冀北智能運維管控系統的設計與實現

◆趙 盟 王 馨 鄭一博 許 鵬

冀北智能運維管控系統的設計與實現

◆趙 盟2王 馨1鄭一博1許 鵬2

（1.國網冀北電力有限公司電力科學研究院華北電力科學研究院有限責任公司 北京 100045；2.國網冀北電力有限公司 北京 100053）

系統按需求集成多個業務系統，將設備基礎臺賬、空間信息、運行信息、風險預警、狀態監測告警和公網氣象預警等信息整合在一起，實現設備風險的評估、發布、預防和跟蹤；利用大數據分析技術對設備缺陷進行深度挖掘，從不同維度分析出設備缺陷與生產廠家、設備缺陷與地理位置、設備缺陷與運維管理水平之間的關聯關系，形成多層次全方位的電網管控體系，為公司領導提供全局概況；為生產管理部門提供輔助決策和智能化管理平臺。

業務集成；大數據分析；全局概況；智能化

0 引言

隨著國網信息化建設的推進，一大批基礎平臺和業務系統上線運行，大幅提升了電網設備的運維管理水平，同時也積累了海量的基礎數據和歷史記錄，為下一代智能系統的研發奠定了基礎。但由于各業務信息系統繁多、分工精細，運維人員需要訪問不同的業務系統，來回切換，很容易迷失在對業務系統中的操作中，難以對整個電網的運行情況有一個總體的認識。

智能運維管控系統的研究開發，為解決上述問題提供了一種新的解決方法和途徑。智能運維管控系統以電網GIS平臺、PMS2.0為基礎，利用大數據分析技術，將多源、多業務信息數據融合在一起，開展基于數據的圖形展示與分析研究，實現了跨業務系統的數據統計和分析，實現了多緯度、多業務全局分析的功能，避免了多系統切換查看數據的尷尬，使運維檢修管理工作更為全面和智能；同時系統基于數據的圖形展示和分析手段，以地理信息、各類圖表將統計分析結果表達出來，更易看出變化趨勢，發現潛在規律，并且直觀明了，使分析結果更加具有說服力。

1 關鍵技術

1.1多元信息融合技術

運用包含企業服務總線ESB[1,2,3]、智能電網AC2總線[4]等在內的多元信息融合方案，在包括設備靜態臺賬信息、動態監測信息、現場視頻信息、基礎地理信息、機器人無人機巡檢信息、電網資源地理信息等數據資源的基礎上，實現與雷電定位系統、D5000調度系統[5]、智能變電站、電能質量、配電搶修等多種新建、在建信息系統的信息集成，形成豐富和較為完備的信息資源庫，將多維度、多種類、多結構、多媒體信息進行融合，綜合處理，綜合評價，從而全面掌控生產管理和電網運行狀態。

1.2遠程診斷技術

系統充分利用多媒體技術、虛擬現實技術，電網空間分析與展示技術，通過對不良工況等相關信息的接入，擴展對設備缺陷的診斷維度和設備覆蓋范圍，完善設備狀態評價方法，運用故障模式分析、故障樹分析等方法建立專家知識庫，運用基于可信度的序慣推理及案例推理，充分考慮相關事件的影響，實現基于完備基礎信息接入的輸變電設備狀態診斷，從而提高檢修決策的針對性，實現設備全壽命周期的狀態實時評估。

1.3設備智能診斷技術

基于數據挖掘技術，開展智能診斷分析研究，建立基于設備臺賬運行數據、狀態監測數據、技術監督信息、氣象、負荷等數據信息的設備智能診斷分析方法，預測故障發生和發展的可能，展示設備可靠性參數隨運行年限、氣候環境、異常工況、負載狀態等相關因素的變化關系，實現對輸變電設備輸電網優化運行、風險監控與維護決策的有效支撐。

2 數據來源

智能運維管控系統的數據類型有設備圖形、設備臺賬、運行狀態、雷電數據、氣象數據、360度全景照片、智能巡檢數據、專題圖數據、故障跳閘、輸電重要通道、交叉跨越等。每類數據都有各自的來源,電網GIS平臺提供設備圖形和專題圖數據；PMS2.0提供設備臺賬、運行管理信息；狀態監測系統提供設備運行狀態信息；調度系統D5000提供雷電和故障跳閘記錄；氣象數據從公網接入；360度全景照片來自無人機近距離對線路和變電站的拍照；智能巡檢數據來自直升機、無人機、機器人巡檢記錄；專題圖數據則是電網公司每年制作的污區圖、風區圖、雷害圖、冰區圖等。上述信息在結構化數據中心[6]和系統數據庫進行匯聚，詳情如圖1所示。

圖1 系統數據來源

3 總體設計

3.1應用平臺

智能運維管控系統的應用平臺有ArcGIS API for Flex[7]和Oracle 11g，前者用于前端界面的開發，實現在地圖上疊加電網資源、繪制設備符號、標注相關信息，進行空間計算和數據可視化分析；后者用來存儲狀態監測系統、公網氣象、巡檢機器人和無人機定時和實時傳送過來的數據，以及系統配置等數據。

3.2架構設計

智能運維管控系統實現設備空間圖形、基礎臺賬和業務數據的集成，通過空間數據和業務信息數據的融合、分析計算，最終實現多源數據和業務信息的可視化綜合展示。系統總體架構分為數據存儲層、數據訪問層、應用服務層、表現層[8]，如圖2所示。

圖2 系統總體技術架構圖

（1）數據存儲層

數據存儲層以關系型數據庫為基礎，對接入的在線監測數據、公網氣象數據、雷電數據、系統配置信息，包括圖形、屬性，通過數據層進行統一存儲管理。數據存儲層進行數據庫結構設計，分析存儲系統所需的數據，包括圖形數據、智能巡檢數據、氣象數據、狀態監測數據，還有用戶、權限、配置等數據。

（2）數據訪問層

數據訪問層提供訪問數據的接口，業務邏輯層通過統一的數據訪問接口對存儲在數據庫和文件中的圖形數據、柵格數據、電網拓撲數據和臺賬數據進行查詢訪問；數據訪問層同時提供數據接入服務，用于訪問其他業務系統以服務方式對外發布的數據，完成對在線監測系統、生產管理系統、調度管理系統、氣象服務器數據的訪問和存儲入庫工作。

（3）應用服務層

應用服務層提供各類數據信息展現和查詢分析服務，主要包含電網圖形服務、屬性信息服務、風險預警服務、其它信息服務四大類，每大類服務又包含不同的信息服務，這些服務通過封裝不同的業務邏輯組件實現，另外還可以通過企業服務總線調用其他業務服務接口來實現部分功能。這些服務可以被表現層各類應用調用。

（4）表現層

表現層通過調用應用服務，實現前端業務功能，供用戶交互操作。系統采用B/S架構，主要用來訪問電網GIS平臺、數據中心，通過使用富互聯網應用技術，形象直觀的提供電網圖形瀏覽、業務信息展示、綜合告警管理、統計分析和圖表綜合展示功能；此外可以直接查看電網圖形關聯的設備臺賬信息和其他相關信息，實現圖數互查等交互界面相對簡單的應用場景。

4 功能設計與實現

系統作為PMS2.0的高級應用，按照業務需求，設計了圖形管理、信息統計、通道管理、智能巡檢、在線監測、特殊區域、雷電管理、360全景掃描、故障測距、氣象展示、運維檢修、風險預警、缺陷分析、狀態分析、技術監督、多源數據可視化等大功能模塊，其中后六個模塊為系統高級應用功能。每一個功能模塊由若干小模塊和功能點組成，共同完成同一業務所涉及的功能。

由于功能模塊多不能一一介紹，下面以在線監測和風險預警模塊為例，介紹系統功能設計和實現情況。

4.1在線監測

在線監測包括輸電在線監測和變電在線監測兩大類。模塊提供總覽和分項設備信息展示窗口?？傆[頁面提供監測裝置運行情況統計、運行年限統計、生產廠家統計、資產歸屬統計等功能；分項設備信息展示窗口提供裝置地理分布圖、導航樹、簡要統計面板、詳細信息展示以及歷史數據查詢統計功能。地理分布圖上形象展示分項監測設備裝置地理分布情況；導航樹提供監測設備在輸電線路、變電站下的安裝情況；簡要統計面板統計該類監測設備的總量及各地市安裝量；詳細信息展示面板提供實時監測數據展示、歷史數據查詢、各類統計曲線，繪制日平均值的月度/年度曲線、日最大值的月度/年度曲線，展示一段歷史時間內的最大值、最小值、平均值等。

借助上述功能點的操作，運維檢修員可以全面掌握輸電線路、變電站內監測點分布情況，當前運行情況，查看監測點的當前測量值和變化趨勢。

4.2風險預警

風險預警是系統的核心功能，包括輸電設備風險預警、變電設備風險預警、環境監測預警、在線監測告警、公網氣象預警和火山預警6個高級功能。每個功能背后建立了相應的知識庫及閥值條件，以及配合這些條件自行處理業務數據的流程步驟，集成了多種分析手段，體現了系統的智能化水平。下面以公網氣象預警為例來說明風險預警的實現過程。

（1）建立氣象災害預警量化指標庫

通過分析近幾年來由氣象災害引發的電網故障及其發生的原因，以及故障發生時的氣象條件，初步確定各類氣象災害可能發生的量化的氣象指標條件。

為了規則庫的修改維護方便和靈活，這些氣象災害類型、等級以及氣象指標條件可以進行自定義。氣象災害預警量化指標庫的建立，為氣象預報數據的實時自動化批量處理與實時在線決策分析提供了基礎。

（2）建立智能氣象災害預警機制

氣象災害預警機制是處理氣象預報數據，生成氣象災害預警信息的一套流程(見圖3)，主要分為數據接收、數據處理、指標判定、預警記錄生成、預警區域圖形生成、預警區域圖形融合、預警影響范圍分析、提煉預警信息和發送預警信息九個步驟。流程執行實現過程如下：

①系統通過后臺任務定時獲取氣象數據，進行解析和存儲；

②根據預警指標庫中指標對氣象數據文件中的氣象數據進行分組統計，用于氣象預警分析；

③然后根據氣象預警類型的氣象指標條件進行SQL提取，將各類氣象預警類的氣象指標條件翻譯成對氣象數據的條件過濾語句，對氣象數據表執行過濾查詢；

④將過濾查詢結果即氣象預警記錄存儲到單獨的表中，再根據預警類型及預警級別閥值對氣象預警信息分類；

⑤將氣象預警記錄與測點記錄表進行關聯，獲取預警記錄的位置信息。通過位置信息生成一個空間點，對空間點執行空間緩沖區分析，使用的緩沖半徑取自預警類型中的影響半徑的定義；

⑥對于同一天同一預警類型且同一級別的預警區域圖形，如果相交，則需要進行合并，生成一個新的預警區域圖形對象；

⑦每一預警區域圖形對象作為空間查詢對象，對設備圖層（桿塔、變電站等）執行空間查詢（包含關系），查詢結果為該預警區域圖形對象的影響范圍；

⑧對這些查詢結果（設備記錄）進行單獨存儲（存到預警區域影響范圍表），同時記錄與之相關的預警區域圖形對象ID；匯總分析預警區域圖形的影響范圍，生成一條有關氣象預警時間、內容的消息記錄；

⑨以手機短息和郵件形式自動將預警信息發送給生產一線專責。

整個流程涉及GIS空間分析、消息發送和數據分析多項技術。

系統每天自動接收氣象局提供的未來三天的氣象預報信息和天氣預報信息，經過統計分析后根據預警類型指標定義自動提取預警區域和受影響的范圍，經手機短信和郵件形式自動將預警信息發給生產一線專責。

圖3 氣象在災害預警機制

（3）氣象災害預警信息確認

由系統自動生成的預警信息經人工檢驗后，在預警記錄信息上添加確認標簽和注釋信息。通過信息確認統計出預警的準確度，準確度低的，表明指標庫存在改進的需求。指標的調整需要不斷觀察和總結、修改，逐步提高災害預警的準確度。

5 結語

智能運維管控系統的建設，為多元數據信息融合，建立多層次多方位的電網管控體系進行了一次富有成效地探索和研究。特別是將設備風險預警、在線監測告警和公網氣象預警相結合，構建了一套電網風險預警體系，實現了設備風險的評估、發布、預防和跟蹤，為電網運維提供了智能化手段，提升了電網運維管理的智能化水平。

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[4]謝開，劉永奇，朱治中等.面向未來的智能電網.中國電力，2008.

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[6]張弦，方正偉.基于海量實時數據中心的電能量全生命周期管理[J].電力與能源，2014.

[7]賈靜，耿襯.基于ArcGIS API for Flex的Web應用初探[J].地理空間信息，2012.

[8]虢韜，沈平，劉銳等.基于GIS的輸電線路防災減災分析系統設計[J].貴州電力技術，2008.