基于多源数据融合处理的变电设备全景状态监控系统研究

摘要：随着电网规模的扩大，变电设备所应用的监控告警系统不足日趋明显。从大数据的角度出发，提出基于多源数据融合处理的变电设备全景状态监控系统。通过挖掘技术实现数据采集与监视控制系统（SupervisoryControlAndDataAcquisition，SCADA）各类报文关键信息的提取；通过智能巡检机器人图像识别技术实现各类表计示数等数据的提取，并以结构化数据实现储存，同时获取设备在线监测、生产管理系统（PowerproductionManagementSystem，PMS）2.0等系统的结构化数据，以设备ID、时间为关联字段，实现非结构化数据与结构化数据的跨系统融合。该系统能够实现变电设备监控分析及故障告警分析等功能，辅助工作人员进行变电设备的监控和故障处理，有效地提高电力系统的稳定性。

关键词：多源数据融合变电设备监控系统故障分析

ResearchonPanoramicConditionMonitoringSystemforSubstationEquipmentBasedonMulti-SourceDataFusionProcessing

MILi

StateGridYichangPowerSupplyCompany，Yichang，HubeiProvince，443000China

Abstract：Theinadequacyofmonitoringandalarmsystemsforsubstationequipmentisbecomingmoreandmoreapparentastheexpansionofthepowergrid.Fromthestandpointofbigdata，thisresearchsuggestsapanoramicstatemonitoringsystemforsubstationequipmentbasedonmulti-sourcedatafusionprocessing.ExtractkeyinformationfromvarioustypesofmessagesinSupervisoryControlAndDataAcquisition（SCADA）systemsthroughminingtechniques;Byusingintelligentinspectionrobotimagerecognitiontechnology，varioustypesofmeterreadingsandotherdatacanbeextractedandstoredasstructureddata.Atthesametime，structureddatafromequipmentonlinemonitoring，PowerProductionManagementSystem（PMS）2.0andothersystemscanbeobtained，withequipmentIDandtimeasassociatedfields，achievingcrosssystemintegrationofunstructureddataandstructureddata.Thissystemcanachievefunctionssuchasmonitoringandanalysisofsubstationequipmentandfaultalarmanalysis，assistingstaffinmonitoringandhandlingsubstationequipment，effectivelyimprovingthestabilityofthepowersystem.

KeyWords：Multi-sourcedatafusion;Substationequipment;Monitoringsystem;Faultanalysis

近年来，随着电网发展十分迅速，其设备规模显著扩大，这导致电网设备能否安全运行，面临的风险和压力持续上升。变压器、开关柜、断路器等关键变电设备在运行中出现的不同类型、不同程度的故障都会直接影响整个电力系统的安全、稳定运行[1]。变电设备通过电能传输和分配、维护电力系统稳定性[2]，在变电站的日常运行和维护中，会同时收集和处理多种数据，包括实时的运行数据、环境监测数据、设备故障信息以及历史检修记录等，这些数据具有多源、异构性[3]，给电力公司带来了系统运行和数据交换上的压力。状态数据的不断拓展以及对于变电的全面监控大大增加了状态工作和阶段性任务之间的技术难度。上述难度反映在多源异构信息的统一管理和挖掘；设备工作状况的多维度、精细化的评价与预报；多标准的检修决策优化模式的建立与运用等多个领域[4-5]。

1变电设备信息处理系统

变电设备的系统十分复杂，状态特征量众多，各参量具有不确定性和模糊性，关系复杂、相互耦合，这导致难以对设备运行状态进行有效、准确的评估。设备运维工作关键要素是设备的维护和检修，在运维智能化发展方向下，现有变电设备运维检修的传统方式是定期检测、例行维护和事后抢修的运维方法。目前，这种方法已经无法解决变电设备众多、数据量巨大及多系统孤岛等问题。因此，数字化的变电设备需要直观、流畅的可视化展示效果[6]。

本文研究利用设备履历、隐患、缺陷、状态评价等数据指导运维人员制定差异化检修策略，探索如何实现全寿命周期更优，以及现场安全管控、运检成本归集等实物ID的深化应用，开展实物ID示范应用建设。以实物ID为纽带，贯穿全业务，以设备为视角推动变电生产业务全过程的数字化。

1.1数据展示与巡视结果

系统提供设备信息页面，按运维班组、变电站、电压等级等多层级筛选，并提供实物“ID”为索引查询设备的方式，展示接入PMS的设备台账数据。以设备为对象，多角度展示设备基本台账、设备履历、设备运行数据、设备历史缺陷告警、设备实时视频等多项数据和指标，并以此指导设备制定差异化检修策略。

系统视频巡检产生的巡视结果，如变电站、巡视类型、任务名称、巡视开始结束时间、巡视结果等内容，与生产管理系统（PowerproductionManagementSystem，PMS）巡视记录中的字段形成对应，可以作为巡视记录录入PMS系统中。巡视结果中可以查看巡检任务下所有点位的详细的数据、图片和识别后的图片和识别值，人工可以进行审核和修正，并以此依据形成点位缺陷，点位缺陷将转化为系统中的远程巡视报告。通过绑定远程巡视报告和设备的关系，即可以将视频巡检中的缺陷和设备实物ID关联起来。

1.2缺陷记录

系统监测集控站能辅控主站的辅控设备测点，并将测点关联到系统的设备台账。当测点异常时，信号转发到系统并产生联动告警，提示设备发生故障或异常，产生的联动告警绑定具体设备，可跳转到具体的设备信息页面。告警粒度具体到设备，告警将关联设备实物ID，可形成缺陷记录。

2功能实现

在集控站设备监控系统的监控能力上，融合中台数据作为基础支撑，在设备信息查询、设备远程巡视、设备缺陷管理等方面。同时结合设备实物ID，汇聚设备多角度多方面数据查询，指导集控站设备监控、巡视和运维，实现PMS系统与集控站设备监控系统融合和实物ID深化应用。

2.1PMS接入与远程系统开发

PMS管理系统，即装备（资产）及运维服务的精益管理。是一个全系统、有效、集约的运维服务检修管理及智能化平台。从电网业务资源中台调取梳理PMS的各项数据，涵盖基础台账、变电业务等多项内容作为系统基础数据支撑。部署视频远程巡视、图像识别功能模块，结合巡视计划和巡视记录，维护实物ID与巡视点位关系。

2.2多源数据汇聚融合

打通主设备的监控主站和辅控主站数据，同时加入实物ID属性，提供设备信息页面。按运维班组、变电站、电压等级等多层级筛选，并提供实物ID为索引查询设备的方式，展示接入PMS的设备台账数据。以设备为对象，多角度展示设备基本台账、设备履历、设备运行数据、设备历史缺陷告警、设备实时视频等多项数据和指标，并以此指导运维人员制定差异化检修策略。

2.3警告缺陷管理

将集控站测点信号关联视频点位，点位关联设备实物ID，配置联动策略，最终形成告警发现、缺陷形成的完备流程。能实现三个应用场景。场景一：集控站设备监控系统以实物ID为索引调取PMS系统巡视计划、设备履历、缺陷、历史故障等信息。场景二：集控站设备监控系统在设备发生故障或异常时，以实物ID为索引，在PMS系统中自动生成故障（缺陷）记录。场景三：集控站设备监控系统巡视结果以实物ID为索引自动录入PMS系统，形成巡视记录。

3PMS系统与集控站设备监控系统

本文通过调用业务中台Rest接口的方式，获取PMS系统中的设备台账和业务数据，提取其中的实物ID信息，建立与集控站设备监控系统中设备的映射关系。并结合辅控主设备监控实时数据、风控系统数据，具有模型深度融合、指导运维决策、提升巡视质效、数据流通闭环等技术特点。主要应用成效如下。

3.1模型深度融合

系统通过实物ID融合PMS系统13种设备台账模型，变电一次设备记录35839条，实物ID记录16648条，提升系统精细度，增强设备数据质量，减少维护成本。

3.2指导运维决策

以实物ID为纽带，建立PMS系统与主设备监控、辅控等系统中设备之间的关联，通过挖掘PMS中设备缺陷、试验、巡视、技改、大修、作业等各方面数据，主设备监控、辅控的告警和设备实时情况，指导运维人员进行综合决策。

3.3提升巡视质效

已接入24座变电站轨道机器人，31座变电站高清视频，以实物ID为纽带连接巡视点位与设备，将巡视点位结果中设备状态写入巡视记录或缺陷记录。

3.4数据流通闭环

集控站设备监控系统自动化巡视体系生成的巡视记录、缺陷记录等可以通过实物ID反写入PMS系统，实现数据生成到归档流程闭环。

4结语

采用基于多源异构数据、时空多尺度事件关联信息融合的变电设备故障智能诊断技术。综合利用业务中台、SCADA、PMS2.0、巡检机器人、设备在线监测、用电信息采集等系统产生提供的多源信息，建立具备时序特征、空间分布、历史累积效应的诊断模型，综合开展变电设备故障分析，能够快速准确实现故障的判断。

参考文献

• 李精松，刘路翊，曹尚，等.适应变电站智能运维的智能协议转换方法[J].电力系统保护与控制，2021，49（18）：146-153.
• 严齐波，张鹏，张书，等.数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用现状与发展展望[J].高电压技术，2021，47（5）：1522-1538.
• 郭怀东，侯新伟，胡玉平.基于电力物联网多源异构数据分析的变电站智能健康系统的研究[J].电气技术与经济，2019（3）：1-2，5.
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• 石庆龙.变电站运维一体化数据智能分析系统的设计与实现[D].成都：电子科技大学，2020.
• 盛戈皞，钱勇，罗林根，等.面向新型电力系统的数字化电力设备关键技术及其发展趋势[J].高电压技术，2023，49（5）：1765-1778.