劉細鳳
安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801
摘要:隨著信息技術的高速發(fā)展，電網(wǎng)正從自動化時代邁向智能化時代，“云大物移智"的發(fā)展趨勢對電網(wǎng)升級轉型，建設智能化可靠電網(wǎng)有著很其重要的意義。變電站作為電網(wǎng)中的重要一環(huán)，其設備運維質(zhì)量很大程度上決定著電網(wǎng)運行的可靠性。通過分析變電站運維大數(shù)據(jù)的類型特征，結合數(shù)據(jù)挖掘方法及其關鍵技術，探究變電站內(nèi)數(shù)據(jù)分析應用場景，后提高運維大數(shù)據(jù)的利用率和站內(nèi)設備運行的可靠性。
關鍵詞:變電運維;數(shù)據(jù)挖掘
0 引言
電網(wǎng)結構越來越復雜，設備呈現(xiàn)類型眾多、數(shù)量龐大、技術新等特點。電網(wǎng)運行過程中變電站各個元器件隨之產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的多樣化考驗變電運維人員的處理能力，如何對數(shù)據(jù)進行存儲、挖掘、分析、應用，盡可能發(fā)揮變電運維數(shù)據(jù)的作用，成為新時代下變電運維技術的研究重點和難點。
目前，變電運維存在表單多、雜、繁的現(xiàn)狀，運維記錄大多仍是紙質(zhì)化形式記錄，存在易丟失、查找難、分析慢、離散化等不足，記錄分析以人工為主，效率低且主觀性強。雖然目前變電站機器人開始推廣應用，但機器人的記錄數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)分析割離，而且需要人工核對。大多數(shù)情況下，變電設備的缺陷形成是基于隱性馬爾科夫模型的緩慢不確定過程，合理利用運維時間序列數(shù)據(jù)進行監(jiān)視、分析，可以盡可能早地發(fā)現(xiàn)缺陷，排除故障，避免進一步惡化，危害站內(nèi)甚至電網(wǎng)設備的穩(wěn)定運行。因此，探究邁向智能化時代變電運維大數(shù)據(jù)的挖掘和應用尤為重要，有助于電網(wǎng)持續(xù)有效可靠地運行。
1運維大數(shù)據(jù)類型
變電站的運維數(shù)據(jù)由于設備類型多、來源廣、數(shù)量大、零散化、結構復雜等特點，從而導致目前運維過程中出現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲差異化、利用率低、關聯(lián)性弱等多重困境。基于設備全生命周期的管理思考，本文首先以運維數(shù)據(jù)的刷新周期作為主分類標準進行運維大數(shù)據(jù)類型劃分，分為固有數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)和隨機數(shù)據(jù)，再以設備類型、采集方式等進行細分。
1)固有數(shù)據(jù)包括:設備臺賬參數(shù)、出廠試驗報告、說明書等。
2)動態(tài)數(shù)據(jù):①氣象數(shù)據(jù):溫度、濕度、天氣狀況、風速等。②負荷數(shù)據(jù):計量、測量等各類電壓電流數(shù)據(jù)、電能質(zhì)量數(shù)據(jù)。③測量和試驗記錄數(shù)據(jù):一次設備試驗報告、GIS局放在線監(jiān)測、高壓柜局放數(shù)據(jù)、油色譜監(jiān)測、微水、設備介損、主變繞溫油溫油位、主變分接開關動作次數(shù)、油流繼電器示數(shù)、斷路器動作次數(shù)、避雷器動作次數(shù)和泄漏電流、鐵芯及夾件泄漏電流、液壓機構打壓次數(shù)和液壓表壓力、SF6壓力、套管油位、紅外測溫、設備聲音記錄、蓄電池電壓內(nèi)阻測量、電壓互感器N600接地電流測量和電流互感器二次電壓測量等。④遙視圖像記錄
3)隨機數(shù)據(jù)包括:設備試驗和檢修記錄、開關跳閘記錄、保護動作記錄、故障錄波及測距數(shù)據(jù)、裝置告警信息記錄、設備缺陷記錄、節(jié)假日特殊活動等社會數(shù)據(jù)。
面對如此繁雜的運維數(shù)據(jù)，單憑人工處理過于單一化，往往難以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在信息，而大數(shù)據(jù)技術可以解決上述問題，因此運維大數(shù)據(jù)融合大數(shù)據(jù)技術可對變電站設備進行狀態(tài)監(jiān)測。不僅可針對單一設備，還可延伸至間隔內(nèi)、本站內(nèi)、對側站、片區(qū)電網(wǎng)甚至監(jiān)測，進行結構化存儲分析。
2 數(shù)據(jù)挖掘方法
數(shù)據(jù)挖掘有別于傳統(tǒng)的簡單數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不*的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中但又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘基于大數(shù)據(jù)技術從多種類型的數(shù)據(jù)中快速獲取知識，為決策人員提供客觀的決策支持。借助數(shù)據(jù)挖掘方法分析變電站運維大數(shù)據(jù)，可以從海量運維數(shù)據(jù)中找出潛在信息，幫助運維人員更有效地評估設備狀態(tài)。
數(shù)據(jù)挖掘基本流程大致可分為6大模塊，分別是業(yè)務理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、建立模型、模型評估和應用改進。業(yè)務理解即確定目標和明確分析需求;數(shù)據(jù)理解即數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)清洗，其中數(shù)據(jù)收集所抽取數(shù)據(jù)需要能夠正確反映業(yè)務需求，否則所得到的分析結論將會無效化甚至誤導化，數(shù)據(jù)清洗作用為“去噪"和“補全"，剔除原始數(shù)據(jù)中的壞數(shù)據(jù)和擬合缺失數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)準備即探索數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律和數(shù)據(jù)轉換，如歸一化、標準化等;建立模型即綜合考慮業(yè)務需求目標，選擇全局較優(yōu)的模型;模型評估即根據(jù)評價標準對所建模型的精度、效率和通用性進行客觀評估，然后基于評估結果判斷所建模型是否滿足業(yè)務需求;應用改進即將模型應用于業(yè)務實踐，切實解決業(yè)務需求，挖掘數(shù)據(jù)的較大價值，同時基于應用情況及時跟蹤改進現(xiàn)有模型，以達到模型優(yōu)化的目標。
具體運維大數(shù)據(jù)分析的關鍵技術包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、分類與回歸、聚類分析、關聯(lián)分析、時序模型和結構優(yōu)化等。電力運維大數(shù)據(jù)的挖掘重點在于綜合運用上述技術對海量的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析，通過各種計算結果依次相互承接，得出相應結果。另外，分布式存儲和并行化計算可以大大提高數(shù)據(jù)挖掘的效率，使分析系統(tǒng)性能達到質(zhì)的提升。分布式存儲適用于大數(shù)據(jù)處理和批處理，如HDFS分布式存儲系統(tǒng);并行化計算是現(xiàn)有處理大數(shù)據(jù)的有效算法，如基于MapＲeduce的機器學習和知識挖掘。
3 應用場景分析
變電站運維大數(shù)據(jù)的挖掘應用場景眾多，基于規(guī)范化、系統(tǒng)化、結構化的運維數(shù)據(jù)可效進行數(shù)據(jù)分析決策，對現(xiàn)有的生產(chǎn)運維工作提供巨大幫助，提升工作質(zhì)量，彌補人工分析處理的不足，為變電站乃至電網(wǎng)的可靠、穩(wěn)定、持續(xù)運行提供堅實保障。本文通過2個主要功能闡述其應用前景，涉及數(shù)據(jù)存儲、設備狀態(tài)評估等2個不同方面。
3.1運維數(shù)據(jù)結構化存儲系統(tǒng)
變電站運維數(shù)據(jù)具有多元異構化的特征，而數(shù)據(jù)挖掘采用結構化數(shù)據(jù)則效果更優(yōu)，因此需要對運維數(shù)據(jù)進行結構化存儲。
運維數(shù)據(jù)結構化存儲系統(tǒng)不僅有助于運維數(shù)據(jù)挖掘，還能提高運維人員的工作效率。通過整合離散、非結構化的運維數(shù)據(jù)，提供結構化查詢功能，可根據(jù)工作需求快速獲取所需實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)。同時，可保留基礎紙質(zhì)化的規(guī)范表單留痕，然后利用OCＲ圖像識別技術將紙質(zhì)化表單快速電子化存儲，或者充分利用巡視PAD的功能，進行電子表單記錄，共享巡視機器人數(shù)據(jù)庫并獲取相應信息。
Hadoop平臺可靠性高、延伸性強、性價比高，可很好地承載運維數(shù)據(jù)結構化存儲系統(tǒng)。系統(tǒng)依次按照站內(nèi)維度、間隔維度、設備類型維度、數(shù)據(jù)刷新周期維度逐層對運維數(shù)據(jù)進行結構化清洗、存儲，有需要的情況下可降維存儲主成分、特征向量和提供直觀的可視化展示。
3.2設備狀態(tài)評估系統(tǒng)
運維大數(shù)據(jù)涵蓋海量信息，利用數(shù)據(jù)挖掘分析技術，挖掘數(shù)據(jù)集內(nèi)部規(guī)律、關聯(lián)性等重要關鍵信息。設備狀態(tài)評估系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)運維大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)運維人員需要或自動完成設備狀態(tài)評估，實時快速檢測設備運維數(shù)據(jù)得到客觀的狀態(tài)評估結果，為運維人員提供決策幫助。
設備狀態(tài)評估系統(tǒng)的整體框架如圖1所示，主要分為數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘、狀態(tài)評估決策等3大部分。
1)數(shù)據(jù)預處理。運維數(shù)據(jù)本身可能存在噪聲數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等嚴重影響數(shù)據(jù)分析的情況，首先需要通過數(shù)據(jù)清洗提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而使數(shù)據(jù)挖掘更有效。數(shù)據(jù)挖掘往往基于高維度數(shù)據(jù)開展，通過特征選取、分布結構等初步發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律并進行標準化等數(shù)據(jù)轉換，為下一步數(shù)據(jù)挖掘的效率提高和判斷準確提供幫助。
2)數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘主要針對設備不同狀態(tài)下的運維數(shù)據(jù)、電網(wǎng)運行狀況和氣象數(shù)據(jù)等多源異構多維數(shù)據(jù)進行整合，然后根據(jù)業(yè)務需求建立模型綜合開展關聯(lián)性、相關性、分類判斷并進行分析，后輸出分析結果。
3)狀態(tài)評估決策。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘輸出結果，建立設備性能狀態(tài)評價體系，分性能分等級區(qū)分設備性能狀態(tài)。結合當前甚至未來的設備狀態(tài)、電網(wǎng)運行狀態(tài)和氣象因素進行預警，為調(diào)整設備運維策略提供可靠指導。根據(jù)分析結果可提供特征數(shù)據(jù)的可視化結構，如運維數(shù)據(jù)對比、數(shù)據(jù)主成分分析結果、設備性能等級熱力圖和重點關注設備實時遙視。
4 安科瑞變電所電力運維云平臺介紹及選型
4.1 云平臺概述：
按照國家電網(wǎng)公司的統(tǒng)計，10kV及以上供電電壓等級的工商業(yè)用戶有200萬戶以上，此類“用戶側變配電所"產(chǎn)權歸電力用戶所有（工商企業(yè)、住宅小區(qū)、學校、醫(yī)院等），雖然數(shù)量眾多，但是日常的運行維護工作比較傳統(tǒng)，普遍存在以下痛點：
人工成本高：人工巡視、紙質(zhì)記錄、電話溝通，缺乏智能化的手段
工作效率低：巡視頻率低、巡檢任務無法定位、巡檢過程不標準規(guī)范、巡檢缺陷缺乏閉環(huán)跟蹤；
隱患：有些用電單位無專業(yè)維護電工、無法即時排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題；
搶修時間長：變電所設備種類較多，在分布上也比較分散，無法即時識別和定位故障信息，需要用戶通知后到現(xiàn)場確認；
運行大數(shù)據(jù)缺少分析：有些用戶未有數(shù)據(jù)匯總分析平臺，甚至未安裝電力儀表導致運維人員對現(xiàn)場電力參數(shù)信息不了解，無法確定電力系統(tǒng)是否正常運行。
4.2 應用場所
4.3 云平臺架構
我司的運維平臺綜合運用綜合保護裝置、多功能電力儀表、母排及線纜測溫裝置、變壓器溫控儀、視頻攝像頭、水浸煙霧、溫濕度、門磁等多種傳感器統(tǒng)一接入變電所現(xiàn)場的邊緣計算網(wǎng)關，經(jīng)邊緣計算網(wǎng)關將數(shù)據(jù)封裝、壓縮、加密后上傳至云平臺。實時集中監(jiān)測所有變電所用電情況、統(tǒng)一調(diào)度運維巡檢安排，線上線下聯(lián)動；實現(xiàn)用戶側變配電所的24小時無人值守，監(jiān)測各配電回路運行狀態(tài)，即時定位故障，降低風險。通過手機APP下發(fā)運維任務到人員手機上，并通過GPS跟蹤運維執(zhí)行過程。將企業(yè)集團/高等院校內(nèi)廣泛分布的變電所集中統(tǒng)一管理，提高運維效率、提高故障響應速度，即時發(fā)現(xiàn)運行缺陷并做消缺處理。為售電企業(yè)提供電能集抄服務，即時掌握用戶用電量情況，避免偏差考核；響應泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務開展做準備。
4.4云平臺功能
4.5云平臺配置方案
4.6產(chǎn)品介紹
AM5SE系列微機綜合保護裝置
功能
保護功能：主變差動保護功能、主變后備保護、三段式過流帶方向帶電壓閉鎖、三段式過流、零序電流保護、過電壓；
低電壓保護、大功率電機保護、高壓電動機綜合保護、PT并列功能、非電量保護、并網(wǎng)逆功率保護、檢同期功能；
測量功能：保護電流、測量電流、零序電流、母線電壓、零序電壓4-20MA輸出、直流測量；
通訊功能：提供RS485通訊接口，RS232維護接口，IRIG-B對時接口、USB升級接口，RJ45網(wǎng)口接口；
故障錄波功能：保護動作時觸發(fā)錄波，可以記錄故障前8個周波后四個周波的數(shù)據(jù)；
控制回路：自帶操作回路，防跳功能；
GPS校時功能：提供時鐘同步接口，接收GPS校時信號。
應用
35kV及以下電壓等級的變配電站及設備的保護測控功能，至少包括35kV進線/主變壓器（一般容量2000kVA以上）/PT/母聯(lián)、10kV進線/饋線/配電變壓器（一般容量2000kVA以下）/高壓電動機/高壓電容器/母聯(lián)/PT等設備的保護和自動控制功能。
ASD300系列智能操控裝置
功能
一次動態(tài)模擬圖指示及自檢帶電顯示、閉鎖及自檢；
核相、強制加熱、強制照明；
語音防誤提示；
人體感應及柜內(nèi)照明、已帶電語音播報；
分合閘、遠方就地、儲能轉換開關；
分合閘回路完好指示/電壓測量；
預分預合閃光指示；
斷路器分合次數(shù)統(tǒng)計；
RS485串行通訊接口；
開關柜節(jié)點無線測溫；
全電參量測量。
應用
35KV高壓及以下中置柜，手車柜，環(huán)網(wǎng)柜。
ARTM-Pn無線測溫裝置
功能
接收60個ATE100/200/300/400；
3U3I電參量測量；
實時測溫功能；
RS485通訊接口，通過標準的MODBUS RTU協(xié)議實現(xiàn)組網(wǎng)功能；
具備自檢功能；
超溫、高溫、相間溫差報警、溫度突變量告警功能。
應用
變電站、配電室、箱變等。
APM810系列多功能電力儀表
功能
準確度等級：有功電能0.5S級，無功電能2級；
測量功能：三相電壓、三相電流、分相及總有功功率、分相及總無功功率、分相及總視在功率、分相及總功率因數(shù)、頻率、需量；
電能計量：分相及總雙向電能、四象限無功電能；
電能質(zhì)量監(jiān)測：2-63次分次諧波、總（奇、偶）諧波測量、電壓波峰系數(shù)、電話波峰因子、電流K系數(shù)測量；
輸入輸出：2路開關量輸出（選配MD82模塊可擴至8路）；
及2路開關量輸入（選配MD82模塊可擴至26路），開關量輸出；
可配置為報警輸出或遠程遙控，DO用作報警輸出時可自由關聯(lián)報警內(nèi)容；
SD卡存儲功能：用于電參量、電能、諧波等數(shù)據(jù)定時存儲，波形存儲等功能。
應用
適用于電力系統(tǒng)、工礦企業(yè)、公用設施、智能大廈等需要電力監(jiān)控的場合。
DTSD1352導軌式電能表
功能
測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統(tǒng)計、總正反向無功電能統(tǒng)計；
準確級精度：有功0.5S；
電流信號接入：直接接入10（80)A 經(jīng)CT接入1（6）A；
電壓信號：100V 380V；
通信：RS485接口，支持MODBUS-RTU或者DL/T645通訊協(xié)議。
應用
適用于和大型公建中對電能的分項計量，也可用于企事業(yè)單位作電能管理考核。
ADW300無線智能儀表
功能
測量功能：三相電流、電壓、功率、頻率、總正反向有功電能統(tǒng)計、總正反向無功電能統(tǒng)計；
電能質(zhì)量：電壓、電流不平衡度，電壓、電流總諧波及2-31分次諧波；
需量：電流、功率需量及實時電流，功率需量；
準確級精度：0.5s級 ADW300外置互感器型1級；
電流信號規(guī)格：100A輸入 ，經(jīng)互感器輸入，二次互感接入；
通訊方式：RS485、 LORA無線通訊、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊。
應用
ADW300方便用戶進行用電監(jiān)測、集抄和管理，可靈活安裝在配電箱中，可用于電力運維、環(huán)保監(jiān)管等在線監(jiān)測類平臺中。
ARCM300系列電氣火災監(jiān)控儀表
功能
測量：單回路剩余電流、4路溫度、電壓、電流、功率、頻率、功率因數(shù)、視在電能、四象限電能；
保護：剩余電流、溫度、過流等；
報警：聲光報警，支持消音、復位操作；
開關量：1路繼電器輸出、4路開關量輸入；
通訊方式：RS485、NB-IOT無線通訊、4G無線通訊。
應用
適用于智能樓宇、高層公寓、賓館、飯店、商廈、工礦企業(yè)、國家消防單位以及石油化工、文教衛(wèi)生、金融、電信等領域。
ANET智能網(wǎng)關
功能
數(shù)據(jù)采集（支持串口、以太網(wǎng)，只需配置即可兼容支持標準電力規(guī)約的各類儀表）；
數(shù)據(jù)上傳（支持往上海分類分項能耗平臺、寧夏電力需求側平臺、江蘇電力運維平臺、浙江電力運維平臺上傳數(shù)據(jù)）；
邊緣計算（靈活的報警閾值設置、主動上傳報警信息、數(shù)據(jù)合并計算、斷點續(xù)傳、數(shù)據(jù)加密、4G路由）；
遠程管理（遠程配置、遠程升級、遠程監(jiān)視）。
應用
泛在電力物聯(lián)網(wǎng)、能耗系統(tǒng)平臺、電力需求側管理平臺、第三方云平臺、預付費系統(tǒng)、運維系統(tǒng)平臺、電力監(jiān)控平臺、能源綜合管理平臺。
4.7云平臺現(xiàn)場應用圖片
展廳現(xiàn)場 運維團隊 采集箱內(nèi)部圖
高配現(xiàn)場 門磁安裝 煙感安裝
監(jiān)控器械安裝 漏水檢測安裝 低壓柜儀表
4.8平臺價值
為電力運維企業(yè)提供線上運維服務平臺，實時集中監(jiān)測所有變電所用電情況、統(tǒng)一調(diào)度運維巡檢安排，線上線下聯(lián)動。
將企業(yè)集團/高等院校內(nèi)廣泛分布的變電所集中統(tǒng)一管理，提高運維效率、提高故障響應速度；
響應泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的政策，增加客戶粘性，為后期的增值服務開展做準備；
為售電企業(yè)提供電能集抄服務，即時掌握用戶用電量情況，避免偏差考核。
4.9訪問方式
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5結語
變電站運維大數(shù)據(jù)的挖掘和應用在智能技術日漸成熟的情況下，將不斷地深入發(fā)展且功能完善。整合變電站運維大數(shù)據(jù)，形成可有效利用的結構化數(shù)據(jù)，合理選取運用相應數(shù)據(jù)挖掘技術，提供客觀的分析結果，為設備運維檢修提供決策幫助，促進電網(wǎng)智能化發(fā)展，為電網(wǎng)穩(wěn)定運行提供可靠支持。
參考文獻:
［1］彭小圣，鄧迪元，程時杰，等．面向智能電網(wǎng)應用的電力大數(shù)據(jù)關鍵技術［J］．中國電機工程學報，2015，35(3):503－511．
［2］高鑫，胡威，王世杰，等．基于數(shù)據(jù)挖掘的變電站故障分類與檢測［J］．信息技術，2020，44(2):66－72．
[3]王華佑.變電站運維大數(shù)據(jù)的挖掘和應用
[4]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設計與應用手冊.2020.06版.
作者簡介：
王孟春，女，安科瑞電氣股份有限公司，主要研究方向為變電所智能監(jiān)測系統(tǒng)的研發(fā)與應用
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