设备，保证电力系统的稳定运行。健康监测则是保障这些装置可靠性的重要手段。然而，受限于数据共享和传递方式、传递效率的不足，在实际操作中，依然存在着一些问题，导致对继电保护装置的健康评估存在漏洞，对其可能的故障常有遗漏，反应滞后，给电厂的平稳运营带来一定的隐患。

1.1 健康监测系统的功能不完善

健康监测系统的不完善是其中一个主要问题。由于技术限制和设备老化，现有监测系统可能无法全面、准确地反映继电保护装置的状态。这可能导致故障的漏报或误报，影响电力生产的安全性。

继电保护装置监测系统功能不完善的第一个表现是数据传输延迟。［2］在系统中，数据的实时传输对于故障的准确诊断和及时处理至关重要。如果数据传输速度缓慢，很可能导致故障不能及时发现和处理，从而扩大故障范围，甚至可能引发更大的电力事故。通信故障是继电保护装置监测系统功能不完善的第二个表现。在电力系统中，各设备之间的通信至关重要。如果通信出现问题，不仅会影响数据的正常传输，还会导致控制指令无法及时下达，严重影响电力系统的运行。此外，告警不及时和辅助决策功能缺失也是继电保护装置监测系统功能不完善的突出表现。在发生故障时，如果系统无法及时发出告警，很可能会错过最佳的处理时机，导致故障扩大。同时，如果系统缺乏辅助决策功能，将无法为运行人员提供准确的故障分析和处理建议，影响故障处理的效率和质量。

1.2 健康监测的信息处理不及时

传统健康监测系统对监测信息的收集和处理不够及时准确也是一大障碍。在处理海量数据的过程中，由于数据处理速度和算法精度的限制，健康监测的实时性和准确性受到影响。这可能延误故障的发现和处理，造成潜在的安全隐患。

主要表现在两个方面：其一，在电力系统中，信息的传输速度要求极高，因为电力系统的运行状态可能瞬间变化。如果信息处理系统无法在短时间内将各种数据和信号传输到相应的设备上，就可能导致继电保护装置无法及时响应，从而影响电力系统的稳定。信息传输延迟是影响继电保护装置监测系统及时性的重要因素。其二，在电力系统中，需要处理的数据量大而且复杂，如果数据处理能力不足，不能在短时间内完成分析、处理和存储，就可能导致信息处理的延迟。数据处理速度缓慢也是影响信息处理及时性的一个因素。

1.3 健康监测的故障预测不准确

健康监测设备的故障或损坏导致监测效果降低。由于部分设备运行环境恶劣或维护不当，可能出现设备故障或损坏，从而影响健康监测的准确性。

主要表现为以下三点：其一，数据采集误差过大：继电保护装置监测系统需要通过数据采集来掌握电力设备的运行状态。然而，在实际运行中，数据采集可能会受到多种因素的影响，如设备老化、传感器精度不高、数据传输错误等，导致采集到的数据与实际状况存在较大的偏差。其二，模型适用性不足：继电保护装置监测系统通常采用先进的算法和模型来分析采集到的数据，从而预测故障的发生。然而，在实际应用中，这些模型和算法可能存在适用性问题，如对特定设备的适用性不强、对数据变化的敏感性不足等，导致预测结果与实际故障发生时间存在偏差。其三，缺乏有效的故障分类与识别：继电保护装置监测系统在预测故障时，需要对不同的故障类型进行分类和识别。然而，在实际运行中，系统可能存在故障分类与识别能力不足的问题，无法准确地将故障类型区分开来，影响预测的准确性。

2 基于大数据的继电保护装置监测系统及其优势

2.1 大数据继电保护监测系统

为了实现对电厂继电保护装置的持续监测和精准预测，需要构建一个完整的健康评估与预测系统。该系统应包括数据采集、数据处理、数据分析、模型训练和应用等模块。［4］其中，数据采集是关键，需要收集到继电保护装置的所有相关数据；数据处理模块需要对收集到的数据进行清洗、整理和标准化；数据分析模块则需要运用大数据技术和机器学习算法对数据进行深入分析和挖掘；模型训练和应用模块则需要根据分析结果进行健康评估和预测，并将结果应用于实际生产中。

其中，该系统包括两个大类的主要功能：

其一，利用大数据技术进行健康评估。通过对继电保护装置运行数据的实时监测和深度分析，可以提取出装置的关键性能指标，比如动作频率、响应时间等，从而评估其健康状况。同时，结合机器学习算法，可以对这些数据进行模式识别，进一步发现潜在的故障模式和趋势。

其二，利用大数据技术进行预测。利用机器学习算法，可以对继电保护装置的运行数据进行预测性分析，预测其可能出现的故障和性能下降。例如，通过对于历史数据的聚类分析，可以预测出装置即将出现的问题，从而实现提前维护和预防性维修，避免装置在运行过程中出现停机或者故障。

其中基于大数据的电厂继电保护装置健康监测系统的结构如图1所示。

图1 电厂大数据继电保护装置健康监测系统结构图

2.2 大数据继电保护装置健康监测的优势

基于大数据的继电保护装置主要解决传统电厂继电保护装置对健康数据监测不能满足现实需求问题。实际上形成了以优化后的算法和模型，助力于提高继电保护装置健康数据的采集精度，并通过建立实时监测数据库，为故障预测提供支持，从而增强故障识别及预测能力。

基于大数据的电厂继电保护装置的优势表现为以下三点：其一，提高了数据采集精度。通过采用高精度的传感器和数据传输设备，确保数据采集的准确性。此外，定期对设备进行维护和检修，降低设备老化的风险。其二，其优化算法和模型更高效精准。针对现有算法和模型的适用性问题，可以采取优化措施，如调整模型参数、引入新的算法等。［5］此外，针对不同设备的特性，开发适用于特定设备的监测模型，提高预测的准确性。其三，强化了故障分类与识别能力。通过深入研究故障类型及其特征，提高系统对故障的分类和识别能力。例如，可以利用人工智能和机器学习等技术，让系统在不断学习的过程中逐渐提高故障分类与识别的准确性。

3 基于大数据的继电保护装置健康监测的应用路径

3.1 继电保护装置健康监测SCD文件管控

SCD 文件作为继电保护装置二次回路描述的标准化格式，详细记录了变电站配置、信号报警等信息，［6］为电力系统的稳定运行提供了重要保障。基于大数据的电厂继电保护装置健康监测是以自动管控为主，手动管控为辅的方式实现对SCD 文件的管控。手动管控主要通过专人管理、分类存档等方式进行文件管控，自动管控则是通过开发专门的系统软件，实现SCD 文件的自动收集、分类、存档；定时管控则是在设定时间周期内，定期对SCD 文件进行收集、分类、存档。

在管控流程方面，通常包括SCD 文件的申请、审批、备案等环节。申请环节需要填写文件申请表，包括文件名称、申请人、申请部门等信息；审批环节需经相关部门审批，确保文件内容准确、符合标准；备案环节则是对已审批的SCD 文件进行存档备案，以备后续查询使用。

管控要点则包括如下几项：第一，权限控制：对SCD 文件的访问应设置不同级别的权限，确保文件的安全性和保密性；第二，实时监控：对SCD 文件的修改、删除等操作应进行实时监控，确保文件的一致性和完整性；第三，文件归档：对各类SCD 文件进行分类归档，方便后续查询和使用。

3.2 继电保护装置二次运行工况全景监测

继电保护装置健康监测系统的二次运行全景监测是对系统运行过程中各功能模块信号信息的实时采集、存储和分析。其检测的主要步骤包括如下几项：

首先，明确继电保护装置健康监测系统监测的对象。该系统主要监测电力系统中各种继电保护装置的工作状态，包括电流、电压、频率、功率等参数，以及装置内部的温度、湿度、气压等环境状态。

其次，界定继电保护装置健康监测系统所监测的内容。除了实时监测上述各类参数和状态外，该系统还需要评估装置的稳定性、可靠性和精度。例如，系统需要判断继电保护装置是否在规定范围内工作，同时对其反应速度和准确性进行检测。

再次，厘清继电保护装置健康监测系统所监测的状态指标，包括电压电流互感器、温度传感器、油色谱等。这些指标不仅可以帮助我们了解设备的工作状态，还能预测潜在的问题和及时发现故障。

最后，记录继电保护装置健康监测系统所监测的数据结果。通过对监测结果的分析，可以总结出监测对象的状态，对可能的故障拟定相应的预案并发出预警。例如，如果发现某台设备的温度过高，可以通过增加散热装置或改善设备内部散热结构来降低温度。这些优化改进措施可以为继电保护装置健康监测系统的进一步发展提供理论依据。

3.3 继电保护装置健康状态可视化动态监测

继电保护装置健康状态的动态监测是对二次运营全景监测的补充和辅助，也是建立继电保护装置故障及应对方案数据库建设的重要依据。继电保护装置健康监测系统的运行状态可视化动态监测过程包括如下三项：

首先，继电保护装置健康监测系统通过安装各类传感器，实时采集继电保护装置的各种运行数据，包括电流、电压、功率因数等。这些数据通过数据通信模块传输至后台数据处理中心，进行深入分析和处理。

其次，数据处理中心采用先进的数据分析算法，对采集到的数据进行快速处理。通过对比历史数据和实时数据，可以判断出继电保护装置的运行状态是否正常。同时，根据系统的需要，数据处理中心将数据存储在数据库中，以供后续查询和展示。

最后，运行状态可视化动态监测过程需要借助强大的前端展示平台。该平台可以实时展示继电保护装置的运行状态、报警信息、历史数据等信息。同时，用户可以通过该平台实现远程监控和操作，极大地提高了管理效率。

4 结束语

基于大数据的继电保护装置健康监测系统在电力系统的稳定运行中发挥着重要作用。通过引入大数据技术能够优化继电保护装置健康状态的检测和评估数据算法，以更为可靠的数据传输和分析能力实现对设备工作状态进行实时监测和分析，以便于管理人员能够及时发现潜在问题，防止事故的发生。然而，目前该领域还存在许多挑战和不足之处，需要我们继续深入研究和完善相关技术。例如，如何提高监测的精度和效率、如何处理大量数据以及如何实现智能预警等问题。未来，我们可以通过引进人工智能等更为的先进技术，进一步提高继电保护装置健康监测系统的智能化水平，为电力行业的可持续发展做出贡献。