白文遠?吳建軍

摘 要 大數(shù)據(jù)技術(shù)、智能電網(wǎng)的發(fā)展和電網(wǎng)規(guī)模的迅速增長，對電力設(shè)備運行維護和高效管理提出了巨大挑戰(zhàn)。本文結(jié)合現(xiàn)行設(shè)備運檢管理方面存在的問題，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)，給出了大數(shù)據(jù)分析方法在電力設(shè)備運檢優(yōu)化中的應(yīng)用方案，分析了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對相關(guān)海量數(shù)據(jù)的充分挖掘，分析找出數(shù)據(jù)間的聯(lián)系、因果關(guān)系、關(guān)鍵信息等有價值的信息，為今后公司的生產(chǎn)運行、設(shè)備投資規(guī)劃、檢修人員配置和設(shè)備檢修計劃提供可靠參考，有效提升設(shè)備運行維護工作的管理水平。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù)分析;運檢優(yōu)化;電力設(shè)備

引言

在數(shù)字經(jīng)濟時代，互聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備和其他形式的信息技術(shù)的爆炸性增長使得數(shù)據(jù)以同樣令人印象深刻的速度增長，企業(yè)經(jīng)營的各個階段都可被記錄，設(shè)備運行信息都可被采集[1]。數(shù)據(jù)已成為一種重要的生產(chǎn)要素，通過對數(shù)據(jù)的收集、存儲、再組織和分析建模，隱藏在數(shù)據(jù)中的重要價值及規(guī)律將逐漸被展現(xiàn)，這樣有助于企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，并有力推動企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[2-4]。

結(jié)合設(shè)備運檢運行情況，目前在設(shè)備運檢管理方面還有很多需要解決的問題：

（1）基于設(shè)備專業(yè)管理系統(tǒng)，如PMS2.0系統(tǒng)，輸電通道監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，在線監(jiān)測系統(tǒng)等積累的輸變電設(shè)備運檢、設(shè)備故障缺陷、氣象等海量數(shù)據(jù)沒有得到充分的利用。

（2）傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報表、即席查詢等簡單分析手段已無法滿足企業(yè)對于深層次信息的挖掘需求。

（3）設(shè)備故障的發(fā)生具有不可預(yù)知性，如何充分利用現(xiàn)有設(shè)備運檢數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)等的分析結(jié)果，制定合理高效的設(shè)備運檢計劃保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行。

（4）當設(shè)備故障時如何快速調(diào)度運維隊伍，迅速完成搶修任務(wù)，恢復正常供電也是值得研究的問題之一。

針對上述問題，本文將結(jié)合設(shè)備運檢現(xiàn)場情況，探討如何利用大數(shù)據(jù)分析方法優(yōu)化設(shè)備運檢領(lǐng)域的管理，推動變電設(shè)備運檢模式向更智能、更高效、更安全轉(zhuǎn)變，提升工作效率。為今后的公司的生產(chǎn)運行、設(shè)備投資規(guī)劃、檢修人員配置和設(shè)備檢修計劃提供可靠參考，充分發(fā)揮設(shè)備運檢數(shù)據(jù)的綜合價值。

1設(shè)備運檢大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)

設(shè)備運檢數(shù)據(jù)具有典型大數(shù)據(jù)的特征：①數(shù)據(jù)來源眾多，來自各業(yè)務(wù)的應(yīng)用系統(tǒng);②數(shù)據(jù)體量大、增長速度快;③數(shù)據(jù)類型多樣，包括非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);④蘊含巨大價值，數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)度大，關(guān)系復雜。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)無法滿足要求，需要適合大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)來處理這些數(shù)據(jù)。

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于設(shè)備運檢數(shù)據(jù)來源眾多，數(shù)據(jù)量巨大;數(shù)量類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化;存在很多“臟數(shù)據(jù)”，比如：空值、拼寫錯誤數(shù)據(jù)、同值異名數(shù)據(jù)、值不合法數(shù)據(jù)、數(shù)值重復數(shù)據(jù)等，這些“臟數(shù)據(jù)”會嚴重影響后續(xù)大數(shù)據(jù)分析和挖掘的結(jié)果準確性和質(zhì)量?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)具有的這些特征給后續(xù)大數(shù)據(jù)分析帶來困難，因此，對這些多數(shù)據(jù)源海量設(shè)備運檢、設(shè)備臺賬、故障、缺陷等數(shù)據(jù)進行高效識別和預(yù)處理是關(guān)鍵一步。

1.2 分布式存儲與管理

分布式存儲與訪問，是大數(shù)據(jù)存儲的關(guān)鍵技術(shù)，具有經(jīng)濟、高效、容錯好等特點，分布式存儲技術(shù)與數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)的類型和數(shù)據(jù)的組織管理形式直接相關(guān)。目前經(jīng)濟實用的數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)是磁盤，主要數(shù)據(jù)組織管理形式包括按行組織、按列組織、按鍵值組織和按關(guān)系組織，主要數(shù)據(jù)組織管理層次包括按塊級組織、文件級組織及數(shù)據(jù)庫級組織等。大數(shù)據(jù)存儲形式和管理技術(shù)直接影響大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)成功應(yīng)用的基礎(chǔ)。

1.3 大數(shù)據(jù)分析與挖掘

數(shù)據(jù)分析和挖掘的目的是把隱藏在一大批看似雜亂無章的數(shù)據(jù)背后的信息，集中和提煉出來，總結(jié)出研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在設(shè)備運檢應(yīng)用中，它是用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法和挖掘算法對收集到的海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的設(shè)備運檢數(shù)據(jù)進行分析、挖掘，將它們加以匯總、理解并消化，發(fā)現(xiàn)和挖掘出隱含在其中內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，以及有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能和價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，提升設(shè)備運檢管理效率，也是一種決策支持過程。

其主要基于人工智能、機器學習、模式學習、統(tǒng)計學等，常用的方法有協(xié)同過濾、分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。具體如圖1所示。通過對大數(shù)據(jù)高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業(yè)減少風險并做出正確的決策。

1.4 大數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)可視化是將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。清晰而有效地在大數(shù)據(jù)與用戶之間傳遞和溝通信息是數(shù)據(jù)可視化的重要目標，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析。通?？刹捎脭?shù)據(jù)信息的符號表達技術(shù)，數(shù)據(jù)渲染技術(shù)、數(shù)據(jù)交互技術(shù)、數(shù)據(jù)表達模型技術(shù)等實現(xiàn)大數(shù)據(jù)可視化。

2設(shè)備運檢大數(shù)據(jù)分析的典型應(yīng)用

應(yīng)用總體方案如圖2所示。

針對設(shè)備運檢數(shù)據(jù)，首先開展數(shù)據(jù)的提取與加工即設(shè)備運檢數(shù)據(jù)預(yù)處理研究;然后利用包括：多源海量數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、可視化等技術(shù)在內(nèi)的大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)充分分析和挖掘設(shè)備運檢大數(shù)據(jù)中蘊含的綜合價值;最后利用取得的分析結(jié)果為運檢計劃、決策和設(shè)備投資計劃提供支持，推進數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化發(fā)展，為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供支撐。以下為總體方案流程：

（1）對現(xiàn)有的多源海量設(shè)備運檢數(shù)據(jù)進行整理研究，提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)并分析，在此基礎(chǔ)上確定大數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，并制定預(yù)處理方案。對提取的關(guān)鍵原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括設(shè)備臺賬、運檢計劃、人員調(diào)配、設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備故障、設(shè)備缺陷等數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)完成預(yù)處理工作，為后續(xù)數(shù)據(jù)存儲、分析和挖掘的開展提供數(shù)據(jù)質(zhì)量保障。

（2）對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行分布式存儲和管理，開展設(shè)備運行及檢修數(shù)據(jù)的收集，掌握設(shè)備運行與狀態(tài)、各設(shè)備之間、臺賬數(shù)據(jù)表之間的聯(lián)系，減少數(shù)據(jù)孤島和冗余，提升數(shù)據(jù)內(nèi)在價值。

（3）根據(jù)設(shè)備檢修數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，優(yōu)化設(shè)備檢修計劃。設(shè)備運檢工作涉及面很廣，需要協(xié)調(diào)的部門和人員眾多，須制定高效的設(shè)備檢修計劃，通過對檢修數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，理清臺賬數(shù)據(jù)間的關(guān)系，優(yōu)化設(shè)備檢修計劃，提高運檢效率。

（4）綜合設(shè)備運行臺賬、缺陷數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、投運時間等信息，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為合理調(diào)配檢修人員提供支持，優(yōu)化檢修人員配置，提高檢修人員的工作效率，使設(shè)備檢修工作得以順利開展，確保設(shè)備和電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。

（5）根據(jù)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，進行缺陷、故障分析，支撐設(shè)備投資規(guī)劃。依據(jù)現(xiàn)有設(shè)備狀態(tài)、故障、缺陷，變電站運行等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及運檢業(yè)務(wù)運行情況進行狀態(tài)分析、缺陷分析，挖掘設(shè)備可能存在的風險，輔助設(shè)備更新?lián)Q代，保障設(shè)備安全穩(wěn)定運行，優(yōu)化設(shè)備投資規(guī)劃，充分提升設(shè)備生命周期。

（6）綜合應(yīng)用與輔助決策支持。充分利用前述分析和挖掘的有價值信息，為設(shè)備運檢提供輔助決策支持，展示設(shè)備間的聯(lián)系，優(yōu)化設(shè)備檢修計劃，優(yōu)化運檢人員隊伍和設(shè)備投資計劃，確保電網(wǎng)安全、穩(wěn)定、高效的運行，促進泛在電力物聯(lián)網(wǎng)有效落地。

3結(jié)束語

隨著在線監(jiān)測技術(shù)、信息化技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益發(fā)展，如何使這些技術(shù)更有效地為設(shè)備運檢服務(wù)是一個值得高度重視的問題。在設(shè)備運檢管理中，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對相關(guān)海量數(shù)據(jù)的充分挖掘、分析找出數(shù)據(jù)間的聯(lián)系、因果關(guān)系、關(guān)鍵信息等，提高數(shù)據(jù)的利用率，變無效、無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)為有效、有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，為今后的公司的生產(chǎn)運行、設(shè)備投資規(guī)劃、檢修人員配置和設(shè)備檢修計劃提供可靠參考，有效提升設(shè)備運行維護工作的管理水平，使現(xiàn)場設(shè)備的運行維護更加實時、準確，眾多設(shè)備的資產(chǎn)管理更加的經(jīng)濟高效。

參考文獻

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