基于大數(shù)據(jù)的輸變電設(shè)備狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)研究
摘要:為了支撐輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求,提高電網(wǎng)公司運檢業(yè)務(wù)工作成效,文章圍繞業(yè)務(wù)需求和輸變電設(shè)備狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)體系架構(gòu),梳理了電網(wǎng)公司運檢部門的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求,并分類提出了支撐各項需求的詳細功能
摘要:為了支撐輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求,提高電網(wǎng)公司運檢業(yè)務(wù)工作成效,文章圍繞業(yè)務(wù)需求和輸變電設(shè)備狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)體系架構(gòu),梳理了電網(wǎng)公司運檢部門的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求,并分類提出了支撐各項需求的詳細功能;同時,開展了輸變電設(shè)備狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)體系架構(gòu)設(shè)計,提出了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐電網(wǎng)公司運檢業(yè)務(wù)的設(shè)計方案。該系統(tǒng)可有效支撐運檢業(yè)務(wù)的開展,為實現(xiàn)運檢業(yè)務(wù)的高效運轉(zhuǎn)奠定堅實基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞 : 輸變電設(shè)備; 應(yīng)用需求; 體系架構(gòu); 大數(shù)據(jù); 狀態(tài)評估; 運維檢修;
0 引言
隨著智能電網(wǎng)和全球能源互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,我國電網(wǎng)正快速演變?yōu)閰R聚多維度海量異構(gòu)數(shù)據(jù)與多類型龐大復(fù)雜計算的系統(tǒng)[1],并在電力的發(fā)、輸、變、配、用等領(lǐng)域表現(xiàn)出不同的特點。在輸變電領(lǐng)域,一方面,特高壓電網(wǎng)的大規(guī)模建設(shè)使得電網(wǎng)企業(yè)對供電可靠性、安全性、經(jīng)濟性等方面的要求越來越高;另一方面,設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測所涉及的設(shè)備越來越多、監(jiān)測項目越來越廣、監(jiān)測數(shù)據(jù)越來越多樣化,產(chǎn)生了大量的多源異構(gòu)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),如紅外圖像、視頻監(jiān)控、超聲(特高頻)指紋、分解物組分等。另外,經(jīng)過多年運行積累,電網(wǎng)公司擁有海量的設(shè)備、電網(wǎng)、環(huán)境等歷史數(shù)據(jù),涵蓋了設(shè)備從出廠、采購、投運、運行、試驗、檢修到報廢整個生命周期中留下的不同信息,這些龐大的數(shù)據(jù)已逐漸形成輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)[1-6]。
輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)構(gòu)成復(fù)雜,從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),從更新速度上分為實時數(shù)據(jù)、準實時數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)源包括生產(chǎn)設(shè)備(資產(chǎn))運維精益管理系統(tǒng)(Power Production Management System,PMS)、調(diào)度管理系統(tǒng)(Outage Management System,OMS)、雷電定位系統(tǒng)、輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)等10余類。因此,如何對輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)進行有效管理、利用,使之服務(wù)于電網(wǎng)公司,提高電網(wǎng)的供電可靠性,是電網(wǎng)運檢業(yè)務(wù)發(fā)展的新方向。研究人員針對輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)開展了一些前期探索,文獻[7]針對輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)可靠存儲和快速訪問兩方面的大數(shù)據(jù)處理核心問題,基于開源的Hadoop實驗平臺進行了數(shù)據(jù)分布策略、數(shù)據(jù)塊尺寸調(diào)優(yōu)、集群網(wǎng)絡(luò)拓撲規(guī)劃3個方面的存儲優(yōu)化研究和大數(shù)據(jù)并行分析研究;文獻[8]通過時間序列模型和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對歷史數(shù)據(jù)潛在的特征進行挖掘,提出了異常檢測體系,并使之適用于輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)流,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)流中異常的快速檢出;文獻[9]通過高維隨機矩陣理論對設(shè)備狀態(tài)量的時間序列進行大數(shù)據(jù)表征,研究了含有時間序列模型的高維矩陣的特征根譜分布與圓環(huán)率,分析狀態(tài)量的歷史和當前狀態(tài)信息,實現(xiàn)設(shè)備關(guān)鍵性能的評估和異常檢測。總體來說,目前研究工作側(cè)重輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)底層架構(gòu)或關(guān)鍵應(yīng)用,缺乏輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求的宏觀分析,鮮有輸變電設(shè)備大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應(yīng)用整體層面的設(shè)計方案。
本文在對輸變電設(shè)備狀態(tài)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求細致梳理的基礎(chǔ)上,提出了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)輸變電設(shè)備狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)(以下簡稱“狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)”)的構(gòu)想,進而從總體架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)以及物理架構(gòu)4個層面開展了系統(tǒng)體系架構(gòu)設(shè)計,為實現(xiàn)對電網(wǎng)公司運檢業(yè)務(wù)的全面技術(shù)支撐奠定了基礎(chǔ)。
1 需求分析
為保證狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)功能與運檢業(yè)務(wù)需求相匹配,必須開展系統(tǒng)需求分析工作,對目前運檢業(yè)務(wù)技術(shù)支撐工作進行細致梳理。本文從業(yè)務(wù)需求、功能需求、典型應(yīng)用3個層次對狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)需求開展深入調(diào)研與分類整理。
1.1 業(yè)務(wù)需求
業(yè)務(wù)需求,即公司業(yè)務(wù)目標及業(yè)務(wù)流程的分類描述,電網(wǎng)公司通過業(yè)務(wù)流程為政府、企業(yè)和居民等客戶提供電力服務(wù)、資產(chǎn)管理等業(yè)務(wù)。輸變電設(shè)備狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)主要為電網(wǎng)運檢業(yè)務(wù)提供技術(shù)支撐,運檢業(yè)務(wù)主要包括電力資產(chǎn)的維護、操作、管理與改造工作,狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)可為運檢業(yè)務(wù)提供監(jiān)測預(yù)警、狀態(tài)分析、專業(yè)管理、技術(shù)監(jiān)督、高級分析五大類業(yè)務(wù)應(yīng)用,為電網(wǎng)公司運檢業(yè)務(wù)提供全面的技術(shù)支撐。狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求框架如圖1所示。

圖1 狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求框架
Fig.1 Business requirement framework of status early warning system
1.1.1 監(jiān)測預(yù)警
實時監(jiān)測與分析設(shè)備狀態(tài)相關(guān)指標,對指標異常的設(shè)備發(fā)布不同等級的預(yù)警消息,并進行趨勢跟蹤與故障預(yù)測,預(yù)警結(jié)果通過圖表等可視化方式展現(xiàn),為生產(chǎn)管理人員提供實時有效的監(jiān)測預(yù)警分析結(jié)果,包括在線監(jiān)測預(yù)警、環(huán)境氣象預(yù)警、大數(shù)據(jù)分析預(yù)警和異常跟蹤分析4個部分。
1)在線監(jiān)測預(yù)警:實時監(jiān)測運行設(shè)備在線監(jiān)測指標的變化情況,包括SF6氣體壓力、SF6氣體水分、頂層油溫、微水、油中溶解氣體等在線監(jiān)測指標,對超閾值或趨勢變化異常等違反既定規(guī)則的設(shè)備發(fā)布在線監(jiān)測預(yù)警。
2)環(huán)境氣象預(yù)警:綜合落雷、覆冰、大風(fēng)等氣象環(huán)境指標與電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)、歷史試驗數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等信息,通過機理分析發(fā)布設(shè)備異常預(yù)警。
3)大數(shù)據(jù)分析預(yù)警:基于數(shù)據(jù)挖掘分析手段與海量設(shè)備狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)分析設(shè)備先期故障特征,通過對設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的實時分析發(fā)布設(shè)備異常預(yù)警。
4)異常跟蹤分析:將確定異常的設(shè)備指標變化趨勢與典型故障庫數(shù)據(jù)比對分析,開展設(shè)備運行異常情況動態(tài)分析與故障預(yù)測。

責(zé)任編輯:大云網(wǎng)
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