變電站運維大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用

劉小寨 孫暉 彭松 艾則孜江·加帕爾

摘 要：變電站運維大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用在智能技術(shù)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)，形成可高效利用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，合理選取運用相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提供客觀的分析結(jié)果，為設(shè)備運維檢修提供決策幫助。

關(guān)鍵詞：變電運維;大數(shù)據(jù);挖掘應(yīng)用

0引言

電網(wǎng)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，設(shè)備呈現(xiàn)類型眾多、數(shù)量龐大、技術(shù)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(yīng)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(shù)的研究重點和難點。

1運維大數(shù)據(jù)類型

變電站的運維數(shù)據(jù)由于設(shè)備類型多、來源廣、數(shù)量大、零散化、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點，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(shè)備類型、采集方式等進行細分。

1.1固有數(shù)據(jù)

包括：設(shè)備臺賬參數(shù)、出廠試驗報告、說明書等。

1.2動態(tài)數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)：溫度、濕度、天氣狀況、風(fēng)速等。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)。測量和試驗記錄數(shù)據(jù)：一次設(shè)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(shè)備介損、主變繞溫油溫油位、主變分接開關(guān)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(gòu)打壓次數(shù)和液壓表壓力、SF6壓力、套管油位、紅外測溫、設(shè)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。

1.3隨機數(shù)據(jù)

包括：設(shè)備試驗和檢修記錄、開關(guān)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(shè)備缺陷記錄、節(jié)假日特殊活動等社會數(shù)據(jù)。

2變電站運維數(shù)據(jù)的挖掘方法

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、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)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(shù)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(shè)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(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、建立模型、模型評估和應(yīng)用改進。業(yè)務(wù)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)必須能夠正確反映業(yè)務(wù)需求，否則所得到的分析結(jié)論將會無效化甚至誤導(dǎo)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(zhuǎn)換，如歸一化、標準化等;建立模型即綜合考慮業(yè)務(wù)需求目標，選擇全局最優(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(jié)果判斷所建模型是否滿足業(yè)務(wù)需求;應(yīng)用改進即將模型應(yīng)用于業(yè)務(wù)實踐，切實解決業(yè)務(wù)需求，挖掘數(shù)據(jù)的最大價值，同時基于應(yīng)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(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、分類與回歸、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、時序模型和結(jié)構(gòu)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(shù)對海量的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學(xué)分析，通過各種計算結(jié)果依次相互承接，得出相應(yīng)結(jié)果。

3變電站運維大數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用場景

變電站運維大數(shù)據(jù)的挖掘應(yīng)用場景眾多，基于規(guī)范化、系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化的運維數(shù)據(jù)可高效進行數(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。

3.1運維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲系統(tǒng)

運維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化的運維數(shù)據(jù)，提供結(jié)構(gòu)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(chǔ)紙質(zhì)化的規(guī)范表單留痕，然后利用OCR圖像識別技術(shù)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(yīng)信息。

3.2設(shè)備狀態(tài)評估系統(tǒng)

設(shè)備狀態(tài)評估系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)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(shè)備狀態(tài)評估，實時快速檢測設(shè)備運維數(shù)據(jù)得到全面客觀的狀態(tài)評估結(jié)果，為運維人員提供決策幫助。

3.2.1數(shù)據(jù)預(yù)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(jié)構(gòu)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(zhuǎn)換，為下一步數(shù)據(jù)挖掘的效率提高和判斷精準提供幫助。

3.2.2數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘主要針對設(shè)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(gòu)多維數(shù)據(jù)進行整合，然后根據(jù)業(yè)務(wù)需求建立模型綜合開展關(guān)聯(lián)性、相關(guān)性、分類判斷和預(yù)測分析，最終輸出分析結(jié)果。

3.2.3狀態(tài)評估決策

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘輸出結(jié)果，建立設(shè)備性能狀態(tài)評價體系，分性能分等級區(qū)分設(shè)備性能狀態(tài)。結(jié)合當前甚至未來的設(shè)備狀態(tài)、電網(wǎng)運行狀態(tài)和氣象因素進行預(yù)警，為調(diào)整設(shè)備運維策略提供可靠指導(dǎo)。根據(jù)分析結(jié)果可提供特征數(shù)據(jù)的可視化結(jié)構(gòu)，如運維數(shù)據(jù)對比、數(shù)據(jù)主成分分析結(jié)果、設(shè)備性能等級熱力圖和重點關(guān)注設(shè)備實時遙視。

4結(jié)束語

綜上，隨著信息技術(shù)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(zhuǎn)型，建設(shè)智能化可靠電網(wǎng)有著極其重要的意義。變電站作為電網(wǎng)中的重要一環(huán)，其設(shè)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(jié)合數(shù)據(jù)挖掘方法及其關(guān)鍵技術(shù)，探究變電站內(nèi)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景，最終提高運維大數(shù)據(jù)的利用率和站內(nèi)設(shè)備運行的可靠性。

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